• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.448-450
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• 2012

본 논문에서는 Kinect 방식의 RGB-D 영상센서를 사용하여, 깊이(Depth) 영상으로부터 3차원 객체의 기하정보를 표현하는 표면 정규 벡터(Surface Normal Vector)를 추출하고, 그 결과를 영상화하는 방법을 제안하며, 제안된 방법으로 생성된 영상으로부터 깊이 영상의 특징점 및 특징 기술자를 추출하여 3차원 객체 인식 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 또한 생성된 RGB-D 특징 기술자들을 객체 단위로 구분 가능한 코드북(CodeBook) 학습을 통한 인식방법을 제안하여 객체의 인식 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 RGB-D 기반의 특징 추출 및 학습 방법은 텍스쳐 유무, 카메라 회전 및 이동 변화 등의 환경변화에 강건함을 실험적으로 증명하였으며, 이 방법은 Kinect 방식의 RGB-D 영상을 사용하는 3차원 객체/공간 인식 및 추적, 혹은 이를 응용하는 증강현실 시스템에 적용하여 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.441-442
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• 2022

교통사고 예측은 차량의 블랙박스 동영상을 통해 사고 발생을 최대한 빨리 예측하는 것을 목표로 한다. 이는 안전한 자율주행 시스템을 보장하는 데 중요한 역할을 한다. 다양한 교통 상황과 카메라의 제한된 시야로 인해 프레임에서 사고 가능성을 조기에 관찰하는 것은 어려운 도전이다. 예측의 핵심 기술은 객체의 시공간 관계를 학습하는 것이다. 본 논문에서는 블랙박스 동영상에서 사고 예측을 위한 계산 모델을 제안한다. 이것을 사용하여 사고 예방을 강화한다. 이 모델은 사고 위험에 대한 운전자의 시각적 인식에서 영감을 받았다. 객체 탐지기는 동영상 프레임에서 다양한 객체를 탐지한다. 탐지한 객체는 노드 생성기와 특징 추출기 동시에 통과한다. 노드 생성기에서 생성한 노드는 GCN 실행기를 사용한다. GCN 실행기는 각 프레임에 대한 객체의 3D 위치 관계를 계산한 후 공간 특징을 취득한다. 동시에 공간 특징과 특징 추출기에서 얻은 객체의 특징은 GRU 실행기로 보내진다. GRU 실행기 안에 시공간 특징을 암기하고 분석하여 교통사고 확률을 예측한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.673-675
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• 2004

Local Feature Analysis(LFA)는 눈, 코, 턱 그리고 볼과 같은 얼굴의 지역적 특징을 잘 추출하는 것으로 알려져 있으나, 얼굴 인식에 이용하기에는 몇 가지 문제점이 있다. 본 논문에서는 LFA의 문제점을 개선하여 인식에 적합한 새로운 얼굴 특징 추출 방법을 제안한다. 제안 방법은 kernel 생성, 선택 그리고 중첩의 3 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계에서 얼굴의 지역적 특징을 검출할 수 있는 kernel물 생성하고, 두 번째 단계에서 인식에 적합한 kernel을 선택한다. 마지막으로 선택된 kernel을 중첩시켜 적은 개수의 조밀한 형태의 kernel로 재 표현한다. 실험을 통하여 제안 방법이 적은 개수의 특징을 이용하여 좋은 인식율을 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.341-343
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• 2012

본 논문에서는 기존의 특징점 기반 객체 인식 방법의 확장으로 보완적 특징점 기반의 컬러 정보를 포함하는 기술자를 활용하는 객체 인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 무늬가 적은 객체에서도 에지의 위치를 샘플링함으로써 보완적 특징점을 생성해 낸다. 그리고 검출된 보완적 특징점으로부터 얻어지는 그레이 값 변화도방향 정보와 컬러 정보를 가지고 있는 기술자를 생성한다. 그리고 생성된 기술자를 객체 단위로 묶어 낼 수 있도록 하는 코드북(Codebook)을 학습함으로써 각 객체를 구분해 낼 수 있는 강건한 히스토그램를 생성한다. 생성된 코드북을 활용함으로써 제안하는 방법은 객체의 크기 및 환경 변화, 3차원 회전의 경우에도 기존의 방법보다 강건하게 인식한다. 실험 결과 제안하는 방법은 75.8% 인식률을 보이는 것을 확인하였다. 이 방법은 증강현실 응용에 정보 제시를 위해 가장 먼저 이루어지는 핵심 기술로써 활용될 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.503-508
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• 2001

본 논문은 자연언어생성 기술을 이용하여 질병에 대한 기술문을 생성해 내는 시스템에서 사용되는 표층 생성기에 대해서 다루고 있다. 표층 생성기는 문장의 추상적인 표현으로부터 통사적으로, 형태론적으로 올바른 텍스트로 생성하여 내는 것을 목표로 한다. 질병에 관한 기술문에 있는 문장들은 두가지 특징을 가지고 있다. 첫번째로, 질병 기술문의 문장들은 토픽-코멘트 구조로 나타내어질 수 있다. 두번째로, 같은 의미 범주에 속하는 문장들은 같은 토픽을 가진다. 따라서, 토픽은 의미범주로부터 유추될 수 있으므로 표층 생성기의 입력인 구 명세 (phrase specification)에 표현될 필요가 없다. 본 논문에서는 이런 특징을 이용하여 효율적인 표층 생성기를 만들기 위하여 표층 생성의 단계를 내부 표현 생성과 외부 문장 생성의 두 단계로 나누었다. 내부 표현 생성 단계에서는 코멘트에 해당하는 부분을 생성하고 외부 문장 생성 단계에서 의미범주 태그에 따라 토픽을 첨가하여 최종 문장으로 생성하였다. 이런 방법으로 실험한 결과, 본 표층 생성기는 문법에 맞으면서 자연스러운 텍스트를 생성해 낸다는 것을 알 수 있었다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.1
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• pp.65-70
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• 2013

Recently, the field of computer vision has been actively researched through digital image which can be easily generated as the development and expansion of digital camera technology. Especially, research that extracts and utilizes the feature in image has been actively carried out. The image stitching is a method that creates the high resolution image using features extract and match. Image stitching can be widely used in military and medical purposes as well as in variety fields of real life. In this paper, we have proposed efficient image stitching method using fast feature descriptor extraction and matching based on SURF algorithm. It can be accurately, and quickly found matching point by reduction of dimension of feature descriptor. The feature descriptor is generated by classifying of unnecessary minutiae in extracted features. To reduce the computational time and efficient match feature, we have reduced dimension of the descriptor and expanded orientation window. In our results, the processing time of feature matching and image stitching are faster than previous algorithms, and also that method can make natural-looking stitched image.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.105-106
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• 2017

본 논문에서는 최대 우도 기반 파라미터 생성 알고리즘을 적용하여 인공 신경망의 출력인 음향 파라미터 열의 정확성 및 자연성을 향상시키는 방법을 제안하였다. 인공 신경망의 출력으로 정적 특징벡터 뿐 만 아니라 동적 특징벡터도 함께 사용하였고, 미리 계산된 파라미터 분산을 파라미터 생성에 사용하였다. 추정된 정적, 동적 특징벡터의 평균, 분산을 EM 알고리즘에 적용하여 최대 우도 기준 파라미터를 추정할 수 있다. 제안된 알고리즘은 파라미터 생성 시 동적 특징벡터 및 분산을 함께 적용하여 시간축에서의 자연성을 향상시켰다. 제안된 알고리즘의 객관적 평가로 MCD, F0 의 RMSE 를 측정하였고, 주관적평가로 선호도 평가를 실시하였다. 그 결과 기존 알고리즘 대비 객관적, 주관적 성능이 향상되는 것을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.242-244
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• 2014

파노라마 영상은 하나의 영상이 가지는 제한된 시점의 한계를 극복하고 폭넓은 시야를 가질 수 있다는 점에서 최근 여러 분야에서 활용되고 있는 기술이다. 본 논문에서는 자연스러운 파노라마 영상 생성을 위해 SURF(speed up robust feature)를 이용한 특징점 기반의 파노라마 영상 생성 기법을 제안한다. SURF 알고리즘을 사용하면 정합할 두 영상에서 특징점들을 추출할 수 있다. 추출된 특징점들을 RANSAC(random sample consensus) 알고리즘을 통해 특징점 간 정합시 오차율을 최소화한다. 또한, 이미지 왜곡을 최소화하기 위해 실린더 투영을 이용하여 영상을 보정한다. 최종적으로, 서로 다른 두 영상을 합성할 때 발생하는 경계 주변의 이질감을 보완하기 위해 블렌딩 기법을 사용함으로써 자연스러운 파노라마 영상을 생성한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.91-94
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• 2019

스케치를 거쳐 생성되는 디지털 자료로 건축도면이나 제품 디자인시안 등은 수요가 많음에도 불구하고 디지털 도면 자동생성에 대한 영상처리는 아직 연구되지 않고 있다. 현행 필기인식에 대한 영상처리 연구는 주로 글자나 숫자에 국한되어 있어 본 연구에서는 선으로 이루어진 필기를 인식하여 도면이라는 이진영상의 특징을 이용해 특징점을 도출하고 디지털 도면을 생성하는 영상처리를 제안한다. 먼저 입력받은 아날로그 스캔이미지를 메디안블러링과 OSTU임계처리로 노이즈가 없는 이진영상으로 변환한 후 해리스코너검출기를 이용하여 특징점을 검출하고 좌표를 추출하고, 좌표값을 활용해 외곽선과 내부윤곽선까지 구현하여 디지털도면을 양산한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.645-646
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• 2009

지문 템플릿(Fingerprint Template)을 보호하기 위해 암호학적 기법인 퍼지볼트(Fuzzy Vault)가 적용되었다. 퍼지볼트 기법은 지문으로 부터 추출되는 특징점을 은닉하기 위하여 지문 템플릿에 다수의 거짓 특징점을 "임의"로 삽입하는 방법이다. 그러나 최근 이러한 지문 퍼지볼트를 효과적으로 크래킹 할 수 있는 상관공격(Correlation Attack)에 관한 연구가 발표되었는데, 이것은 동일한 지문으로 부터 생성되는 두 개의 지문 템플릿을 획득함으로써 진짜와 거짓 특징점을 쉽게 구별하는 방법이다. 본 논문에서는 상관공격에 강인도록 지문 퍼지볼트를 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 특징점의 각도 정보를 이용하여 거짓선분(Chaff Line)을 생성한 후 "규칙적"으로 거짓특징점을 삽입함으로써, 두 개 지문 템플릿을 획득하더라도 동일한 지문에 대해 삽입된 거짓 특징점의 위치와 각도가 유사하기 때문에 진짜와 거짓 특징점을 구별하기 어려워 상관공격을 피할 수 있다. 실험을 통하여 거짓 특징점을 규칙적으로 저장하는 방법을 적용함으로써 기존 방법의 인식 성능을 유지하면서, 상관 공격에 강인함을 확인하였다.