• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.79-80
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• 2014

본 논문에서는 다방향 패턴을 이용한 구조광(structured light)방식의 3차원 스캔 기법을 적용하여 3차원 스캐너의 3차원 형상 취득의 정밀도를 높이는 방법을 제안한다. 기존의 단방향 패턴을 이용한 3차원 구조광 방식의 스캔 기법으로 3차원 형상을 취득하는 경우, 스캔 대상 표면의 법선벡터가 패턴의 방향과 수평 할수록 부정확한 형상이 복원된다. 본 논문에서는 스캔 대상의 경사면에 따른 법선 벡터(normal vector) 검출 및 검출된 벡터를 통한 최적의 패턴 방향 선출(quantization), 그리고 각 화소의 최적의 패턴방향을 이용한 선별적인 구조광 방식의 3차원 스캔 기법을 통하여 3차원 형상 취득의 정확성을 높이는 기법을 제안한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.1-6
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• 1999

화상 데이터의 특성을 표현하는데 적합한 깁스분포를 바탕으로 특징벡터를 추출하여 패턴을 분류하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 특징벡터는 화상의 크기, 위치, 회전에 대해서 불변이며 접영에 대해서도 덜 민감한 특징을 갖는 2차원 모멘트들의 원소로 만들어진다. 알고리즘은 공간정보를 갖는 2차원 모멘트를 이용하여 특징벡터를 추출하는 과정과 거리함수를 이용하여 패턴을 분류하는 과정으로 구축하였다. 특징벡터는 깁스분포의 묘수를 추정하여 2차원 조건부 모멘트를 추출하여 구성한다. 패턴 분류 과정은 추출된 특징벡터로부터 제안된 판별거리함수를 계산하여 여러 원형 패턴 가운데 최소거리를 산출한 미지의 패턴을 원형패턴으로 분류한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 대문자와 소문자 52자로 구성된 훈련 데이터를 만들어 SUN ULTRA 10 워크스테이션에서 실험을 한 결과 98%이상의 분류성능이 있음을 밝혔다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.681-682
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• 2016

본 논문에서는 화자 식별에서 음성신호의 애매한 점을 보완할 수 있는 신경회로망의 오차역전파학습 알고리즘과 모음구간 검출에 기초하여 입력되는 음성의 화자 패턴을 구분하는 일본어 단어 패턴인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 일본어 데이터베이스로부터의 단어를 사용하여 음성의 특징벡터를 추출하여 분석하고 이러한 음성의 특징벡터의 차이를 이용하여 일본어 화자에 대한 패턴인식 실험을 수행하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권12A호
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• pp.2008-2014
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• 1999

IDDQ 테스팅은 CMOS 회로에서 발생되는 여러 종류의 물리적 결함을 효율적으로 검출하는 테스팅 방식이다. 본 논문에서는 테스트 대상회로의 게이트내부에서 발생하는 단락을 고려하여, 이 결함을 검출하기 위한 테스트 패턴을 찾아 주는 IDDQ 테스트 패턴 발생기를 구현하였다. 테스트 패턴을 생성하기 위해 게이트 종류별로 모든 내부 단락을 검출하는 게이트 테스트 벡터를 찾아냈다. 그리고 10,000개의 무작위패턴을 테스트대상 회로에 인가하여 각 게이트에서 요구되는 테스트 벡터를 발생시켜 주면 유용한 테스트 패턴으로 저장한다. 입력된 패턴들이 모든 게이트 테스트 벡터를 발생시켜 주거나 10,000개의 패턴을 모두 인가했을 경우 테스트 패턴 발생 절차를 종료한다. ISCAS '85 벤처마크 회로에 대한 실험을 통하여 기존의 다른 방식보다 성능이 우수함을 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.57-65
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• 2007

서로 다른 형태와 크기를 가지는 탐색패턴과 움직임 벡터의 분포는 고속 블록 정합 알고리즘에서 탐색 속도와 화질을 좌우하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 새로운 고속 블록 정합 알고리즘 개발을 위해 기존의 다이아몬드패턴과 육각패턴의 단점을 해결할 수 있는 납작한 육각패턴을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 움직임이 큰 벡터에 대해서 납작한 육각패턴을 이용하여 고속으로 움직임 벡터를 찾게 하였다. 실험 결과를 통해 제안된 납작한 육각패턴 탐색 알고리즘은 다이아몬드패턴 탐색 알고리즘이나 육각패턴 탐색 알고리즘에 비하여 움직임 벡터 추정의 속도에 있어서 약 $0.4{\sim}21.3%$의 성능 향상을 보였으며 화질 또한 PSNR 기준으로 약 $0.009{\sim}0.531dB$의 성능 향상을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.260-263
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• 2010

본 논문에서는 주행 중인 차량에서 전방을 향해 장착된 카메라를 통해 입력된 영상에서 측면에 부분적으로 나타나는 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 모션 벡터를 이용하여 주변 배경과 관측되는 차량 사이의 모션 벡터 차이를 이용하여 측면 차량을 검출하고 있다. 그러나 모션 벡터를 이용할 경우 정지된 차량이나 전방에서 다가오는 차량의 경우 검출하기 어려운 점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 모션 벡터를 사용하지 않고 차량 측면 모습에서 특징 정보를 추출하여 SVM 분류기를 통해 측면 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 차량 측면 모습의 특징을 뽑기 위해 영상의 밝기 변화에 강인한 국부 이진 패턴을 사용하였고 ROI영역 내에서 차량이 나타나는 위치에 상관없이 차량의 측면 모습을 찾아내기 위해 국부 이진 패턴의 히스토그램을 이용하였다. 실험결과에서는 제안하는 방법이 정지된 차량을 포함하여 88.5%의 정확도로 측면 차량을 검출하는 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.33-38
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• 2001

본 논문에서 제안한 특징 벡터 추출방법의 기본 아이디어는 융선 패턴의 지역 방위에 따라 그레이-스케일 영상의 융선을 따라가면서 융선의 방향성을 추출하는 것이다. 융선을 따라가는 시작점은 그레이-스케일 영상을 일정한 격자로 나누어서 격자 안의 중심점으로 결정한다. 그 다음에 융선을 따라가면서 여러 방향의 방향성 특징 벡터를 추출하고, 추출된 방향성 특징 벡터를 4방향성 특징 벡터로 라벨링한다. 실험은 4개의 지문에서 구성한 124개의 특징 패턴을 가지고 하였으며, 하나의 지문은 31개의 특징패턴으로 구성하였다. 그 결과 학습된 지문을 인식하는 능력이 매우 우수함을 보여주었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.329-336
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• 2017

비디오 압축에서 움직임 추정 기법은 영상 화질과 발생 비트량에 있어서 중요한 역할을 하지만 많은 계산 복잡도를 요구한다. 다수의 카메라로 촬영한 동영상인 다시점 비디오는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하기 때문에 움직임 추정에 많은 계산량을 필요하다. 본 논문에서 다시점 비디오의 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 화질과 비트량을 유지하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 움직임 추정 기법은 움직임 벡터들의 분포 특성과 영상 블록들의 움직임 특성을 이용한다. 제안한 움직임 추정기법은 계층적 움직임 추정 기법으로 대칭형 멀티 마름모 패턴, 대각선 패턴, 사각형 패턴 그리고 정교한 패턴으로 구성되어 있다. 제안한 움직임 추정 기법은 움직임 벡터들과 블록 움직임의 특성들을 이용하여 패턴들의 탐색 점들을 탐색 영역 내에 대칭적으로 배치하고 블록 움직임 크기에 따라 적응적으로 탐색 패턴을 선택하여 움직임 벡터를 추정한다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법과 전역 탐색 기법인 PBS (Pel Block Search)의 성능과 비교한 경우, 영상 화질면에서와 발생 비트량면에서 비슷하지만 움직임 추정에 필요한 계산량을 각각 약 40~75%, 98%감소시킨다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.811-814
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• 2003

본 논문에서는 십자패턴과 육각패턴을 이용한 고속 블록 정합 동작 예측 기법을 제안한다. 블록 기반 탐색에서 전역 탐색방법이 가장 좋은 동작벡터를 찾지만, 탐색영역 내의 모든 전을 검색하기 때문에 많은 시간을 필요로 하게 된다. 본 방법은 대부분의 동영상에서 동작벡터가 블록의 중심 부근에 집중적으로 분포함을 착안하여 십자패턴으로 중앙을 우선 탐색한 다음 움직임이 큰 동작벡터를 육각패턴을 사용하여 찾는다. 실험결과, 본 방법은 기존의 탐색방법보다 화질과 탐색시간에서 대부분의 경우에 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.61-63
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• 2005

본 논문에서는 수평 분산 데이터베이스에서 각 로컬 데이터베이스의 세부 데이터를 유출하지 않는 순차패턴 마이닝 기법을 제안한다. 데이터 마이닝은 대용량 데이터베이스에서 유용한 지식을 추출하는 기법으로서 각광을 받고 있다. 그러나 분산 데이터베이스를 대상으로 마이닝을 수행하는 경우, 데이터 공유에 따른 개인 혹인 집단의 프라이버시가 유출될 수 있다는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시 보호를 위하여 각 로컬 데이터베이스의 세부 데이터를 보호하면서도, 마이닝 결과의 정확성을 보장할 수 있는 새로운 순차 패턴 마이닝 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 우선, 세부 데이터의 유출을 방지하기 위하여 마이닝의 대상이 되는 항목과 항목간의 시간 선후 관계의 성립 여부를 벡터로 표현한 후, 이들 벡터간의 스칼라 프로덕트 연산을 수행하여 얻어진 결과를 패턴의 지지도로 활용하는 방안을 제안하였다. 또한, 연산 결과에 영향을 미치지 않는 벡터를 미리 제거하여 스칼라 프로덕트 연산에 따른 비용을 감소시키는 방안을 제안하였다.