• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.2-3
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• 2017

지문분류 기술은 대용량 데이터베이스 기반 1:N 지문인식 시스템에서 지문의 형상에 따라 4개 또는 5개 이상의 클래스로 1차분류를 하여 지문인식의 속도 및 정확도를 개선하기 위해 필수로 사용되는 주요 기술이다. 과학수사, 범죄예방, 전자여권 시스템 등에 활용되고 있는 대규모 지문인식 시스템에서 지문분류 작업을 수행하면 데이터베이스 전체를 탐색하는데 필요한 시간을 "1/클래스의 수"로 줄일 수 있기 때문에, 지문분류 기술은 대용량 데이터베이스 시스템에서는 필수 요소이다. 본 논문에서는 지문분류와 관련된 국내외 기술을 분석하고 지문분류 기술의 발전 동향을 살펴본다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.897-902
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• 2007

인간과 컴퓨터간의 전통적인 인터페이스는 인간이 요구하는 다양한 인터페이스를 제공하지 못한다는 점에서 점차 사용하기 불편하게 되었고 이는 새로운 형태의 인터페이스에 대한 요구로 이어지게 되었다. 본 논문에서는 이러한 추세에 맞추어 카메라를 통해 인간의 손 제스처를 인식하는 새로운 인터페이스를 연구하였다. 손은 자유도가 높고 3차원의 view direction에 의해 형상이 매우 심하게 변한다. 따라서 윤곽선 기반방법과 같은 2차원으로 투영된 영상에서 contour나 edge의 정보로 손 제스처를 인식하는 데는 한계가 있다. 그러나 모델기반 방법은 3차원 정보를 이용하기 때문에 손 제스처를 인식하는데 좋으나 계산량이 많아 실시간으로 처리하기가 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 손 형상에 대한 대규모 데이터베이스를 구성하고 정규화된 공간에서 Feature 간의 연관성을 파악하여 훈련 데이터 모델을 구성하여 비교함으로써 실시간으로 손 포즈를 구별할 수 있다. 이러한 통계적 학습 기반의 알고리즘은 다양한 데이터와 좋은 feature의 검출이 최적의 성능을 구현하는 것과 연관된다. 따라서 배경으로부터 노이즈를 최대한 줄이기 위해 피부의 색상 정보를 이용하여 손 후보 영역을 검출하고 검출된 후보 영역으로부터 HLF(Haar-like Feature)를 이용하여 손 영역을 검출한다. 검출된 손 영역으로부터 패턴 분류 과정을 거쳐 손 포즈를 인식 하게 된다. 패턴 분류 과정은 HLF를 이용하여 손 포즈를 인식하게 되는데 미리 학습된 각 포즈에 대한 HLF를 이용하여 손 포즈를 인식하게 된다. HLF는 Violar가 얼굴 검출에 적용한 것으로 얼굴 검출에 좋은 결과를 보여 주었으며, 이는 적분 이미지로부터 추출한 HLF를 이용한 Adaboost 학습 알고리즘을 사용하였다. 본 논문에서는 피부색의 색상 정보를 이용 배경과 손 영상을 최대한 분리하여 배경의 대부분이 Adaboost-Haar Classifier의 첫 번째 스테이지에서 제거되는 방법을 이용하여 그 성능을 더 향상 시켜 손 형상 인식에 적용하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.427-437
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• 2004

3차원 모델간의 형상을 비교하는 것은 형상을 기반으로 하는 인식, 검색, 분류 등을 위해 매우 중요하다. 본 논문에서는 모델의 이동, 회전, 스케일 변화에 영향받지 않고, 모델을 구성하는 정점들이 비균일 하고 불완전한 경우에도 강인한 3차원 형상 비교 방법을 제안한다. 먼저 입력 데이터로부터 고유 모드를 이용한 모달 모델을 구성하고 모달 스트레인 에너지를 이용하여 형상 간의 유사성을 비교한다. 제안된 방법은 고유 진동수에 따라 고유 모드들을 순서화 함으로써 형태 변형을 전역적인 것에서부터 지역적인 것으로 체계화한다. 이렇게 체계화된 형상 표현과 모달 스트레인 에너지를 이용함으로써 국부적인 형태에 치우치지 않고 전체적인 형태의 유사성을 평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1661-1664
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• 2000

내용 기반의 비디오 검색에 있어 텍스처는 중요한 변수로 사용될 수 있다. 모든 물체의 표면은 독특한 성질을 보유하고 있으므로, 텍스처는 형상이나 색과 더불어 중요한 변수로 사용될 수 있다. 어떤 영상의 특징을 올바르게 추출하고 잘 분류하여 표현하는 것은 비디오 검색에 있어서 매우 중요하다. Temporal texture는 무한한 시공간적 범위의 복잡하고, 추상적인 움직임 패턴이며 자연 세계에 흔히 나타난다. 그러므로 이를 특징화시킬 수 있고, temporal texture 패턴을 얼마나 잘 이용할 수 있느냐는 비디오 검색의 성능에 많은 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문은 temporal texture 모델링들 중 서로 다른 특징을 가진 세 가지의 모델을 선정하여 비교, 분석한다. 특히, 특징 추출의 분류가 정확하게 이루어지느냐에 초점을 맞추어서 분석하였다. 분류의 성능은 두 가지 변수 즉, 어떤 성질의 모델이며 비디오 데이터인가에 따라 달라지게 된다. 이들 모델링이 분류하기까지 걸리는 시간의 차이는 무시할 수 있을 정도의 시간차이므로, 정확도를 위주로 성능을 분석했다.

• 자원환경지질
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• 제56권3호
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• pp.217-227
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• 2023

결정질 탄산칼슘(CaCO₃)은 방해석(calcite), 아라고나이트(aragonite), 바테라이트(vaterite) 세 동질이상체로 다양한 지질 및 수중 환경에서 흔하게 발생한다. 또한, 탄산칼슘 광물은 기능성 재료로 사용될 수 있어 공학적인 용도로 많은 관심을 받고 있다. 자연계와 공학적인 세팅에서 생성되는 탄산칼슘의 형성 및 그 반응을 이해하고 다양한 생약 및 생의학 물질로 활용하기 위한 탄산칼슘 광물 형성에 대한 실험적 모사 방법(즉, 합성법)에 관한 연구가 활발히 진행되어왔다. 합성법에서 물을 용매로 탄산칼슘 결정 형성을 유도하는 방식(수용액-기반 합성법)은 자연계에서 발생하는 탄산염광물 형성 조건과 유사하므로 지질학 연구에서도 그 의미성이 매우 크다. 본 리뷰 논문에서는 문헌에서 보고되는 수용액-기반 탄산칼슘 합성법을 탄산칼슘 동질이상체 별로 분류한다. 또한, 여러 합성법에서 나타나는 결정의 형상 및 구조적 특성을 동질이상체 별로 분류하고 결정화 메커니즘을 통해 그 특성들을 토론하고자 한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 2부
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• pp.1021-1024
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• 2010

형상의학은 음양오행설과 수천 년 동안 내려온 임상적 통계에 뿌리를 두고 있는 고유의 전통의학이다. 비록, 과학적 원리는 명확하게 밝혀지지 않았지만 독자적인 체계에 따라 사람 형상을 분류하고 이에 따라 질환을 진단하는 체계를 구성하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 형상의학을 기반으로 코의 형태에 따른 위장질환과의 상관관계를 분석하였다. 이를 위해 얼굴 영상에서 코의 형태를 추출하고 코의 크고 작음, 휨 등에 따라 위장질환과의 관계를 분석하는 실험을 수행하였다. 이를 기반으로 코의 형태와 위장질환과의 객관화, 시각화, 정량화된 출력 지표를 설계하였으며 실험 결과에 대한 유의성을 입증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.951-954
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• 2004

최근 디지털 지식기반 사회에 대응하는 교육의 형태로 e-Learning이 교육적 대안으로 급부상하면서, 시스템의 상호 운영성 및 컨텐츠 명세, 활용을 지원하기 위한 표준화에 따른 연구가 국내외에서 급속도로 확산되고 있다. 특히, 국제표준기관에서 제시한 e-Learning 개발 환경을 위한 Learning Technology Standard Architecture(LTSA)와 Sharable Content Object Reference Model(SCORM)을 제정하여 컨텐츠의 사용과 상호 호환을 가능하게 함으로써 e-Learning의 효율성을 증대시키고 산업 시장의 확장을 이룰 수 있다. 또한, 현재 많은 교육관련 업체에서는 SCORM 체계를 기반으로 한 학습 컨텐츠들을 개발하여 제공하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 국제 표준 기술인 SCORM을 기반으로 개발된 학습 컨텐츠를 체계적으로 지원하기 위해 컨텐츠 관리 시스템 개발에 대한 기술을 정의하고, 다양한 관점의 컨텐츠 메타 데이터를 식별, 분류함으로써 컨텐츠의 생성과 저장, 검색 나아가 형상관리를 위한 기본 정보로 이용 가능하다. 또한 이들 메타 데이터를 기반으로 한 학습 컨텐츠 관리 시스템의 프로토타이핑을 제시함으로써 재사용성과 유지보수성 향상을 통해 컨텐츠 개발의 용이성과 품질 및 생산성을 높일 수 있다.

• 한국지형학회지
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• 제21권4호
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• pp.85-96
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• 2014

폭포는 하나의 하천단위이며 기반암하상의 종단면이 급경사인 지점에 물이 흐르는 것으로 아직까지 폭포에 대한 절대적인 높이, 경사, 유량에 대한 기준은 없다. 본 연구의 목표는 폭포의 성인과 발달과정을 통해 지형적 형상으로 표출되는 유형을 분류하는 것이다. 폭포의 성인과 발달과정은 폭포침식의 특징에 의해 결정되며, 침식에 영향을 주는 요인을 폭포의 높이, 경사도, 구성암석, 하천력으로 간주하고 이들 요인에 따라 폭포의 유형을 구분하고자 하였다. 이 연구를 통해 폭포의 발달과정에 절리시스템이 가장 중요한 요인이며, 절리시스템은 다시 기반암의 특성에 따른 것임을 확인하였다. 유로의 방향과 침식유형은 절리계의 밀도와 방향에 따라 결정되며, 이들이 하상의 경사도와 낙차를 결정한다. 절리계의 유형이 하상경사와 폭포의 낙차 및 경사도 즉 형태를 결정하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.1889-1893
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• 2008

본 논문은 영상 분류 문제를 위한 support vector machines (SVMs)의 적용을 통한 분류의 성능을 다루고 있다. 본 연구에서는 영상 분류 문제에서 자연영상을 대상으로 색상, 질감, 형상 특징벡터를 추출하고, 각각의 특징벡터와 이들을 결합한 특징벡터를 사용하여 역전파 신경망과 SVM 기반의 방법을 적용하여 영상 분류의 정확성을 비교한다. 실험결과는 각각의 특징벡터중에는 색상 특징벡터값을 이용한 영상 분류가 그리고 각각의 특징벡터보다는 이들을 결합한 특징벡터를 이용한 영상 분류가 보다 우수함을 보여준다. 그리고 알고리즘간의 비교에서는 정확성과 일반화성능 측면에서 역전파 신경망보다 SVMs이 우수함을 보였다.

• 터널과지하공간
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• 제33권3호
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• pp.126-140
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• 2023

본 연구에서는 석회석 광산에서 발생한 지반침하지에 대해 라이다 기반 정밀 형상 모델을 활용하여 침하 원인을 분석하였다. 드론 및 지상 기반 라이다 시스템을 활용하여 침하지 지표 및 갱도에 대한 정밀 형상 모델 구축을 수행하고 현장 지질조사 및 암반 분류 결과를 활용하였다, 정밀 형상 모델을 통해 침하지 주변부 크라운필러 두께 및 단층 분포, 침하지 및 침하 적치물 부피 계산, 침하 지표 경사 분석을 수행하였다. 이와 같은 분석을 통해 석회석 광산에서 발생한 지반침하 원인을 규명하였다.