• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.887-890
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• 2000

본 연구에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위하여 변환 영역에서 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 웨이블릿 성질을 이용하여 영상을 압축한 후에 저주파 성분에 의한 객체들의 특징을 추출하는 방안으로 Vector Quantization 을 이용한 class 별 영상 검색을 제시한다 내용기반 영상 검색의 주요특징들은 색상, 질감, 그리고 영상의 공간적인 특징을 고려한 특징 값 둥이 사용된다. 먼저 검색의 효율성을 높이기 위해 영상을 구성하는 특징 치 중에서 가장 빈도가 많은 class 부터 영상의 유사도를 검색한 후에 다음으로 영상을 구성하는 빈도가 큰 순서대로 DB 내에 저장되어 있는 영상과 비교를 하게 된다. DB내 영상 검색은 빈도수가 우선인 5개의 class를 기준으로 유사도를 측정해서 검색을 이룬다. 이러한 영상의 특징들을 어떻게 결합하고 특징 추출을 하느냐에 따라 검색의 효율성에 영향을 준다. 따라서 본 연구에서는 영상의 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 웨이블릿 변환 후 얻어지는 저대역 부밴드에서의 공간적인 특성을 고려한 특징 값을 이용하여 Vector Quantization 알고리즘에 의해 정지영상의 객체 대표 특징들을 마르게 검색하고자 한다. 본 연구에서는 Haar Wavelet과 Vector Quantization 에서 색상과 질감의 가중치를 적용한 후 DB 에 저장된 영상과 유사도를 검색하는 방법을 취하고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1997년도 학술대회
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• pp.55-62
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• 1997

본 논문에서는 윤곽선의 다각근사화시 발생하는 오차신호를 표본화하고 표본화된 신호를 부호화하기 위한 새로운 변환을 제안한다. 제안하는 방법은 다각근사화시 발생하는 윤곽선의 단편들이 완만한 곡선의 형태를 갖고 양 끝점이 0이라는 특징을 고려해서 르장드르 다항식에 기반한 새로운 변환을 제안한다. 제안한 방법은, 기존의 방법인 이산여현변환, 이산정현변환 등과 변환부호화 이득면에서 비교해 볼 때 우수한 결과를 얻었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.758-763
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• 2006

기초과학과 공학의 다양한 분야에서, 신호와 시스템을 정확하게 표현하고, 신호의 공간적, 시간적 변화로부터 유용한 정보를 획득하기 위한 많은 연구들이 수행되어 왔다. 이러한 분석 방법들에서, 신호를 주파수 성분들의 조합으로서 표현하는 퓨리에 변환은 가장 많은 분야에서 응용되고 있다. 그러나 퓨리에 변환은 시간 정보를 고려하지 않는 변환으로서 응용의 한계성을 지니고 있으므로 이를 극복하기 위해, 웨이브렛 변환을 비롯한 다양한 방법들이 제시되었다. 웨이브렛 변환은 스케일 변수에 따라 변화하는 윈도우를 사용하여 신호를 시간-스케일 공간상에서 표현하는 변환으로서, 다중해상도 분석이 가능하며, 응용환경에 따라 다양한 형태의 함수를 정의할 수 있다. 따라서 본 논문에서 신호의 특징을 검출하기 위해, 퓨리에 변환의 기저함수를 사용하여 웨이브렛 스펙트럼을 분석하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.17-24
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• 2010

얼굴인식과 같은 고차원 영상의 패턴분류 문제에서는 특징추출과정이 필수적이라 할 수 있다. 특징추출방법 중 부분공간기법은 데이터의 표현이 우수할 뿐만 아니라 차원 감소 면에서도 효율적이라 보고되고 있으며, 그 대표적인 방법으로 주성분분석, 선형판별분석 등이 널리 알려져 있다. 하지만, 이들 방법은 전역적 변환 방법으로써 포즈, 조명 등의 변화에 민감하여, 그 변화량이 크면 전역적 변환으로 인한 얼굴정보가 전체적으로 손실될 가능성이 크다. 따라서, 이러한 변화들에 대해 잘 대처하기 위해서는 얼굴영상에서 변화들을 상쇄시키는 정규화 작업을 수행해야만 한다. 정규화를 추구하는 이유는 일반적인 얼굴과 가깝게, 다시말해 평균 얼굴과 가깝게 하기 위함이고, 이러한 정규화를 위해서는 부분적 변환 방법이 이상적이라 할 수 있다. 이 방법은 변환으로 인한 얼굴 정보가 부분적 손실만을 유발하기 때문에 전역적 변환 방법에 비해 적합하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 지역적 부분공간기법 중 지역특징분석을 SVM커널에 적용하여, 기존 SVM다항식커널에 지역적 정보를 포함시킴으로써, 보다 강력하고 새로운 SVM커널을 디자인하였다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2009년도 춘계학술대회 미래 IT융합기술 및 전략
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• pp.138-143
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• 2009

본 논문에서는 감성 공간에서 mean shift clustering과 user feedback을 이용하여 영상 검색 결과를 개선하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자 인터페이스, 감성 공간 변환, 검색결과 순위 재지정(re-ranking)으로 구성된다. 사용자 인터페이스는 텍스트 형태의 질의 입력과 감성 어휘 선택에 따른 user feedback에 의해 개선된 검색결과를 보인다. 사용된 감성 어휘는 고바야시가 정의한 romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern 등의 8개 어휘를 사용한다. 감성 공간 변환 단계에서는 입력된 질의에 따라 웹 영상 검색 엔진(Yahoo)에 의해 검색된 결과 영상들에 대해 컬러와 패턴정보의 특징을 추출하고, 이를 입력으로 하는 8개의 각 감성별 분류기에 의해 각 영상은 8차원 감성 공간으로의 특징 벡터로 변환된다. 이때 감성 공간으로 변환된 특징 벡터들은 mean shift clustering을 통해 군집화 되고, 그 결과로써 대표 클러스터를 찾게 된다. 검색결과 순위 재지정 단계에서는 user feedback 유무에 따라 대표 클러스터의 평균 벡터와 user feedback에 의해 생성된 사용자 감성 벡터에 의해 검색 결과를 개선할 수 있다. 이때 각 기준에 따라 유사도가 결정되고 검색결과 순위가 재지정 된다 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 7개의 질의의 각 400장, 총 2,800장에 대한 Yahoo 검색 결과와 제안된 시스템을 개선된 검색 결과를 비교하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권4호
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• pp.459-464
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• 2003

본 논문에서 제안한 위치 이동에 무관한 웨이블렛 변환을 이용한 홍채 인식 방법은 영상 획득 장비에 의해 획득한 사용자의 눈 영상에 대하여 홍채 영역만을 추출하기 위한 전처리를 수행하고 전처리를 거친 홍채 영상에 의하여 사용자의 신원을 식별하는데 있어서 홍채 영상의 기울어짐 및 이동 문제를 해결하였다. 이를 위해서 일반적인 웨이블렛을 사용하는 대신, 위치 이동에 무관한 웨이블렛 변환을 통하여 최적의 특징값을 추출한후, 이를 코드화하여 저장한 후, 비교하여 본인 여부를 식별하였다. 실험결과 제안된 방법으로 생성된 특징 벡터와 기존에 등록된 특징 벡터의 일치도 측정에 있어서 종래의 웨이블렛 변환 홍채 인식 방법보다 오인식률(FAR) 및 오거부율(FRR)이 현저하게 감소하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권4호
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• pp.201-208
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• 2015

본 논문은 차량에 설치된 블랙박스 영상으로부터 도로노면에 표시된 방향지시기호를 효율적으로 검출하는 방안을 제안한다. 제안한 연구에서는 원근 효과를 가진 입력영상에서 역원근변환 방법을 통해 원근 효과를 제거한 실세계 좌표로 매핑 한 평면 영상에서 BOF 특징정보 기반의 신경망 인식기를 통해 검출한다. 입력영상에서 역원근변환과 특징정보의 검출 및 인식은 높은 계산량 때문에 실시간 처리가 어려운 점이 있다. 이를 보완하기 위해 제안한 방안에서는 입력영역의 도로노면 방향지시기호 영역의 특징을 분석하여 도로노면 기호가 포함된 후보 ROI영역을 정의하고 후보 ROI영역의 Gray 색상에서 역원근변환을 수행한다. 그리고 각 도로기호 영역들을 실시간 검출 및 인식하기 위해 인식코자 하는 영역 극소 특징벡터를 추출하고 이를 근소화시킨 클래스로 군집화하여 BOF를 생성한 후 이를 활용한 신경망을 통해 검출한다. 제안한 방안을 도로노면 방향지시기호 검출 연구에 적용한 결과, 약 89% 이상 비교적 정확한 검출률을 제시하였으며, 다양한 도로 환경에서도 높은 검출률을 제시하였다. 따라서 제안한 방안을 안전운전지원시스템을 위한 보다 정확한 도로정보 제공시스템에 적용 가능함을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.219-224
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• 2020

이진 분류(binary classification)는 머신러닝(machine learning) 분야에서 많이 다루어진 주제이다. 게다가 이진 분류는 다중 분류로 쉽게 발전될 수 있는 중요한 분야이다. 머신러닝 방법들을 적용할 때에 전처리(preprocessing)이나 특징 추출(feature extraction)과 같은 작업이 필수적이다. 이는 분류기 성능을 향상시키기 위한 중요한 작업이다. 본 논문에서는 가중된 최소 자승법을 기반으로 새로운 머신러닝 방법을 제안한다. 또한, 특징 변환시킬 수 있는 새로운 가중치 계산 방법을 제안한다. 이를 통해 특징 변환과 동시에 학습을 진행할 수 있는 방법을 제안한다. 본 제안을 다섯 개의 머신러닝 데이터베이스에서 실험을 진행하였으며 이 데이터베이스에서 우수한 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.598-603
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• 2003

본 논문에서는 주파수 부대역마다 최적의 특징추출을 위해서, 음성인식률을 기준으로 최적의 방법을 선택한다. 다중대역 음성인식 접근을 사용하여 각기 다른 주파수 영역에서 특징벡터를 독립적으로 추출함으로써 부대역별로 다른 특징추출 방법을 적용할 수 있었다. 저주파 대역의 음성은 비교적 스펙트럼의 구조가 명확하므로 전극모델을 사용하는 것이 효과적이었고, 고주파 대역에서는 비모수적인 변환방법인 이산 코사인 변환을 사용한 켑스트럼이 효과적이었다. 부대역별로 효과적인 특징추출 방법을 사용함으로써, 각 주파수 부대역에 포함된 음성인식을 위한 언어정보를 보다 효과적으로 추출할 수 있었다. 음성인식 실험결과, 제안한 방법은 전대역 특징추출보다 우수한 성능을 나타내었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권4호
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• pp.357-367
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• 2012

이 논문에서는 초분광 영상으로부터 이상값을 탐지하기 위해 자료 변환 기반 특징 추출과 선정 및 국소적 자기상관지수를 이용하는 2단계 방법론을 제안한다. 초분광 영상이 제공하는 중복된 분광 정보들의 축약을 위해 우선적으로 주성분 변환과 3차원 웨이브렛 변환을 적용하였다. 그리고 축약된 자료 변환 기반 특징을 대상으로 왜도와 국소적 왜도 비율을 함께 고려하여 이상값 탐지를 위한 유효 특징을 선정하였다. 최종적으로 기존 분광 정보만을 이용하는 이상값 탐지 방법론들에 공간 자기상관성을 함께 고려할 수 있도록 국소적 자기상관지수(LISA)를 이상값 탐지 방법론으로 적용하였다. 제안 방법론의 적용성 평가를 위해 항공 CASI 자료를 대상으로 한 실험을 수행하였다. 실험 결과, 기존 분광 정보만을 고려하는 RX detector나 고유값 기반 주요 주성분만을 이용하는 경우에 비해 유효 특징 선정과 연계된 LISA 통계값이 높은 탐지 능력을 나타내었다. 또한 3차원 웨이브렛 변환 기반 저주파와 고주파 특징들을 결합한 경우가 유효 주성분을 사용하는 경우에 비해 가장 높은 탐지 성능을 나타냈다.