• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 1999년도 하계 학술대회 논문집
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• pp.142-149
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• 1999

최근 주변첨단기술이 발달하여 수확, 접목 및 착유 등 농작업에 로봇을 응용하기 위한 연구가 수행되고 있다. 작업의 특성에 따라 응용되는 로봇기술도 차이는 있겠으나 수확용 로봇의 경우 대상물을 인식하고 위치를 검출하는 기술개발이 선행되어야만 대상물을 파지 또는 절단하여 수확이 가능하며, 대상물의 인식 및 위치 검출에는 영상처리기술이 많이 응용되고 있다. 따라서 수확로봇의 작업성능은 대상물을 얼마나 정확하게 인식하고 위치를 정확하게 검출하는 것이 중요하다. 그러나 작업대상이 일정한 조건에서 표준화 되어있는 일반 산업분야와는 달리 농산물의 수확작업현장은 대상물의 배치, 크기 및 형상 둥이 일정하지 않고 작업환경 또한 다양하여 외란의 영향을 많기 받기 때문에 시각장치의 개발은 매우 중요하다. (중략)

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1035-1045
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• 2004

본 논문에서는 저차원 제스처 특징 공간에서 연속적인 인간의 제스처 형상을 이용하여 제스처를 인식하고 동작을 구체적으로 평가하는 방법에 대해 소개한다. 기존의 HMM, 뉴럴 넷을 이용한 제스처 인식방법은 주로 인간의 동작 패턴을 구분할 수 있지만 동작의 크기 정보를 이용하기엔 어려움이 있다. 여기서 제안한 방법은 연속적으로 촬영된 인간의 제스처 영상들을 파라메트릭 고유공간이라는 저차원 공간으로 표현하여 모델과 입력 영상간의 거리 계산으로써 포즈뿐만 아니라 동작에 관한 빠르기나 크기와 같은 구체적인 정보를 인식할 수 있다. 이 방법은 단순한 처리와 비교적 안정적인 인식 알고리즘으로 지적 인터페이스 시스템이나 감시 장비와 같은 여러 응용 시스템에 적용 될 수 있다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.118-123
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• 1999

영상처리에서나 컴퓨터 비젼에서 직선검출 및 인식에 Hough 변환이 잘쓰이는데 거리데어터를 log를 취하여 방위각에 대한 관게를 곡선으로 그리면 그 형상의데이터에 관계없이 일정하므로 이를 이용하여 계산 시간을 대폭 줄일 수 있다. 그 방법과 효율적 알고리즘을 제시하자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.553-555
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• 2003

사람의 얼굴을 검출 및 인식을 하는 여러 가지 다양한 알고리즘이 소개되고 있다. 본 논문에서는 사람의 피부색을 이용한 컬러정보(Color Information)와 국부 최적 임계치 기법을 사용하여 얼굴의 형상정보를 검출하고 얼굴 영역을 검출하는 방법을 사용한다. 컬러정보를 사용하여 얼굴의 후보영역을 선정한 후에 그 후보영역에서 얼굴의 특징인 눈, 눈썹, 입을 찾는 방법을 제안한다. 피부색은 일정한 분포를 가지고 있기 때문에 후보영역을 비교적 정확히 찾을 수 있으며, 국부 최적 임계치 기법은 효과적인 얼굴 특징 검출방법이다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.353-354
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• 2009

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.280-285
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• 2004

In this study, we made a comparative study of backpropagation neural network and probabilistic neural network and bayesian classifier and perceptron as shape recognition algorithm of welding flaws. For this purpose, variables are applied the same to four algorithms. Here, feature variable is composed of time domain signal itself and frequency domain signal itself. Through this process, we comfirmed advantages/disadvantages of four algorithms and identified application methods of four algorithms.

• 대한기계학회논문집A
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• 제37권2호
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• pp.169-176
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• 2013

알려지지 않은 실내에서 인간형 로봇의 이동경로 생성을 위해서는 주변 장애물의 형태를 정확히 인식하여 이에 적합한 로봇 움직임을 만들어야 한다. 이 때, 인식된 장애물의 형태에 따라 로봇이 접촉없이 통과할 수 있고, 발과 접촉하여 통과할 수도 있으며, 회피할 수도 있다. 이를 위해 장애물이 어떤 형태를 갖고 있는지를 분류하여 로봇의 이동경로를 생성할 때 활용 가능한 장애물 인식 및 분류 방법을 제안한다. 특히 장애물 형태를 정확히 인식하기 위한 기존 알고리즘은 많은 계산량으로 실시간 활용에 어려움이 있으며, 불필요한 장애물도 함께 추출하기 때문에 연산자원의 낭비가 불가피하다. 본 연구에서는 장애물 인식의 계산량을 줄이기 위해 장애물의 영역을 분류한 후 정확한 형상이 필요한 장애물에 한해 크기 및 형태를 추출하도록 알고리즘의 적용 범위를 제한하여 계산량을 줄이는 방법을 제안한다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권2호
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• pp.182-189
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• 2014

본 논문은 탁도의 영향으로 사용이 제한적인 수중 광학 카메라의 대안으로 수중 영상 소나(imaging sonar)를 사용하여 수중 물체를 인식하여 추종하는 구조를 제안한다. Part 1에서, 영상 소나의 현실적인 성능을 고려한 2차원 인공 표식의 설계 방법과 인식 방법을 제안한다. 특히 영상 소나와 초음파의 특성을 분석하여 피인식성을 극대화 할 수 있는 재료를 선택하였으며, 물체의 모델링이 쉬운 무지향성이며 단순한 외형을 채택하고, 표식으로 사용이 가능한 영역 기반 특징 요소를 포함한 내부 형태를 제안하였다. 또한 제안한 인공 표식을 실시간으로 인식할 수 있는 방법을 제안하였다. 이 방법은 외곽선 추출, 허프-원-검출기에 의한 유사도 및 위치 추정, 형상 행렬의 비교에 의한 표식의 분류하는 알고리즘을 포함하고 있다. 제안한 인공 표식과 인식 알고리즘의 유용함을 DIDSON (영상 소나)를 사용한 수조 실험으로 검증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.474-483
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• 2004

본 논문에서는 3차원 정면 얼굴 영상으로부터 추출된 프로파일(profile) 영상을 깊이 정보가 반영된 가중치 하우스도르프 거리(weighted hausdorff distance-WHD)를 이용하여 두 영상을 비교하는 인식 알고리즘을 제안한다. 3차원 얼굴 영상은 2차원과 달리, 깊이 정보를 가지고 있으므로 사람 얼굴의 프로파일 영상을 보다 정확하게 그리고 다양한 얼굴 위치에서 추출되어 질 수 있다. 코는 얼굴에서 가장 돌출된 형상을 가지고 있으므로, 3차원 데이터의 깊이 값을 평균을 이용한 반복 선택 방법을 사용하여 코의 정점 위치를 찾는다. 이를 기준점으로 수직성분들의 깊이 값을 2차원 평면으로 나타내면 프로파일 영상이 추출된다. 입력 영상과 데이터베이스 영상과의 유사도 비교를 위해, 깊이정보를 가중치로 사용한 WHD방법으로서 두 프로파일 영상의 거리비교는 Ll을 이용하여 비교하였다. 제안된 방법으로, 인식률은 5위 이내가 94.3%의 인식률을 나타내었다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권2호
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• pp.411-417
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• 2021

인간과 컴퓨터의 상호작용을 연구하는 분야를 HCI(Human-computer interaction)라고 한다. 이 분야는 인간과 컴퓨터 간에 서로 소통하면서 정보를 인식하는 방법에 대해 연구하는 학문 분야이다. 본 연구는 사람과의 상호작용을 위한 손동작 인식에 대한 연구로써 기존 인식방법의 문제점을 살펴보고 인식률을 개선하기 위한 알고리즘을 제시한다. 사람의 손 모양이 포함된 영상을 대상으로 피부색 정보를 바탕으로 손 영역을 추출하고, 주성분 분석을 이용하여 무게중심 프로필을 계산한다. 이렇게 얻은 정보를 미리 정의된 형상들과 비교하여 손동작을 인식률을 높이는 방법을 제안하였다. 기존의 무게중심 프로필은 회전으로 인한 손의 변형에 대해 잘못된 손동작 인식을 결과를 보여주었으나, 본 연구에서는 무게중심 프로필을 이용하고 모든 윤곽선의 점들과 무게중심 사이의 거리가 가장 긴 점을 시작점으로 하여 무게중심 프로필을 다시 개선함으로써 강건한 알고리즘을 제시하였다. 손동작 인식을 위하여 센서가 부착된 장갑이나 특별한 마커를 사용하지 않으며, 별도의 청색 스크린을 설치하지도 않는다. 이 결과에 대해 가장 가까운 거리의 특징벡터를 찾아 잘못된 인식을 해결하고, 적당한 경계치를 구하여 성공과 실패를 구분한다.