• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.179-187
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• 2008

본 논문에서는 자궁 경부 세포진 영상에서 세포핵의 후보 영역과 핵을 추출하기 위해 현미경 400배율 확대 사진을 획득하는 과정에서 훼손된 컬러 영상을 복원하기 위한 방법으로 Lighting Compensation을 적용하여 영상을 보정한다. 그리고 배경 영역과 세포핵 영역을 구분하기 위해 영상의 R,G,B 영역의 히스토그램의 분포를 이용하여 배경을 제거한다. 배경이 제거된 영상을 그레이 영상으로 변환 한 후, 히스토그램 명암도의 값을 이용하여 세포핵영역과 세포질을 분류하여 세포핵 영역을 추출한다. 그리고 Kapur 방법을 적용하여 세포핵 영역의 엔트로피 누적확률을 구한 후, 영상을 이진화한다. Kapur 방법이 적용된 이진화 영상에서 세포핵 영역의 중심과 주위 화소를 비교하는 $3{\times}3$ 마스크를 적용하여 영상의 미세한 잡음을 제거 한 후, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 최종적으로 세포핵 영역을 추출한다. 추출된 세포핵의 영역을 분류 및 인식하는 과정으로 세포의 외각의 방향성 정보, 핵의 크기, 그리고 면적 비율의 특징을 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계한 후, 소속 함수의 소속도를 구하고 퍼지추론 규칙을 적용하여 자궁 경부 세포진 영상에서 정상 세포핵 및 암종 세포핵을 인식한다.

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.1-13
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• 2002

본 논문에서는 연속적으로 입력되는 칼라영상에서 물체의 이동에 의하여 형성된 동작영역을 확인하고, 영상의 시컨스(sequence)를 대상으로 움직이는 물체의 형태인 보행자 혹은 자동차들의 이동방향을 추적하는 시스템을 제안하였다. 카메라가 고정되어 있고 물체가 이동하는 상황에서 카메라시계에 진입하는 물체를 포착하여, 포착된 물체의 영역을 차 영상 분석을 통해 이진화하여 추출하고, 추출된 영역을 co-occurrence matrix의 RGB full 칼라의 특징 벡터를 추출하는 것을 제시하였다 추출되어지는 칼라 특징벡터를 분석하여 인접 프레임간의 이동물체 영역끼리의 대응관계를 조사함으로서, 이동물체를 추적한다. 군집화(clustering) 단계에서는 이전 단계에서 추출한 특징 벡터들 가운데 에너지, 엔트로피만을 가지고 인접 프레임간의 군집화를 조사하기 위하여 이동물체 영역들 간의 퍼지동적물체 정합 알고리즘을 적용시켰다. 인접 프레임간의 움직임 영역의 물체들에 대하여 멤버 쉽 함수를 근거로 중심 값을 계산하면, 동일 물체일 경우 중심 값 부근에서 군집이 형성되며, 이를 바탕으로 이동물체를 추출할 수 있는 방안을 제안하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제39권4호
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• pp.299-305
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• 2015

Modbus는 각종 자동화 장비 감시 및 제어에 전 세계적으로 널리 사용되고 있는 자발적 산업표준 통신 프로토콜이다. 그러므로 선박, 빌딩, 기차, 비행기 등 Modbus를 이용하는 모든 장비들과 연결이 가능하여 환경변수의 측정 및 원격제어가 가능하게 된다. 본 논문에서는 퍼지제어 시스템을 이용하여 외부환경요인을 각각 조합한 불확실한 내용을 정량적인 값으로 변환하여 LED 조명으로 표현하기 위해 알고리즘을 설계하고, 설계한 알고리즘에 Modbus 통신 프로토콜을 추가하여 선박의 통합관리 시스템에서 외부환경요인 확인 및 원격제어가 가능한 감성조명용 LED 제어기 회로를 설계 및 구현 하였다. 외부환경요소인 온도, 습도, 조도 값을 센서를 통해 제어기로 받아들이고 이 값들을 퍼지제어 알고리즘을 통해 LED로 표현된다. Modbus는 Serial 통신으로 RS485를 이용하여 다른 기기와 연결 되어 온도, 습도, 조도 상태 및 LED 출력 값 확인이 가능하고 또한 사용자가 원격으로 RGB 값을 변경 할 수 있기 때문에 원하는 색으로 변경이 가능하게 된다. 제작한 제어기로 온도, 습도, 조도에 따라 LED 조명색상이 변화 되는 것을 확인 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.321-328
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• 2008

인간이 그린 그림은 자신의 심리적 상태와 성격, 정서적인 갈등과 같이 자기표현을 나타낸다. 그림을 통해서 색채 정보와 그린 물체의 위치를 통하여 그린 사람의 심리 상태를 파악하고 치료 할 수 있다. 이러한 그림 치료를 통해서 갈등을 조정하고, 자기 표현과 승화 과정을 통해 자아의 성장 과정을 도울 수 있고, 내담자들의 객관적이고 의식적인 서술만으로 파악하기 어려운 문제를 그림을 통해 무의식 세계를 쉽게 알 수 있다. 본 논문에서는 인간이 그린 그림에서 색채정보와 물체의 위치 정보를 분석하고 퍼지추론 규칙을 이용하여 감성 상태를 파악하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 알슈울러와 해트릭(Alschuler and Hattwick)의 색채에 따른 감성상태와 Grunwald의 그림 표현의 공간 구성에 따른 심리상태에 적용한 결과, 제안된 감성 분석 방법이 효율적인 것을 확인하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권4호
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• pp.246-253
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• 2016

Infrared (IR) imaging has been researched for various applications such as surveillance. IR radiation has the capability to detect thermal characteristics of objects under low-light conditions. However, automatic segmentation for finding the object of interest would be challenging since the IR detector often provides the low spatial and contrast resolution image without color and texture information. Another hindrance is that the image can be degraded by noise and clutters. This paper proposes multi-level segmentation for extracting regions of interest (ROIs) and objects of interest (OOIs) in the IR scene. Each level of the multi-level segmentation is composed of a k-means clustering algorithm, an expectation-maximization (EM) algorithm, and a decision process. The k-means clustering initializes the parameters of the Gaussian mixture model (GMM), and the EM algorithm estimates those parameters iteratively. During the multi-level segmentation, the area extracted at one level becomes the input to the next level segmentation. Thus, the segmentation is consecutively performed narrowing the area to be processed. The foreground objects are individually extracted from the final ROI windows. In the experiments, the effectiveness of the proposed method is demonstrated using several IR images, in which human subjects are captured at a long distance. The average probability of error is shown to be lower than that obtained from other conventional methods such as Gonzalez, Otsu, k-means, and EM methods.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1077-1081
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• 2004

In this Paper we discuss an algorithm for a real-time transmission of moving color image on the TCP/IP network using wavelet transform and neural network. The Image frames received from the camera are two-level wavelet-transformed in the server, and are transmitted to the client on the network. Then, the client performs the inverse wavelet-transform using only the received pieces of each image frame within the prescribed time limit to display the moving images. When the TCP/IP network is busy, only a fraction of each image frame will be delivered. When the line is free, the whole frame of each image will be transferred to the client. The receiver warns the sender of the condition of traffic congestion in the network by sending a special short frame for this specific purpose. The sender can respond to this information of warning by simply reducing the data rate which is adjusted with a neural network or fuzzy logic. In this way we can send a stream of moving images adaptively adjusting to the network traffic condition.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.419-423
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• 2008

사람의 손동작은 오랫동안 하나의 언어역할을 하는 통신 수단으로 사용되어 왔다. 이러한 손동작 중에서 가장 체계를 갖춘 수화는 청각장애인이 일반인과 일상 대화를 할 수 있도록 도와주는 주요한 통신 수단이다. 하지만 건청인들의 대부분이 습득하고 있지 않아 청각장애인들과 의사소통이 거의 불가능 한 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 건청인과 청각장애인들 간의 의사소통을 원활하게 하기 위해 색상 정보와 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용한 실시간 수화 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화상 카메라를 통해 얻어진 실시간 영상에서 YCbCr 컬러 공간에서 색차 정보에 해당하는 Cb, Cr 정보를 각각 추출한 후, 이진화한 영상과 원본 영상에서 마스크를 통한 에지를 추출한 이진화 영상에 대해 논리연산을 통해 두 손의 위치와 외곽을 추출한다. 추출된 각 정보를 조합하여 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 객체의 위치를 추적한다. 그리고 추적한 객체의 영역에 대해 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후, 최종적으로 두 손의 영역을 추출한다. 추출된 손의 영역은 퍼지 클러스터링 기법 중의 FCM 알고리즘을 적용하여 수화의 특징들을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 화상카메라를 통해 얻어진 실시간 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 두 손 영역의 추출에 효과적이고 수화 인식에 있어서 가능성을 확인하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제10권2호
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• pp.101-106
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• 2010

We propose an approach to estimate the real-time moving trajectory of an object in this paper. The object's position is obtained from the image data of a CCD camera, while a state estimator predicts the linear and angular velocities of the moving object. To overcome the uncertainties and noises residing in the input data, a Extended Kalman Filter(EKF) and neural networks are utilized cooperatively. Since the EKF needs to approximate a nonlinear system into a linear model in order to estimate the states, there still exist errors as well as uncertainties. To resolve this problem, in this approach the Kohonen networks, which have a high adaptability to the memory of the inputoutput relationship, are utilized for the nonlinear region. In addition to this, the Kohonen network, as a sort of neural network, can effectively adapt to the dynamic variations and become robust against noises. This approach is derived from the observation that the Kohonen network is a type of self-organized map and is spatially oriented, which makes it suitable for determining the trajectories of moving objects. The superiority of the proposed algorithm compared with the EKF is demonstrated through real experiments.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.92-101
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• 1996

차량의 증가와 도로 신장율의 저조로 교통체증은 날로 심해지고 있다. 이문제를 풀기 위한 한 방법은 교통류에 관한 실시간 정보를 얻어 교통신호를 동적으로 제어하는 것이다. 현재까지 교통류 정보를 얻기 위해 가장 많이 쓰인 것은 루프코일 인데 이것은 통과 차량의 평균속도를 측정하기 위해 필요한 차량 추적을 할 수 없는 단점이 있다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해 영상 검지기가 출현하게 되었고 농담영상 혹은 칼라 영상열을 가정하고 있다. 본 논문에서는 칼라영상의 형태로 주어진 영상열에서 퍼지 클러스터리에 기반을 둔 이동 차량 추적 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.820-823
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• 2005

개인의 경험을 통해 얻어지는 외부의 물리적 자극에 대한 복합적인 감성을 분석하여 공학적으로 처리함으로서 인간의 보다 편리하고 안락한 생활을 영위하도록 하는 연구가 진행되고 있다. 색채는 아동의 감성과 성격을 이해할 수 있는 중요한 요소이다. 또한 아동은 자신의 심리 상태나 갈등을 그리기나 낙서 등의 작업을 통해서 아동의 감성을 무의식적으로 표출하는 경우가 많다. 따라서 아동이 선호하는 색채를 통해 아동의 감성상태를 파악할 수 있다. 본 논문에서는 인간의 오감 즉, 시각, 청각, 후각, 미각, 촉각 중에서 시각(색채)에 따른 감성 상태를 파악하기 위하여 아동이 그린 그림의 색채를 분석한다. 그리고 퍼지 논리와 퍼지 추론 규칙을 적용하여 감성 상태를 파악하는 방법을 제안한다. 제안된 감성 처리 방법을 알슈울러와 해트윅(Alschuler and Hattwick)과 박재명의 색채에 따른 감성 상태에 적용한 결과, 제안된 감성 처리 방법이 효율적인 것을 확인하였다.