• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권4호
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• pp.259-268
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• 2008

일차원 심벌의 데이터 용량 문제를 극복하기 위하여 십 여년 전에 2차원 바코드가 처음으로 소개되었다. 본 논문에서는 그레이 영상에서부터 2차원 바코드 영역을 검출하기 위한 알고리즘을 제안하는데, 특히 손에 들고 사용하는 2D 바코드 인식 시스템에 탑재를 목표로 한다. 제안된 방법에서는 먼저 영상 내 2차원 바코드의 대략적인 위치를 검출하기 위해 블록 명암대비를 바탕으로 한 후보블록 기준을 정의하고, 관심영역으로부터 바코드 영역을 정확히 분리하기 위해 그레이 스케일 프로젝션과 부 화소 처리를 사용한다. 마지막으로 분리된 바코드 영역은 이어지는 디코딩 단계를 위해 역 투시변환을 통해 정규화 된다. 본 논문에서는 QR-코드에 대한 디코딩을 위한 후처리 과정도 소개한다. 제안된 방법은 다양한 조명상태나 인쇄상태 및 투시변환에 의해 영상에 강한 왜곡이 있는 경우에도 좋은 성능을 나타낸다. 실험을 통해 제안된 방법이실시간으로 다양한 종류의 2차원 바코드에 대한 코드영역을 안정적이고 효과적으로 추출해 주는 것을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.29-35
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• 2010

증강현실은 저렴한 장비의 보급으로 영상의 사용이 다양화 되면서, 실세계의 영상에 추가적인 이미지 및 영상을 출력할 수 있다. 최근 많은 증강현실 기법이 등장해 있으나 아직까지 정확한 문자 인식을 수행하지는 않고 있다. 본 논문에서는 시각적으로 글자로 표시된 마커를 인식하고, 마커의 글자의 색상과 일치하는 색을 찾아낸다. 그리고 그 글자를 인식하여 화면에 나타내 주는데, 본 논문에서는 수평 프로젝션에 의한 자소 패턴 분리 알고리즘을 적용하여 한글 표현의 6형식에 맞도록 자소를 분리하는 방법을 제시한다. 또한 증강 현실을 이용한 자소 패턴 분리를 실험 예제를 통하여 각 단계별로 진행되는 결과를 보여주었고, 실험 결과 검출률이 90% 이상임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.415-417
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• 2001

본 논문에서는 주차 단속의 자동화를 위해 입력된 차량 영상으로부터 번호판 영역의 복합 색상 정보와 명암 벡터를 이용하여 번호판 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 명암도 영상에서는 번호판 영역의 숫자나 문자와 배경간의 명암도 변화는 뚜렷하게 나타나고, 다른 영역에 비하여 명암벡터의 밀집도가 높다는 특징을 가지고 있다. 이러한 특징을 이용하여, 번호판 영상의 하측 라인부터 명암 벡터의 부호 변화가 임계치 이상으로 나타나고, 자가용 또는 영업용 번호판 색상이 일정 수준으로 검출되는 구간을 번호판 영역으로 검출하고 이를 기준으로 대략 박스를 설정한다. 정교한 번호판 영역은 수직 소벨 에지 영상의 프로젝션으로 추출한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위하여, 다양한 시간과 장소에서 촬영되고 차량 주변의 복잡한 배경이 충분히 포함된 총 100장의 주차 단속 영상을 사용하였다. 실험 결과, 명암벡터와 색상정보를 함께 사용한 제안한 방법 이 명암벡터만을 사용한 방법에 비해 약 10% 향상된 97%의 번호판 추출률을 보였으며, 차량 종류의 자동 구분도 가능하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권4호
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• pp.69-74
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• 2004

본 논문에서는 프로젝션 프로파일(PP： Projection Profile) 과 컬러공간변환(CST： Color Space Transform)을 이용하여 라인스캔 카메라(Line-Scan Camera) 영상을 재구성함으로써 LCD 표면의 결함검출 성능을 높이는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 결함을 포함한 RGB 영역 분할, 대표값 추적시스템을 이용한 대표값 추출, 그리고 컬러공간변환을 이용한 Y영상 재구성 방법들로 구성되어 있다. 실험을 통하여 제안한 방법으로 재구성된 영상의 결함검출 성능이 영역카메라(Aerial Camera)의 결함검출 성능보다 우수함을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1493-1496
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• 2003

데이터베이스 관계 연산자 중 프로젝션(projection)과 집단 연산(aggregate function)시 사용되는 GROUP BY절, 그리고 동등 조인(equi join)에 대한 질의 처리는 중복된 튜플 중복된 GROUP BY 필드, 조인 중 발생하는 임시결과에 대한 제거나 집단 연산, 임시 결과의 저장을 위해 정렬이나 해싱 기반 알고리즘을 적용하고 있다. 이 중 해싱 기반 알고리즘은 데이터에 대한 직접적인 접근 방법과 정렬비용이 없다는 장점으로 인해 자주 사용하게 된다. 그러나 이러한 해싱(extendible hashing)[1] 기반 알고리즘은 키 값이 저장되는 버켓(bucket) 페이지의 넘침(overflow)으로 인해 분할(split)이 발생하는 경우, 분할을 야기시킨 버켓 페이지에 대한 정보를 제외한 동일한 내용의 기존 디렉토리 구조를 배로 확장해야 하는 공간 확장과, 확장된 디렉토리 구조의 유지를 위해 많은 비용을 소모하게 된다. 본 논문에서는 다량의 데이터에 대한 접근 기법과 디렉토리 구조의 저장공간, 유지 비용 절감 및 중복 해시 값을 지니는 데이터를 처리하기위한 해시 색인인 가상 디렉토리 확장 해시 색인을 제안한다. 가상 디렉토리 확장 해시 색인은 디렉토리 구조를 다단계 구조로 유지함으로써, 넓은 저장 공간을 필요로 하는 다량의 데이터에 대한 접근경로 문제를 해결하였고, 가상 디렉토리 레벨이라는 새로운 구조를 통해, 기존 디렉토리 구조의 공간 낭비 및 유지 비용을 최소화 시켰으며, 버켓 페이지를 리스트(list) 구조로 유지함으로써 중복 해시 값에 의한 디렉토리 구조의 연쇄적 분할 문제를 해결하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권12호
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• pp.887-900
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• 2003

데이터베이스의 많은 응용분야에서 대용량 고차원 데이터의 클러스터링을 요구하고 있다. 이에 따라 클러스터링 알고리즘에 대한 많은 연구가 이루어지고 있으나 기존의 알고리즘들은 “차원의 저주”에 기인하여 고차원 공간에서 효과적 및 효율적으로 수행하지 못하는 경향이 있다. 더욱이, 고차원 데이터는 상당한 양의 잡음 데이터를 포함하고 있으므로 알고리즘의 효과성 문제를 야기한다. 그러므로 고차원 데이터의 구조와 다양한 특성을 지원하는 적합한 클러스터링 알고리즘이 개발되어야 한다. 본 논문에서는 지금까지 연구된 고차원 클러스터링 기법을 조사한 후, 각 기법의 장단점과 적합한 응용 분야에 대한 비교 및 분석을 통하여 분류한다. 특히 본 논문에서는 최근의 연구를 통하여 개발한 점진적 프로젝션 기반의 클러스터링 알고리즘인 CLIP의 성능을 기존의 알고리즘과 비교 분석함으로써 그 효율성 및 효과성을 입증한다. 이러한 알리즘들의 소개 및 분류를 통하여 향후의 더욱 향상된 클러스터링 알고리즘 개발에 기반이 되고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.19-26
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• 2010

본 논문에서는 온라인 환경에서 필기 문자열을 입력받고, 입력된 문자열의 유사성을 자동으로 분석하여 두 필적이 동일인에 의해 작성된 것인지를 판단하는 새로운 필적 감정 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 온라인으로 입력된 문자열에 회전 프로젝션(circular projection) 방법을 적용하여 모양, 방향 등과 같이 문자열이 가진 고유의 특징을 추출하여 벡터의 형태로 저장한다. 그런 다음, 문자 인식 분야에서 많이 사용되는 기존의 동적 타임 워핑 알고리즘을 개선하여, 이를 입력된 두 문자열의 특징 벡터의 유사성을 추출하는데 적용한다. 본 논문에서 개선된 동적 타임 워핑 알고리즘은 최적화 문제에서 좋은 결과를 산출한다고 알려진 분기한정법(branch and bound)의 개념을 기존의 동적 타임 워핑 알고리즘에 효과적으로 결합함으로써 기존의 동적 타임 워핑 알고리즘의 효율을 향상시켰다. 제안된 필기 문자열 감정 알고리즘의 성능을 확인하기 위한 실험에서는 다양하게 입력된 필기 문자열을 가지고 제안된 방법의 성능을 비교 하였으며, 그 결과 제안된 방법이 기존의 알고리즘에 비해 보다 효율적으로 필적을 감정하였음을 검증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.91-94
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• 2004

수평이동방식 입체영상 카메라의 주시각 제어에는 수평방향에 대한 좌, 우 영상의 시차정보만이 필요하다. 본 논문에서는 입체영상의 수평방향에 대한 빠르고 정확한 시차 값과 방향 정보를 찾기 위한 Hybrid Cepstral 필터에 의한 시차정보 추출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 시차정보 추출 알고리즘은 좌, 우 영상의 수직 프로젝션 데이터를 사용하는 1차원 Cepstral 필터와 축소된 영상을 사용하는 2차원 Cepstral 필터를 같이 사용함으로써 수평 방향의 정확한 시차 값과 방향정보를 얻을 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권11호
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• pp.1496-1504
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• 2004

본 논문에서는 도로상에 운행중인 차량에 장착되어진 정방향 카메라로 획득한 스테레오 연속영상으로부터 추적대상 차량을 검출하고 추적중인 차량과의 거리를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 차량의 검출은 차선의 인식을 이용하여 도로 영역을 추출하고, 추출된 도로영역에서 차량의 특징 검색을 수행한다. 추적중인 차량과의 거리는 스테레오영상으로부터 TSS(three step search) 코릴로그램 정합 방법을 이용하여 추정된다. 제안된 방법은 컴퓨터 모의실험을 통하여 움직이는 카메라로부터 획득된 영상에서 추적하고자 하는 차량을 분리하고 정합하여 추적됨을 보였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제10권2호
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• pp.291-298
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• 2009

본 논문에서는 비전 기반의 실시간 손 모양 인식을 위한 알고리즘을 제안하였다. 먼저 피부색을 검출하기 위해 RGB 컬러모델을 YCbCr 컬러모델로 변환하고, 색차성분인 CbCr을 이용하여 피부색을 검출한다. 검출 후 피부색은 흰색, 그 이외의 색은 검은색으로 이진화 하였다. 이진화 후 팔 영역과 얼굴영역을 제거하고, 손 영역만 검출하여 손의 무게중심을 구하기 위해 가로, 세로로 프로젝션을 수행한다. 손의 무게중심을 찾은 후에 손의 궤적을 추적하기 위해 칼만필터를 이용하였다. 손의 궤적 추적 후에 손 모양을 인식시키기 위해 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 6가지 손의 모양을 학습한 후 인식하였다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 효과를 입증하였다.