• 제목/요약/키워드: ART2 알고리즘

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ART2 알고리즘과 얼굴 인증을 이용한 여권 인식 (Passports Recognition using ART2 Algorithm and Face Verification)

  • 장도원;김광백
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회
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    • pp.190-197
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    • 2005
  • 본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 여권 이미지는 기울어진 상태로 스캔되어 획득되어질 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식, 얼굴 인증에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 여상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 코드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이지화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 CDM 마스크를 적용하여 문자열의 코드들을 복원하고 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드는 ART2 알고리즘을 적용하여 인식한다. 얼굴 인증을 위해 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 여권에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도 측정을 통하여 여권 얼굴 영역의 위조 여부를 판별한다. 얼굴 인증을 위해서 Hue, YIQ-I, YCbCr-Cb 특징들의 유사도를 종합적으로 분석하여 얼굴 인증에 적용한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에 얼굴 부분을 위조한 여권과 노이즈, 대비 증가 및 감소, 밝기 증가 및 감소 및 여권 영상을 흐리게 하여 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.권 영상에서 획득되어진 얼굴 영상의 특징벡터와 데이터베이스에 있는 얼굴 영상의 특징벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료 제공 사이트에 대한 메타 자료를 데이터베이스화했으며 이를 통해 학생들이 원하는 실시간 자료를 검색하여 찾을 수 있고 홈페이지를 방분했을 때 이해하기 어려운 그래프나 각 홈페이지가 제공하는 자료들에 대한 처리 방법을 도움말로 제공받을 수 있게 했다. 실

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개선된 퍼지 ART 알고리즘을 이용한 한방 자가 진단 시스템 (Self Health Diagnosis System of Oriental Medicine Using Enhanced Fuzzy ART Algorithm)

  • 김광백;우영운
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.27-34
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    • 2010
  • 최근 여러 인터넷 서비스 업체에서 온라인 의료 진단 서비스 시스템을 제공하고 있다. 대부분 의료 진단 서비스 시스템은 서양 의학을 기초로 질병에 대한 처방이나 식이요법 등을 제공하기 때문에 전문 지식이 부족한 일반인들은 이용하기에 큰 어려움이 있다. 본 논문에서는 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 한국인 고유의 신체적 특성에 맞는 한의학 기반의 한방 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안된 한방 자가 진단 시스템은 사용자가 제시한 증상과 이전에 진단 받았던 진료 기록을 바탕으로 이미 학습되어진 질병의 증상과 비교하여 신경망을 통해 유사도가 높은 상위 3개의 질병을 도출한다. 또한 상위 3개의 질병에 대해 질병의 전체적인 증상과 한의학 서적에서 제시한 민간요법을 제시한다. 질병과 증상에 대한 데이터베이스는 여러 한의학 서적을 통해 구축한 후 한의학 전문의의 검증을 거쳐 구현하였다. 제안된 한방 자가 진단 시스템은 진료 기록을 바탕으로 학습함으로써 기존의 질병 진단 시스템 보다 정확하게 질병을 진단한 것을 확인하였다.

ART2 알고리즘과 퍼지 논리를 이용한 개선된 자가 진단 시스템 (Enhanced Self Health Diagnosis Using ART2 Algorithm And fuzzy Logic)

  • 장대성;장호중;박충식;김광백
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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    • pp.386-393
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    • 2008
  • 시간이 부족한 현대인과 보살핌이 부족한 고령화 인구의 증가로 인해 비교적 가벼운 질병을 방치해 더 큰 고통을 겪는 경우가 발생하여 직접 병원에 가지 않고 자신의 건강 상태를 파악할 수 있는 시스템의 개발이 필요하게 되었다. 하지만 질병의 특성상, 증상의 차이와 구분에 의해 같은 질병이라도 다른 치료와 예방이 필요하고 다른 질병으로 세부 도출될 가능성이 있다. 따라서 증상의 차이를 고려하지 않고 단순한 증상의 선택만으로 도출된 결과는 상황을 더욱 악화시킬 가능성이 있다. 본 논문에서는 ART2 알고리즘을 이용하여 질병을 도출하고 증상의 차이를 구분하기 위해서 애매한 증상의 정도를 퍼지 소속 함수로 표현하고 퍼지 추론 방법을 적용하여 더욱더 정확한 질병 상세를 도출 할 수 있는 개선된 자가진단 시스템을 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법을 전문의에게 분석을 의뢰한 결과, 본 논문에서 제안된 자가진단 시스템 방법이 이전의 방법보다, 지능형 자가 보조 진단 시스템으로서 사용자에게 더욱 효과적인 도움을 줄 수 있다는 가능성을 확인하였다.

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YCbCr 색상모델과 ART2 알고리즘을 이용한 충치 추출 (Dental Caries Extraction using YCbCr Color Model and ART2 Algorithm)

  • 박호준;김연규;이상걸;차의영
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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    • pp.1289-1291
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    • 2015
  • 본 논문에서는 충치 환자의 진단을 위해 구강 영상에서 충치를 추출하는 방법을 제안한다. 먼저 구강은 붉은색을 띄고 치아는 흰색을 띈다는 특징이 있기 때문에, 구강 영상을 YCbCr 컬러모델로 변환한다. YCbCr 컬러모델에 임계치를 설정하여 붉은 영역을 검출해내고, 검출된 붉은 영역에 대해 이진화하여 치아 영역을 추출한다. 그 후, 모폴로지 기법을 이용하여 잡음 제거 및 치아의 빈 공간을 채운다. 치아 영역 추출 시 영상에 따라 치아 사이를 잇는 모서리 부분이 손실된 경우가 발생할 수 있기 때문에 치아 사이의 손실된 부분을 연결 한다. 치아 영역에 ART2 알고리즘을 적용하여 클러스터링하고 충치 후보 영역을 추출한다. 충치 후보 영역에 8방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 충치를 분석 및 추출한다. 실험 결과 81%의 추출 성공률을 보였고 다양한 형태의 충치를 효과적으로 추출할 수 있는 것을 확인하였다.

신경망을 이용한 실장 PCB 패턴인식 시스템 (Mounted PCB Pattern Recognition System Using Neural Network)

  • 김상철;정성환
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
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    • pp.411-416
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    • 1998
  • 본 논문은 Wavelet 변환 영역에서 특징 벡터를 추출하여 ART2 신경회로망으로 실장 PCB 패턴을 인식하는 알고리즘을 제안한다. PCB 형태 정보는 Wavelet에 의해 주파수 영역으로 변환되고, 이들 계수 행렬로부터 특징 벡터로서 추출된다. ART2 신경회로망은 이러한 특징 벡터들을 입력벡터로 사용하여 인식한다. 실장 PCB 영상 55장을 사용하여 실험한 결고, 학습된 입력패턴은 물론 비학습 입력패턴에 대해서도 약 99%의 인식율을 얻었다. 또한 제안된 방법은 Wavelet 변환 영역사에서 수직, 수평, 대각선 정보만으로 특징 벡터를 구축함으로써 특징 추출 과정이 비교적 간단하고 특징 벡터의 수도 줄일 수 있어, 효과적인 특징벡터의 추출이 가능함을 보였다.

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화랑 문제의 최소 정점 경비원 수 알고리즘 (Minimum number of Vertex Guards Algorithm for Art Gallery Problem)

  • 이상운
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권6호
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    • pp.179-186
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    • 2011
  • 본 논문은 화랑 문제의 최소 정점 경비원 수를 구하는 알고리즘을 제안하였다. n개의 사각형 방으로 구성된 화랑의 최소 경비원수는 정확한 해를 구하는 공식이 제안되었다. 그러나 단순하거나 장애물이 있는 다각형 또는 직각 다각형에 대해 최대 경비원수를 구하는 공식만이 제안되었으며, 최소 경비원수를 구하는 근사 알고리즘만이 제안되고 있다. n개의 정점으로 구성된 다각형 P에 대한 최대 정점 경비원 수를 구하는 방법은 Fisk가 다음과 같이 제안하였다. 첫 번째로, n-2개의 삼각형으로 구성된 삼각분할을 수행한다. 두 번째로 3색-정점색칠을 한다. 세 번째로 최소 원소를 가진 채색수를 정점 경비원의 위치로 결정한다. 본 논문에서는 지배집합으로 최소 정점 경비원 수를 구한다. 첫 번째로, 가능한 모든 가시적인 정점들 간에 간선을 그린 가시성 그래프를 얻는다. 두 번째로, 가시성그래프로부터 직접 지배집합을 얻는 방법과 가시성 행렬로부터 지배집합을 얻는 방법을 적용하였다. 다양한 화랑 문제에 적용한 결과 제안된 알고리즘은 단순하면서도 최소 정점 경비원 수를 얻을 수 있었다.

ART2 군집화와 퍼지 논리를 이용한 디지털 그림의 색채 주조색 분석에 의한 아동 심리 분석 (Reading Children's Mind from Digital Drawings based on Dominant Color Analysis using ART2 Clustering and Fuzzy Logic)

  • 김광백
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제20권6호
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    • pp.1203-1208
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    • 2016
  • 자신이 느끼는 것이나 보는 것, 경험하는 것을 언어로 표현하는 것이 서툰 아동들에게 있어 미술 활동은 감정을 표현할 수 있는 방법 중 하나이며 미술 치료를 위한 중요한 분석 대상이기도 하다. PC의 그림판 기능 등을 통한 디지털 그림이 일상화된 최근에는 기존의 색채학 이론과 미술 치료 이론이 접목되고 있으며 자동 분석 기능의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 아동이 그린 그림에 대해 주조색 분석을 하고 ART2 알고리즘을 적용하여 색채 정보를 군집화한다. 군집화된 각각의 중심 벡터값을 기반으로 색채 빈도수를 소속 함수에 적용하여 퍼지화한다. 퍼지화된 중심 벡터 값을 퍼지 추론 규칙에 적용한 후에 비퍼지화를 수행한다. 비퍼지화된 값을 분석한 후에 주조색과 보조색을 결정하여 알슈울러와 해트윅의 단일 색채에 따른 심리 상태와 색상 조합의 심리상태와 비교한 결과, 거의 비슷한 결과가 도출되는 것을 확인하였다.

ART2 기반 RBF 네트워크를 이용한 콘크리트 슬래브 표면의 균열 추출 및 인식 (Extraction and Recognition of Concrete Slab Surface Cracks using ART2-based RBF Network)

  • 김광백
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제10권8호
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    • pp.1068-1077
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    • 2007
  • 본 논문에서는 콘크리트 표면 품질이 좋은 영상뿐만 아니라, 기존의 영상처리 기법에서 다루지 않았던 표면 품질이 좋지 않은 영상에 대해서도 효율적으로 균열을 추출하고, 추출된 균열의 특징인 길이, 방향, 폭을 자동으로 계산한 후, ART2 기반 RBF 네트워크를 적용하여 균열의 방향성($-45^{\circ}$방향, $45^{\circ}$방향, 횡방향, 종방향)을 인식하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 콘크리트 균열 추출 및 분석 알고리즘은 Roberts 연산자를 이용하여 균열을 강조하고, 강조된 균열을 Multiple 연산을 이용하여 균열과 배경간의 밝기 차이를 크게 한 후, 개선된 적응 이진화 기법을 이용하여 균열의 후보 영역을 추출한다. 추출된 균열 후보 영역을 형상 분석과 위치 및 방향 분석을 이용하여 3차례에 걸쳐 잡음을 제거하고, 잡음 제거 과정에서 잡음으로 분류된 균열을 복원하여 균열의 특징을 분석한다. 그리고 ART2 기반 RBF 네트워크를 균열의 방향성($-45^{\circ}$방향, $45^{\circ}$방향, 횡방향, 종방향)에 적용하여 인식한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 입력층과 중간층으로의 학습은 ART2을 적용하고 중간층과 출력층간의 학습은 Delta 학습 방법을 적용한다. 실제 콘크리트 표면 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법보다 균열의 검출 성능이 개선되었고 잡음으로 분류된 균열도 효율적으로 복원되었다. 또한 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크가 균열의 방향성 인식에 효율적임을 확인할 수 있었다.

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ART2 알고리즘을 이용한 수화 인식 (Sign Language Recognition Using ART2 Algorithm)

  • 김광백;우영운
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제12권5호
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    • pp.937-941
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    • 2008
  • 수화는 청각 장애인에게 있어 중요한 의사소통 수단이며, 청각 장애인들은 수화를 통해 대인관계를 넓히며 또한 불편함 없는 일상생활이 가능하다. 그러나 최근 인터넷 통신의 발전으로 증가하고 있는 많은 화상 채팅 및 화상 통화서비스에서는 건청인과 청각 장애인 사이에 통역을 하는 시스템이 없어 청각 장애인들이 불편을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 수화 인식기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 화상 카메라를 통해 얻어진 영상에서 각각 RGB, YUV, HSI 색상 정보를 이용하여 두 손의 위치를 추적하여 잡음을 제거 한 후, 두 손의 영역을 추출한다. 추출된 손의 영역은 잡음과 훼손에 강한 ART2 알고리즘을 이용하여 학습한 후 인식한다. 본 논문에서 제안된 수화 인식 방법을 실험한 결과, 수화에 사용된 지 숫자 1부터 10을 효율적으로 인식하는 것을 확인하였다.

형태학적 정보와 개선된 신경망을 이용한 차량 번호판 인식 (Car Plate Recognition using Morphological Information and Enhanced Neural Network)

  • 김광백
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제9권3호
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    • pp.684-689
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    • 2005
  • 본 논문에서는 수평$\cdot$수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출과 개선된 신경망을 이용한 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 번호판 영역은 수평 수직에지의 형태학적 정보를 이용하여 추출하고 개별 문자는 히스토그램 방법과 위치 정보를 이용한 방법에 윤곽선 추적 알고리즘을 병합하여 추출한다. 개별 문자 인식은 ART-1 알고리즘을 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 차량 번호판 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 실제 차량 번호판들을 대상으로 실험한 결과, 수평$GF(2^m)$수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출 방법이 임계화를 이용한 차량 번호판 추출 방법, RGB와 HSI 컬러 정보를 각각 이용한 차량 번호판 추출 방법보다 추출룰이 개선되었으며, 인식 성능도 개선된 신경망의 학습 알고리즘이 기존의 학습 알고리즘들 보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.