• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.635-640
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• 2003

본 논문에서는 일본 차량 번호판 인식에 적응적 탬플릿 마스킹 방법을 이용하여 번호판 문자, 숫자를 분할하고 패턴벡터기법을 이용하여 인식하는 방법을 제안하였다 주, 야간과 거리에 따른 일본 차량 번호판 영상을 입력받아 전처리 과정을 수행한 후 에지 정보와 명도값 변화의 빈도수를 이용하여 번호판 영역을 검출하였다 검출된 번호판 영역에서 각 문자 및 숫자의 위치정보와 적응적 탬플릿을 이용하여 분할하고 번호판의 지역문자를 무게중심 패턴으로 분류 한 다음 크기와 이동에 무관한 특실을 가지는 패턴 벡터를 적용하여 문자를 인식하였으며, 숫자는 Four Segment Pattern을 이용하여 인식하도록 하였다 본 논문에서 제안한 방법을 실제 일관 차량 번호판 인식에 적용한 결과 98.8％ 추출율과 96.6％의 인식율을 나타내었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.369-372
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• 2022

본 논문에서는 장애물 객체의 회전 벡터를 이용하여 VR 환경에서의 효율적으로 음향 처리 및 합성하는 방법을 제안한다. 현실에서 소리와 장애물이 있을 때, 소리는 장애물의 형태에 따라 퍼지면서 전파되는 형태를 보여준다. 이 같은 특징을 가상현실 환경에 유사하게 음향 처리하고자 하며 이를 위해 장애물 객체의 위치와 소리의 근원지 위치를 입력으로 소리의 전파 형태를 근사한다. 이때 모서리 부근에서 표현되는 소리의 회전을 계산하기 위해 장애물의 회전벡터(Curl vector)를 기반으로 소리의 회전을 추출하였으며, 장애물 형태를 컨볼루션(Convolution)하여 소리가 바깥 방향으로 전파되는 형태를 모델링한다. 또한, 장애물과 소리 벡터 사이의 거리, 소리 근원지와 소리 벡터 사이의 거리를 계산하여 소리의 크기를 감쇠 시켜 주며, 최종적으로 장애물 주변으로 퍼지는 벡터 모양인 외부벡터를 합성하여 장애물로부터 외부로 퍼지는 벡터의 방향을 설정한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용한 소리는 장애물과의 거리와 형태를 고려하여 퍼지는 사운드 벡터 형태를 보여주며, 소리 위치에 따라 소리 감소 패턴이 변경되고, 장애물 모양에 따라 흐름이 조절되는 결과를 보여준다. 이 같은 실험은 실제 현실에서 소리가 장애물의 모양에 따라 나타나는 소리의 변화 및 패턴을 거의 유사하게 표현할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.421-422
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• 2007

움직임을 예측하는 방법은 동영상 압축에서 중요한 부분 중 하나이다. 동영상은 움직임이 빠르거나 혹은 느린 것으로 나누어 볼 수 있고 이에 마라 움직임을 예측하는 방법을 달리 할 수 있다. 이 논문에서는 동영상의 움직임 벡터의 분포를 예상해보고 그에 따른 영역 대하여 다른 탐색 패턴을 적용하여 움직임 벡터를 예측하는 방법을 제안하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.425-428
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• 2001

본 논문에서는 문서 위의 문자를 Off-Line방식으로 컴퓨터에 저장할 수 있도록 기하학적 패턴 벡터를 이용하여 한·영문자 및 글꼴을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 문서에서는 여러 가지 글꼴에 따라 글자의 형태가 다르므로 대표적인 한·영 세 가지 글꼴을 기하학적 패턴(Geometrical Pattern Vector)을 이용하여 크기와 이동에 인식하도록 하였다. 이진 입력 한영혼용 영상에서 잡음을 제거하고 수평·수직 투영 기법을 이용하여 한 문자를 분할하여 문자의 폭에 따라 기하학적 패턴을 추출한다. 추출한 패턴은 각 합계를 계산하여 기준 패턴 합계와 비교한 후 기준 패턴 문자와 글꼴을 인식하게 된다. 마지막으로 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 크기, 이동 변형이 있는 대표적인 한·영 글꼴(신명조, 궁서, 고딕)체와 영어 Time New Roman체를 대상으로 모의 실험을 수행하였다. 제안한 알고리즘은 기존의 원형 패턴 알고리즘보다 문자인식률과 글꼴 그리고 영어의 대·소문자를 구별하는 우수함을 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.107-110
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• 1998

본 논문은 DTW(Dynamic Time Warping)을 이용한 음성인식에서 표준패턴(reference patterns)으로 사용되는 벡터열을 GA(Genetic Algorithm)을 이용하여 보다 적응된 패턴의 벡터열로 생성하는 방법을 제시한다. 본 논문의 필요성은 다음과 같다. 음성인식의 주요한 엔진들 중에 하나로 DTW가 사용된다[1]. DTW는 표준패턴과 시험패턴(test patterns)간의 최적 경로(optimal path)를 찾아내어 가장 유사한 패턴을 찾아내는 방법을 말한다. 그러나 음성은 같은 발음에 대해서도 사람의 발성 길이와 목의 상태 등에 따라 다양한 패턴으로 나타나며 동일 화자의 같은 어휘도 시간과 환경에 따라 변한다. 따라서 이러한 음성의 동적 특성에 적응하는 방법이 필요하다. 본 논문은 이러한 문제에 대한 해결 방법으로 GA를 이용하여 보다 적합하고 적응적인 표준 패턴을 생성시켜 적응하는 방법을 개발하였다.

• 한국자기학회지
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• 제26권5호
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• pp.149-153
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• 2016

Fe/Gd 다층박막 내 자성층간 결합에 미치는 패턴의 영향을 연구하였다. 이를 위하여 하나의 다층박막 시료를 나누어서 패턴한 것과 패턴하지 않은 것으로 제작하여 비교하였다. X선 자기 원편광 이색성(X-ray magnetic circular dichrosim: XMCD)을 이용하여 Gd 원소에 선택적인 자화 벡터의 온도 변화를 비교한 결과, 패턴 시료의 경우 Gd 자화 벡터의 온도의존성이 패턴 전에 비해 뚜렷하게 변화했음을 관측하였다. 이는 패턴 효과와 반강자성의 층간 결합 효과가 서로 경쟁하여 나타난 결과이다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권5_6호
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• pp.213-222
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• 2003

일반적으로 하이퍼볼릭 공간상에서 대칭 패턴을 생성하는 알고리즘은 벡터표현 방식에 기반한 포워드 매핑 알고리즘을 사용한다. 기존의 알고리즘에서는 복사한 대칭 패턴을 표현하는 레이어의 증가에 따라 메모리의 사용이 기하급수적으로 증가한다 이러한 문제점으로 인해 전체 패턴의 정밀한 표현이 불가능하다. 또한 기본 패턴으로 비트맵 이미지를 사용하기 어렵고 벡터형태의 결과를 이미지로 변환하는 추가의 처리를 필요로 한다. 본 논문에서는 하이퍼볼릭 공간에서 대칭 패턴을 생성하는데 있어 정밀하고도 효율적인 계산 방법인 백워드 매핑 알고리즘을 제안한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.731-740
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• 2003

움직임 추정은 연속한 비디오 프레임간의 시간적 상관성을 이용하여 동영상 내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 동영상 부호화에 있어서 중요한 역할을 한다. 그리고 서로 다른 형태와 크기를 가지는 탐색 패턴과 움직임 벡터의 분포는 블록 정합 기법에서 탐색 속도와 화질을 좌우하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 작은 크로스 탐색 패턴과 블록 기반 경사 하강 탐색 패턴을 이용한 새로운 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다 이 방법은 작은 크로스 탐색 패턴을 이용하여 적은 탐색점으로 움직임이 적은 벡터를 우선 찾은 다음에 움직임이 큰 벡터에 대해서는 블록 기반 경사 하강 탐색 패턴을 이용하여 고속으로 움직임 벡터를 찾게 하였다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 블록 기반 경사 하강 탐색 기법에 비하여 움직임 벡터 예측의 속도에 있어서 약 26-40% 이상의 높은 성능 향상을 보였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권2호
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• pp.33-39
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• 2006

본 논문에서는 수정된 LVQ를 이용한 패턴 분류 방식을 제안한다. 제안한 방식은 입력 패턴의 분류 성능을 개선하기 위하여 입력 벡터와 기준 벡터 사이의 확률 분포의 비대칭도를 계산하여 학습에 이용한다. 학습을 하는 동안 기준 벡터는 입력 벡터의 확률 분포에 근접하게 되고, 기준 벡터는 Bayes 분류기의 결정 경계에 근접하게 위치한다. 가우시안 분포의 데이터와 Fisher의 IRIS 데이터 분류를 실험하여 LVQ1, LVQ2, GLVQ와 비교하여 제안한 방식이 우수한 분류 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.779-782
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• 2002

영상 압축 분야에서 데이터의 압축이 필수적인데, 이때 가장 많은 중복성을 가지고 있는 시간적 중복성은 이전 프레임의 데이터를 이용하여 움직임 추정과 움직임 보상을 수행하고 추정된 움직임 벡터에 의해서 보상된 영상과 원 영상과의 차 신호를 부호화하여 데이터를 압축한다. 움직임 추정과 움직임 보상 기법은 비디오 영상압축에서 중요한 역할을 하지만 많은 계산량으로 인하여 실시간 응용 및 고해상도 응용에 많은 어려움을 가지고 있다. 만일 움직임 추정을 하기 전에 블록의 움직임을 예측할 수 있다면 이를 바탕으로 탐색 영역에서 초기 탐색점의 위치 및 탐색 패턴을 결정할 수 있다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 높은 공간적 상관성을 이용하여 초기 탐색점의 위치와 탐색 패턴을 결정함으로써 적응적으로 움직임 벡터를 추정하는 새로운 기법을 제안하고 성능을 평가한다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘은 계산량의 감소에 있어서 높은 성능 향상을 보였다.