• 전기전자학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.362-368
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• 2018

본 논문은 학습으로 공감각 현상을 지각할 수 있는 의도적인 공감각을 기반으로 신체의 움직임에서 시각과 청각정보로의 변환 및 역변환 시스템을 구현하였다. 신체의 움직임은 웨어러블 암밴드인 Myo의 출력인 오일러 각을 사용하였고, 근감각 정보로서 롤(Roll), 피치(Pitch), 요(Yaw) 신호를 사용하였다. 또한, 시각과 청각 정보로서 미디(MIDI, Musical Instrument Digital Interface)신호와 HSI 컬러 모델을 사용하였다. 근감각 신호와 시 청각 신호 사이의 상호변환 방법은 일대일 대응 관계를 적용함으로써 직관적으로 쉽게 유추할 수 있도록 하였다. 시뮬레이션 결과에서 신체의 움직임 정보와 시 청각 정보의 상호변환이 가능함을 ROS(Root Operation System)와 3D 시뮬레이션 툴인 Gazebo를 사용하여 입력과 출력을 비교하였고 변환 오차가 작음을 확인하였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제54권10호
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• pp.604-614
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• 2005

Color segmentation takes great attentions since a color is an effective and robust visual cue for characterizing one object from other objects. Color segmentation is, however, suffered from color variation induced from irregular illumination changes. This paper proposes a reliable color modeling approach in HSI (Hue-Saturation-Intensity) rotor space considering intensity information by adopting B-spline curve fitting to make a mathematical model for statistical characteristics of a color with respect to brightness. It is based on the fact that color distribution of a single-colored object is not invariant with respect to brightness variations even in HS (Hue-Saturation) plane. The proposed approach is applied for the segmentation of human skin areas successfully under various illumination conditions.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.524-527
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• 2003

최근 들어 립리딩은 멀티모달 인터페이스 기술의 응용분야에서 많은 관심을 모으고 있다. 동적 영상을 이용한 립리딩 시스템에서 해결해야 할 주된 문제점은 상황 변화에 독립적인 얼굴 영역과 입술 영역을 추출하는 것이다. 본 논문에서는 움직임이 있는 영상에서 화자의 얼굴영역과 입술영역을 컬러, 조명등의 변화에 독립적으로 추출하기 위해 HSI 모델과 블록 매칭을 이용하였고 특징 점 추출에는 이미지 기반 방법인 PCA 기법을 이용하였다. 추출된 입술 파라미터와 음성 데이터에 각각 HMM 기반 패턴 인식 방법을 개별적으로 적용하여 단어를 인식하였고 각각의 인식 결과를 가중치를 주어 합병하였다. 실험 결과에 의하면 잡음으로 음성 인식률이 낮아지는 경우에 음성인식과 립리딩을 함께 사용함으로써 전체적인 인식 결과를 향상시킬 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.121-127
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• 2013

본 논문에서는 UI 시스템에서 포인팅 장비를 대신할 수 있는 컴퓨터 비전 기반의 제스쳐 형상의 영역 비율과 크기 변화 특징을 이용한 손-동작 인터페이스를 제안한다. 제안한 방법은 효과적인 손 영역 검출을 위해서 HSI 컬러 모델을 기반으로 손 영역의 피부 색상(Hue)과 채도(Saturation) 값을 혼합하여 적용함으로서 제스쳐 인식에 있어서 손 영역 이외의 피부색 영역을 제거할 수 있으며, 빛에 의한 잡음 영향을 줄이는데 효과적이다. 또한 제시되는 제스쳐의 정적인 포즈 인식이 아닌 실시간으로 변화하는 제스쳐 클리핑 영역에서의 손 영역 화소 비율과 크기 변화를 검출함으로써 계산량을 줄일 수 있으며, 보다 빠른 응답 속도를 보장한다. 제안한 컴퓨터 비전 기반의 포인팅 인터페이스는 우리가 이전 연구에서 구현한 자가 시력 측정 시스템에서 독립적인 포인팅 인터페이스로 적용한 결과, 평균적으로 86%의 제스쳐 인식률과 87%의 좌표이동 인식률을 보여 포인팅 인터페이스로의 활용도를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.1153-1158
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• 2006

자궁 경부 세포진 영상의 핵 영역 분할은 자궁 경부암 자동화 검색 시스템의 가장 어렵고도 중요한 분야로 알려져 있다. 자궁 경부 세포진 영상은 배경과 세포의 영역이 확실히 구분되지 않는 경우가 많기 때문에 이들을 확실히 구분하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 자궁 경부 세포진 영상에서 Region growing 기법을 적용하여 세포 영상을 분할한다. Region growing 기법은 화소간의 유사도를 측정하여 영역을 확장하여 분할하는 방법이다. 세포와 배경이 분할된 영상을 일정 임계값을 이용하여 영상을 이진화 한 후, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용해 세포 영역을 추출한다. 추출된 세포 영역을 원 영상인 RGB 컬러로 변환한 후에 K-means 알고리즘을 적용하여 각 세포 영역의 RGB 화소를 R, G, B 채널로 각각 분리하여 클러스터링 한다. 클러스터링된 각 각의 R, G, B 채널의 클러스터 값을 이용하여 HSI 모델로 변환시킨 후에 세포핵 영역의 Hue 정보를 추출한다. 추출된 세포핵의 특징을 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 정상 세포와 비정상 세포를 분류하고 인식한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.335-339
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• 2006

자궁 경부 세포진 영상의 핵 영역 분할은 자궁 경부암 자동화 검색 시스템의 가장 어렵고도 중요한 분야로 알려져 있다. 자궁 경부 세포진 영상은 배경과 세포의 영역이 확실히 구분되지 않는 경우가 많기 때문에 이들을 확실히 구분하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 자궁 경부 세포진 영상에서 Region growing 기법을 적용하여 세포 영상을 분할한다. Region growing 기법은 화소간의 유사도를 측정하여 영역을 확장하여 분할하는 방법이다. 세포와 배경이 분할된 영상을 일정 임계값을 이용하여 영상을 이진화 한 후, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용해 세포 영역을 추출한다. 추출된 세포 영역을 원 영상인 RGB 컬러로 변환한 후에 K-means 알고리즘을 적용하여 각 세포 영역의 RGB 화소를 R, G, B 채널로 각각 분리하여 클러스터링한다. 클러스터링된 각각의 R, G, B 채널의 클러스터 값을 이용하여 HSI 모델로 변환시킨 후에 세포핵 영역의 Hue 정보를 추출한다. 추출된 세포핵의 특징을 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 정상 세포와 비정상 세포를 분류하고 인식한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 3부
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• pp.194-198
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• 2007

본 연구의 주제는 텍스트를 어떻게 회화적이미지로 전환시킬 수 있을까?에 대한 것이다. 오늘날 디지털 환경 속에 있는 우리는 이미지 중심의 세계 속에 살고 있다. 과거 텍스트가 해왔던 정보의 생산과 전달 그리고 저장의 역할을 오늘날은 상당부분 이미지가 하게 되었다. 하지만 그럼에도 불구하고 아날로그 방식과 정서는 여전히 우리 곁에 남아있는 것도 사실이다. "Yesterday to Today"는 문자의 최소 단위인 알파벳을 통하여 이미지를 재현하려는 작품이다. 이 작품은 크게 두 가지 Idea로 이루어지는데 하나는 복수개의 실시간 영상 소스를 이용하여 이미지를 구성해내는 것과, 다른 하나는 텍스트에 의한 이미지의 변환이다. 복수개의 실시간 영상 소스는 프로그램이 작동하는 컴퓨터와 직/간접적으로 연결되어 전달되는데, 직접적으로 연결되어 근거리의 특정한 지점으로부터 영상 소스를 받을 수 있고, 또 하나의 방법은 인터넷을 통한하나 이상의 원거리 지점으로부터 보내어지는 영상을 조합하여 받을 수 있다. 프로그램 구현 개념은 픽셀 소스 카메라에서 캡쳐된 최초 이미지를 명도, 색상, 채도로 분류하고, 이것의 각각을 26개의 구간-자판의 개수에 의하여 정해짐-으로 나누고, 다시 그 각각의 구간을 26단계로 나눈다. 이렇게 나누어진 구간들은 알파벳과 1:1로 대응시켜 결과이미지의 해당 부분을 수치대로 재현하도록 프로그램 시킨다. 이미지의 부분들을 지정하기 위하여 특정한 텍스트로부터 알파벳의 빈도수를 조사했는데, 이 조사를 바탕으로 빈도수의 많고 적음에 따라 이미지부분들이 26개 구간으로 정해졌다. 이미지 재현 방법은 사용자가 모니터 위의 Result Image Cam을 통하여 얻고자 하는 이미지를 캡쳐한 후, 특정한 텍스트를 타이핑하면 이미지를 재현할 수 있는데, -입력된 텍스트의 알파벳은 프로그램이 지정한 HSI 컬러 모델의 영역과 1:1로 대응하게 하였다-이 이미지는 특정 장소에 실시간으로 받아진 영상을 데이터화 한 소스에 의하여 만들어진다. 이미지를 재현할 때 텍스트에 따라 알파벳 빈도수는 달라질 수 있으므로 비록 최초 이미지가 동일할지라도 얻고자하는 결과 이미지가 달라진다. 그러므로 사용자는다양한 창조적 경험을 할 수 있다.