• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.927-933
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• 2013

OpenCV (Open Computer Vision)에서 제공하는 얼굴 인식 알고리즘에서는 Haar 특징(Haar feature)들과 대상 영상의 정합 과정인 Haar 매칭 (Haar Matching)을 통하여 얼굴을 검출하는데, 이때 Haar 특징들은 정면 얼굴로 구성된 훈련 영상을 통해 학습된다. 따라서 OpenCV의 얼굴 검출 방법은 정면 얼굴에 대해서는 높은 얼굴 검출율을 보이지만, 정면을 응시하지 않거나 얼굴의 형태가 변형된 경우에는 얼굴을 정확하게 검출하지 못하는 경우가 빈번히 발생한다. 본 논문에서는 측면 얼굴 혹은 형태가 변형된 얼굴에서도 컬러 히스토그램의 분포 특성은 유사하다고 가정하고, 히스토그램 패턴 매칭(histogram pattern matching)을 이용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 Haar 매칭 오류가 발생한 프레임에 대하여, 정확하게 검출된 이전 프레임의 얼굴 영역에 대한 히스토그램 패턴 매칭을 통하여 가장 유사한 히스토그램 분포를 갖는 영역을 얼굴로 인식한다. 제안한 방법의 얼굴 검출 알고리즘의 성능을 평가하기 위한 모의실험에서 제안한 얼굴 검출 방법이 OpenCV보다 얼굴 검출율이 8% 정도 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.2007-2012
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• 2011

블록정합에서 방대한 계산을 줄이기 위해, 본 논문은 탐색영역에서 탐색점을 제한하는 고속 블록정합 알고리즘을 제안한다. 대부분의 움직임 벡터가 탐색영역 중심부에 위치하고, 정합오차가 최적의 유사블록을 향해 단조감소한다는 사실에 근거하여 제안된 알고리즘은 단계 사이에 정합패턴을 1 화소 단위로 이동하고, 이전 단계들에서 결정된 유사블록들로부터 최적의 유사블록을 향한 움직임을 예측하고, 탐색점들의 움직임을 움직임 방향에 대해 ${\pm}45^{\circ}C$로 제한한다. 그 결과 불필요한 탐색점을 제거할 수 있었고 블록정합 계산을 줄일 수 있었다. 기존 유사 고속 알고리즘과 비교하여 제안된 알고리즘은 큰 움직임을 갖는 영상에서 미미한 화질 저하를 발생시키지만 보통 움직임을 갖는 영상에서 동등한 화질을 유지하고, 반면에 그들의 블록정합 계산을 적게는 20% 많게는 67%를 줄여 주었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.1369-1376
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• 2012

본 논문에서는 결함 검출을 위하여 2차원 산업 영상 정합 기법을 제안한다. 제안 기법은 먼저 참조 영상과 입력 영상 각각에 대하여 원 영상을 평활하면서도 경계를 보존하는 전처리 과정을 수행하여 일반적인 잡음에 강인한 정합을 가능하게 한다. 다음으로 x축 방향의 기울기 크기 영상 및 이진 영상을 생성한 후 각 픽셀별 주변 영역 밀도 분석을 통하여 특징 영상을 생성하여 산업 영상에서 자주 발생하는 모아레 형태의 패턴으로 인한 오정합을 방지한다. 마지막으로 이렇게 생성된 특징 영상에 대하여 위상 연관성을 이용한 정합을 수행하여 두 영상을 고속으로 최적으로 정렬하는 위치 이동 정합 인자를 계산할 수 있다. 실험 결과 실제 산업 영상에 대한 정합 정확성은 100%였고, 기존 기법보다 약 20배의 속도 향상이 있었다. 이와 같이 제안기법은 실제 산업 응용이 가능한 빠른 속도와 정확한 정합 정확도를 보여주었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2008년도 추계학술발표논문집
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• pp.240-242
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• 2008

본 논문은 치아의 전치 교합과 후치 교합 상태에서 획득된 영상들에 대해 BMME와 LDA에 기반한 개인 인증 방법을 제안한다. 이 방법은 두 치아 교합 상태의 영상들로부터 치아 영역 추출, BMME, 패턴인식 과정으로 구성된다. 두 상태의 치아 교합을 사용하면 영상에서 일정한 치아 모양이 유지되며, BMME는 패턴인식에서 정합 오차를 줄일 수 있도록 해 준다. 강체인 치아는 영상 획득시 왜곡되지 않으므로 치아 영상을 이용하는 방법은 생체 인식에 장점으로 작용한다. 실험에서, 제안한 방법은 20명에 대해 개인 인증을 위한 인식에 성공하여 다중 인증 시스템에 사용될 수 있음을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.645-648
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• 2002

본 논문에서는 비디오 압축에 이용되는 블록 기반 움직임 예측을 위하여 육각 패턴을 이용한 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 3$\times$3 패턴을 이용한 BBGDS 알고리즘과 유사하게 계산 속도의 향상과 더불어 좀 더 강인한 움직임 예측을 할 수 있도록 패턴을 설계하였다. 제안하는 알고리즘을 바탕으로 적은 양의 탐색점(Search Point)을 이용하면서 확장된 탐색 영역(Search Area)을 이용할 수 있다. 제안한 알고리즘의 성능과 계산 속도의 향상이 실험 결과로 보여 진다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.180-183
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• 2010

본 연구에서는 개선된 영역기반의 패턴매칭 기법을 사용하여 이동물체의 탐색과 검출을 수행하였다. 시간에 따라 변화하는 이동물체의 안정된 추적을 위해 매 영상 프레임마다 이동물체의 윤곽선을 탐지하여 다음 영상에서의 템플릿으로 사용하기 위해 갱신하였으며, 패턴매칭의 연산속도 향상을 위해 패턴 정합률에 따라 영상을 다른 비율로 압축하여 추적하는 방법을 제안하였다. 기존의 영상파일을 사용하여 시뮬레이션 한 결과 이동물체의 검출과 추적에 양호한 동작을 보여주었으며 제안된 방법의 실시간 동작 가능성을 조사하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.761-764
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• 2004

얼굴 데이터를 사용하는 인식 시스템에서 특징 벡터의 차원은 일반적으로 매우 크다. 패턴인식에서 차원 축소는 중요한 문제로서, 효과적인 얼굴 인식을 위한 특징 벡터의 차원 축소는 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 획득된 얼굴 데이터로부터 저 차원의 강건한 특징을 얻기 위하여 웨이블릿을 사용하고, 식별력 있는 특징을 얻기 위하여 direct linear discriminant analysis를 사용하였다. Direct linear discriminant analysis 방법을 사용하기 이전에 웨이블릿을 사용함으로써 계산 복잡도를 줄여줄 뿐만 아니라 식별력을 높여주고 효과적으로 얼굴 데이터의 차원을 축소할 수 있음을 보여 준다. 얼굴의 패턴정합을 위해서는 최근접 평균 분류기(Nearest Mean Classifier)를 사용하였으며, 최근접 평균 분류기를 사용함으로써 분류를 위한 시간을 최소화하였다. 본 논문에서 인간의 얼굴인식을 위해 제시한 방법이 얼굴패턴을 표현하는 효과적인 방법이며, 시간 및 공간의 절약이라는 측면에서 유리하다는 것을 보여준다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.305-316
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• 1998

마이크로스트립 안테나의 대역폭을 확장하는 기법으로 SRFT에 의한 임피던스 정합회로를 제안한다. 이 기법의 유용성은 주파수가 안테나의 입력임피던스의 공진특성에는 영향을 주고, 방사패턴과 이득 특성에는 별로 영향을 주지 않는다는 것에 기초한다. 이 기법의 특정은 안테나와 전원에 대한 이론적인 기술을 할 필요가 없고 요구되는 주파수대에서 전원과 부하의 데이터를 직접 이용한다. 또한 사전에 정합회로의 topology를 구하기 위한 전달함수의 이론적 형태가 필요없다. 본 연구에서는 구형 마이크로스트립 안테나의 해석에 전송선로 모델올 이용하고, Fano의 대역폭 확장이론올 기초로하여 원하는 주파수대에서 일정한 이득을 갖는 마이크로스트립 안테나의 정합회로를 설계하는데 SRFT 를 도입하여 구조가 다른 두 개의 마이크로스트립 안테나를 제작하여 실험하였다. 그 결과, 제안된 임피던스 정합회로를 갖는 마이크로스트립 안테나는 정합회로가없는 안테나보다 약 3배의 대역폭이 확장됨을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.883-898
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• 1996

본 논문에서는 패턴인식 시스템의 성능 향상을 목적으로 원영상의 데이타량을 압 축하고 난 뒤 형상을 인식하는 개선된 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 수리형태 론적 연산을 사용하여 원영상을 미리 스켈리턴변환하여 데이터 량을 줄이고, 변환된 영상에서 이동 및 크기의 정규화와 회전불변의 과정을 수행하여 패턴을 정합하였다. 크기의 정규화는 형상인식에 필요한 픽셀의 수를 최소로 하여 정합을 하기 위하여 스켈리턴의 픽셀들에 가중치를 부여하고 이를 이용하여 크기를 조정하였다. 따라서 원영상에서 수행하는 이러한 과정들을 스켈리턴 영상에서 수행하게 함으로써 데이터 량이 크게 줄어들게 되어 기억장소의 용량이 최소화되고 연산의 량도 줄어들어 계산의 속도를 고속화 할 수 있게 하였다. 실험을 통하여 인식에 필요한 최적의 크기 인수를 조사하였고, 제안한 방법이 실제의 인식 시스템 구현시 유용하게 사용할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.713-721
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• 2001

본 논문에서는 이미 설계된 기생 패치 구조와 적층 구조 광대역 마이크로스트립 안테나에 평행 결합 선로 형태의 광대역 임피던스 정합 회로를 결합하여 쉽게 추가적인 대역폭 증가를 이룰 수 있음을 제안하였다. 평행결합 선로 형태의 광대역 임피던스 정합 회로 설계를 위하여 분포 회로 방식의 반복적인 방법을 제시하였고, 설계.제작한 안테나의 측정 결과 기생 패치 구조와 적층 구조에서 각각 약 1.6배 1.5배의 추가적인 임피던스 대역폭 증가를 이룰 수 있었다. 그리고 방사 패턴과 측정된 이득을 보면 평행 결합 선로의 결합으로 인한 방산 패턴에서의 큰 변화는 보이지 않았지만, 이득에서는 평행 결합 선로 부분의 커플링 손실로 인해 최대 이득이 약 1 dB와 0.5 dB 정도 감소하는 것을 확인할 수 있었다.