• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.399-401
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• 1998

단일 문자 인식과 달리 연속 필기 패턴의 인식은 근본적인 필기 패턴의 형태적 특성을 충분히 고려할 필요가 있으며 다양한 형태의 패턴에 대한 특징이나 정보를 사용하여 종합적으로 판단 할 수 있는 모델의 유연성이 요구된다. 신경망의 학습 기능은 패턴의 왜곡과 잡음 등에 크게 영향을 받지 않으면서 인식에 필요한 특징의 추출이나 패턴 부류에 해당하는 노드의 반응을 스스로 학습시킬 수 있고, 다양한 형태의 정보를 쉽게 통합할 수 있는 유연한 구조를 제공한다. 퍼지 이론(Fuzzy theory)은 일정한 규칙이나 수학적 모델로 표현하기 어려운 패턴의 애매한 특징을 모델링할 수 있기 때문에 인식 대상의 총체적 특징을 추출해 신경망에 효과적으로 적용할 수 있다. 본 논문에서는 연속 필기 숫자 패턴을 인식을 위한 신경망과 퍼지 이론을 이용한 통합 신경망 모델을 제안한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.4
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• pp.1-13
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• 2011

In this paper, we propose a gesture recognition system to recognize motions using the shape information of MHI (Motion History Image). The system acquires MHI to provide information on motions from images with input and extracts the gradient images from such MHI for each X and Y coordinate. It extracts the shape information by applying the shape context to each gradient image and uses the extracted pattern information values as the feature values. It recognizes motions by learning and classifying the obtained feature values with a SVM (Support Vector Machine) classifier. The suggested system is able to recognize the motions for multiple people as well as to recognize the direction of movements by using the shape information of MHI. In addition, it shows a high ratio of recognition with a simple method to extract features.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.7C
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• pp.712-718
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• 2003

C.elegans are often used to study of function of gene, but it is difficult for human observation to distinguish the mutants of C.elegans. To solve this problem, the system, which can classify the mutant types automatically using the computer vision, is now studying. Tn previous work［1］, we described the preprocessing method for automated-classification system. In this paper, we introduce shape features, which can be extracted from an acquisition image. We divide the feature into two categories, which are related to size and posture of the worm, and each feature is described mathematically We validate the shape information experimentally. And we use hierarchical clustering algorithm for classification. It reveals that 4 mutants of the worm, which are used in experiment, can be classified with over 90% of success rate.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.613-615
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• 2002

최근 디지털 이미지 사용이 급속도로 증가함에 있어 자동적인 이미지 데이터 색인과 검색에 관한 연구가 증가하고 있는 추세이나 특정한 분야에 속하지 않은 일반 이미지를 대상으로 하는 연구는 아직까지 만족스럽지 못한 실정이다. 내용기반 이미지 검색은 대량의 일반 이미지 집합에서 사용자가 원하는 이미지를 효율적으로 찾아내는 시스템이며 이에 본 논문에서는 이미지의 색상과 형태의 특징 정보들을 추출하여 자동으로 색인하고 검색하는 새로운 시스템을 제안하였다. 특징 추출은 인간의 이미지 인식 과정에 기반하여 전체적인 정보와 세부적인 정보로 구분하여 수행하는 새로운 기법을 사용하였고 추출된 특징 정보들은 전역 칼라, 부분 영역 칼라, 전역 형태, 부분 영역 형태 정보로 구분되어 데이터베이스에 저장하였으며 유사도 검색 시에는 사용자가 검색 목적에 알맞은 가중치를 적용하여 이미지를 검색하도록 하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.4
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• pp.733-744
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• 1996

Content-based image retrieval(CBIR) is an image data retrieval methodology using characteristic values of image data those are generated by system automatically without any caption or text information. In this paper, we propose a content-based image data retrieval method using shape and color features of image data as characteristic values. For this, we present some image processing techniques used for feature extraction and indexing techniques based on trie and R tree for fast image data retrieval. In our approach, image query result is more reliable because both shape and color features are considered. Also, we how an image database which implemented according to our approaches and sample retrieval results which are selected by our system from 200 sample images, and an analysis about the result by considering the effect of characteristic values of shape and color.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.412-415
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• 2003

본 논문에서는 영상 검색에 있어서 객체의 특징치를 추출하는데 많은 시간과 비용이 따르므로 수행속도를 향상시키기 위해 영상의 공간적인 정보를 이용한 영상의 압축을 이용하는 내용기반 영상 검색을 제안하고자 한다. 압축 성능이 뛰어나며 영상의 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 EZW(Embedded Zerotree Wavelet)알고리즘을 이용하여 영상을 김색하는 방안으로 EZW 변환 후 얻어지는 저 대역 부 밴드에서의 공간적인 특성을 고려한 특징 값을 이용하여 정지영상의 대표 특징들을 형태와 질감으로 빠르게 영상 검색하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.628-630
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• 2001

사용자에게 친근감 있는 인터페이스를 제공하는 얼굴 모델링에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 기존 방법인 3차원 스캐너가 카메라를 이용하지 않고 얼굴의 정면상과 측면상의 사진을 이용하여 크기와 배경의 복잡성에 상관없이 일반적인 특징점을 추출하여 삼각형 메쉬로 구성된 표준 모델을 생성하고 이를 이용해서 3차원 얼굴의 형태를 생성하는 시스템을 제안한다. 추출된 특징점은 각개인의 얼굴 형태에 맞게 변형함으로서 좀더 현실적인 3차원 얼굴 모델링을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.505-507
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• 2000

현재 백혈병 진단에서 사용중인 방법은 골수영상을 획득하고 이를 관찰하여 비정상의 백혈구의 형태, 백혈구 핵의 크기와 추출된 골수에서의 백혈구가 차지하는 비율을 이용하여 진단하고 있다. 비정상적인 모양을 띠고 있는 백혈구의 검출은 백혈병 진단에 있어 중요한 정보로 사용된다. 백혈구의 이상 형태중 다수의 구멍이 있는 백혈구는 검출하기 위해 골수영상에서 백혈구 영역을 추출하고 이에 대해 UNL transform을 이용하여 모양 특징을추출하였다. UNL Fourier transform은 원영상의 이동(translation), 회전(rotation), 확대/축소(scale)에 대해 불변인 성질을 지니므로 이를 이용해 백혈구의 모양 특징을 추출하고 유사도 검색을 통해 비정상의 백혈구를 검출하였다.

• Review of KIISC
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• v.18 no.3
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• pp.53-59
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• 2008

본 논문에서는 최근 국내에서 발견된 바이러스 중 다형성 바이러스인 Win32/Kashu에 대한 특징을 설명하고자 한다. 이를 통해 다형성 바이러스의 일반적인 특징을 알 수 있으며, 나아가 안티바이러스 제품에서 어떻게 치료가 이루어지는지를 알 수 있다. 다형성 바이러스는 일반적인 바이러스와 달리 감염 시 자신의 코드가 매번 다른 형태를 나타내는 것으로 진단과 치료가 어려운 것이 특징이다. 최근에는 이러한 복잡한 형태의 바이러스가 점점 증가하고 있는 추세이며, 이러한 현상은 사용자 및 안티바이러스 업체 모두에게 큰 위협으로 다가올 수 있다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.11 no.3
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• pp.63-72
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• 2011

In this paper, we propose a novel database creation and retrieval method of feature descriptors to support real-time marker-less tracking in the augmented reality environments. Each feature descriptor is encoded by integer and multi-level database is created in order to retrieve a feature descriptor efficiently. The retrieval of a feature descriptor is performed as follows: Firstly, candidate feature descriptors are searched by traversing the multi-level database. Secondly, the euclidean distance between input feature descriptor and each candidate one is compared. The shortest one is retrieved. The proposed method is 16 ms faster than previous KD-Tree method for each feature descriptor.