• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.313-316
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• 2008

이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 인식하기 위해, 인식의 기본 단위인 세그먼트를 자동 추출하는 기법과 Trace transform을 이용하여 발자국 인식에 필요한 특징을 추출하는 기법을 제안하였다. Trace transform 방법을 이용하면 패턴의 크기, 이동, 회전, 반사에 불변하는 특징값을 얻을 수 있다. 이러한 특징값들은 곤충 발자국과 같이 다양한 변형이 존재하는 패턴을 인식하는 데에 적합하다. 특징값을 도출하기 위한 첫 번째 단계로는 추출된 세그먼트에 대한 Trace transform을 통해 새로운 Trace 이미지를 생성시킨다. 그런 다음 병렬로 표현되는 trace-line을 따라 특성 함수에 의해 특징들이 일차적으로 도출되고, 또 다시 도출된 특징들은 diametric, circus 단계의 함수를 거치면서 새로운 특징값으로 재구성된다. 2가지 서로 다른 곤충의 발자국 패턴을 이용하여 실험한 결과 곤충 발자국의 크기, 이동, 회전, 반사에 관계없이 인식에 적합한 특징값들이 추출됨을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제38차 하계학술발표논문집 16권1호
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• pp.143-147
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• 2008

이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 인식하기 위해, Trace 변환을 이용하여 발자국의 인식에 필요한 특징을 추출하는 기법을 제안한다. Trace 변환을 이용하면 패턴의 이동, 회전, 반사에 불변하는 특징값을 얻을 수 있다. 이러한 특징값들은 곤충 발자국과 같이 다양한 변형이 존재하는 패턴을 인식하는 데에 적합하다. 이 방법은 특징값을 추출하기 위해서 병렬로 표현되는 trace-line을 따라 특징들을 일차적으로 도출하고, 또 다시 도출된 특징들은 diametric, circus 단계의 함수를 거치면서 새로운 특징값으로 재구성된다. 곤충의 발자국 패턴을 이용하여 실험한 결과 곤충 발자국의 이동, 회전 반사에 관계없이 동일한 특징값이 추출됨을 확인할 수 있고, 곤충발자국의 고유한 패턴을 찾아 인식하기 위해서 추출된 특징값들은 퍼지 가중치 평균을 이용하여 인식 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.39-42
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• 2002

본 논문에서는 내용 기반 이미지 검색 및 필터링 시스템을 위한 카테고리 식별 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 식별 가능한 카테고리를 사전에 정의하고, 정의된 카테고리를 대표할 수 있는 이미지들을 수집한다. 다음으로, 이들로부터 다중의 내용 기반 특징값을 추출하고, 추출된 특징값들로 카테고리 데이터베이스를 구성한다. 카테고리를 식별할 질의 이미지가 입력으로 들어오면, 질의 이미지로부터 추출된 다중 특징값들을 각 카테고리의 단일 특징값과 각각 비교함으로써, 카테고리를 대표하는 다중의 유사도 거리값을 측정한다. 각 카테고리를 대표하는 다중의 유사도 거리값들은 두 가지 연산 방법에 의해 조합되는데, 조합 방법은 각각의 단일 특징값이 각 카테고리 식별에 미치는 영향을 고려하여 정의된다. 최종적으로, 각 카테고리의 조합된 유사도 거리값을 비교한 다음, 가장 유사도가 큰 카테고리를 해당 질의 이미지의 카테고리로 식별한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.103-105
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• 2020

본 논문에서는, 영상 분류 문제에서 손실 값 계산 시 정답 부류를 제외한 나머지 부류에서 우세한 결괏값이 나오지 않도록 평활화하는 보조적인 손실함수를 고안한다. 합성곱 신경망 구조를 이용해 학습이 진행되면 손실함수가 작아지는 방향으로 가중치가 갱신되기 때문에, 정답을 제외한 나머지 부류들의 결괏값은 줄어든다. 하지만, 정답을 제외한 나머지 부류들 사이의 상대적인 값이 고려되지 않고 손실함수가 줄어들기 때문에 값들은 균일하지 않게 되고, 정답 부류와 유사한 특징을 가진 부류들의 값이 상대적으로 커지게 된다. 이는 정답 부류와 나머지 부류 중 가장 값이 큰 부류 사이에 공통의 특징을 공유한다고 생각할 수 있다. 정답 부류만이 가지고 있는 고유의 특징을 추출하지 못하고, 다른 부류도 가지고 있는 특징의 흔적이 남아있게 됨으로써 테스트 시 소스 도메인과 전혀 다른 도메인의 영상이 보일 때 그러한 특징이 부각 되어 부정확한 결과를 초래하게 된다. 본 논문에서는 단순한 손실함수의 추가로 도메인이 다른 환경에서 기존의 연구보다 좋은 분류 결과를 보여주는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.240-244
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• 2003

최근 디지털 영상 사용의 증가로 인해 자동적인 영상 색인과 검색에 관한 연구가 진행되고 있지만 일반 영상을 대상으로 하는 연구는 아직까지 만족스럽지 못한 실정이다 본 논문에서는 특징 융합을 이용한 관련성 귀환 영상 검색 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 GLCM의 Contrast, Engergy 그리고 Entropy를 특징 값으로 사용하였고, 특징 융합과 관련성 귀환을 검색시스템에 적용하고 성능을 평가하였다. 7 가지 종류의 영상으로 구성된 실험 데이터베이스를 사용하여 실험 결과, 개별적 특징 값인 Energy 보다 융합 특징 값을 사용한 검색 결과가 무귀환에서 4%, 1차 귀환에서 4%의 Retrieval Precision이 증가함을 볼 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.999-1002
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• 2003

본 연구에서는 동작 검출 기법을 소형 화상 카메라에 적용하여 감시 영상을 실시간으로 검출하는 감시시스템을 구현하였다. 기존에 사용되던 차 영상의 화소 값을 이용한 동작 검출 기법은 배경 영상을 저장할 메모리가 필요하고 화소 단위의 데이터 처리로 인하여 수행 시간의 증가와 노이즈에 민감한 단점을 감수해야만 한다. 이러한 단점을 해결하고 노이즈에 강인한 성질을 갖게 하기 위해서 블록 단위로 특징값을 추출하여 비교하는 기법을 제안하였다. 블록별로 특징값을 얻는 경우 기준 영상의 블록 단위의 특징 값과 현재 영상의 블록 특징 값만을 비교하기 때문에 프레임 메모리가 필요없고 단지 기준 영상의 블록 특징 값만을 저장하면 된다. 또한 블록 단위로 특징 값을 구하는 과정에서 화소 값을 이용한 동작 검출 보다 노이즈에 대한 영향을 감소시키고 카메라의 흔들림 등에 덜 민감한 효과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.373-374
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• 2009

이 논문에서는 이미지간의 유사도를 측정하기 위하여 컬러 특징값을 추출하는 한 방법을 제시하고자 한다. 컬러특징값은 다양한 형태로 추출될 수 있지만 자연적인 조명 환경하에서 어느 정도 invariance consistency 특징을 유지하는 방법을 찾아내는 것이 중요하다. 컬러 coocurrence 특징값은 많은 연구가 진행되어 여러 응용에서 적용되고 있지만 여기서는 컬러의 invariance 공간에 대한 coocurrence 특징값을 추출하여 이미지 유사도를 측정하는 방식을 제시하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.261-264
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• 2002

자동차 전조등에서 나오는 데이터는 다양한 패턴을 가지는 영상자료와 부분적으로 보이는 문자자료이다. 내용기반 영상검색을 통해 자동차 전조등에서 검사자가 판독하는 텍스트와 부분적인 전조등의 영상정보로 차량의 정보를 추출하기 위한 검색 방법을 국립과학수사연구소의 자료를 기반으로 설계하였으며, 영상검색에 사용된 영상특징값의 구성과 영상 검색방법을 연구하였다. 본 논문에서는 영상데이터의 검색을 위해 효과적인 영상특징이 추출 되도록 향상된 방법론을 제시하였다. 특징함수에 대한 유효성 검증을 위해 샘플 영상에서 각 후보 특징함수들에 대한 결과값들을 비교하였으며, 이를 기반으로 유효한 특징함수를 찾아서 검색에 사용되어지도록 구성하였다. 사용되어진 영상의 특징값은 전조등 영상이 가지는 다수의 텍스쳐함수와 가로, 세로 성분값을 사용하였다. 영상 검색을 위해 추출된 영상 특징값을 데이터베이스화하고 용의차량의 전조등 영상을 질의 영상으로 하여 후보 차량에 대한 정보를 검색하도록 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.496-498
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• 2001

Snake 모델(active contour model)은 초기값을 설정해주면 자동으로 임의의 물체의 윤곽을 찾아내는 알고리즘으로 영상에서 특정 영역을 분할하여 할 때 많이 이용되고 있다. 본 논문에서는 칼라 영상에서 얼굴과 얼굴의 특징점을 찾는 방법으로 이 알고리즘을 적용한다. 특히, 주어진 영상의 RGB 값을 정규화(normalization) 해주는 전처리 과정을 통해 얼굴의 특징점 후보 영역을 얻어내는 초기 값을 설정해주어야 하는 과정을 생략해주고 보다 정확한 값을 얻을 수 있도록 구현한다. RGB 값을 이용한 정규화 과정을 적용한 방법과 적용하지 않은 방법을 구현한 결과를 비교해줌으로써, 정규화 과정을 거친 방법의 성능이 더 우수함을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.283-285
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• 2001

유전자 프로그래밍은 프로그램 자동생성 도구이다. 문제를 해결하는 프로그램코드를 프로그래머가 직접 구현하는 것이 아니라, 적절한 초기값만을 입력하여 컴퓨터가 스스로 적합한 해를 찾아내도록 하는 방법이다. 유전자 프로그래밍은 생물의 진화개념에서 얻어진 여러 아이디어를 사용하여 최적화된 해를 찾아낸다. 본 논문에서는 세포영상인식 문제를 해결하기 위하여 유전자 프로그래밍을 사용하였다. 실험에 사용된 영상은 자궁경부세포진 영상이다. 여러 가지 종류와 상태의 세포들이 뒤섞여 있어 분석하기에 힘들다는 것이 이 영상의 특징이다. 주어진 문제는 샘플 영상이 암인가 아닌가를 판별하는 것이다. 유전자 프로그래밍을 적용하기 위하여 사용한 특징값들은 영상에서 찾을 수 있는 가장 단순한 대표값들과, 산술 및 논리연산자들이다. 실험결과 실제 인식기 제작에 바로 적용하기엔 무리가 있지만, 80%정도를 제대로 판별해 낼수 있었다. 인식률이 낮은 이유는 사용한 특징들이 영상의 정보를 잘 흡수하지 못했기 때문이라 여겨지고, 앞으로 지나치게 복잡하지 않으면서 여상의 특징을 잘 표현하는 특징값들을 찾는 것이 향후과제이다.