• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.826-832
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• 2016

본 논문에서는 고가의 디지털 설진 장비와 특별한 장치 없이 누구나 손쉽게 사용할 수 있는 디지털 설진 시스템의 첫 단계로 미각 영역별 균열 유무를 판별하는 시스템을 제안한다. 훈련 DB는 한방 병원에서 수집한 사진 261장을 바탕으로 Haar-like feature, Adaboost 학습을 하였다. 학습된 결과를 통하여 입력영상으로부터 혀 후보영역을 검출하고, 검출된 혀 후보영역으로부터 혀 영역만을 분리하기 위하여 261장의 훈련 DB의 HSV 컬러모델의 Hue 성분 평균 값을 산출하였다. 검출된 혀 윤곽으로부터 Connected Component Labeling을 통하여 혀 영역을 분리 하였다. 분리된 혀 영역의 상대적 너비와 높이를 이용하여 미각 영역별 로 분할하였다. 분할된 미각 영역별 영상은 Gray영상으로 변환하고, 각각의 영역별 평균 밝기를 산출하여 이진화하였다. 이진화 영상에 Connected Component Labeling을 통하여 균열 유무를 판별하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.609-620
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• 2016

최근 발생빈도가 높은 차량 간 충돌사고를 미연에 방지하고 운전자의 편의를 증진하기 위한 전방 충돌 경고 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 충돌 회피를 위한 차량 시스템에 자동으로 차량을 검출하는 기술은 필수적 요소이다. 기존의 학습 기반 차량 검출 방법들은 일반적으로 차량의 후면 전체를 학습하며, 외형이 다른 승용차와 트럭, SUV의 경우 클래스를 분류하여 학습해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 차종에 관계없이 후미등 하단 부의 외형은 유사하다는 점에 착안하여 하단부에 한해 Haar-like feature를 학습함으로써 전방 차량을 검출하는 방법을 제안하였다. 또한 검증단계로서 후미등 검출을 통해 실제 차량과 차량이 아닌 것들을 분류하고 후미등 검출이 어려운 작은 크기의 후보 영역은 HOG(Histogram Of Gradient) 특징과 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 통해 검증하여 오검출률을 낮추었다. 도로 주변에 건물이 많은 복잡한 영상에서도 차종에 관계없이 95%에 해당하는 정확도를 보여 전방 차량 검출 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.468-470
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• 1998

We have studied system identification model reduction method, optimal control by orthogonal functions. This paper presents the easy method that solves algebra equations instead of differential equations using Walsh, Haar, Block pulse function of orthogonal functions in state equation. The proposed algorithm is verified through some examples.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.1-7
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• 2012

개인 정보가 중요한 사용자 증명 수단으로서 활용됨에 따라 신뢰 할 수 있는 인증수단이 요구 되면서 최근에는 사람의 신체 일부를 비밀 번호처럼 사용하는 생체 인식 시스템에 대한 연구가 많이 시도되고 있다. 개인 얼굴의 특징을 이용하는 얼굴 인식 기술은 특징점 추출이 용이하여 많이 활용되고 있다. 본 논문에서는 무선접수 인터페이스를 위한 얼굴인식 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 사용자 인증 을 위해 크게 얼굴 검출과 얼굴 인식으로 나누고 있다. 먼저 피부색 색상 정보와 Haar-like feature를 이용하여 얼굴을 추출한다. 다음 으로 얼굴 인식을 위해 PCA와 LDA를 조합하는 방법을 사용한다. 개발된 시스템을 이용하여 무인접수 인터페이스에 적용 가능함을 보였다.

• 센서학회지
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• 제11권4호
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• pp.230-238
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• 2002

본 연구에서는 PVC의 효과적인 검출과 부정맥 판정의 정확성을 높이기 위해 웨이브렛 계수를 이용한 퍼지 시스템을 설계하였다. 제안한 시스템에서 심전도의 QRS군을 Haar 웨이브렛을 이용한 웨이브렛 변환을 통해서 신호의 주파수를 6레벨 대역으로 분할하였다. 본 논문에서 설계한 퍼지 시스템의 성능평가를 위해서 MIT/BIH 데이터 베이스를 입력 신호원으로 사용했다. 그리고 퍼지 규칙을 이용해서 맥박수와 조기심실수축을 멤버쉽 함수로 결정하고, 신경망을 학습시켜서 적용함으로써 비정상치를 효과적으로 검출할 수 있었으며, 또한 부정맥의 판정에 있어서도 95%의 분류성능을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권3호
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• pp.1-9
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• 2012

본 논문에서는 영상 센서를 이용한 강인한 차량 검출 및 차간거리 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 차량 검출 알고리즘은 차량의 가장 큰 특징인 차량 하단의 그림자부분과 차량의 뒷바퀴 부분을 추출하기 위해 Haar-like 특징들과 차량 뒷부분의 방향성 에지특징을 동시에 활용하기 때문에 더욱 강인한 차량 검출 효과가 있다. 차량의 그림자에 해당하는 Haar-like 특징에 추가적인 방향성 에지특징은 차량이 아닌 부분을 잘못 검출하는 오검출률(false-positive error)을 현격히 줄이는 효과가 있고, 차량 추적기법을 통해 전체적인 수행 속도를 크게 개선한다. 그리고 차간거리 추정 알고리즘에서는 먼저 영상에 나타난 차량의 위치를 통해 추정하는 방법과 차량의 폭을 이용한 두 방법의 장단점을 분석한 후, 차량의 위치를 이용하는 방법이 가지고 있는 문제점과 차량의 폭을 이용한 방법의 단점을 극복하면서, 차간거리의 정확도를 높일 수 있는 개선된 방법을 제안한다. 제안된 차량 검출 및 차간거리 추정 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 다양한 실험영상들을 통해 그 효과를 입증한다.

• 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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.85-88
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• 2017

보행자 검출을 위한 기술이 많이 개발되고 있으며 HOG(Histograms of oriented)와 haar-like feature를 이용한 특징값 검출을 통해 보행자를 검출하는 방법들이 대표적이라 할 수 있다. 하지만 이 방법들은 보행자가 사물에 가려졌을 때 보행자를 검출하지 못한다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 haar-like feature와 adaboost 학습알고리듬을 이용하여 보행자를 검출하고 kalman filter를 이용하여 보행자가 특정 사물에 가려지는 것 과 같은 occlusion 문제를 해결하여 보행자 검출 성능을 높이고자 하였다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제5권1호
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• pp.15-20
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• 2018

There are a lot of problems in the face detection area. One of them is detecting faces by facial features and reducing number of the false negatives and positions. This paper is directed to solve this problem by the proposed triangle method. Also, this paper explans cascades, Haar-like features, AdaBoost, HOG. We propose a scheme using 12-net, 24-net, 48-net to scan images and improve efficiency. Using triangle method for frontal pose, B and B1 methods for other poses in neural networks are proposed.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.1-10
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• 2011

본 논문에서는 의료 서비스로봇을 위한 얼굴추출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 얼굴 추출방법의 단점을 보완하여 배경과 조명에 강건한 방법이다. 본 방법은 먼저 평균 이동 알고리즘을 이용하여 배경을 제거하고, 컬러 공간에서 얼굴을 추출한 후 외형 기반의 Haar-like feature 방식으로 최종 얼굴을 검출하게 된다. 제안된 시스템의 효율을 위해 실험을 하였고, 실험결과가 제안된 방법이 의료서비스 로봇에 적용 가능함을 보였다.