• The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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• v.64 no.3
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• pp.465-472
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• 2015

This paper presents a visual touch recognition for NUI(Natural User Interface) using Voronoi-tessellation algorithm. The proposed algorithms are three parts as follows: hand region extraction, hand feature point extraction, visual-touch recognition. To improve the robustness of hand region extraction, we propose RGB/HSI color model, Canny edge detection algorithm, and use of spatial frequency information. In addition, to improve the accuracy of the recognition of hand feature point extraction, we propose the use of Douglas Peucker algorithm, Also, to recognize the visual touch, we propose the use of the Voronoi-tessellation algorithm. Finally, we demonstrate the feasibility and applicability of the proposed algorithms through some experiments.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.531-533
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• 2017

본 논문에서는 퍼지 영상처리 기법을 이용하여 손뼈의 X-Ray 영상에서 손뼈의 윤곽선을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 전 처리 단계로써 감마 상관관계를 이용하여 X-Ray 영상에서 손뼈를 제외한 피부층을 제거한다. 피부층이 제거된 영상에서 손뼈를 뚜렷하게 만들기 위해 샤프닝 기법을 사용한다. 샤프닝 기법이 적용된 영상에서 손뼈의 명암대비를 선명하게 하기 위해 사다리꼴 형태의 Fuzzy Stretching 기법을 적용한다. 사다리꼴 형태의 Fuzzy Stretching 기법을 적용한 영상에서 Canny Edge 기법을 적용하여 손뼈의 윤곽선을 추출한다. 제안된 추출 방법을 20개의 실험 영상을 대상으로 실험한 결과, 16개의 실험 영상에서는 손뼈의 윤곽선이 정확히 추출되었고 4개의 실험 영상에서는 손뼈의 윤곽선이 손실된 상태로 추출되었다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2000.10a
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• pp.209-216
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• 2000

The purpose of this study is to investigate elasto-plastic behaviour and estimate ultimate resistance capacity of the residential-commercial building subjected to lateral force along the height of structure. Four types of residential-commercial building are chosen as analytical models and investigated by pushover analysis. Pushover analysis estimates initial elastic stiffness, post-yielding stiffness, and plastic hinges on each story of structures through three-dimensional nonlinear analysis program CANNY-99. Skeleton curve of bending stiffness model is bilinear, shear stiffness model is trilinear, and axial stiffness model is elastic. Skeleton curve of axial stiffness model has the axial compression and tension stiffness of reinforced concrete members. This study presents the change of inter story drift, story stiffness and hinge of story and member.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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• v.28B no.12
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• pp.51-58
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• 1991

In this paper, we propose a multiresolution edge detection method which selects the edge detection window size and scale automatically by using the local variance information as an edgeness measure of a region. The mode of the local variance distribution which is calculated over the (2p + 1) x (2p + 1) windows is used to determine the resolution of the given pixel and the edge operator with different scale can be applied to the pixel depending on its resolution. The combination of the resolution determination scheme with the conventional Canny and LOG edge detectors gives the proposed multiresolution edge detection schemes. The effectness of the proposed schemes is shown via computer simulation.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.251-252
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• 2016

접촉각을 이용한 표면에너지 측정방법은 부품소재분야를 비롯한 폴리머 화학제품 등에서 널리 사용되고 있다. 그중 측정할 대상의 고체 표면에 액체 방울을 떨어뜨리고 측면 접점 방향에 대한 영상을 촬영하여 고체 표면과 액체 방울이 이루고 있는 각도를 측정하는 방식을 가장 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 기존 접촉각 측정기의 배경과 액체 방울 사이의 명암 차를 이용하여 경계선을 찾는 Sessile-drop 영상처리 기법을 보완 및 개선하기 위하여 캐니 에지 검출 알고리즘을 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.130-133
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• 2014

본 논문은 Laplacian of Gaussians (LoG)에 캐니 에지 검출 기법을 접목한 새로운 색상 보간 알고리듬을 제안한다. 캐니 에지 검출 기법은 영상 스무딩, 기울기 크기와 각도 계산, 세션화, 이중 문턱치 처리 과정으로 이루어진다. 이때 앞의 두 과정을 LoG를 이용하여 처리함으로써 기존의 캐니 애지 검출법보다 정확한 방향 정보를 얻을 수 있다. 실험결과를 통해 기존의 색상 보간 알고리듬에 비해 Peak Signal to Noise Ratio (CPSNR)이 상승함을 확인하였으며, 에지 영역 주변에서 발생하였던 무지개 에러가 현저히 감소하였음을 확인할 수 있었다.

• The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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• v.58 no.10
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• pp.2041-2046
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• 2009

In this paper, we propose the feature points extraction method of hand region using vision. To do this, first, we find the HCbCr color model by using HSI and YCbCr color model. Second, we extract the hand region by using the HCbCr color model and the fuzzy color filter. Third, we extract the exact hand region by applying labeling algorithm to extracted hand region. Fourth, after finding the center of gravity of extracted hand region, we obtain the first feature points by using Canny edge, chain code, and DP method. And then, we obtain the feature points of hand region by applying the convex hull method to the extracted first feature points. Finally, we demonstrate the effectiveness and feasibility of the proposed method through some experiments.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.131-134
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• 2011

영상에서 경계선의 추출의 저수준 영상 처리에서 매우 중요하다. 하지만 대다수의 경계선 추출 방법들은 노이즈들의 영역이 많기 때문에 효율적이지 못하고 영상이 서로 다르기 때문에 유연하지 못하다. 본 논문에서는 이러한 문제 해결을 위하여 우선 노이즈 감소 단계를 제시한다. 그리고 점진적인 변화 폭의 히스토그램과 내부 클래스 최소 변이상의 양쪽 임계값들을 자동으로 선택하도록 한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.6B
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• pp.993-1001
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• 2000

This research features a method that quantitatively evaluates the performance of edge detection algorithms. Contrary to conventional methods that evaluate the performance of edge detection as a function of the amount of noise added to he input image, the proposed method is capable of assessing the performance of edge detection algorithms based on chosen parameters that influence the performance of edge detection. We have proposed a quantitative measure, called average performance index, that compares the average performance of different edge detection algorithms. We have applied the method to the commonly used edge detectors, Sobel, LOG(Laplacian of Gaussian), and Canny edge detectors for noisy images that contain straight line edges and curved line edges. Two kinds of noises i.e, Gaussian and impulse noises, are used. Experimental results show that our method of quantitatively evaluating the performance of edge detection algorithms can facilitate the selection of the optimal dge detection algorithm for a given task.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.85-88
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• 2006

본 논문에서는 강의 영상에 포함되어 있는 텍스트 정보를 바탕으로 학습에 의미 있는 영역을 추출한다. 실시간으로 입력되는 컬러 영상에서 Canny 연산자를 이용하여 에지 정보를 구하고, 모폴로지 연산(Morphological Operation)과 연결 성분(Connected Component)을 통해 후보 영역을 검색한다. 그리고 검색된 후보 영역내의 색 정보 분석을 통해서 의미 있는 학습 영역을 추출하였다. 본 논문에서 제안한 학습에 의미 있는 영역을 추출한 결과, 비교적 단순한 강의 영상과 복잡한 강의 영상 모두에서 정확한 학습 영역의 추출이 가능함을 알 수 있고, 학습에 의미 있는 정보만을 구성함으로써 적은 용량으로 최적화된 강의 영상을 제공할 수 있음을 확인할 수 있다.