• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (하)
• /
• pp.887-890
• /
• 2001

본 논문은 사용자로부터 입력된 얼굴 사진을 얼굴 기울기 교정을 거친 후 얼굴 구성요소의 특징정보를 추출하고, 추출된 특징정보와 가장 유사한 캐리커처를 생성하는데 목적이 있다. 우리는 입력된 인물 사진에서 눈 영역 추출을 이용, 얼굴의 기울기를 교정시킨 다음 세그멘테이션을 통하여 인물의 얼굴을 추출하고, 추출된 얼굴의 수직과 수평 히스토그램을 이용하여 얼굴 구성요소를 추출한다. 또한 모양과 크기 등이 다양한 특징정보를 가진 얼굴 구성요소에 관한 데이터베이스를 구축함으로써 캐리커처의 질을 향상시키고자 한다. 우리는 사용자로부터 입력된 사진에서 추출된 얼굴 구성요소의 특징정보와 데이터베이스에 저장되어 있는 캐리커처 이미지의 특징정보와 유사도를 계산한다. 마지막으로 유사도가 가장 높은 캐리커처 이미지를 선택하여 눈, 눈썹, 코, 입, 얼굴형 등을 각각 위치에 매핑시킨다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
• /
• pp.898-900
• /
• 2004

3차원 모델은 흔히 비정규(irregular connectivity) 삼각형 메쉬로 구성된다. 비정규 메쉬를 정규(completely-regular connectivity) 메쉬로 재생성라면 기하 정보를 정규적인 연결성에 상응하는 2차원 형태의 이미지로 나타낼 수 있다. 본 논문은 매개변수(parameter) 영역에서 비정규 메쉬의 특징점들로 연결된 날카로운 모서리(sharp edge)로의 특징 snapping 을 통하여 기존의 방법으로 생성된 기하 이미지보다 특징이 잘 보호된 기하 이미지 생성에 대한 방법을 제시한다. 우선 비정규 메쉬를 구성하는 정점들의 곡률을 계산한 후 매개변수 영역에서 곡률이 증가하는 방향으로 snapping을 적용하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제시한 방법이 기존의 방법에 비해 비정규 메쉬의 특징을 보다 잘 보호할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
• /
• pp.43-46
• /
• 2006

본 논문에서는 호프변환을 이용한 실시간 수신호 인식시스템에서 대상영역 분할의 오차와 추출된 특징의 위치 변화등의 영향을 개선하는 방법론을 제안한다. 원형호프변환을 기반으로 생성한 특징정보로부터 CNN(Convolution Neural Network) 모델의 계층적 구조를 통하여 단계적으로 일련의 특징지도가 추출된다. CNN 모델에서 샘플링 계층의 연결구조는 특징의 위치 변화에 강인한 추출기능을 지원하며, 상위계층에서 보다 함축적인 특징지도를 생성하게 된다. 원형 호프 변환은 손의 형태학적 주요 포인트를 효과적으로 추출할 수 있게 하고 또한 입력 영상의 회전으로 인한 제약을 극복할 수 있게 한다. 본 연구에서는 제안된 이론을 TV 원격 제어를 위한 수신호 인터페이스 시스템을 대상으로 적용함으로써 그 유용성을 고찰한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1536-1539
• /
• 2013

3차원 물체는 카메라의 시선 방향에 따라 다른 영상을 생성하므로 2차원 영상만으로 3차원 물체를 인식하는 것은 쉬운 일이 아니다. 특히 영상생성 시 강한 perspective transformation 이 발생할 경우 2차원 국소 특징을 이용하는 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘은 매칭에 활용하기 어렵다. 본 논문에서는 3차원 물체를 하나의 특정 축 중심으로 회전시키면서 얻은 복수의 영상을 학습 데이터로 활용하여 SIFT 알고리즘을 개선한 물체인식 방법을 제안한다. 이 방법은 복수 영상의 특징점들을 하나의 특징 공간으로 합성하고 그 특징점들 간의 기하학적인 제약조건을 확인하여 3차원 물체를 인식하는 방법이다. 실험에서는 알고리즘의 유용성을 먼저 확인하기 위해 조명조건과 카메라의 위치를 일정하게 유지하였다. 이 방법에 의해 SIFT 알고리즘만으로 인식이 힘들었던 3차원 물체의 다양한 외관(appearance) 인식이 가능하게 되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제43권5호
• /
• pp.12-21
• /
• 2006

본 논문에서는 컬러 영상에서 배경의 복잡도와 객체의 위치에 관계없이 영상 내에 존재하는 중요 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 중요 객체를 추출하기 위해 에지(edge) 정보와 색상(color) 정보를 이용한 특징 지도를 사용한다. 또한, 효과적인 객체 추출을 위해서 참조 지도(reference map)를 제안한다. 참조 지도를 생성하기 위해서는 영상에서 사람의 시각에 두드러지게 구분되는 영역을 표현하는 특징 지도(feature map)를 먼저 생성한다. 그런 다음, 특징 지도들을 효과적으로 결합하여 배경의 영향을 최소화 하면서, 중요 객체가 존재할 확률이 높은 영역들을 포함하는 참조 지도를 생성한다. 특징 지도를 생성하기 위해서는 밝기 차 정보를 나타내는 에지와 YCbCr 컬러와 HSV 컬러 공간에서의 색상 성분을 사용하며, 특징 지도에 대한 생성 방법은 영상 내에서 밝기차이와 색상차이에 의해서 나타나는 경계 부분을 추출하는 방법을 사용한다. 최종적으로 중요 객체가 존재하는 영역을 나타내기 위해서 참조 지도와 특징 지도들을 결합한 결합 지도(combination map)를 생성한다. 결합 지도는 중요 객체의 외곽선 정보만을 표현하기 때문에, 객체 전체를 표현할 수 있는 객체 후보 영역을 추출하는데, 이를 위해서는 객체 후보 영역을 추출하기 위해서 convex hull 알고리즘을 사용한다. Convex hull 알고리즘에 의해서 추출된 영역은 여전히 배경 부분을 포함하고 있으므로, 영상 분할 방법을 적용하여 배경을 제거한 후 영상에서의 중요 객체를 추출한다. 제안한 알고리즘의 성능을 실험적으로 확인한 결과, 평균적으로 84.3%의 정확율과 81.3%의 재현율의 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제10B권6호
• /
• pp.673-680
• /
• 2003

이 논문은 문맥 독립 화자인식에 사용될 벡터 양자기의 설계법 개선에 관한 연구이다. 구체적으로 벡터 양자기 코드북 생성 과정에서 특징 벡터 공간을 분할하여, 양자기 설계 시 학습에 필요한 계산 복잡도를 획기적으로 줄이는 방법을 제안한다. 제안된 공간 분할 벡터 양자기 설계법은 저자가 제안한 문맥 종속 화자인식을 위한 준비반복 벡터 양자기 설계법의 벡터 공간에 대한 일반화이다. 공간 분할 벡터 양자기 설계법은 종래의 설계법이 코드북 생성에 반복적 학습 설계를 사용한다는 것과 대조를 이룬다. 또한 공간 분할 벡터 양자기 설계법의 특징은 다음과 같다. 첫째, 이 설계법은 특징 벡터 공간을 분할한 공간 분할 군집을 이용함으로써 반복 학습을 하지 않는다. 둘째, 설계된 각 양자 영역은 공간 분할 군집의 양자 영역을 원용하며, 양자점은 각각의 통계 분포에 대해 최적점으로 설정된다. 셋째, 공간 분할 군집은 특징 벡터 집합에 대해 표본 벡터 생성법(CSVQ1, 2), 특징 벡터 공간에 대해 균일 초격자 구조 생성법(CSYQ3)으로 형성하였다. 수치 실험은 화자 10명이 발성한 50개의 문장에 대해 문맥 독립 화자인식 실험으로 수행되었다. 특징계수는 12차 멜켑스트럼 벡터를 사용하였고 각각의 공간 분할 코드북 생성법에 대해 코드북 크기를 32부터 128까지 변화시키면서 기존의 벡터 양자기 인식법과 비교하였다. 제안된 방법은 표본 벡터 생성법을 사용한 경우 인식률 100%로 기존의 방법과 같은 결과를 보였다. 따라서 제안된 공간 분할 벡터 양자기 설계법은 설계에 필요한 계산량이 획기적으로 줄면서 인식률은 보존되어 문맥 독립 화자 인식에 새로운 대안이 되며 또한 특징 벡터 공간을 설정할 수 있는 다양한 응용에 적용이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.152-163
• /
• 1995

본 논문에서는 은닉 마르코프 모형(HMM)을 이용하여 사람이 쓴 필기의 통계적 특징을 갖는 글씨를 생성하는 방법에 대해서 기술코자 한다. 온라인 필기처럼 같이 필기 궤적을 시계열 신호로 표현하고, 그 특징을 통계적 모형의 하나인 HMM으로 표현한다. HMM은 시계열 신호에 대응하는 모형 내부 경로와 심볼열의 확률 분포를 표현하는 함수이다. 따라서 최적 경로에서 볼 수 있는 최적 출력 심볼열은 훈련 필기 데이타의 평균적 필기 특징에 해당한다. HMM이 주어졌을 때 HMM에서 최적의 패턴을 해석적으로 구하는 방법은 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 동적 프로그래밍 기법을 적용하여 HMM이나 HMM 네트워크 모형에서 필기를 생성하는 방법을 제시하고, 아울러 HMM의 문제점을 지적한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
• /
• pp.21-22
• /
• 2013

논문에서는 제스처 인식을 하기 위해 필요한 특징 값을 3차원 방향 코드로 구현한 특징 패턴을 검출하는 방법을 제안한다. 검출된 데이터 좌표끼리 직선을 만들고 직선들의 사이각의 합 연산을 이용해서 특징 변곡점을 추출한다. 추출된 변곡점끼리 직선을 생성한 후, 8방향 코드와 깊이 값을 병합시킨 24방향 코드를 맵핑 시켜준다. 맵핑된 방향 코드들을 한 패턴으로 생성한다. 생성된 패턴에서 인식에 불필요한 방향 노이즈를 제거하기 위해 특정 규칙을 적용한 필터링을 적용하여 필터링된 패턴을 추출하게 된다. '배너코드를 이용한 8방향 패턴'과 비교해서 더 효과적인 패턴이 추출됨을 확인하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.85-93
• /
• 2008

본 논문은 3차원 기하 모델에서 돌출된 특징 영역을 유지하며 단순화하기 위한 방법에 관한 것으로서 3차원 레인지 스캐닝 시스템으로 부터 삼각형 기하 데이터를 입력받아 기하 데이터의 각 점들에 대해 근사화 표면을 생성하고, 생성된 표면에서의 점들에 대한 곡률과 곡률 미분 값을 측정한 후, 기하 데이터의 에지에 대해 제로-클로싱을 측정하여 특정점을 찾아낸다. 특정점을 주 곡률 방향으로 연결하여 특정 선을 생성하고, 거리기반오차에 특정에지오차를 조합한 FQEM(Feature Quadric Error Metric)을 이용하여 단순화를 수행하게 된다. 본 논문에서는 제안방법의 우수성을 기존 방법과의 실험결과의 비교를 통하여 보여 준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
• /
• pp.49-51
• /
• 2001

다중스레드 모델은 데이터플로우 모델의 내부적인 병렬성, 비동기적 자료 가용성과 폰 노이만 모델의 실행 지역성을 결합하여 병렬처리 시스템의 성능을 향상시켰다. 이 모델은 프로그램의 실행을 위하여 컴파일러에 의해 생성된 스레드를 수행하며, 스레드의 생성 방법에 따라 자원 활용 빈도나 동기화 빈도와 같은 스레드의 질이 결정되는 특징이 있다. 하지만 다중스레드 모델은 실행 모델이 특정 플랫폼에 제한되는 단점을 가지고 있다. 이에 반해 자바는 플랫폼에 독립거인 특징을 가지고 있어 다중스레드 모델의 스레드 코드를 실행 단위인 자바 언어로 변환하여 다중스레드 모델의 특징을 여러 플랫폼에서 수정 없이 사용할 수 있게 된다. 자바는 분산된 환경에 적합한 언어이기 때문에 본 논문에서 제안한 번역기에 의해 다중스레드 모델의 스레드 코드를 자바 언어로 변환한 후 자바의 원격 매소드 호출을 이용하여 다중스레드 모델의 스레드 코드를 분산된 환경에서 처리하였다. 본 논문은 다중스레드 코드가 로컬 컴퓨터에서 여러 스레드를 생성하여 처리하던 것을 자바의 원격 메소드 호출을 이용하여 분산된 환경에서 실행 가능하도록 한다. 다중스레드 모델의 스레드 코드를 분산 환경에서 실행 가능한 자바 바이트 코드로 변환하는 번역기를 설계, 구현한다.