• Korean journal of communication and information
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• v.42
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• pp.79-106
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• 2008

Based on the third-person effect hypothesis, this study conducted a nation-wide online survey to assess how Korean voters perceived the mass media's effect on the candidates' image and voting behavior during the 17th presidential election. The research results showed that the voters tended to perceive that the mass media such as newspaper, television and the Internet had a greater effect on others than on themselves with regards to the formation of the three candidates' images. The third-person effect on the voting behavior was also revealed differently in terms of the medium according to age and political tendency of the voters. For instance, the younger and liberal voters were likely to see newspaper as having a greater influence on other voters' choice of candidate, while the older voters saw TV as having a greater effect on other voters. The conservative tendency did not affect the perception of the voters at all. Another noteworthy result was that personal characteristics of the candidates' images such as appearances and communication skills did not affect the voters' behaviors in the election process.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.462-464
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• 2012

이미지를 입력으로 사용하는 다양한 응용 분야에서, 이미지에 포함되어 있는 객체의 의미를 이해하는것은 매우 중요하다. 이미지에 포함된 객체의 인식을 위해 우선적으로 관심 영역을 추출하는 경우, 인식하고자 하는 대상의 특징에 대한 사전 지식이나 입력된 이미지에서의 위치, 색, 그리고 크기 정보를 이용하는 것이 일반적이다. 그러나 이미지로부터 사전 지식이 전무한 불특정 다수의 객체에 대한 의미를 추론해야 하거나 그로부터 정보를 수집해야 하는 경우, 이러한 관심 영역 추출 방법은 효과적이지 않다. 본 논문에서는 이를 위해 컬러 이미지를 입력으로 사용하는 응용에서 이미지의 양자화 된 색 정보와 다중 저해상도 정보만을 이용하여 관심 객체가 될 가능성이 있는 후보 관심 영역들을 포함하는 최소 장방형 영역들을 구조적 정보와 함께 추출할 수 있는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.361-364
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• 2002

번호판 인식 시스템은 일반적으로 한 차선에 한 카메라를 사용한다. 만약 2개의 차로를 동시에 촬영하도록 카메라를 설치한다면 시스템 구축 비용이 많이 감소할 것이다. 본 논문은 이러한 시스템의 구축에 필요한 기본적인 방법으로써 이미지에서 번호판이 2개 이상 존재할 경우에도 그 위치를 모두 검출할 수 있는 방법에 대하여 제안한다. 번호판 후보 영역 추출은 모폴로지 연산을 통해 검출하고 각 후보 영역은 이진화후 제안한 검증 방법을 통해 후보 영역을 제거하고 번호판인 후보 영역에 대하여 정확한 번호판 영역을 검출한다. 제안한 검출 방법은 일반 번호판과 영업용 번호판 모두 검출할수 있다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.05a
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• pp.212-214
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• 2008

자연이미지에 포함된 안내 표시판은 많은 유용한 정보를 포함하고 있으므로 이를 효과적으로 검출하여 문자인식시스템과 연동될 수 있다면 다양한 응용분야에서 활용될 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 문자 및 문자열의 에지 특징을 이용하여 표시판이미지로부터 문자영역을 검출하는 방법을 제안한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 검출하여 에지 이미지를 생성한다. 에지 이미지를 레이블링을 하여 연결요소 성분을 추출한다. 레이블 영역에서 문자와 문자열 에지 특징을 분석하여 후보 문자영역으로 추출한다. 후보 문자영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 문자영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연이미지를 대상으로 실험하였고, 자연이미지에서 기울어진 문자영역과 다양한 크기의 문자를 갖는 문자영역을 효과적으로 검출하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.667-669
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• 2002

번호판 인식은 번호판 영역 추출 세그멘테이션, 인식의 3단계로 나눈다. 일반적으로 번호판 영역을 검출하는 과정에서 여러 후보영역이 추출되는데 검증 과정을 통해 그 중 하나를 선택한다. 따라서 적절한 검증 방법은 번호판 인식의 신뢰성을 높히기 위해 필수적이다. 본 논문은 다층 신경망에 사용하는 대표적인 알고리즘 중 하나인 역전과 알고리즘을 이용하여 번호판 후보 영역을 검증하는 방법을 제시한다. 신경망을 통한 학습을 위해 우선 적절한 훈련 이미지를 수집해야한다. 특히 번호판 이미지가 아닌 훈련 데이터를 수집하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 효과석인 훈련 데이터 수집의 방법과 특징 벡터 생성에 대하여 제안하고 이 방법의 효용성을 실험을 통하여 검증한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.861-864
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• 2009

Recently, the biometric recognition technology of veins in different parts of hand is very active. In this paper the image hierarchical slicing provides a way to detect vein patterns. The scanned vein image will be sliced into various thicknesses. We first get the average brightness values of the sliced image and then convert them into curvature where we can detect candidates of the vein. The candidates of the vein are used to do a further analysis. We search all of the vein candidates and analyze them to get the real vein pattern in the overlapping extraction. We propose this novel algorithm to detect the vein pattern from the original image.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.8 no.2
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• pp.471-476
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• 2004

This paper presents an active vision system for on-line traffic sign recognition. The system is composed of two cameras, one is equipped with a wide-angle lens and the other with a telephoto lends, and a PC with an image processing board. The system first detects candidates for traffic signs in the wide-angle image using color, intensity, and shape information. For each candidate, the telephoto-camera is directed to its predicted position to capture the candidate in a large size in the image. The recognition algorithm is designed by intensively using built in functions of an off-the-shelf image processing board to realize both easy implementation and fast recognition. The results of on-road experiments show the feasibility of the system.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11a
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• pp.430-433
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• 2010

최근 모바일 기기로 획득된 영상을 이용한 다양한 분야의 연구가 활발히 진행되고 있으며, 스마트폰의 보급이 확대되면서 증강현실을 지원하고자 자연영상으로부터 문자정보를 추출 및 인식하여 이미지 검색을 가능하도록 하는 많은 연구도 진행되고 있다. 자연영상에서 한글문자 영역 검출은 한글문자 인식을 위한 전단계로서 다양한 환경에 노출된 문자영역을 정확히 검출하는 것이 인식 성능을 결정함으로 중요한 전처리 단계이다. 본 연구는 한글문자 영역의 에지 및 지역적 연결요소 성분 특징을 이용하여 한글문자 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 에지 및 연결요소 성분의 특징을 검출하고, 그 결과를 레이블화하고 이를 분석함으로서 한글문자 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보영역은 검증과정을 수행하여 최종적인 한글문자 영역을 추출한다. 제안한 방법은 다양한 환경에서 얻어진 자연영상을 대상으로 실험한 결과, 에지 및 연결요소 성분의 두 가지 특징을 결합함으로서 한글 문자영역 검출의 정확도를 향상하였다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.10 no.8
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• pp.40-46
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• 2020

As interest in traffic safety increases, research on autonomous driving, which reduces the incidence of traffic accidents, is increased. Object recognition and detection are essential for autonomous driving. Therefore, research on object recognition and detection through traffic image big data is being actively conducted to determine the road conditions. However, because most existing studies use only daytime data, it is difficult to recognize objects on night roads. Particularly, in the case of a light source object, it is difficult to use the features of the daytime as it is due to light smudging and whitening. Therefore, this study proposes Yolo based light source object detection for traffic image big data processing. The proposed method performs image processing by applying color model transitions to night traffic image. The object group is determined by extracting the characteristics of the object through image processing. It is possible to increase the recognition rate of light source object detection on a night road through a deep learning model using candidate group data.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.10a
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• pp.645-648
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• 2003

This paper presents an active vision system for on-line traffic sign recognition. The system is composed of two cameras, one is equipped with a wide-angle lens and the other with a telephoto lends, and a PC with an image processing board. The system first detects candidates for traffic signs in the wide-angle image using color, intensity, and shape information. For each candidate, the telephoto-camera is directed to its predicted position to capture the candidate in a large size in the image. The recognition algorithm is designed by intensively using built in functions of an off-the-shelf mage processing board to realize both easy implementation and fast recognition. The results of on-road experiments show the feasibility of the system.