• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.164-168
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• 2007

본 논문에서 임베디드시스템에 적용 가능한 눈 검출 알고리즘을 제안하였다. 특히, 감시카메라나 자동현금인출장치 또는 운전자의 졸음운전방지를 위한 눈 검출에서는, 주로 정면얼굴에서의 눈 검출이 이루어지므로 본 논문에서는 이러한 조건을 목표로 눈 검출 알고리즘을 제안하였다. 눈영역을 검출하기 위해, 특성백터를 먼저 추출하고 그 다음, 주성분 분석법 및 진폭투시법에 의해 전체 특성백터를 구성한다. 이렇게 구성된 특성백터들의 공분산을 구한 후, 판별단계에서 베이즈 방법에 의해 구해진 확률분포함수를 이용하여 정면얼굴의 눈 영역 부분을 검출한다. 또한 본 논문에서 제안한 판별 알고리즘을 이용하여 입력영상의 눈영역을 찾기 위한 실험식도 제안하였다. 모의 실험결과 정면얼굴에서의 눈검출율은 매우 높았으며 계산을 위한 특성백터 또한 적음으로써 실시간 특성을 요하는 임베디드시스템에 적용 가능함을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.49-54
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• 2009

A fuzzy weighted mean method on a 2D shape recognition system is introduced in this paper. The bispectrum based on third order cumulant is applied to the contour sequence of each image for the extraction of a feature vector. This bispectral feature vector, which is invariant to shape translation, rotation and scale, represents a 2D planar image. However, to obtain the best performance, it should be considered certain criterion on the calculation of weights for the fuzzy weighted mean method. Therefore, a new method to calculate weights using means by differences of feature values and their variances with the maximum distance from differences of feature values. is developed. In the experiments, the recognition results with fifteen dimensional bispectral feature vectors, which are extracted from 11.808 aircraft images based on eight different styles of reference images, are compared and analyzed.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.1933-1939
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• 1990

In this paper, we proposed an algorithm which used backtracking method to get time information, and it be modelled DMS (Dynamic Multisection) by feature vectors and time information whic are represented to similiar feature in word patterns spoken during continuous time domain, for Korean Speech recognition by independent speaker using DMS. Each state of model is represented time sequence, and have time information and feature vector. Typical feature vector is determined as the feature vector of each state to minimize the distance between word patterns. DDD Area names are selected as recognition wcabulary and 12th LPC cepstrum coefficients are used as the feature parameter. State of model is made 8 multisection and is used 0.2 as weight for time information. Through the experiment result, recognition rate by DMS model is 94.8%, and it is shown that this is better than recognition rate (89.3%) by MSVQ(Multisection Vector Quantization) method.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권10C호
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• pp.990-999
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• 2007

본 논문에서는 효과적인 영상 검색을 위한 방법으로서 JSEG 영상 분할 기법을 통한 영역 기반의 영상 인덱싱 및 검색 기법을 제안한다. JSEG은 영상을 색상 분류에 따라 양자화하고 이에 영역 윈도우를 적용시켜 J-image를 만든 다음, 세부 분할된 영역의 성장과 병합을 통하여 영상을 효과적으로 분할하는 방법이다. 제안하는 영상 검색 시스템은 JSEG에 의해 분할된 영상을 사용자에게 질의 영상으로 주고, 사용자로 하여금 분할 영상에서 관심 영역군(群)을 선택하게 한다. 그리고 나서, 사용자 질의에 의해 선택된 영역의 MBR을 구하고 이 영역의 중심을 기준으로 다중 윈도우 마스크를 생성하여 적용시킴으로써 특정 관심 영역을 중심으로 한 영상의 전역적인 특징을 추출한다. 최종적으로 추출된 특징의 성능 비교를 위한 기술자로는 누적 히스토그램을 이용하였다. 제안된 방법은 특정 영역에서의 특징과 전역 특징을 동시에 추출하여 검색에 이용함으로써 보다 빠르고 정확하게 사용자가 원하는 영상을 제공할 수 있다. 실험 결과는 영상 색인 및 검색에 있어서 제안된 방법이 영상 기반의 검색 기법과 비교하여 더 효과적임을 보여준다.

• BMB Reports
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• 제53권11호
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• pp.565-575
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• 2020

Gene therapy is emerging as a treatment option for inherited genetic diseases. The success of this treatment approach greatly depends upon gene delivery vectors. Researchers have attempted to harness the potential of viral vectors for gene therapy applications over many decades. Among the viral vectors available, gutless adenovirus (GLAd) has been recognized as one of the most promising vectors for in vivo gene delivery. GLAd is constructed by deleting all the viral genes from an adenovirus. Owing to this structural feature, the production of GLAd requires a helper that supplies viral proteins in trans. Conventionally, the helper is an adenovirus. Although the helper adenovirus efficiently provides helper functions, it remains as an unavoidable contaminant and also generates replication-competent adenovirus (RCA) during the production of GLAd. These two undesirable contaminants have raised safety concerns and hindered the clinical applications of GLAd. Recently, we developed helper virus-free gutless adenovirus (HF-GLAd), a new version of GLAd, which is produced by a helper plasmid instead of a helper adenovirus. Utilization of this helper plasmid eliminated the helper adenovirus and RCA contamination in the production of GLAd. HF-GLAd, devoid of helper adenovirus and RCA contaminants, will facilitate its clinical applications. In this review, we discuss the characteristics of adenoviruses, the evolution and production of adenoviral vectors, and the unique features of HF-GLAd as a new platform for gene therapy. Furthermore, we highlight the potential applications of HF-GLAd as a gene delivery vector for the treatment of various inherited genetic diseases.

• 한국음향학회지
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• 제22권7호
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• pp.519-527
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• 2003

음성신호는 주변 잡음과 화자의 발성 패턴 변화, 음성 검출 오류에서 생기는 이상치(outlier)에 많은 영향을 받고 있다. 이러한 음성 신호를 이용하여 화자인식에 이용할 경우 인식률이 저하된다. 본 논문에서는 화자식별 (speaker identification)에서 학습 특징 벡터의 이상치와 고차원 문제를 해결하기 위하여 M-추정을 이용한 강인한 주성분 분석 가우시안 혼합모델 (Robust Principal Component Analysis-Gaussian Mixture Model)방법을 제안하였다. 제안된 방법은 먼저, 특징 벡터에 이상치가 존재할 경우 M-추정에 의하여 강인한 공분산 행렬을 재추정하여 얻어진 고유벡터로부터 변환 행렬을 구하여 감소된 차원을 갖는 새로운 특징벡터를 구한다. 여기에서 얻은 선형변환된 특징벡터로부터 화자의 가우시안 혼합 모델을 구한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 화자식별 실험을 하였다. 실험은 전형적인 가우시안 혼합 모델 방법과 주성분 분석법, 제안된 방법을 비교 분석하였다. 이상치가 2%씩 증가할 때마다 가우시안 혼합모델 방법과 주성분 분석법은 각각 0.65%, 0.55%씩 화자식별 성능이 저하되었지만, 제안된 방법은 0.03%정도 감소하였으므로 이상치에 더욱 강인함을 알 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권6호
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• pp.16-23
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• 2007

개인 인증 방법 중 하나인 생체인식(Biometrics)은 개인 생체정보의 수가 한정되어 있기 때문에 생체정보의 도난 시 프라이버시 침해라는 문제를 가진다. 이 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 가변 생체인식(Changeable biometrics)이다. 가변 생체 인식은 생체정보가 훼손당했을 경우 새로운 생체정보로 대체하기 어렵다는 생체인식의 가장 큰 단점을 보완하기 위한 방법으로 원 생체정보가 아닌 변환된 생체정보로 개인을 인증한다. 이 논문에서는 가변 생체인식 가운데 얼굴인식을 위한 가변 생체인식에 대해 제안한다. 기존에 알려진 얼굴인식의 방법 가운데 하나인 외형 기반 기법(Appearance-based method) 중 독립성분 분석(Independent Component Analysis)의 계수(coefficient)를 변형하는 방법을 제안한다. 제안된 얼굴 생체정보 생성 방법은 계수의 일부분을 가우시안 분포(Gaussian distribution)에 따른 임의의 값으로 치환한 후 계수의 순서를 임의로 변경하여 무수히 많은 가변 얼굴 정보를 생성할 수 있도록 하였고 서로 다르게 변경된 계수들을 서로 합성함으로써 비가역성(Non-invertibility)을 만족시키려고 시도했다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.866-876
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• 1996

본 논문에서는 단면이 원이 3차원 물체의 특징 추출 방법을 제안하고자 한다. 고 기능의 물체 인식 시스팀을 구현하기 위해서는 2차원 영상과 3차원 영상의 정보를 효과적으로 추출, 취합하는 시스팀을 구축하여야만 한다. 이를 위해 2차원 영상과 3차원 영상의 정보를 추출하는 방법을 다루며 이를 단면이 원인 물체를 중심으로 제안하고자 한다. 단면이 원인 물체의 특징 정보로는 모양 정보와 기하학적 정보가 이용된다. 이를 위해 모양 정보는 Z축기울기를 제안하여 이의 특성을 파악하여 모양 정보를 추출하였으며, 기하학적 정보는 표면에서 법선 벡터들의 교점 특성을 이용하여 추출하였다. 또한 보다 세밀할 인식을 위해 표면 영역들간의 특징값을 추출하는 방 법을 제안하며 최종적인 인식 효율을 위해 기능 정보를 추출하는 방법도 다루었다. 끝으로 본 논문의 유용성을 실험에 의해 입증하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권1호
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• pp.13-20
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• 2016

본 논문에서는 계층적 특징 학습을 이용하여 물체의 컬러 영상과 깊이 영상으로부터 해당 물체가 속한 범주와 개체, 그리고 다양한 속성들을 효과적으로 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템의 전처리 단계에서는 물체의 깊이 영상을 물체의 모양 정보를 좀 더 효과적으로 표현할 수 있는 표면 법선 벡터 데이터로 변환하고, 특징 학습 단계에서는 물체의 컬러 영상과 표면 법선 벡터 데이터로부터 두 단계에 걸쳐 패치 단위 특징과 이미지 단위의 특징을 추출해낸다. 그리고 추출된 특징 벡터들과 SVM 학습 알고리즘을 이용하여 각기 독립적인 다수의 분류 모델들을 학습한다. 미국 워싱턴 대학의 RGB-D 물체 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 물체 인식 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.173-182
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• 2005

본 논문에서는 항해 시 위치인식에 사용하기 위하여 카메라의 뷰포인트에 무관한 랜드마크를 인식하는 방법을 제안한다. 기존연구에서 사용된 특징들은 카메라의 뷰포인트에 따라 변하고 이에따른 정보 양의 증가로 위치확인을 위한 시각적인 랜드마크의 추출이 어렵다. 본 논문에서 제안된 방법은 특징 추출단계, 학습과 인식단계, 정합단계의 삼단계로 구성된다. 특징 추출단계에서는 영상의 관심영역을 설정, 이 영역 안에서 코너점을 추출하는데, 추출 시 작은 고유값의 통계적 분석을 통해 보다 정확하고 잡음에 강한 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 학습 및 인식단계에서는 5개의 특징점으로 구성된 특징모델이 뷰포인트에 무관한 특징점인지를 검사하여 강건 특징모델을 구성한다. 정합단계에서는 시간 복잡도를 줄이고 정확한 대응점을 산출하기 위하여 유사도 평가함수와 Graham 탐색방법을 이용한 정합 방법을 제안한다. 실험에서는 다양한 실내영상을 가지고 제안한 방법과 기존방법을 비교 분석함으로써 제안한 방법의 우수함을 보였다.