• 한국통신학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.1465-1474
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• 1992

본 논문은 확장된 지역특징을 이용하여 서로 중첩된 물체를 인식하는 새로운 방법에 대해 기술한다. 먼저 모델물체의 화상으로부터 코너, 아크, 평행선 및 코너-아크로 구성된 지역특징을 추출하고 지식베이스를 구축한다. 물체의 정합을 위해, 입력화상으로 부터 지역특징을 추출한 다음, 지식베이스의 특징과의 유사성을 조사하여 유사한 특징 set으로부터 기하변환을 구한다. 기하변환이 클러스터를 형성하면, 그 클러스터의 중심으로 가설을 설정하고 역기하변환으로 정합을 검증한다. 실험을 통해, 제안된 물체인식방법이 기존의 방법에 비해 인식율과 정확도를 높인다는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.612-615
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• 2016

본 논문에서는 EPIC(Electric Potential Integrated Circuit) 센서를 통해 추출된 동작신호에 대해 이산 웨이블릿 변환（Discrete Wavelet Transform : DWT)과 선형 판별분석（Linear Discriminant Analysis : LDA), Support Vector Machine(SVM)을 사용하는 동작 분류 시스템을 제안한다. EPIC 센서 신호에 대해 이산 웨이블릿 변환을 사용하여 웨이블릿 계수인 근사계수(approximation coefficients)와 상세계수(detail coefficients)를 구한 후, 각각의 웨이블릿 계수에 대해 특징 파라미터를 추출한다. 이 때, 특징 파라미터는 14개의 통계적 특징 추출 파라미터 중에 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm : GA)을 통하여 선택한 우수한 특징 파라미터이다. 웨이블릿 계수들에서 추출한 특징 파라미터는 선형 판별분석을 적용하여 차원을 축소하고 SVM의 훈련 및 분류에 사용한다. 실험결과, 4가지 동작에 대한 EPIC 센서 신호분류에서 제안된 방법의 분류율이 99.75%로 원신호에 대한 HMM 분류율 97% 보다 높은 정확률을 보여주었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.871-875
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• 2008

본 논문은 개체 변환 유전자 알고리즘을 (GAVaPS) 이용하여 k-nearest neighbor (k-NN) 분류기에서 사용되는 특징들을 선정하는 방법을 제시한다. 우리는 다수의 k-NN 분류기들을 사용하기 때문에 사용되는 특징들을 선정하는 문제는 매우 탐색 영역이 크고 해결하기 어려운 문제이다. 따라서 우리는 효과적인 특징득의 선정을 위해 일반적인 유전자 알고리즘 (GA) 보다 효율적이라고 알려진 개체군 변환 유전자 알고리즘을 사용한다. 또한 다수 k-NN 분류기를 개체군 변환 유전자 알고리즘으로 효과적으로 결합하는 방법을 제시한다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 여러 실험을 통해 보여준다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
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• pp.157-160
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• 2000

본 논문은 제약되지않은 카메라에서 얻은 영상중 회전과 크기 변화를 가진 두 장의 디지털 영상을 자동적으로 하나의 통합된 영상으로 모자이킹 하는 방법에 대해 기술한다. 기존에 제시되었던 영상 모자이킹 방법은 영상의 중첩 영역이 많이 존재하거나 회전이 거의 없는 경우만을 고려하고, 카메라 제약이 많이 존재하였다. 우선, 한 쌍의 영상으로부터 각각 특징점을 찾고, 각 특징 점에 대하여 위상을 측정하여 계층적으로 매칭을 하는 방법을 제안한다. 다음으로 비선형 이승오차 최적화 알고리즘을 이용해 최적의 변환행렬을 구한후 , 변환 행렬에 대해 하나의 영상을 만들어내는 과정을 기술한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.412-415
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• 2003

본 논문에서는 영상 검색에 있어서 객체의 특징치를 추출하는데 많은 시간과 비용이 따르므로 수행속도를 향상시키기 위해 영상의 공간적인 정보를 이용한 영상의 압축을 이용하는 내용기반 영상 검색을 제안하고자 한다. 압축 성능이 뛰어나며 영상의 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 EZW(Embedded Zerotree Wavelet)알고리즘을 이용하여 영상을 김색하는 방안으로 EZW 변환 후 얻어지는 저 대역 부 밴드에서의 공간적인 특성을 고려한 특징 값을 이용하여 정지영상의 대표 특징들을 형태와 질감으로 빠르게 영상 검색하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.382-384
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• 2001

본 논문에서는 홍채의 특징을 효율적으로 추출하기 위한 접근 방법으로서, 웨이블릿 기반의 다해상도 분석 기법을 홍채영상에 적용한 결과에 대하여 소개하고자 한다. 입력장치인 카메라로부터 획득된 사람의 눈 영상에서 처리 대상인 홍채영역 만을 분리 추출한 후, 홍채 특징을 압축적이고 효과적으로 표상하기 위하여 2D 다해상도 웨이블릿 변환을 홍채영상에 적용하는 기법과 실제적인 응용을 위하여 등록된 데이터와 미지의 데이터 사이의 유사도를 측정하는 효율적인 기법을 연구한다. 이러한 기법들을 홍채 인식 시스템에 적용함으로써 처리속도 및 인식률 향상 등으로 고성능의 홍채인식시스템을 구현할 수 있었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.205-208
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• 2001

본 논문은 Biometrics분야 중 다른 생체학적 특징보다도 정확도면에서 가장 뛰어난 특징인 안구의 홍채 패턴을 이용하여 사용자를 인증 하는 시스템에 관한 연구이다. 입력된 안구 영상으로부터 전처리과정을 거쳐 극좌표 변환을 통해 홍채 패턴을 추출한 후 웨이블릿 변환을 이용하여 특징패턴을 압축하였으며, PCA(Principal Component Analysis:주성분 해석)의 한 종류인 GHA(Generalized Hebbian Algorithm)를 사용하여 등록된 사용자의 패턴 DB 에서 Basis 배열을 추출하고, 구축된 Basis 배열과 입력 영상 패턴과의 비교 Matching을 통하여 사용자를 인증하는 시스템을 제안한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2927-2929
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• 2000

정보보호를 위해 비연성 디지털 워터마킹 방법으로 웨이브릿 변환을 많이 사용하고 있다. 본 연구에서는 여러 웨이브릿 변환인 드비시(Daubechies)변환, Coiflets 변환, Symlets 변환과 biorthogonal 변환등을 이용하여 비연성 디지털 워터마킹기법을 구성하고 각 변환의 특징과 성능비교를 한다. 공격의 형태는 dct변환 압축에 의한 영향에 의한 워터마킹의 보존여부에 관하여 고찰한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.26-35
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• 2003

자연계에서 다양한 형태로 입력되는 물체 영상을 효과적으로 인식하려면, 물체의 위치, 회전, 크기 변화에 관계없이 인식할 수 있는 왜곡 불변 특성의 추출이 반드시 요구된다. 이러한 왜곡 불변 특성은 동일한 영상의 변화에 대하여 인식 특성이 같고, 서로 다른 영상의 변화에 대해서는 분리 식별이 용이해야 한다. 이러한 인식 특성을 얻기위해 다각도로 많은 연구가 진행되고 있으며, 특히 회전 및 크기에 불변 특성을 동시에 얻을 수 있는 Mellin변환을 이용한 방법 등이 영상 인식에 많이 이용되고 있다[1][2][3]. 따라서, 본 논문에서는 Mellin 변환 방법에 의한 크기 및 회전에 대한 불변 특성을 얻을 수 있는 문자 인식 시스템을 위한 문자 특징 추출 방법을 제시하고자 하였으며, 영문자 26 문자의 입력 영상에 대하여 무게 중심법에 의한 문자 이동과 Mellin 변환 방법에 의한 특징 추출 방법에 보간법을 이용하여 특징을 추출하였으며, 추출된 특징에 대하여 특징의 이질도를 검사하여, 각 특징의 이질도가 약 50% 이상의 결과를 얻었다. 또한, Mellin 변환 방법에 의해 추출된 특징을 기준 영상으로 하는 BPEJTC(Binary Phase Extraction Joint Transform Correlator)를 이용하여 크기, 회전 및 이동에 따른 입력 문자의 인식이 가능한 BPEJTC 시스템을 구현하였으며, 이에 따라 본 논문에서는 약 90%의 인식률을 얻을 수 있었다. 따라서 본 논문에서 제시하는 Mellin 변환 방법에 따라 추출된 문자의 특징과 BPEJTC를 이용하여 영상 문자를 인식할 수 있는 영상 문자 인식 시스템의 가능성을 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.1-9
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• 2012

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망 (Neural Network with Weighted Fuzzy Membership functions, NEWFM)과 심박수 변이도(Heart Rate Variability, HRV)를 이용하여 우울증 진단알고리즘을 제안하고 있다. 본 알고리즘에서 사용할 NEWFM의 입력특징을 추출하기 위해서 주파수도메인 특징추출, 시간도메인 특징추출, 웨이블릿변환 특징추출, 포인케어변환 특징추출 방법을 이용하여 22개의 초기 HRV 특징들을 추출하였다. 또한 NEWFM에서 제공하는 비중복면적 분산측정법 (Non-overlap Area Distribution Measurement, NADM)에 의해 입력특징의 중요도를 평가하여 22개의 초기특징으로부터 중요도가 가장 높은 6개 최적입력특징을 선택하였다. 이 6개 특징을 이용하여 우울증을 진단한 결과는 95.8% 의 정확도를 나타내었다.