• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.3037-3047
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• 2000

본 논문에서는 커러영상처리로 차량 후면에 위치하고 붉은색을 띄는 미등과 브레이크등을 이용하여 저속주행환경에서 근거리 전방차량을 추적하는 방법에 대해 설명한다. HSV 컬러모델로 변환된 컬러영상에서 미등과 브레이크등의 컬러특징을 이용하여 후보영역을 분할한 후, 미등과 브레이크등 패턴의 기하학적 특징과 위치적 특징을 이용하여 한 쌍의 미등 혹은 브레이크등을 탐지한다. 탐지된 등의 위치를 이용하여 전방차량의 위치를 측정하고 연속적으로 추적한다. 또한, 등 영역내의 HSV 컬러요소 변화를 측정하여 전방차량의 브레이크 사용여부를 판단한다. 도심지의 도로영상을 이용한 실험에서 성공적으로 근거리 전방차량을 추적할 수 있었으며, 주간보다 야간에서 효과적으로 적용될 수 있었다. 또한 본 알고리즘이 구현된 컬러비전시스템을 무인자동차 KAV-III(Korea Autonomous Vehicle-III)에 탑재하여 야간에 자동으로 전방차량을 15km/h의 속도로 따라갈 수 있는 결과를 얻었다. 이 방법은 도심지에서 가다서다를 반복하는 저속주행환경에서 차량 스스로 운전하여 운전자의 부담을 줄일 수 있는 LSA(Low Speed Automation)시스템 개발에 적용될 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.223-226
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• 2011

본 논문은 웹 카메라로부터 입력받은 영상을 이용하여 손 영역을 추출하여 마우스를 대체할 수 있는 핸드마우스를 구현한다. 먼저 웹 카메라를 이용하여 입력받은 영상에서 손 영역을 추출한다. 손영역을 추출하기 위해서 HSV 컬러 모델에서 조도 변화에 강인한 Hue값과 피부색 특징이 잘 나타나는 YcbCr 컬러 공간을 이용하여 손 후보 영역을 획득한다. 손 후보 영역에서 레이블링(labeling) 알고리즘을 적용하여 정확한 손 영역을 추출한다. 추출한 손 영역에서 무게 중심점을 구한 후, 무게 중심점으로부터 거리를 이용하여 손 영역을 분리한다. 분리된 손 영역에서 무게 중심점으로부터 거리 정보를 이용하여 손 영역의 최종 특징 점을 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법은 추출한 손 모양의 손끝 정보를 이용하여 마우스 이벤트를 수행함으로써 사용자가 사용하기 편리한 핸드마우스를 구현하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.57-64
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• 2013

본 논문에서는 약병의 크기와 색상정보 특징을 추출하여 약병영상 분류 기법을 제안한다. 약병영상 분류에 있어 유사한 크기와 모양을 지닌 약병이 다양하게 존재하므로, 약병의 한 가지 특징만으로는 약병을 분류하기가 어렵다. 이러한 약병의 분류 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 약병의 크기와 색상정보의 특징을 추출하여 약병을 분류하였다. 제안된 알고리즘의 첫 번째 단계에서는 약병영상에서 Red, Green, Blue의 이진화 문턱치(Binary threshold)를 이용하여 약병 영역의 MBR(Minimum Boundary Rectangle)을 추출하여 크기로 분류하였고, 두 번째 단계에서는 크기로 분류된 약병영상 가운데 조명의 조도 변화에 강인한 색상(Hue)정보와 RGB 각각의 채널에 대한 컬러 평균 비율 정보를 이용하여 약병을 분류하였으며, 마지막 단계에서는 SURF(Speeded Up Robust Features)알고리즘을 사용하여 데이터베이스에서 특징점을 추출한 후보군 약병영상과 입력 약병영상의 유사도가 가장 높은 약병영상을 검색하여 약병을 분류하였다. 실험을 통해 이러한 방법이 보다 효율적이고 신뢰성 있음을 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1172-1178
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• 2018

손동작 인식을 통하여 컴퓨터 프레젠테이션을 제어하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 손 동작의 다양한 운동 형태를 인식, 구분함으로써 부가적인 제어용 장치 없이 프레젠테이션을 제어한다. 손동작의 인식을 위하여 얼굴영역 검출과 손영역 검출을 시행한다. 하르분류기(Haar classifier)를 이용하여 얼굴영역을 검출하며, HSV 컬러모델상에서 피부 색상 정보에 따라 손영역을 검출한다. 얼굴 영역은 손동작의 시작과 끝, 동작의 크기 및 방향을 판단하는 기준으로 삼는다. 얼굴 영역으로부터 가로, 세로 중심축을 설정하고 제안하는 모션 식별룰에 따라 다양한 손동작을 인식하고 컴퓨터 제어에 이용한다. 약 1200회의 동작 인식 실험에서 97.2%의 인식률을 얻어 제안하는 알고리즘이 유효함을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.144-152
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• 2017

Among the technologies for implementing autonomous vehicles, advanced driver assistance system is a key technology to support driver's safe driving. In the technology using the vision sensor having a high utility, various preprocessing methods are used prior to feature extraction for lane detection. However, in the existing methods, the unnecessary lane candidates such as cars, lawns, and road separator in the road area are false positive. In addition, there are cases where the lane candidate itself can not be extracted in the area under the overpass, the lane within the dark shadow, the center lane of yellow, and weak lane. In this paper, we propose an efficient preprocessing method using k-means clustering for image division and the HSV color model. When the proposed preprocessing method is applied, the true positive region is maximally maintained during the lane detection and many false positive regions are removed.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.173-174
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• 2011

본 논문에서는 마우스 제어를 위한 손 인식 시스템을 제안한다. 이를 위하여 배경영상과 입력영상의 차영상을 이용하여 움직임 영역을 구하고, RGB 컬러모델을 HSV 컬러모델로 변환하여 피부색상과 유사한 영역을 얻는다. 이 둘 사이의 교집합을 통하여 손 후보 영역을 추출하고 모폴로지 연산을 통해 잡음을 제거한 후 손 영상을 추출한다. 추출한 손 영상을 모폴로지 연산을 이용하여 손바닥 영역과 손가락 영역으로 분리한 다음 손바닥 영역의 위치정보를 마우스의 좌표로, 손가락의 개수를 마우스 이벤트로 정의하여 마우스를 제어한다. 실험 결과는 제안된 시스템이 마우스 제어에 효과적으로 사용될 수 있음을 보이고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.370-372
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• 2006

본 논문에서 제안하는 방법은 영상에서 중심 객체를 추출하기 위해 에지와 색상 정보에서 추출한 특집 지도와 배경의 영향을 줄이기 위친 창조 지도(reference map)를 제안한 것이 특징이다. 특징 지도는 다른 영역과 현저하게 구분되는 영역을 검출하기 위해서 영상의 특징 값(feature)들을 이용해서 구성한 영상이라고 할 수 있다. 그리고 창조 지도는 배경의 영향을 최소화하면서, 객체가 존재할 확률이 높은 부분을 나타내는 지도이다. 제안하는 방법은 밝기 차 정보를 가지고 있는 에지와 YCbCr 컬러모델과 HSV 컬러모델의 색상 성분을 특징 값으로 사용한다. 이들 특징 값을 이용해서 특징 지도를 구성하는 방법으로 영상 내 색상 차에 의해서 나타나는 경계부분을 구하는 방법을 사용한다. 이 방법을 사용하여 에지 지도와 두 개의 색상 지도의 3가지 특징 지도를 생성한다. 다음으로, 영상 배경의 영향을 줄이기 위해 참조 지도를 구한다. 구해진 참조 지도와 특징 지도들을 이용해서 결합 지도(combination map)를 생성한다. 결함 지도로부터 다각형의 객체 후보 영역을 구하고, 객체 후보 영역에 영상분할을 적용하여 중심 객체를 추출한다. 실험에 사용된 영상들은 Corel DB를 사용하였으며, 실험결과로써 precision은 84.3%, recall은 81.3%의 성능을 보인다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.77-81
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• 2014

본 논문은 영상에서 실시간으로 움직임 물체와 물체의 위치를 검출하는 방법을 제안한다. 첫째로 영상으로부터 2개의 연속된 프레임 차분을 통해 움직이는 물체를 추출하는 방법을 제안한다. 만약 두 프레임이 캡쳐되는 사이의 간격이 길다면, 실제 움직이는 물체의 꼬리 같은 거짓 움직임 물체를 생성한다. 두번째로 본 논문은 도플러 효과와 HSV 색상 모델을 사용하여 이 문제들을 해결하는 방법을 제안한다. 마지막으로 물체의 분할과 위치 설정은 상기의 단계에서 얻은 결과가 조합되어 완료된다. 제안된 방법은 99.2%의 검출율을 갖고, 과거에 제안된 다른 비슷한 방법들 보다는 비교적 빠른 속도를 갖는다. 알고리즘의 복잡성은 시스템의 속도에 직접적인 영향을 끼치기 때문에, 제안된 방법은 낮은 복잡성을 가져 실시간 움직임 검출을 위해 사용 될 수 있다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제20권6호
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• pp.760-765
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• 2013

신선편이 연근의 갈변도를 분석하는 방법으로써 이미지 분석법에 대한 가능성에 대해서 연구하였다. 우선 신선편이 연근의 갈변 저해 처리를 위해서 $50^{\circ}C$의 증류수에 5분간 블랜칭 처리(DB), $50^{\circ}C$의 1% ascorbic acid에 5분간 블랜칭 처리(AB), $50^{\circ}C$의 1% citric acid에 5분간 블랜칭 처리(CB)하고, 절단 후 아무 처리도 하지 않은 것을 대조구로 하였다. 갈변 저해 처리 후 0.04 mm의 polyethylene film($25cm{\times}30cm$)에 열 접합 포장 후 $4^{\circ}C$에서 9일 동안 저장하면서 관능평가, 갈변도, polyphenol oxidase 활성을 분석하였다. 연근의 갈변도 분석은 사진 자료를 바탕으로 3가지 컬러 모델을 사용하였는데, 우선 RGB와 CIE $L^*a^*b^*$ 컬러 모델에서 각각의 색 지표를 분석하고 HSV 컬러 모델을 이용하여 갈변면적을 분석하였다. 관능 평가에서 AB와 CB 처리구가 저장 9일째까지 갈변 현상이 가장 많이 억제된 것으로 나타났고, RGB 컬러 모델에서 R, G, B 값이 모든 처리구에서 감소하는 것을 확인하였으며, 특히 AB와 CB 처리구에서 감소하는 정도가 가장 적은 것으로 나타났다. CIE $L^*a^*b^*$와 HSV 컬러 모델에서는 저장 기간이 지남에 따라서 $L^*$값은 감소하고 $a^*$, $b^*$ 값과 갈변 면적은 증가하는 것으로 확인되었는데 AB와 CB 처리구에서 값의 변화 정도가 가장 낮은 것을 확인 할 수 있었다. Polyphenol oxidase 활성 분석에서도 모든 저장 기간 동안 AB와 CB 처리구에서 효소의 활성이 가장 낮게 나타났으며, 위의 결과들을 토대로 유기산과 블랜칭 병용 처리에 의해서 연근의 갈변이 억제되었음을 확인하였다. 관능 평가와 모든 실험 결과 값의 상관관계 분석에서는 최소 0.84 이상의 상관관계가 있었는데, 특히 $L^*$ 값이 0.93으로 상관관계가 가장 높은 것을 확인 하였다. 따라서 본 연구에서 실시한 이미지 분석법은 다양한 컬러모델을 이용하여서 신선편이 연근의 갈변도를 분석하기에 적합한 것으로 판단된다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2012년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.371-373
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• 2012

본 논문에서는 컬러 영상 기반에서 배경에 강인한 피부 영역 검출 기법을 제안하고 손 인식기법을 활용한 응용프로그램을 제안한다. 코드북 모델[1]을 이용하여 배경/전경을 분리하고, 분리된 전경에서 피부색정보를 이용하여 관심영역을 도출한다. 피부 영역을 검출하기 위한 단계에서는 YCbCr, HSV, LUV 색상 모델의 혼합하여 피부색 후보 영역에 대한 임계구간을 통해 강인한 피부 영역을 분할한다. 분할된 영역을 관심영역으로 설정하고 Kalman filter를 이용하여 영역을 추적한다. 결과적으로 복잡하고 고정된 배경에서 조명에 강인한 피부 영역 분할 및 추적이 가능하며 이를 응용한 사용자 인터페이스로 사용될 수 있다.