• 전자공학회논문지S
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• 제35S권6호
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• pp.88-100
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• 1998

본 논문에서는 지문 영상의 개별적이고 부분적인 특성(밝기, 품질 차이 등)을 고려하여 지문의 특징량 추출을 수행함으로써 지문 입력기간의 차이에서 오는 문제점을 극복하며, 정합 과정시에는 회전 및 크기 변화, 위치 이동 등에 관계없이 균일한 성능을 보장하면서도 실시간 내에 처리가 가능한 자동 지문인식 알고리즘을 제안한다. 특히 본 방법에서는 지문의 분류 작업을 융선의 전체적인 흐름 모양과 중심점, 삼각주와 같은 특이점간의 상호 관계를 이용하여 결정하게 된다. 개발된 알고리즘을 평가하기 위해 NIST 지문 및 한국인의 연령과 직업별 인구 분포에 따라 구축된 압착 날인 지문, 그리고 회전 날인 후 수치화된 지문과 같은 다양한 영상들에 대해 제안된 방법을 적용하였으며, 전체적인 인식 성능이 타인 수락 오류율을 0%로 설정했을 때 본인 거부 오류율이 0.07%라는 결과를 얻을 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.1197-1205
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• 2018

본 논문에서는 함정전투체계의 EOTS나 IRST에서 획득한 영상을 초고해상도 영상으로 복원한다. 저해상도에서 초고해상도의 영상을 생성하는 생성 모델과 이를 판별하는 판별 모델로 구성된 생성적 적대 신경망을 이용하고, 다양한 학습 파라미터의 변화를 통한 최적의 값을 제안한다. 실험에 사용되는 학습 파라미터는 crop size와 sub-pixel layer depth, 학습 이미지 종류로 구성되며, 평가는 일반적인 영상 품질 평가 지표에 추가적으로 특징점 추출 알고리즘을 함께 사용하였다. 그 결과, Crop size가 클수록, Sub-pixel layer depth가 깊을수록, 고해상도의 학습이미지를 사용할수록 더 좋은 품질의 영상을 생성한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(하)
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• pp.941-946
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• 2002

지문인식 시스템이 네트워크 기반에서 서버 매칭 형식으로 운영될 경우 클라이언트 매칭과는 달리 데이터의 전송과정에 많은 취약성이 존재한다. 지문인식은 휴대의 불편함이 없고, 분실이나 도난의 위험성도 없으며, 추측이 거의 불가능하므로 높은 안전성을 제공하는 장점을 가지고 있다. 그러나 지문데이터는 한 번 도난을 당하거나 네트워크 상에서 전송 도중 공격자를 통해 도청이 된다면 그 사용자는 앞으로 지문인식을 이용할 수 없다는 단점이 존재한다. 이에 대하여 전송 포맷 기술과 전송 데이터 보안의 표준화가 이루어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 클라이언트에서 추출한 지문 특징점 데이터를 매칭을 위해 서버로 데이터를 전송할 경우 무결성의 적합성을 검증하기 위한 도구를 구현하였다. 신분위장 및 재전송 공격들의 위협으로부터 안전한 사용자 신분 확인을 보장하기 위해서 전송되는 지문 데이터의 인중, 무결성, 기밀성이 요구되며, 이를 위해 지문 데이터의 MAC(Message Authentication Code)과 암호화 기법을 이용하였다. 이때 전송 데이터의 기밀성을 위해서 Triple-DES와 SEED 암호 알고리즘을 사용하였고 무결성을 위해 MD5와 SHA-1 해쉬 함수를 사용하였다. 클라이언트에서 데이터를 전송할 때 두 가지의 지문데이터를 전송하는 실험을 통하여 결과를 비교하였다. 첫째, 변조된 지문데이터를 전송하였을 경우 데이터가 변조되었음을 알려주는 결과를 보여준다. 둘째, 변조되지 않은 지문데이터를 전송하였을 경우 이 데이터는 변조되었다는 메시지를 출력함으로써 무결성 검증 실험은 이루어진다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권10호
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• pp.2737-2749
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• 1998

최근의 생산자동화 설비에서 시각시스템을 이용한 검사의 중요성이 증가되고 있다.본 연구에서는 시각시스템을 이용한 반도체 외관검사 방법을 제안하였다. 기존의 연구가 특징점을 통한 칩의 위치 및 기울어짐에 집중되어 있으나 본 연구에서는 물체 영역분할 방법으로 검사 대상의 리드영역분할 및 리드 추출을 제안하였으며, 불량 검사 방법으로 치수에 의한 검사방법이 주를 이루나 본 연구에서는 모멘트를 이용한 불량 빈도에 의한 단계적 검사 방법을 제안하였다. 기존의 방법과 비교실험에서 제안 방법의 영역분할 방법과 순차적 방법의 우수성과 불변 모멘트를 이용한 검사의 유용성을 입증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.101-104
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• 2015

영상에서 이전 프레임과 현재 프레임을 비교하여 얼마나 움직였는지를 나타내는 모션 벡터(motion vector)라 한다. 이러한 모션 벡터를 이용하여 현재 프레임의 이미지안의 객체들이 이전프레임의 이미지 객체가 있었던 위치로 보정을 한다면 손 떨림이나 카메라의 흔들림에서 오는 작은 떨림을 보정할 수 있다. 본 논문에서는 모션 벡터를 추출하는 방법인 SAD(Sum of Absolute Difference) 방정식을 이용한 블록 정합 매칭 알고리즘, 위상상관을 이용한 매칭, 특징점을 이용한 매칭, Bitplane을 이용한 블록매칭의 성능을 비교하였다.

• 전기학회논문지
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• 제61권5호
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• pp.757-762
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• 2012

In this paper, the multi feature extraction algorithm for estimation of wrist movements based on Electromyogram(EMG) is proposed. For the extraction of precise features from the EMG signals, the difference absolute mean value(DAMV), the mean absolute value(MAV), the root mean square(RMS) and the difference absolute standard deviation value(DASDV) to consider amplitude characteristic of EMG signals are used. We figure out a more accurate feature-set by combination of two features out of these, because of multi feature extraction algorithm is more precise than single feature method. Also, for the motion classification based on EMG, the linear discriminant analysis(LDA), the quadratic discriminant analysis(QDA) and k-nearest neighbor(k-NN) are used. We implemented a test targeting twenty adult male to identify the accuracy of EMG pattern classification of wrist movements such as up, down, right, left and rest. As a result of our study, the LDA, QDA and k-NN classification method using feature-set with MAV and DASDV showed respectively 87.59%, 89.06%, 91.75% accuracy.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.866-872
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• 2004

지문이미지에서 특징점 추출 및 매칭을 위해서 지문영역과 배경을 분리 하여야 한다. 지문영역과 배경을 분리하기 위해서 Sobel 마스크를 이용해 x축 y축의 자기의 편차와 분산을 계산해서 문턱치보다 적은 값을 분리하게 된다. 하지만 이러한 방법만으로는 지문영역과 배경이 두 영역으로 정확히 분리되기 어려우며, 이러한 결과는 지문인식에 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 지문 이미지에서 배경을 효율적으로 분리하기 위해 RLC(Run Length Connectivity)를 이용하는 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 지문 이미지의 분산을 계산하고 문턱치를 적용하여 이진 이미지를 구한다. 이 이진 이미지는 일반적으로 여러 개의 영역으로 분할된다. RLC를 고려하여 run이 작은 영역부터 차례로 반전 시켜서 최종적으로 2개의 영역으로 분리되는 이진 이미지를 구하게 된다. 또한, 실험을 통하여 제시된 알고리즘이 지문이미지에서 효율적으로 적용되어짐을 보인다.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제20권spc1호
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• pp.90-96
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• 2024

In this paper, we propose a technique to model high resolution seafloor topography with 1m intervals using actual water depth data near the east coast of the Korea with 1.6km distance intervals. Using a feature point extraction algorithm that harris corner based on deep learning, the location of the center of seafloor mountain was calculated and the surrounding topology was modeled. The modeled high-resolution seafloor topography based on deep learning was verified within 1.1m mean error between the actual warder dept data. And average error that result of calculating based on deep learning was reduced by 54.4% compared to the case that deep learning was not applied. The proposed algorithm is expected to generate high resolution underwater topology for the entire Korean peninsula and be used to establish a path plan for autonomous navigation of underwater vehicle.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.252-257
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• 2007

우리나라의 항만은 수 출입화물의 99.5%를 처리하며, 육로 및 철도 수송 물동량의 기종점 역할을 수행하는 중요한 곳으로서 항만 물동량의 신속한 처리와 자동화 시스템에 의한 비용절감은 엄청난 효과를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 항만에서 취급하는 컨테이너를 자동으로 식별할 수 있는 자동화 방법을 제안한다. 실제 컨테이너 영상을 그레이 영상으로 변환한 후, 프리윗 마스크(Prewitt-Mask)를 적용하여 윤곽선을 추출하고 컨테이너를 식별할 수 있는 개별 식별자의 형태학적 특징 정보를 이용하여 식별자 후보영역을 검출한다. 검출된 식별자 후보영역은 개별 식별자 영역외에 잡음 영역이 포함되어 있으므로 4방향 윤곽선 추적 알고리즘과 Grassfire 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 개별 식별자들을 각각 객체화한다. 잡음이 제거된 식별자 후보 영역에서 객체화 한 개별 식별자는 컨테이너 식별을 위해 FCM 기반 퍼지 RBF 네트워크를 적용하여 인식한다. 본 논문에서 제안한 컨테이너 식별자 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 실제 컨테이너 영상 300장을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 인식 성능이 개선되었음을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.154-160
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• 2012

최근 무인 자율 주행 자동차를 실현하기 위한 기술 개발이 활발히 이루어지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 무인 자율 주행 자동차의 핵심 기술인 컴퓨터 비전을 이용한 무인 자율 주행 자동차를 위한 횡단보도 및 정지선 인식 시스템을 제안한다. 본 논문의 컴퓨터 비전 시스템은 먼저 무인주행을 위하여 반드시 필요로 하는 차선을 RANSAC 알고리즘과 Kalman 필터를 이용하여 인식하고 인식된 차선이 실제로는 평행하다는 점을 이용하여 원근 시점인 입력 영상을 평면 시점으로 변환하여 횡단보도의 크기가 일정하게 만든다. 그런 후, 변환된 영상에서 횡단보도의 기하학적 특징을 이용하여 횡단보도를 인식하고 횡단보도 앞의 영역을 관심 영역으로 설정한 후 설정된 관심 영역에서 정지선을 추출한다. 구현된 알고리즘을 다양하게 실험한 결과 차선, 횡단보도, 정지선에 대하여 높은 인식률을 보였다.