• 한국안전학회지
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• 제26권5호
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• pp.17-22
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• 2011

This study proposes feature extraction method of pattern recognition by evaluation of weld defects in weld zone of titanium. For this purpose, analysis objectives in this study are features of attractor quadrant and fractal dimension. Trajectory changes in the attractor indicated a substantial difference in fractal characteristics resulting from distance shifts such as porosity of weld zone. These differences in characteristics of weld defects enables the evaluation of unique characteristics of defects in the weld zone. In quantitative fractal feature extraction, feature values of 0.87 and 1.00 in the case of part of 0.5 skip distance and 0.72 and 0.93 in the case of part of 1.0 skip distance were proposed on the basis of fractal dimensions. Attractor quadrant point, feature values of 1.322 and 1.172 in the case of ${\phi}1{\times}3mm$ porosity and 2.264 and 307 in the case of ${\phi}3{\times}3mm$ porosity were proposed on the basis of distribution value. The Proposed feature extraction of pattern recognition in this study can be used for safety evaluation of weld zone in titanium.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제6권2호
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• pp.91-98
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• 2019

Many researchers have attempted to recognize three-dimensional faces using feature points extracted from two-dimensional facial photographs. However, due to the limit of flat photographs, it is very difficult to recognize faces rotated more than 15 degrees from original feature points extracted from the photographs. As such, it is difficult to create an algorithm to recognize faces in multiple angles. In this paper, it is proposed a new algorithm to recognize three-dimensional face recognition based on feature points extracted from a flat photograph. This method divides into six feature point vector zones on the face. Then, the vector value is compressed and expanded according to the rotation angle of the face to recognize the feature points of the face in a three-dimensional form. For this purpose, the average of the compressibility and the expansion rate of the face data of 100 persons by angle and face zone were obtained, and the face angle was estimated by calculating the distance between the middle of the forehead and the tail of the eye. As a result, very improved recognition performance was obtained at 30 degrees of rotated face angle.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.1-10
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• 2007

본 논문에서는 AAM(Active Appearance Model)과 가버 특징 벡터를 이용한 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 가버 특징 벡터를 사용하는 대표적인 얼굴 인식 알고리즘인 EBGM(Elastic Bunch Graph Matching)은 가버 특징 벡터를 추출하기 위해 얼굴 특징점들의 검출을 필요로 한다. 그런데, EBGM에서 사용되는 얼굴 특징점 검출 방법은 가버젯 유사도에 기반하는데 이는 초기점에 민감하다. 잘못된 특징점 검출은 얼굴 인식에 영향을 미친다. AAM은 얼굴 특징점 검출에 효과적인 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 AAM으로 얼굴 특징점들을 대략적으로 추정하고 추정된 특징점들을 초기점으로 하여 가버젯 유사도 기반 특징점 검출방법으로 특징점 검출을 정교화하는 얼굴 특징점 검출 방법과 이에 기반한 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 실험을 통해 제안된 특징점 검출 방법을 사용한 얼굴 인식 시스템이 EBGM과 같이 기존 가버젯 유사도만의 얼굴 특징점 검출을 이용한 얼굴 인식 시스템보다 더 나은 성능 개선을 보임을 실험을 통해 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제6권2호
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• pp.33-41
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• 2017

철도 선로전환기는 열차의 진로를 현재의 궤도에서 다른 궤도로 제어하는 장치이다. 선로전환기의 노후화로 인한 이상 상황은 탈선 등과 같은 심각한 문제를 발생할 수 있기 때문에, 선로전환기의 적절한 교체시기를 결정하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 국내 철도 현장에서 획득한 선로전환기의 전류신호로부터 다차원 데이터 큐브를 구성하고 OLAP(On-Line Analytical Processing) 분석을 통하여 체계적으로 "교체가 필요한 데이터"와 "교체 시점이 아닌 데이터" 집합을 정제하여 분류하였다. 또한 선로전환기의 교체시기 탐지 문제를 이진 분류 문제로 해석하여 이진 분류기의 대표적 모델인 SVM(Support Vector Machine)을 탐지기로 설계함으로써 선로전환기의 노후화에 따른 적절한 교체시기를 탐지하는 시스템을 제안한다. 이때, 입력되는 전류 신호를 DWT(Discrete Wavelet Transform)와 PCA(Principal Components Analysis) 기법으로 고차원의 특징벡터 신호를 정보의 손실을 최소화하면서 저차원의 특징벡터로 변환한다. 실제 국내에서 운행 중인 선로전환기의 이상상황 정보가 포함된 대규모의 전류 신호를 이용하여 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한 바 98%를 넘는 탐지 정확도를 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1660-1665
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• 2022

최근 많은 산업체에서 3차원 스캐닝 기술을 활용하고 있다. 3D 스캐너의 성능이 향상됨에 따라 점데이터를 획득하면 후처리를 통해서 일정 비율만큼 줄이는 샘플링 단계를 수행하거나, 잡음이라고 판단되는 부분을 제거한다. 하지만, 이와 같은 추가과정 수행에도 불구하고 오랜 시간 동안 스캐닝하면 점데이터들을 한꺼번에 처리할 수 없다. 일반적으로 멀티스레드 환경을 이용하여 기획득된 점데이터를 먼저 처리하는 방식을 이용하지만, 스캐닝 프로세스 작업 시간이 증가함에 따라 다양한 환경 조건과 누적된 연산으로 인하여 점차 처리 성능이 낮아진다. 본 연구에서는 3D 스캐너로부터 실시간으로 들어오는 점데이터를 누적된 고속 특징점 히스토그램 계산을 이용하여 불필요하다고 판단되는 점데이터를 초기에 제거하는 방식을 제안한다. 이 방법을 이용하면 전체 3D 스캐닝 프로세스의 속도 향상을 가져온다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권12호
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• pp.107-119
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• 1999

일반적인 영상에서 얼굴의 위치를 찾아내는 문제는 넓은 응용 영역에도 불구하고 변형의 다양성 때문에 아직도 많은 연구를 필요로 하는 주제이다. 표정, 방향, 회전, 크기, 성별, 나이 등에 따른 얼굴의 변형이 다양하기 때문이다. 이러한 변형을 적절하게 고려하기 위해서 본 논문에서는 특징 요소에 기반을 둔 방법을 사용하였다. 얼굴을 이루는 특징 요소들, 즉, 눈썹, 눈, 코, 입의 배치에 근거해서 얼마나 실제의 얼굴과 비슷한 배치를 이루는 가를 계산하여 얼굴의 위치를 확인한다. 이러한 작업에서는 특징 요소들을 정확히 찾아내는 것이 중요한 문제이다. 본 논문에서는 특징 요소를 정확히 찾기 위하여 일반적인 에지를 찾는 방법대신 크기나 방향을 고려하는 조정 가능한 필터를 사용하였고 특징 요소 기반 방법의 약점을 극복하기 위해서 변형 가능한 템플릿을 사용하여 검증작업을 수행하였다. 또한 기존의 특징 요소 기반 방법을 영상 전체에 대해 적용하면서 검출률이 떨어지는 것을 고려해 본 논문에서는 칼라 영상의 색 정보를 이용하여 작업 영역을 줄이고 검출률을 높이기 위해 변화가 다양한 살색을 찾을 수 있는 분석적인 살색 필터를 구성하였다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2006년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.463-467
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• 2006

Several segmentation algorithms have been proposed for DTM generation or building modeling from airborne LiDAR data. Three components are important for accurate segmentation: (i) the adjacent relationship of n-nearest points or mesh, etc. (ii) the effective decision parameters of height, slope, curvature, and plane condition, (iii) grouping methods. In this paper, we created the topology of point cloud data using the contour tree and implemented the region-growing Terrain and non-terrain points were classified correctly in the segmented data, which can be used also for feature classification.

• 전자공학회논문지CI
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• 제40권6호
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• pp.95-105
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• 2003

본 논문에서는 지문인증 시스템에서 인증 성능을 향상시키기 위한 기준점 검출 알고리즘과 특징 추출에 있어서 새로운 filterbank방법을 제안한다. 제안한 기준점 검출 알고리즘 GPM(Gradient Probabilistic Method)은 4개의 방향성분을 추출하여 방향성분을 가장 균일하게 가지는 지점을 검출하는 방법이며, 기존의 Poincare index방법과 달리 수학적 통계적 방법을 사용하기 때문에 지문의 융선에 대한 세부적이고 세밀한 전처리 과정이 불필요하며, arch형태 지문의 기준점 검출에 대한 단점을 해결한다. 또한, 제안한 filterbank방법은 기존filterbank방법에서 특징의 불균일한 분포로 생기는 단점을 균일한 분포로 만들어 추출함으로써 해결한다. 제안한 GPM의 실험결과 기존의 Poincare index방법에 비해서, 일반환경뿐 아니라 잡음환경에서의 특징 추출 시간과 인증률에서 우수함을 보여준다. 특히, 제안한 GPM은 Poincare index방법에 비해서, arch type의 지문에 대한 FAR은 일반 환경에서 49%, 밝기 잡음환경에서 39.2%, salt and pepper 잡음환경에서 15.7%의 향상을 보여준다. 또한, 기준점 검출시간에 있어서, 제안한 GPM방법은 기존의 Poincare index방법보다 0.07초의 감소를 보여주며, 특징추출 시간에 있어서도 제안한 filterbank 알고리즘은 기존의 filterbank 방법에 비해서 0.06sec의 감소를 보여준다.

• 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.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제23권4호
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• pp.381-390
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• 1998

An algorithm to extract the 3-D geometric information of a static object was developed using a set of 2-D computer vision system and a laser structured lighting device. As a structured light pattern, multi-parallel lines were used in the study. The proposed algorithm was composed of three stages. The camera calibration, which determined a coordinate transformation between the image plane and the real 3-D world, was performed using known 6 pairs of points at the first stage. Then, utilizing the shifting phenomena of the projected laser beam on an object, the height of the object was computed at the second stage. Finally, using the height information of the 2-D image point, the corresponding 3-D information was computed using results of the camera calibration. For arbitrary geometric objects, the maximum error of the extracted 3-D feature using the proposed algorithm was less than 1~2mm. The results showed that the proposed algorithm was accurate for 3-D geometric feature detection of an object.