• 대한원격탐사학회지
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• 제21권2호
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• pp.135-143
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• 2005

최근 고해상도 영상의 공급에 있어 물리적 센서 모델의 대안으로서 RPC(Rational Polynomial Camera) 모델이 활발히 이용되고 있다. RPC 모델을 통하여 지상 좌표와 영상 좌표간의 ,기하 관계를 단순하고도 정확하게 묘사할 수 있어 과거 물리적 센서 모델을 통하여만 이루어질 수 있었던 정사보정, 스테레오 영상을 이용한 3차원 좌표 추출 등의 처리가 가능하게 되었다 본 연구에서는 RPCs(Rational Polynomial Coefficients)가 주어진 스테레오 영상으로부터 3차원 좌표를 추출할 수 있는 매우 간단한 방법을 제안하고자 하였다. 제안된 방법은 Downhill Simplex 기법을 이용하는 방법으로서, Downhill Simplex 기법은 함수의 최소값을 찾는데 있어 편미분 계산을 수행하지 않는다는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서 제안된 Downhill Simplex 기법을 이용한 RPC 스테레오 영상으로부터의 3차원 좌표 추출 기법은 실제 사용이 가능한 소프트웨어 프로그램으로서 구현되었으며, 서울 지역의 스테레오 IKONOS 영상에 시험 적용되었다. 시험 적용 결과, 본 방법은 비교적 빠르게 3차원 좌표를 계산할 수 있는 것으로 평가되며, RPCs가 주어진 스테레오 영상으로부터 3차원 좌표를 추출할 수 있는 실제적 기술로서 사용이 가능할 것으로 기대된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제18권4호
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• pp.365-373
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• 1997

본 논문에는 표면 형태만을 고려한 방법으로 다수의 단면 영상 데이터로부터, 관심있는 기관의 외부 표면을 패치(patch)에 의한 방법으로 재구성하여 삼차원적으로 표시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 표면을 형성하기 위한 특징점을 추출하기 위하여 제거법에 의한 특징점 추출이라는 알고리즘을 제안하여 사용하였으며, 표면을 재구성하기 윟나 과정에서 두 단면의 영상의 특징점 사이의 최소 거리를 비용 함수로 사용하는 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 확인하기 위하여 두부에 대한 이차원 CT 영상을 사용하여 실험을 실시하고 다른 방법과 비교하여 보았다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제11권4호
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• pp.107-115
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• 2008

Accurate extraction of traversable region is a critical issue for autonomous navigation of unmanned ground vehicle(UGV). This paper introduces enhanced extraction of traversable region by combining scene clustering with 3D world modeling using CCD(Charge-Coupled Device)/IR(Infra Red) image. Scene clustering is developed with K-means algorithm based on CCD and IR image. 3D world modeling is developed by fusing CCD and IR stereo image. Enhanced extraction of traversable regions is obtained by combining feature of extraction with a clustering method and a geometric characteristic of terrain derived by 3D world modeling.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권12호
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• pp.789-799
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• 2008

상호작용이 가능한 컴퓨팅 환경에서 사람과 컴퓨터 사이의 자연스러운 정보 교환을 위해 동작 인식과 관련한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기존의 2차원 특징값을 이용하는 인식 알고리즘은 특징값 추출과 인식 속도는 빠르지만, 정확한 인식을 위해서 많은 환경적인 제약이 따른다. 또한 2.5차원 특징값을 이용하는 알고리즘은 2차원 특징값에 비해 높은 인식률을 제공하지만 물체의 회전 변화에 취약하고, 3차원 특징값을 이용하는 인식 알고리즘은 특징값 추출을 위해 3차원 물체를 재구성하는 선행 과정이 필요하기 때문에 인식 속도가 느리다. 본 논문은 3차원 물체 재구성 단계와 특징값 추출 단계를 통합하여 실시간으로 3차원 정보를 가지는 특징값 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 GPU 기반 비주얼 헐 생성 방법의 세부 과정 중에서 동작 인식에 필요한 데이타 생성 부분만을 수행하여 임의의 시점에서 3차원 물체에 대한 3종류의 프로젝션 맵을 생성하고, 각각의 프로젝션 맵에 대한 후-모멘트(Hu-moment)를 계산한다. 실험에서 우리는 기존의 방법들과 단계별 수행 시간을 비교하고, 생성된 후-모멘트에 대한 혼동 행렬(confusion matrix)을 계산함으로써 제안하는 방법이 실시간 동작 인식 환경에 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권7호
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• pp.209-214
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• 2013

음성 인식 시스템에서는 인식 성능 향상을 위한 방법으로 인간의 청취 능력을 인식 시스템에 접목하였으며 잡음 환경에서 음성 신호와 잡음을 분리하여 원하는 음성 신호만을 선택할 수 있도록 구성되었다. 하지만 실용적 측면에서 음성 인식 시스템의 성능 저하 요인으로 인식 환경 변화에 따른 잡음으로 인한 음성 검출이 정확하지 못하여 일어나는 것과 학습 모델이 일치하지 않는 것을 들 수 있다. 따라서 본 논문에서는 음성 인식 향상을 위해 감마톤을 이용하여 특징을 추출하고 음향 모델을 이용한 학습 모델을 제안하였다. 제안한 방법은 청각 장면 분석을 이용한 특징을 추출을 통해 인간의 청각 인지 능력을 반영하였으며 인식을 위한 학습 모델 과정에서 음향 모델을 이용하여 인식 성능을 향상시켰다. 성능 평가를 위해 잡음 환경의 -10dB, -5dB 신호에서 잡음 제거를 수행하여 SNR을 측정한 결과 3.12dB, 2.04dB의 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.457-461
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• 2013

This paper proposes an image feature-based real-time RGB-D (Red-Green-Blue Depth) 3D SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) system. RGB-D data from Kinect style sensors contain a 2D image and per-pixel depth information. 6-DOF (Degree-of-Freedom) visual odometry is obtained through the 3D-RANSAC (RANdom SAmple Consensus) algorithm with 2D image features and depth data. For speed up extraction of features, parallel computation is performed with GPU acceleration. After a feature manager detects a loop closure, a graph-based SLAM algorithm optimizes trajectory of the sensor and builds a 3D point cloud based map.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권6호
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• pp.767-775
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• 2022

Metal additive manufacturing (AM), also known as metal three-dimensional (3D) printing, produces 3D metal products by repeatedly adding and solidifying metal materials layer by layer. During the metal AM process, products experience repeated local melting and cooling using a laser or electron beam, resulting in product defects, such as warpage, cracks, and internal pores. Such defects adversely affect the final product. This paper proposes the in situ monitoring-based warpage prediction of metal AM products with experimental feature extraction. The temperature profile of the metal AM substrate during the process was experimentally collected. Time-domain features were extracted from the temperature profile, and their relationships to the warpage mechanism were investigated. The standard deviation showed a significant linear correlation with warpage. The findings from this study are expected to contribute to optimizing process parameters for metal AM warpage reduction.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2222-2224
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• 1998

This paper presents a 3D feature extraction method using rough set theory. Using the stereo cameras, we obtain the raw images and then perform several processes including gradient computation and image matching process. Decision rule constructed via rough set theory determines whether a ceratin point in the image is 3D edge or not. We propose a method finding rules for 3D edge extraction using rough set.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2001년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.367-372
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• 2001

Feature restoration is that restore feature to 3D solid model using the feature information in STEP AP224. Feature is very important in CAPP, but feature information is defined very complicated in STEP AP224. This paper recommends the algorithm of extraction the feature information in physical STEP AP224file. This program import STEP AP224 file, parse the geometric and topological information, the tolerance data, and feature information line-by-line. After importation and parsing, store data into database. Feature restoration module analyze database including feature information, extract feature information, e.g. feature type, feature's parameter, etc., analyze the relationship and then restore feature to 3D solid model.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권3호
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• pp.135-138
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• 2014

본 논문에서는 2D-DCT와 EHMM 알고리즘을 이용하여 과적합에 강인한 얼굴 표정인식 방법을 고안하였다. 특히, 본 논문에서는 2D-DCT 특징추출을 위한 윈도우 크기를 크게 설정하여 EHMM의 관측벡터를 추출함으로써, 표정인식 성능 향상을 도모하였다. 제안 방법의 성능평가는 공인 CK 데이터베이스와 JAFFE 데이터베이스를 이용하여 수행되었고, 실험 결과로부터 특징추출 윈도우의 크기가 커질수록 표정 인식률이 향상됨을 확인하였다. 또한, CK 데이터베이스를 이용하여 표정 모델을 생성하고 JAFFE 데이터베이스 전체 샘플을 테스트한 결과, 제안 방법은 87.79%의 높은 인식률을 보였으며, 기존의 히스토그램 특징 기반의 표정인식 접근법보다 46.01~50.05%의 향상된 인식률을 보였다.