• 전자공학회논문지
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• 제49권12호
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• pp.124-130
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• 2012

본 논문에서는 현재 진행 중인 MPEG(Motion Picture Experts Group, ISO/IEC JTC1 SC29 WG11)의 표준화 작업 중 CDVS(Compact Descriptor for Visual Search)의 CE-7(Core Experiment)인 특징점 선택에 대한 방법을 제안한다. 서술자의 경량화를 위해서는 영상으로부터 추출된 많은 수의 특징점들 중에서 영상 정합에 사용될 중요한 특징점들을 선택해야 한다. 본 논문에서는 최 인접 거리 비율 정합(Nearest Neighbor distance ratio matching) 방법에 의해 영상 정합 단계에서 사용되지 않고 버려지는 특징점들을 미리 추출 단에서 제거하는 방법 제안하였다. 제안된 방법을 통하여 적은 비트 전송률을 요하는 시스템에서 특징점의 낭비를 피할 수 있고 결과적으로 추가적인 특징점을 사용할 수 있으므로 전체적인 성능 향상을 얻을 수 있었다. 제안된 알고리즘을 통하여 Pair-wise 정합 실험에서 기존의 Test Model 대비 최고 2.3%의 성공율(True positive rate)의 향상을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권5호
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• pp.391-396
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• 2008

동영상에서 객체의 움직임은 동영상의 내용을 분석하는데 중요한 요소로 작용한다. 따라서 움직임 정보를 이용하여 동영상 내용을 분석하고 검색하기 위한 많은 방법들이 제안되었다. 그러나 대부분의 방법들은 객체 자체의 동작 보다는 움직임의 방향이나 경로를 분석하는 쪽으로 치중되었다. 본 논문에서는 객체의 움직임에 의한 모양 변화를 이용하여 객체의 동작을 표현하고 비교하기 위한 모양 시퀀스 기술자(descriptor)를 제안한다. 객체의 움직임 정보는 입력된 이미지 시퀀스에서 객체 영역을 추출하여 연속된 2차원 모양 정보로 표현되고, 각각의 2차원 모양 정보는 모양 기술자를 이용하여 1차원 모양 특징 값으로 변환된다. 순서에 따라 배열된 모양 기술자들을 시간 축으로 주파수 변환한 후 저주파영역의 계수를 취하여 모양 시퀀스 기술자를 얻게 된다. 실험을 통하여 제안된 방법이 객체의 동작 정보를 매우 효과적으로 표현 및 비교 가능하여 내용 기반 동영상 검색, 동작 인식 등의 인지적 관점의 움직임 분석 응용에 적용 가능함을 보였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권4호
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• pp.34-43
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• 2010

질감 정보는 객체 인식과 분류에서 중요한 역할을 하고 있다. 정확한 질환 판별을 위해 분류에서 사용되는 질감 특징은 식별성이 높아야 한다. 본 논문에서는 질감-기반 영상 검색 및 폐기종 진단을 위해 컴퓨터 조력진단(Computer-Aided Diagnosis) 시스템을 위한 새로운 질감 기술자를 제안한다. 제안한 질감 기술자는 이웃화소간의 차이값과 중심화소와 이웃화소간의 차이 값의 결합에 기반을 두고 있어 결합된 주변화소 차이(Combined Neighborhood Difference; CND)라고 한다. 화소들간의 CND는 비교후 이진 코드워드로 변환된다. 그다음에, 식별성이 높은 값을 생성하기 위하여 이진 계수가 코드워드에 할당된다. 이와 같은 값들의 분포가 계산되어 질감 특징 벡터를 구성한다. Outex와 Brodatz 데이터집합을 이용한 질감 특징 분류에 관련하여 CND는 92.5%의 정확성을 보이는 데 비해, LBP, LND와 Gabor 픽터는 89.3%, 90.7%와 83.6%의 정확성을 각각 보여준다. 본 논문에서는 CND를 이용한 폐기종의 진단 기능을 CAD 시스템에서 구현하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권5호
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• pp.1068-1081
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• 2019

Signal complexity is one point of view to analyze the biological signal. It arises as a result of the physiological signal produced by biological systems. Signal complexity can be used as a method in extracting the feature for a biological signal to differentiate a pathological signal from a normal signal. In this research, Hjorth descriptors, one of the signal complexity measurement techniques, were measured on signal sub-band as the features for lung sounds classification. Lung sound signal was decomposed using two wavelet analyses: discrete wavelet transform (DWT) and wavelet packet decomposition (WPD). Meanwhile, multi-layer perceptron and N-fold cross-validation were used in the classification stage. Using DWT, the highest accuracy was obtained at 97.98%, while using WPD, the highest one was found at 98.99%. This result was found better than the multi-scale Hjorth descriptor as in previous studies.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.81-91
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• 2005

본 논문에서는 칼라와 에지 정보를 이용한 내용기반 영상검색 기법을 제안하였다. 기존의 RGB 공간 정보를 이용하기 보다는, 시각적 인식에 보다 중점을 둔 HSI칼라 공간에서 고찰하였다. 비슷한 류의 색을 대표색으로 통합 표현하여, 개선된 칼라 정보 이용법을 본 연구에서 제안하였다. 또한 칼라 정보만을 이용했을 때의 시스템 성능상의 결점을 보완하기 위하여, 효율적인 에지 디텍션 기법을 함께 사용하였다. 칼라와 에지 기법을 통합함에 있어서, 각각의 기법에 적절한 가중치를 배분함으로써 시스템 성능을 실험적으로 향상시켰다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.556-557
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• 2018

전국 350여개의 보호소는 매년 약 10만 마리의 유기동물이 거쳐간다. 입양희망자에게 입양되지 않으면 보호소에 들어온 지 20일만에 4마리 중 1마리 꼴로 안락사를 당한다. 따라서 유기동물 발생을 방지하기 위해 손쉽게 반려동물을 등록하고 이력을 관리할 수 있는 비문 등록 기술이 필요하다. 본 논문에서는 사람의 지문처럼 반려동물을 식별할 수 있는 비문을 통한 인식 기술을 개발 하기 위해 비문 영상에서 특징점을 기술 할 수 있는 지역 기술자에 대해 제안 했으며 시물레이션을 통해 효용성을 입증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권11호
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• pp.1013-1020
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• 2005

본 논문은 모양 특성을 이용한 효과적인 식물 잎 이미지 검색 시스템을 제시한다. 잎 이미지의 더 효과적인 표현을 위해 개선된 MPP 알고리즘을 제안하고, 매칭에 소요되는 시간을 줄이기 위해 기존의 Nearest Neighbor(NN) 검색을 수정한 동적인 매칭 알고리즘을 제시한다. 특히, 더 나은 정확율과 효율성을 위해, 잎 모양과 잎차례를 스케치하여 질의할 수 있도록 하였다. 실험에서는 제안한 알고리즘과 기존의 알고리즘인 CCD(Centroid Contour Distance), Fourier Descriptor. Curvature Scale Space Descriptor (CSSD), Moment Invariants, MPP와 비교하였다. 1000여개의 식물 잎 이미지를 통한 실험결과는 제안한 방법이 기존의 기법보다 더 좋은 성능임을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권3호
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• pp.325-333
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• 2010

Image registration involves overlapping images of an identical region and assigning the data into one coordinate system. Image registration has proved important in remote sensing, enabling registered satellite imagery to be used in various applications such as image fusion, change detection and the generation of digital maps. The image descriptor, which extracts matching points from each image, is necessary for automatic registration of remotely sensed data. Using contrast enhancement algorithms such as histogram equalization and image stretching, the normalized data are applied to the image descriptor. Drawing on the different spectral characteristics of high resolution satellite imagery based on sensor type and acquisition date, the applied normalization method can be used to change the results of matching interest point descriptors. In this paper, the matching points by scale invariant feature transformation (SIFT) are extracted using various contrast enhancement algorithms and injection of Gaussian noise. The results of the extracted matching points are compared with the number of correct matching points and matching rates for each point.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.12-20
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• 2011

본 논문은 비디오 감시 장치에 사용되는 효율적인 물체 검출 및 분류 알고리즘을 제안한다. 이전 연구는 주로 Scale Invariant Feature Transform (SIFT)나 Speeded Up Robust Feature (SURF)와 같은 특정 형태의 특징을 이용해 물체를 검출하거나 분류하였다. 본 논문에서는 물체 검출 및 분류에 상호 작용하는 알고리즘을 제안한다. 이는 로컬 패치들로부터 얻어지는 텍스쳐나 컬러 분포 같은 서로 다른 특성을 갖는 특징값을 이용해 물체의 검출 및 분류율을 높인다. 물체 검출에는 특징점들의 공간적인 클러스터링을, 이미지 표현이나 분류에는 Bag of Words 모델과 Naive Bayes 분류기를 사용한다. 실험을 통해 제안한 기법이 로컬 기술자를 사용한 물체 분류기법보다 우수한 성능을 나타냄을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권3호
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• pp.33-41
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• 2007

멀티미디어 기술과 통신 기술의 발달로 다양한 멀티미디어 데이터를 쉽게 접할 수 있게 되었고 그 양도 급격하게 증가하고 있다. 이에 따라 3차원 모델을 검색하기 위한 시스템의 필요성이 부각되고 있으며 이를 위해서는 3차원 모델의 형태 정보를 효과적으로 기술하는 형태 기술자가 필요하다. 본 논문에서는 3차원 모델을 검색하기 위한 형태 기반 기술자를 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 형태 기반 기술자는 객체의 지역적인 특성을 나타내는 형태 인덱스와 곡면의 굽은 정도를 결합한 기술자이다. 형태 인덱스의 분포를 사용하는 기존의 3차원 형태 스펙트럼 기술자는 표면의 모양만 고려할 뿐 곡면의 굽은 정도는 고려하지 않는다. 그렇기 때문에 곡면의 굽은 정도가 다른 경우에도 그 특징값이 같을 수도 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 곡면의 굽은 정도를 나타낼 수 있는 특징값을 추가함으로써 이를 해결한다. 형태 인덱스와 곡면의 굽은 정도를 결합한 새로운 기술자는 매우 적은 특징 정보만을 추가함으로써 성능 향상 효과를 얻을 수 있다. 제안하는 방법을 기존의 방법과 비교하여 검색 성능을 평가한 결과 23.6%의 성능 향상을 보이고 있다.