• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.704-709
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• 2003

디지털 영상은 전송 중에 잡음과 시스템의 다른 요소에 의해 입력 요소가 왜곡된다. 이는 영상객체의 분할시 경계면의 모호함이 발생시키고, 특히 입력 영상 경계 부분은 패턴인식의 분할 및 검출 요소를 결정하기 때문에 매우 중요하다. 따라서 그 경계 부분을 정확하게 분할ㆍ검출하는 최적의 에지 검출 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 입력 영상의 임계값에 따른 적응적 형상학을 이용하여 영상의 경계면을 부각시킨 후, 이 영상을 Meyer 웨이브렛-CNN 알고리즘에 적용한 후 최적의 에지를 검출하였다. 제안된 알고리즘이 기존의 영상 에지 검출 알고리즘인 Sobel 에지 검출과 기존의 다른 에지 검출보다 우수함을 확인하였다. 특히 에지와 에지의 부분이 가까운 곳과 완만한 곡선을 가지고 있는 부분에서 더 우수한 결과 에지를 얻을 수 있음을 시뮬레이션에 의해 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.1767-1775
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• 2010

무인 운반설비의 자동화 시스템 개발의 한 부분으로써 Stereo vision system에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. Stereo vision system에서는 영상을 통해 특정 물체를 검색하고 검색된 물체 정보를 기반으로 Edge를 추출하고, 추출된 Edge를 이용하여 물체의 위치적 특징을 찾고 무인크레인이 이동해야할 위치좌표를 전달한다. 본 논문에서는 실제 산업현장에 가장 보편적인 형상인 Slab와 Coil을 기준으로 두 대의 CCD camera를 이용하여 물체의 형상을 인식하고, 무인크레인의 Hookblock부분이 물체의 중심점을 찾는 알고리즘을 개발하였다. 본 논문에서는 Stereo vision system의 카메라 설치 위치에 따라 직교식과 수평식으로 2가지의 방식을 제안, 실험을 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 무인 운반설비의 자동화 시스템 개발에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국광학회지
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• 제17권1호
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• pp.47-53
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• 2006

미국 등 세계 여러 나라에서 사용되는 기존의 총기 인식 시스템(Integrated Ballistic Identification System)은 탄흔을 2차원 현미경을 통해 측정, 해석하기 때문에 여러 가지 한계를 가지고 있다. 대표적으로 측정 표면의 거칠기나 기울기 성분, 빛의 조명 각도, 조명 광량의 균일 정도, 표면의 다중 반사나 광학적 특성에 의해 측정 결과가 크게 영향을 받는다. 이로 인해 부정확한 해석을 할 수밖에 없고, 결국 총기 인식 결과의 신뢰성이 떨어진다. 본 연구에서는 이와 같은 단점을 극복하기 위해 조명이나 표면 조건에 영향을 적게 받는 삼차원 형상 측정을 도입했다. 대표적으로 백색광 주사간섭계와 동초점현미경이 사용되었으며, 이런 측정기들은 미국 표준연구소 (National Institute of Standards and Technology, NIST)의 교정 단계를 밟아 보정했다. 그 결과 반복성과 재현성이 뛰어난 측정 결과를 얻을 수 있었다. 또한 본 논문에서 제안하는 3차원 형상 비교 알고리즘을 통해 보다 높은 신뢰도를 갖는 총기 인식이 가능해졌다.

• 대한기계학회논문집
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• 제17권1호
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• pp.27-37
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• 1993

본 연구에서는 공구의 파손 및 마멸량을 검출할 수 있는 시스템을 구축하고자 하였다. CCD(charge coupled device)카메라를 통해 공구형상의 영상을 얻고 이를 PC 로 분석하는 영상처리 기법과, 여기서 계산된 정보를 이용하여 패턴인식 기법으로 공 구의 상태를 판정하는 알고리즘을 개발하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권3호
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• pp.164-173
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• 2014

수중 로봇 분야에서 수중 환경 인식은 매우 중요하나, 탁도 등의 제약으로 인하여 수중 광학 카메라의 사용은 제한적이다. 대안으로 기대하는 수중 영상 소나의 경우, 소나 영상의 품질이 영상 처리에 의해 자연물을 그대로 인식하기에 충분히 안정적이며 정확하지 못하다. 이를 극복하고자 본 논문의 Part 1에서 초음파의 특징을 고려한 인공 표식을 제안하였으며, 형상 행렬 기반의 인식 방법을 함께 제안하고 검증하였다. 그러나 실제 해양 환경은 복잡하고 동적인 잡음 요소가 많다. 이러한 문제를 추가로 해결하기위해 본 논문의 Part 2에서는 연속되는 소나 영상에서 확률적으로 인식 후보를 선별하여 인식하고, 추적하는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 4단계, 즉 유사도 기반 관심 후보의 선정, 확률 기반 최종 후보의 선정, 선정된 후보의 인식, 그리고 인식된 물체의 추적으로 구성되어 있다. 이러한 4단계의 구조가 병렬로 처리되어 실시간 처리가 가능하며 인식 대상체의 변경이나 알고리즘의 보강을 위한 유연한 구조를 가진다. 제안한 프레임워크를 구성하는 파티클 필터 기반의 후보 선별 알고리즘과 평균-이동 (mean-shift) 기법에 의한 추적 방법을 함께 제안하였다. 수조 실험과 실해역 실험을 수행을 통하여 성능을 검증하였으며 결과에 대한 상세한 분석을 수행하였다. 인공 표식의 추적에서 얻어진 상대거리, 방향 등의 정보는 수중 로봇의 제어와 항법을 위해 사용될 것으로 기대하고 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.600-611
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• 1996

최근, 신경망 모델의 적응성과 학습성을 이용한 음성인식 연구가 진행되어 왔다. 그러나, 기존의 신경망 모델로는 한국어 음성의 조음결합의 처리 및 유사 음소간의 경계 분류가 용이하지 않다. 또한, 한 개의 형상지도를 이용하는 경우 이질적인 음성자료의 처리를 위한 학습속도의 급격한 증가와 균일한 학습 및 판별방법의 적용이 갖는 부정확성이 야기될 수 있다. 이에따라, 본 논문에서는 계층적 자기조직화 분류기(HSOC)를 이용한 신경망타자기를 설계하고, 관련 알고리즘들을 제안한다. 본 HSOC는 Kohonen의 자기조직화형상지도(SOFM)를 이용하여 학습시 입력되는 음소 데이타를 계층적인 구조를 갖는 다수의 형상 지도(map) 즉 음성자판에 배치한다. 또한 본 논문에서는 자판의 수효, 각 자판의 크기, 소속될 음소의 선택과 배치, 적합한 학습 및 인식기법의 자동 결정을 위한 알고리즘을 제시하고 실험하여 자기조절식인 음성자판을 구성하였다. 자판을 분류하는 방식을 언어학적 사전지식에 의존할 경우 언어학적 지식의 습득과 적용방법(예를 들면, 확장 음소의 처리)등을 결정하는 어려움을 가지는 반면, 본 HSOC를 이용하면 주어진 입력 데이타에 적합한 다수의 음성자판을 자기 조절식으로 구성할 수 있는 장점이 있다. 제안된 방식에 따라 최종 생성된 세 개의 한글 음성자판은 최적 자판과 최적 전처리기법을 갖추고있으며, 기존의 언어학적 지식과도 부합됨을 확인할 수 있었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제19권2호
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• pp.125-138
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• 2006

교량의 손상추정을 위한 구조계 규명기법은 신호취득시스템 및 정보처리기술의 발전과 함께 최근에 많은 연구개발이 이루어지고 있다. 신경망기법이나 유전자 알고리즘과 같은 소프트컴퓨팅 기법은 뛰어난 패턴인식성능 때문에 손상추정 문제에 활발히 활용되고 있다. 본 연구에서는 모드계수를 활용한 신경망기법기반 손상추정을 수행하였으며, 신경망을 훈련시키기 위한 훈련패턴을 생성하는 해석모델에서의 불확실성을 효과적으로 고려할 수 있는 방법을 제시하였다. 해석모델의 불확실성 대하여 민감하지 않은 입력자료인 손상 전 후의 모드형상의 차 또는 모드형상의 비를 신경망의 입력자료로 활용하였다. 단 순보와 다주형교량에 대한 수치예제를 통하여 본 연구에서 제시한 기법의 타당성 및 적용성을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1350-1353
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• 2015

In this paper, we have researched about how to detect the fish robot objects in aquarium. We had used designed fish robots DOMI ver1.0, which had researched and developed for aquarium underwater robot. The model of the robot fish is analysis to maximize the momentum of the robot fish and the body of the robot is designed through the analysis of the biological fish swimming. We are planned to non-external equipment to find the position and manipulated the position using creating boundary to fish robot to detect the fish robot objects. Also, we focused the detecting fish robot in aquarium by using boundary algorithm. In order to the find the object boundary, it is filtering the video frame to picture frames and changing the RGB to gray. Then, applied the boundary algorithm stand of equations which operates the boundary for objects. We called these procedures is kind of image processing that can distinguish the objects and background in the captured video frames. It was confirmed that excellent performance in the field test such as filtering image, object detecting and boundary algorithm.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.245-249
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• 2010

Stereo Vision System에서는 영상을 통해 특정 물체를 검색하고 검색된 물체 정보를 기반으로 Edge를 추출하고, 추출된 Edge를 이용하여 물체의 위치적 특징을 찾고 무인크레인이 이동해야할 위치좌표를 전달한다. 본 연구에서는 실제 산업현장에 가장 보편적인 형상인 Slab와 Coil을 기준으로 두 대의 CCD camera를 이용하여 물체의 형상을 인식하고, 무인크레인의 HookBlock부분이 물체의 중심점을 찾는 알고리즘을 개발하였다. 본 논문에서는 Stereo Vision System의 카메라 설치 위치에 따라 직교식과 수평식으로 2가지의 방식을 제안, 실험을 하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 무인 운반설비의 자동화 시스템 개발에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.1961-1968
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• 2010

2003년 Betts는 효율적인 투사검사 기법의 일환으로 FSA(얼굴자극검사: Face Stimulus Assessment)를 개발하였다. 이 논문에서는 Betts가 제안한 FSA 척도들을 색칠의 정확도, 색상의 적합도, 형상의 인식도, 묘사의 정밀도, 공간의 활용도의 다섯 가지로 분류하고 이를 객관적으로 평가하는 컴퓨터 알고리즘을 개발한다. 본 알고리즘은 눈, 입 술, 머리카락 등의 FSA 평가에 주요한 요인의 영역을 설정하고, 대표색 및 색의 비율을 통해 각 척도들의 등급을 산출한다. 그리고 이차 가중 Kappa 값을 통해 미술치료 전문가의 평가와 컴퓨터 알고리즘의 평가 간의 일관성을 보이고, 이를 통해 본 알고리즘의 적합성을 검증한다. 이 논문은 FSA를 평가함에 있어 미술치료사의 주관이나 경험 또는 직관에 따른 불확실성을 극복하고 객관성과 일관성을 제공하여 그림을 통한 투사검사의 신뢰성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.