• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.1643-1656
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• 2010

여러 품종을 소량으로 생산하는 소형 공장에서 불량품으로 인한 손실을 줄이기 위하여 부품의 양불량을 판단하는 시스템의 개발이 필요하다. 그러한 시스템은 계층형 시간적 메모리(HTM : Hierarchical Temporal Memory) 기술을 이용하여 개발할 수 있다. HTM은 인간 두뇌의 신피질(neocortex)의 동작 원리를 기계학습에 접목시킨 모델이다. HTM 기반의 기계학습 시스템을 사용하기 위해서는 훈련된 HTM 네트워크를 개발해야 하는데, 이를 위해서는 HTM 이론에 대한 지식이 필요하다. 본 연구는 이 HTM 기술을 부품의 이미지 인식에 적용하여 부품에 대한 양 불량을 판별하는 시스템에서, HTM 네트워크 개발을 지원하는 훈련시스템의 설계와 구현을 제시한다. 이 시스템은 HTM 이론에 대한 지식이 없어도 작업현장의 기술자가 HTM 네트워크를 정확히 훈련시킬 수 있으며, 부품에 대한 모든 종류의 HTM 기반의 판정시스템에 그대로 적용될 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.1373-1382
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• 2011

본 논문에서는 사용자가 스스로 미소 훈련을 할 수 있도록 자동으로 미소를 분석하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 입력 영상으로부터 AdaBoost 알고리즘을 통해 얼굴 영역을 검출한 다음, ASM(active shape model)을 이용하여 생성된 얼굴 형태 모델을 이용하여 얼굴의 특징을 찾는다. 얼굴 특징을 찾은 다음에는 미소 분석에 필요한 입술 라인과 개별 치아 영역을 추출한다. 미소의 정도를 분석하기 위해 입술 라인과 치아와의 관계 판별이 필요한데, 이를 위해 치아 영상에 대해 2차 미분을 실행한 후, 세로축과 가로축에 히스토그램 프로젝션 방법을 이용하여 개별적인 치아 영역을 찾는다. 입술 라인과 개별 치아 영역에 대한 분석을 통해 사용자의 미소 정도를 자동으로 분석하고 결과를 실시간으로 사용자가 직접 확인할 수 있게 해 준다. 본 논문에서 개발된 시스템은 기존에 치과 병원에서 이루어진 미소 훈련을 위한 미소 평가 결과와 8.6% 이하의 오차를 보였으며 사용자가 혼자서도 미소를 훈련하는데 활용할 수 있는 것으로 분석되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.107-116
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• 2012

본 논문에서는 과거 발생했던 범죄 빈도수가 적용된 해당 지역의 도시 공간 정보를 구성하고 있는 객체를 바탕으로 육안으로 판별이 가능한 특징들을 판독키로 정하고, 위험도를 계량화하였으며, 미래 예측 기법인 마코프 체인 방식을 적용하여 래스터 형태의 위험도 확률지도를 생성하는 기법을 제안한다. 이때 객체 판독키는 일정 크기의 셀로 나누어 셀에 해당하는 계량화된 위험지수를 적용하고, 여러 계층의 범죄 예측 확률지도를 통합하여 통합된 위험도 확률지도를 생성한다. 이는 정적인 정보가 아닌 시간에 따라 위험도 확률지도가 변화될 수 있고, 객체 판독키의 추가 적용에 따라 달라질 수 있는 위험도 확률지도를 생성하여 범죄의 예방에 적용될 수 있는 모델 구성 방법을 제시한 것으로, 순찰 경로 및 감시 장비의 최적 배치에 활용될 수 있을 것이다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권1호
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• pp.61-68
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• 2015

최근에 위,변조 영상의 처리이력 복구를 위한 포렌식 툴로서 미디언 필터링 (MF: Median Filtering) 검출기가 크게 고려되고 있다. 미디언 필터링의 분류를 위한 미디언 검출기는 적은 양의 특징 셋과 높은 검출율을 갖도록 설계되어야 한다. 본 논문은 변조된 영상의 미디언 필터링 검출을 위한 새로운 방법을 제안한다. BMP를 미디언 윈도우 사이즈에 의하여 여러 미디언 필터링 영상으로 변환하고, 윈도우 사이즈에 따른 차분포 값을 계산하여 그 값으로 미디언 필터링 윈도우 사이즈와 같은 특징 셋을 만든다. 미디언 필터링 검출기에서, 특징 셋은 잠재성장 모델링 (LFM: Latent Growth Modeling)을 사용하는 모델 특성으로 변환된다. 실험에서, 테스트 영상은 TP (True Positive)와 FN (False Negative) 두 분류로 판별된다. 제안된 알고리즘은 분류 효율성이 TP와 FN의 혼동에서 최소거리 평균이 0.119로서 훌륭한 성능임이 확인 되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권8C호
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• pp.711-720
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• 2012

본 논문에서는 운전자 졸음 인식 시스템의 구현 방법과 그에 따른 결과를 소개한다. 영상 입력 장치로는 시중에 판매되는 웹캠 카메라를 사용하였다. 얼굴 검출 방법으로는 Haar 변환 기법을 이용하였으며, 다양한 조명 환경에 강건하게 적응하도록 조명정규화를 수행하였다. 조명정규화를 거친 얼굴 영상은 특징값 추출에 용이하다. 조명정규화를 통한 눈 후보영역은 인체측정학 정보를 이용하여 후보 영역을 줄인 이후에 PCA와 Circle Mask의 혼합 모델을 적용했다. 위 방법을 통해 차량 내부의 복잡한 조명 환경 속에서 강건히 눈 영역을 추출한다. 검출된 눈 영역은 고해상도의 조명 정규화 영상과 간단한 연산을 통하여 졸음 여부를 판별한다. 졸음 상태가 1단계로 판단 될 경우에는 통합 모니터링 인터페이스에서 운전자에게 경고음을 울리며 2단계일 경우에는 CAN(Controller Area Network)를 통하여 안전벨트를 진동하게 함으로써 운전자에게 경고를 준다. 본 논문에서 제안하는 졸음 인식 시스템은 낮은 계산 복잡도를 만족하는 동시에 높은 인식률을 보여준다. 실험 결과 차량 내에서 97%의 인식률이 나타났다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권11호
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• pp.79-88
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• 1999

본 논문은 움직이는 물체가 존재하는 영상열에서 특정 물체만을 계속 추적하고자 하는 방법을 제안하였다. 밝기값과 동작(motion)경계점에 기반을 둔 윤곽선(contour) 추적 알고리즘을 이용하였다. 영상에서 움직이는 물체의 윤곽선의 동작은 이동, 회전, 크기변화를 나타내는 아핀 동작 모델에 의해 잘 묘사되어짐을 가정한다. 움직이는 물체의 윤곽선은 영상열을 따라 추정되는 B-스플라인에 의해 위치와 동작이 표현된다. 패턴인식을 이용하여 추적하고자하는 물체인지를 판별한다. 선형 칼만 필터를 사용하기 위해 아핀 동작 매개변수와 움직이는 물체의 윤곽선 모양(shape)의 두 필터로 추정과정을 나누었다. 차량계기판을 대상으로 한 실험영상에서 이 방법을 이용하여 방해물체가 존재하는 경우에도 안정된 동작의 추정과 추적된 궤적의 획득이 가능함을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.9-19
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• 2012

디지털 콘텐츠에서 HCI로 활용되는 가상 인간은 얼굴 표정과 신체자세와 같은 모달을 이용하여 다양한 감정을 표현하지만 비언어적 다중모달의 조합에 대한 연구는 많지 않다. 감정을 표현하는 가상 인간을 제작하려면 계산 엔진 모델은 얼굴 표정과 신체자세와 같은 비언어적 모달의 조합이 사용자에 의해 어떻게 인식되는지를 고려해야 하기 때문에 본 연구는 가상 인간의 감정 표현 디자인에 필요한 비언어적 다중모달의 영향을 분석하여 제시한다. 먼저 가상 인간에 대한 다중모달 별 감정 인식을 평가하여 다른 모달간의 상대적 영향성을 분석하였다. 그리고 일치하는 얼굴과 자세 모달을 통해 기본 감정 및 정서가와 활성화 인식에 대한 영향을 평가하며 감정이 불일치하는 다중모달을 통해 일상생활에서 빈번하게 드러나는 중첩된 감정의 인식 정도를 관측하였다. 실험 결과, 가상 인간의 얼굴과 신체자세의 표정이 일치하면 감정 인식이 용이하며, 얼굴 표정으로 감정 카테고리를 판별하지만 감정의 활성화 차원 판단에는 자세 모달리티가 선호됨을 확인하였다. 본 연구 결과는 감정을 드러내는 가상 인간의 행동 동기화 및 애니메이션 엔진 시스템 구현에 활용할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권6호
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• pp.231-236
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• 2014

의료 초음파 영상에서 조영제의 전이시간과 조영효과 변화 곡선 특성에 대한 파라미터는 각종 소화기 질환을 진단하는 중요한 인자가 된다. 이러한 진단인자들에 대한 육안판별의 어려움을 극복하기 위하여 파라미터 영상의 자동 생성 기법을 구현할 수 있는데 이 과정에서 마이크로 버블형태의 노이즈와 호흡에 의한 흔들림 현상은 추출된 영상의 신뢰도를 저하 시킨다. 이에 본 연구에서는 MRF(Markov Random Field) 모델을 기반으로 하는 최적화 기법을 적용하여 파라미터 영상을 개선하는 방법을 고찰하며, 호흡에 의한 영상의 흔들림을 보정하기 위한 영상추적 기법을 제시한다. 세부적으로 초음파 동영상 원시 데이터로부터 호흡주기 추출 기법을 구현하였으며, 추출된 주기를 기반으로 모멘텀 요소와 동적 가중치를 반영하는 ROI(Region of Interest) 추적 알고리즘을 적용하였다. 또한 영상 개선 기법에 적용되는 Gibbs 샘플러의 에너지 함수를 정의하고 실제 간질환 진단 데이터를 대상으로 영상 개선 효과를 실험적으로 평가하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권4호
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• pp.211-216
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• 2017

본 논문에서는 조영증강 초음파 진단시스템에서 유용성과 성능을 개선하기 위한 영상처리 기법을 제안한다. 의료초음파 영상에서 진단 파라미터 데이터를 가시화 하는 방법론으로서 연속적인 픽셀 값을 갖는 전이시간 데이터의 표현과, 4가지 유형의 값으로 분류되는 병변 진단 파라미터 영상을 생성하는 방법을 제시한다. 또한 생성된 파라미터 영상에서 노이즈를 제거하기 위한 방법론으로서 MRF 모델을 이용한 영상개선 기법을 제안한다. 이러한 파라미터 영상 생성기법은 초음파 진단 데이터에서 조영증강 패턴의 동적인 변화에 대한 육안 판별의 한계를 극복할 수 있게 한다. 제안된 방법은 원영상에서 영역의 윤곽선을 명확하게 하며 4가지 색상을 통하여 병변의 특성에 관한 시각적 판단을 용이하게 한다. MRF기반 영상개선 과정에서 연속적인 픽셀 값에 대한 에너지함수를 정의하고 이를 최적화 하는 기법을 개발하였으며 실제 의료영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 유용성을 평가하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.53-61
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• 2014

나로우주센터의 발사통제시스템은 우주발사체의 비행궤적과 상태정보를 감시하기 위하여 지상추적시스템(추적레이더 2대, 원격자료수신장비 4대, 광학추적장비 1대)으로부터 정보를 받아 처리한다. 각 추적장치는 주로 다중경로나 클러터, 전파굴절에 의해 자체 오차를 나타내고 있어 전송된 정보들 중 하나만을 이용해서는 우주발사체의 실제 궤적을 판별할 수 없다. 본 논문에서는 취득된 추적자료의 후처리를 통해 우주발사체 비행궤적을 생성해내는 방법을 제시한다. 본 후처리 알고리즘은 크게 대기의 전파굴절에 따른 오차를 보정하는 부분과 다중센서 정보를 융합하는 부분으로 나뉘며, 효과적인 센서 융합을 위해 등가속 운동모델에 기반한 분산식 칼만필터를 구성하였다. 실측 자료의 후처리 적용 결과, 어떤 단일 센서에 의한 것 보다 오차가 최소화된 발사궤적을 얻을 수 있었다.