• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.2137-2142
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• 2016

심장에서 발생된 전류는 전위 뿐만 아니라 자기장을 생성한다. 본 논문에서는 61 채널 양자 간섭 장치 (SQUID) 시스템을 사용하여 심자도 (MCG)의 신호를 취득하고, 이것으로부터 임상적으로 유의하다고 생각되는 다양한 특징 파라미터를 계산한다. 이를 입력으로 신경회로망 알고리즘을 적용하여 허혈성 심장질환의 분류를 수행하였다. 심자도 신호는 전처리 과정을 통해 파라미터의 추출을 용이하게 하였다. 연구에 사용된 데이터는 정상인 10명과 안정형 협심 증세를 보이는 허혈성 심장질환 환자 10명분의 신호이다. 이들 신호로부터 임상적으로 유의한 특징점, 특징 간격 파라미터 및 진폭비를 추출하였다. 심자도 특징 파라미터를 신경회로망 입력으로 사용하여 허혈성 심장질환의 분류가 가능함을 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제31권2호
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• pp.111-119
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• 2013

항공 라이다로부터 획득한 대용량의 3차원 점 데이터로부터 대상 물체의 윤곽정보를 추출하는 것은 데이터 처리 과정에서 필수적이며 기반적인 기술 중의 하나이다. 특히 인공 구조물인 건물은 복잡한 현대 도시를 구성하는 주요 구조물이며 그 형태가 명확하기에 윤곽 정보의 추출 과정이 더욱 중요하다 할 수 있다. 본 연구에서는 항공 라이다를 이용하여 얻어진 건물을 구성하는 3차원 점 데이터로부터 건물의 윤곽정보를 추출하기 위하여 점 데이터의 기하정보만을 이용한 확장 카이(${\chi}$-Chi) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 임의의 점군을 델로니(Delaunay) 삼각망으로 구성하고 특정 조건을 만족하는 변(edge)를 제거하는 과정을 통하여 구현된다. 덧붙여, 전체적인 추출과정의 효율화를 위해서 델로니 삼각망의 구성을 스윕헐 알고리즘을 적용하여 수행하였다. 본 연구에서 제안하는 확장 카이 알고리즘의 성능을 확인하기 위하여 본 연구와 같은 목적으로 개발된 인케이싱 폴리곤 제작 알고리즘과 알파 쉐이프 알고리즘을 비교하였고 기 제작된 건물의 도화정보를 이용하여 윤곽정보 추출의 정확도를 비교하였다. 실험결과, 본 연구에서 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘들보다 윤곽정보 추출 속도 및 정확도가 향상됨을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권2호
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• pp.144-152
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• 2007

본 논문에서는 멀티 레이저 라인 조사 방법을 이용한 능동적 비젼(Active Vision)의 방법으로 비등속 이동물체의 표면을 효율적으로 모델링 하는 방법을 제안한다. 레이저 라인을 물체에 조사하고 레이저가 조사된 방향과 각도를 달리한 방향에서 이를 관찰하면 레이저 라인이 표면의 굴곡에 따라 휘어지는 현상을 관찰할 수 있다. 이를 삼각기법(triangulation method)을 이용하여 분석하면 물체의 표면 3차원 정보 획득이 가능하다. 기존에 대표적 구조화 조명기법인 단일 라인(single stripe) 기법과 단일 프레임(single frame) 기법의 장단점과 제안하는 멀티 라인 기법의 장점을 설명하고 정밀도를 높이기 위한 레이저 라인의 효율적 배치에 대하여 설명한다. 강인한 레이저 라인의 추출을 위하여, 레이저 라인 피크 검출기법과 색 분석을 통해 얻은 레이저 반응도를 함께 이용하는 방법을 소개하였고, 효과적인 레이저 라인의 라벨링 기법을 새로 제안하였다. 개별 3차원 복원 표면을 전체영상으로 표현하기 위하여 동기화 정보 획득에 영상 간 특징점 매칭을 활용한 영상 정합 기법을 접목하였다. 3차원 표면 모델링 기술을 최종적으로 컨테이너 표면 데미지 검사에 활용하여 제안 3D 모델링 기술의 우수성을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권7호
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• pp.503-512
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• 2007

언어를 통한 의사 전달 능력이 없거나 뒤지는 소아들은 통상 울음으로서 자신의 상태를 나타낸다. 이 중 중요한 것이 바로 건강 상태를 나타내는 것인데 언어 전달 능력이 없는 소아들의 질병은 진단 시기를 놓치거나 정확한 진단 결과를 내리기 어려운 문제가 존재한다. 이를 위해 본 연구에서는 소아의 얼굴 색상 및 울음소리를 분석하여 질환 유무를 판단해 내는 시스템을 개발하고자 한다. 특히 본 논문에서는 얼굴 영역에 대한 추출 및 색상 분석과 울음소리의 특징 추출을 통해 소아의 심장 관련 질환에 대한 진단을 행하고자 한다. 각각의 생체 신호학적 분석 요소를 통해 정상적인 소아와 다른 부위의 질환을 앓고 있는 소아, 그리고 심장 질환을 앓고 있는 소아에 대한 집단별 비교, 분석을 행하고 이를 바탕으로 심장 질환 진단 방법을 제안하고자 한다. 또한 실험을 통해 소아 심장 질환에 대한 유의성을 추출하고 이를 기반으로 진단의 정확성 및 객관적 지표를 마련하고자 한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권6호
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• pp.829-836
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• 2005

정확한 객체 분류를 위한 분리 기준을 지정하기 위한 방법은 의사결정수들(decisions trees) 사이에 주요한 이슈이다. 이 논문은 최적의 분리 지점을 찾기 위해 분류에 대한 새로운 분리방법을 기술하고 있다. 모든 시작점 값들(threshold values)을 검색함으로 제공되는 기존의 분리방법들과 다르게, 이 논문에서는 미리 지정된 인터벌들의 확률을 기반으로 하는 분리방법을 제안하고 있다 제시한 방법은 사용자가 인터벌의 수를 조정함으로써 트리의 정확도를 통제할 수 있도록 할 수 있으며, 제기된 분리방법을 이미지 객체 인식하기 위한 특징추출을 수치화함으로써 검색되는 일련의 이미지 데이터에 적용하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.177-186
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• 2005

본 논문에서는 DEM(Digital Elevation Model)과 산 영상을 매핑하여 3차원 정보를 생성하고 이를 이용한 비전기반 카메라 위치인식방법을 제안한다. 일반적으로 인식에 사용된 영상의 특징들은 카메라뷰에 따라 내용이 변해 정보양이 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 카메라뷰에 무관한 기하학의 불변특징을 추출하고 제안하는 유사도 평가함수와 Graham 탐색방법을 사용한 정확한 대응점을 산출하여 카메라 외부인수를 계산하였다. 또한 그래픽이론과 시각적 단서를 이용한 3차원 정보생성 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 불변 점 특징 추출단계, 3차원 정보 생성단계, 외부인수 산출단계의 3단계로 구성된다. 실험에서는 제안한 방법과 기존방법을 비교, 분석함으로써 제안한 방법의 우월성을 입증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.465-473
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• 2017

Electrocardiogram(ECG) signal is one of the unique bio-signals of individuals and is used for personal authentication. The existing studies on personal authentication method using ECG signals show a high detection rate for a small group of candidates, but a low detection rate and increased execution time for a large group of candidates. In this paper, we propose a hierarchical algorithm that extracts fiducial points based on curvature of ECG signals as feature values for grouping candidates ​and identifies candidates using waveform-based comparisons. As a result of experiments on 74 ECG signal records of QT-DB provided by Physionet, the detection rate was about 97% at 3-heartbeat input and about 99% at 5-heartbeat input. The average execution time was 22.4 milliseconds. In conclusion, the proposed method improves the detection rate by the hierarchical personal authentication process, and also shows reduced amount of computation which is plausible in real-time personal authentication usage in the future.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권6호
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• pp.817-828
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• 2004

본 논문에서는 몽타주 기법과 음영합성 기법을 이용한, 디자이너(예술가)의 감각을 살린 벡터 기반의 얼굴 생성 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사진으로부터 얼굴의 특징정보를 추출하여 사람의 얼굴과 유사한 얼굴을 자동으로 생성해 주는 시스템이며, 윤곽선만을 사용하던 기존의 얼굴 생성 시스템과 달리 컬러 기반이며, 음영을 사진으로부터 추출하여 이를 이목구비 이미지와 합성하여 생성하는 방식이다. 따라서 실사형에 좀 더 근접한 얼굴을 생성할 수 있다는 장점을 갖는다. 또, 벡터를 기반으로 하기 때문에 사이즈에 제한 얼이 자유로운 변형이 가능할 뿐만 아니라 디자이너 또는 그림 작가의 느낌을 결과물에 그대로 유지할 수 있도록 한다는 점에서 타 접근방식과의 차별성을 갖는다. 또, 2D 아바타에 자유로운 표정을 적용하는 데에도 쉽게 적용이 가능하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 춘계종합학술대회
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• pp.109-112
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• 1999

Image segmentation is the critical first step in image information extraction for computer vision systems. Clustering methods have been used extensively in color image segmentation. Most analytic fuzzy clustering approaches are divided from the fuzzy c-means(FCM) algorithm. The FCM algorithm uses fie probabilistic constraint that the memberships of a data point across classes sum to 1. However, the memberships resulting from the FCM do not always correspond to the intuitive concept of degree of belonging or compatibility. Moreover, the FCM algorithm has considerable trouble under noisy environments in the feature space. Recently, a possibilistic approach to clustering(PCM) for solving above problems was proposed. In this paper, we used the PCM for color image segmentation. This approach differs from existing fuzzy clustering methods for color image segmentation in that the resulting partition of the data can be interpreted as a possibilistic partition. So, the problems in the FCM can be solved by the PCM. But, the clustering results by the PCM are not smoothly bounded, and they often have holes. The region growing was used as a postprocessing after smoothing the noise points in the pixel seeds. In our experiments, we illustrate that the PCM us reasonable than the FCM in noisy environments.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.162-168
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• 2006

Recently, diagnosis techniques have been investigated to detect a Partial Discharge associated with a dielectric material defect in a high voltage electrical apparatus, However, the properties of detection technique of Partial Discharge aren't completely understood because the physical process of Partial Discharge. Therefore, this paper analyzes the process on surface discharge of polymer insulator using wavelet transform. Wavelet transform provides a direct quantitative measure of spectral content in the time~frequency domain. As it is important to develop a non-contact method for detecting the kaolin contamination degree, this research analyzes the electromagnetic waves emitted from Partial Discharge using wavelet transform. This result experimentally shows the process of Partial Discharge as a two-dimensional distribution in the time-frequency domain. Feature extraction parameter namely, maximum and average of wavelet coefficients values, wavelet coefficients value at the point of $95\%$ in a histogram and number of maximum wavelet coefficient have used electromagnetic wave signals as input signals in the preprocessing process of neural networks in order to identify kaolin contamination rates. As result, root sum square error was produced by the test with a learning of neural networks obtained 0.00828.