• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.623-628
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• 2003

제품의 개발 및 생산 과정에는 설계, 해석, 가공, 검사 등의 많은 부문이 서로 밀접하게 연계되어 있고 각 부문 간에는 각기 서로 다른 형태의 정보를 필요로 하기 때문에 이들의 유기적인 통합을 위해서는 각각의 응용 분야에서 요구되는 다양한 정보가 효과적으로 제공될 필요가 있다. 본 연구에서는 특징형상을 이용하여 설계 기능과 다른 응용 부분을 유기적으로 연계할 수 있는 알고리즘을 제시한다. ISO에서 진행 중인 STEP의 Form Feature을 기준으로 일반적인 분류를 하고 이를 기초로 특징형상을 인식하고자 하였다. 이를 위해 B-Rep 데이터로부터 Face-Edge Graph를 구성하고 다중 절점(Cut Node)을 인식하였으며, 본 연구를 바탕으로 하여 향후 몇 가지 단점을 보완하고 대상 영역을 확대시켜 감으로써 Computer-aided Design 시스템으로부터 얻어지는 3차원 형상 데이터로부터 Computer-aided Process Plan을 위해 필요한 특징형상을 컴퓨터에 의해 자동으로 추출하기 위한 발판을 구축할 수 있을 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.75-81
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• 2011

단백질 분자는 포켓 위치에서 유사한 형상을 갖는 다른 분자와 결합되며, 포켓은 단백질 분자의 형상을 묘사하기 위한 참조 점으로 사용될 수 있다. Harris 검출기는 2 차원이나 3차원 객체의 특징 점을 검출하기 위해 널리 사용된다. 특징 점들은 데이터의 변화율이 높은 영역과 포켓 영역에서 발견된다. 일반적으로 포켓 영역은 함몰된 형태로 존재하기 때문에 이 영역에는 다른 영역에 비해 다수의 특징 점들이 존재한다. 특징 점들을 포함하는 voxel cube를 연속적으로 분할함으로써 포켓 영역을 발견할 수 있었고, 포켓 영역의 중심 좌표와 특징 점들 간의 Euclidean 거리를 계산한 후 이들을 크기순으로 정렬 하였다. 정렬된 거리에 대한 그래프는 단백질 분자의 형상과 특징 점들의 분포에 대한 정보를 제공하므로 단백질 분자를 형상별로 분리 할 수 있었다. 본 연구에서는 인위적인 잡음을 단백질 분자에 추가하여 형상이 왜곡된 분자를 얻었고, 왜곡된 분자에 대해서도 95 % 이상의 정확 도로 형상을 인식 할 수 있었다. 정확한 단백질 분자의 형상 인식은 분자들 간의 결합특성을 예측할 수 있는 중요한 정보를 제공한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권5호
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• pp.38-47
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• 2006

기존의 인식 방법은 물체에 대한 형상 정보 또는 움직임을 특징으로 한 단일 인식기를 사용한다. 하지만, 기존의 단일 특징 기반의 단일 인식기를 사용하는 방법의 인식 성능은 물체의 영역에 대한 정확한 검출에 크게 의존하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 이러한 기존 인식방법의 단점을 해결하고, 인식의 신뢰성을 높이기 위해서 세 가지 인식기에 의한 각 결과를 Bayesian을 이용하여 융합하는 새로운 인식 방법을 제안한다. 첫 번째 인식기는 푸리에 묘사자로부터 얻은 형상 정보를 특징으로 한 신경망을 사용하고, 두 번째 인식기는 형상 정보에 대한 기울기를 바탕으로 한 통계적인 방법을 사용한다. 또한. 세 번째 인식기는 검출된 물체의 일정 부분의 움직임에 대한 모션 정보를 특징으로 하여 인식한다. 본 논문의 실험결과에서 제안한 결과 융합방법은 기존의 Majority Voting과 Weight Average Score 방법에 비해서 더 우수한 인식 성능을 보여준다.

• 비파괴검사학회지
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• 제15권2호
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• pp.395-406
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• 1995

초음파탐상시험을 통해 용접 결함의 종류를 정확히 구분하는 것은 정량적 비파괴시험을 위한 기본적인 단계로서 매우 중요한 문제인데, 이 문제는 최근 활발한 연구가 진행중인 초음파 형상 인식 기법의 적용에 의해 해결할 수 있다. 여기에서는 특징 추출, 특징 선택 그리고 결함 분류 등 초음파 형상 인식 기법의 세부 기술과 함께, 특히 최근 효율적인 분류기로 관심을 모으고 있는 확률 신경 회로망의 적용에 대해 논의하였다. 그리고 강 용접부 내부에 존재하는 결함을 균열, 기공, 슬래그 혼입의 3 종류로 분류하는 문제에 확률 신경 회로망을 적용한 예를 통하여, 초음파 형상 인식 기법의 효용성을 검증하였다. 또한 민감한 특징을 효율적으로 선별하는데 널리 사용되는 전방 특징 선택법과 그 적용에 대해서도 논의하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권8호
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• pp.759-768
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• 2005

본 논문에서는 다중 혼합 특징 정보를 저 차원 제스처 심볼로 구성하여 제스처를 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 기존의 기하학적인 특징 기반 방법이나 외관기반 방법에서는 깔, 다리의 위치나 몸의 형상 정보만을 특징 값으로 이용하기 때문에 유사한 신체 동작이나 신체 부위의 움직임에 따라 애매한 결과를 나타내었지만 제안한 방법은 신체의 어느 부위가 움직이는지를 나타내는 부분특징정보(partial feature information)와 전체적인 신체의 형상을 표현하는 전역특징정보(global feature information)를 이용함으로써 동작의 구분뿐만 아니라 유사한 동작을 인식할 수 있는 장점이 있다. 그리고 비교적 적은 계산량과 높은 인식률 때문에 감시 시스템이나 지적 인터페이스 시스템 같은 여러 응용 분야에 적용될 수 있다.

• 통합자연과학논문집
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• 제3권1호
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• pp.38-42
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• 2010

인간은 정보전달을 위하여 언어 이외에 동작, 표정과 같은 비언어적인 수단을 이용한다. 이러한 비언어적인 수단을 정확히 분석 할 수 있다면 인간과 컴퓨터간의 자연스럽고 지적인 인터페이스를 구축할 수 있게 된다. 본 논문은 별도의 센서를 부착하지 않은 단일 카메라 환경에서 손 형상을 입력정보로 사용하여 손 영역만을 분할한 후 자기 조직화 특징 지도(SOFM: Self Organized Feature Map) 신경망 알고리즘을 이용하여 손 형상을 인식함으로서 수화인식을 위한 보다 안정적이며 강인한 인식 시스템을 구현하고자 한다. 제안 방법으로는 피부색 정보를 이용하여 배경으로부터 손 영역만을 추출한 후 추출된 손 영역의 형상을 인식한다(전처리과정으로 모델이미지의 사이즈와 압축 및 컬러에 대한 정보를 정규화 시켰다). 또한 인식 효율을 높이기 위해 SOFM 신경망 알고리즘을 적용함으로서 보다 안정적으로 손 형상을 인식할 수 있게 되었으며, 손 형상 인식률에 대한 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있었다. 그리고 인식된 손 형상의 의미를 텍스트로 보여줌으로서 사용자의 의사를 정확하게 전달할 수 있다.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2000년도 춘계학술대회논문집 - 한국공작기계학회
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• pp.497-500
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• 2000

절삭 작업과정에서 발생하는 버는 공구와 피삭재가 만나는 상태에 따라 그 형상이 결정되어진다. 공구와 피삭재 사이의 각, 공구의 회전속도, 이송속도, 피삭재의 종류등은 이러한 버의 형상을 결정하는데 결정적인 역할을 하므로, 실험에 의해서 생성된 단계별 자료를 CAD 및 CAM 데이터와 연관시켜 효율적인 알고리즘을 만들고자 한다. 특별히 공장자동화에 따른 작업의 자동화뿐 아니라 관리 체계의 정립을 위하여 전문가 시스템의 도입 역시 시급히 요구되고 있는 실정이다. 여기서 CAD 데이터는 피삭재에 대한 특징 형상의 정보를 포함하고 있기 때문에 피삭재의 형상에 대한 정보를 얻을 수 있다. 인식된 형상에 대하여 Exit 버 형성시 접점과 Exit Angle을 계산하기 위해 도형의 방향인식이 필요하며, 이를 통해 공구와 피삭재와의 관계를 산출하여 Exit 버의 판별을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 과정을 수행하는 프로그램을 개발한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.28-36
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• 2013

본 논문은 손 형상 인식을 위한 보다 안정적이며 조명 변화와 회전에 강인하게 손 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘에 대해 제안한다. 제안한 알고리즘은 단일 카메라 환경에서 손 형상을 입력정보로 사용하여 전처리 과정을 거쳐 손 영역만을 분할한 후 자기조직화 특징 지도(SOFM: Self Organized Feature Map) 알고리즘을 이용하여 손 형상을 인식하게 된다. 그러나 조명 변화에 민감하고 자유도가 큰 손 영역을 정확히 인식하기란 쉽지 않으며 오차 범위도 크기 때문에 본 논문에서는 인식률을 높이기 위해 각각의 손 형상에 대한 회전 정보를 데이터베이스화 한 후 주성분 분석을 적용하여 군집화 함으로서 인식오차를 줄였다. 또한 차원 축소로 인해 많은 계산 량이 요구되지 않기 때문에 실시간 인식 시간도 줄일 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제1권4호
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• pp.551-558
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• 1994

본 논문은 윤곽선으로 표현된 목적물 형상의 특징추출, 특징점 다각형 형상 표현, 유사도 측정 등에 관하여 연구하였다. 특징값은 윤곽선에 근사한 곡선을 만들어 주는 제어점들로 하였다. 유사도 측정실험으로 본 연구의 방법이 간편하게 형상 식별 처리 를 할 수 있음을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.283-284
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• 2009

본 논문은 단일 카메라 환경에서 손 형상을 입력정보로 사용하여 손 영역만을 분할한 후 자기 조직화 특징 지도(SOFM: Self Organized Feature Map) 신경망 알고리즘을 이용하여 손 형상을 인식함으로서 수화인식을 위한 보다 안정적이며 강인한 인식 시스템을 구현하고자 한다.