• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권11호
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• pp.2662-2670
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• 1997

고속 네트워크의 발전으로 인해 일반적인 문자 데이타외에 음성, 정지화상, 동화상 등 대용량 멀티미디어 데이타의 전송이 가능하게 되었다. 멀티미디어 응용에서 데이타의 실시간 저장 및 재생 서비스를 위해 저장시스템으로서 디스크 배열의 사용은 필수적이다. 각 디스크들의 구성 방법 및 멀티미디어 데이타 할당 방법 등의 여러 가지 디스크 배열 파라미터들은 VOD 서버의 저장시스템으로서의 성능을 좌우하는 중요한 요인이다. 본 논문에서는 VOD 서버의 저장시스템으로 사용하기 위한 디스크 배열의 여러 가지 파라미터를 두가지의 시뮬레이션 즉, 실측과 시뮬레이터상에서 성능을 비교 평가하였다. 시뮬레이션 결과 1.5Mbps의 MPEG-1 파일을 제공하는 디스크 배열의 구조에서 초당 요구 데이타의 크기는 185KB, 스트라이핑 단위는 256KB, RAID 레벨은 5일 때가 실측과 시뮬레이터 두가지 모두에서 가장 적합한 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권5호
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• pp.607-616
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• 2014

본 연구에서는 1967년부터 약 50년에 걸친 기간에 대하여 항공사진과 위성영상을 이용하여 진하해수욕장의 해안선 변화를 관측하였다. 해안선은 보정을 거친 영상으로부터 wet/dry 기법에 의해 추출하였고, DSAS에 의해 통계적으로 분석되었다. 그 결과, 1992년까지 회야강의 하구폐색이 심각하였으며, 이로 인해 북측 해안선의 침식이 진행되어왔다. 이후 하구폐색은 도류제 완공과 함께 완화되는 듯하였으나 하구에서 외해로 벗어난 지역에 토사의 퇴적은 계속되고 있으며, 북측 해안선의 침식현상은 완화됨에 반해 남측 해안선의 침식이 급속히 진행되고 있다. 따라서 본 연구지역의 경우 도류제건설과 준설 및 양빈만으로는 변화하는 해안선의 적절한 관리대책이 되지 못 할 것으로 판단된다. 향후 지속가능한 해안의 관리를 위해서는 해양환경뿐만 아니라 해안선 변화에 영향을 미칠 수 있는 유역하천의 유사유출 요인을 고려하여 근본적인 관리방안의 수립이 필요할 것으로 생각된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.624-632
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• 2017

영상을 이용한 나비 종 자동 인식 기법은 생물종 다양성 연구 및 종의 진화, 발달 과정의 연구를 위한 기초 작업을 돕는 것으로 연구자들의 관심이 높다. 기계학습 기반의 나비 종 인식 시스템은 사용하는 특징 추출 방법에 성능이 크게 좌우되는 성질을 가지고 있다. 본 논문은 나비 영상이 가진 색채 강도의 분포를 이용하는 색채 강도 (Color Intensity) 엔트로피를 제안하고 기존에 제시된 가지 길이 유사성 (Branch Length Similarity) 엔트로피와 함께 사용할 경우 10% 이상의 인식률 향상을 얻을 수 있음을 보인다. 제안한 방법의 신뢰성 있는 성능 평가를 위해 영상 인식에 자주 사용되는 대표적인 특징 추출 방법인 아이겐 이미지, 2D 푸리에 변환, 2D 웨이블릿 변환 방법들을 비교 대상으로 다양한 기계학습을 이용해 성능을 평가한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.573-580
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• 2005

본 논문에서는 인간과 컴퓨터의 인터페이스를 좀더 자연스럽고 쉬운 형태의 능동적인 휴먼 인터페이스로 구현하기 위해 정지영상 및 동영상에서의 감정인식기법을 제안하고자 한다. 제안된 얼굴의 감정인식 기법은 Hidden Markov Model(HMM), 주성분분석기법(PCA)와 웨이블렛 변환을 기반으로 구성하였다. 얼굴의 감정인식을 위하여 심리학자인 Ekman과 Friesen의 연구에 의해 문화에 영향을 받지 않고 공통으로 인식하는 6개의 기본 감정인 기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 공포, 혐오를 바탕으로 실험하였다. 감정인식에서 입력영상은 이산 웨이블렛을 기반으로 한 다해상도 분석기법을 사용하여 데이터 수를 압축한 후, 각각의 영상에서 PCA 특징벡터를 추출한 후 이를 사용하여 HMM의 모델을 생성한다. 인식단계에서는 정지영상에서의 인식값과 동영상에서의 인식값을 정규화 과정을 통하여 상호보완 함으로써 인식률을 높일 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.969-976
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• 2007

유전자 알고리즘을 이용한 다양한 특징의 분석이 필요한 퍼지 분류기의 설계 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 퍼지 분류기는 퍼지 논리를 이용한 분류 부분과 유전자 알고리즘을 이용한 규칙 생성 부분으로 구성된다. 유전자 알고리즘을 이용한 규칙 생성 부분에서는 최적의 퍼지 멤버쉽 함수를 결정하고, 각 특징이 규칙에 포함되는지 포함되지 않는지의 여부도 결정하게 된다. 또한, 특정 대상에 대한 인식률을 분석하여 큰 오인식률을 갖는 부분에 세부 특징을 추가하는 방법과 문자열과 population의 최소 크기, 인식률 개선을 위한 반복적 분석 방법을 사용한다. 제안된 퍼지 분류기의 적용 예로서, 아이리스 데이터와 갑상선 종양 세포의 식별을 든다. 본 논문에서 제안한 퍼지 분류기는 아이리스 데이터에 대해 98.67%의 인식률을, 갑상선 종양 세포에 대해서 98.25%의 인식률을 얻었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권4호
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• pp.273-285
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• 2007

대부분의 스테레오 정합 방법은 두 점간의 대응점을 측정하는데 있어 밝기값을 사용하며 잡음의 영향을 받은 화소가 정합에 사용될 경우 정합 성능이 저하된다. 따라서 잡음은 정합 성능을 결정짓는 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 고해상도 위성영상에서 정합 성능을 향상시키기 위해 잡음에 강건한 밝기 필터와 에지 필터를 이용하여 정합하는 방법을 제안한다. Mean, Median, Midpoint, Gaussian 필터와 같은 밝기 필터와 Gradient, Roberts, Prewitt, Sobel, Laplacian 필터와 같은 에지 필터를 사용하였다. 에지필터와 밝기 필터의 성능 평가를 위해 균일 잡음 또는 가우시안 잡음이 첨가된 합성 영상과 위성 영상에 대해 실험을 수행하였고 필터들은 성능에 따라 순위를 정하였다. 밝기 필터와 에지 필터들 중에서 Median 필터와 Sobel 필터가 가장 우수한 성능을 나타낸 반면에 Midpoint 필터와 Laplacian 필터는 가장 저조한 성능을 나타내었다. Ikonos 스테레오 위성영상을 실험 영상으로 사용하였으며 Median 필터와 Sobel 필터를 이용한 정합 방법이 다른 필터 조합을 이용한 정합 방법보다 향상된 정합 결과를 나타내었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.21-30
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• 2021

일반적으로 알려져 있는 행동에 비해 일반적으로 알려져 있지 않은 불특정 행동들에 대한 자료들은 부족한 실정이다. 특수학생들의 불특정 행동들에 대한 교육이나 지도를 위한 데이터 수집 및 관리가 필요하다. 본 논문에서는 기계 학습을 이용한 웹 기반의 특수학생 상담관리 모델을 제안한다. 실시간으로 특수학생들의 행동을 촬영하여 데이터를 수집하고, 행동패턴을 분석하여 데이터 셋을 구성하고 제안 시스템에 학습시킨다. 추후에 촬영되는 특수학생들의 행동을 제안시스템에 입력 및 분석을 통하여 기존 데이터와 비교하여 나온 결과를 다시 학습하여 정확도를 향상 시킬 수 있다. 데이터베이스에 저장되어 있지 않은 불특정 행동들을 임의로 행하여 테스트를 진행하였으며 예측 모델은 입력 데이터를 통해 정확하게 분류 및 그룹화 하였다. 또한 진입 과정에서 약간의 오차가 있더라도 행동의 특징 데이터를 통해 행동을 정확하게 구분 및 분류하는 것이 가능하다는 것을 확인 할 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권2호
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• pp.30-37
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• 2021

최근 웹툰이나 애니메이션을 3D 콘텐츠로 제작하는 사례가 증가하고 있다. 3D 콘텐츠 제작에서 모델링은 반드시 필요하지만 시간이 오래 걸리는 작업이다. 드로잉 기반 모델링을 사용하여 2D 카툰 원화에서 3D 모델을 생성하기 위해서는 라인 드로잉이 필요하다. 하지만 2D 카툰원화는 3D 모델의 기하학적 특성이 표현되지 않고 카툰원화의 제작 기법이 다양하여 일관성 있게 라인 드로잉 추출이 힘들다. 본 연구에서는 generative adversarial network (GAN) 모델을 사용하여 2D 카툰 원화에서 3D 모델의 기하학적 특성을 나타내는 라인 드로잉을 추출하는 방법을 제안하고 이를 실험한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.288-296
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• 2021

Automated face recognition in a runtime environment is gaining more and more important in the fields of surveillance and urban security. This is a difficult task keeping in mind the constantly volatile image landscape with varying features and attributes. For a system to be beneficial in industrial settings, it is pertinent that its efficiency isn't compromised when running on roads, intersections, and busy streets. However, recognition in such uncontrolled circumstances is a major problem in real-life applications. In this paper, the main problem of face recognition in which full face is not visible (Occlusion). This is a common occurrence as any person can change his features by wearing a scarf, sunglass or by merely growing a mustache or beard. Such types of discrepancies in facial appearance are frequently stumbled upon in an uncontrolled circumstance and possibly will be a reason to the security systems which are based upon face recognition. These types of variations are very common in a real-life environment. It has been analyzed that it has been studied less in literature but now researchers have a major focus on this type of variation. Existing state-of-the-art techniques suffer from several limitations. Most significant amongst them are low level of usability and poor response time in case of any calamity. In this paper, an improved face recognition system is developed to solve the problem of occlusion known as FRS-OCC. To build the FRS-OCC system, the color and texture features are used and then an incremental learning algorithm (Learn++) to select more informative features. Afterward, the trained stack-based autoencoder (SAE) deep learning algorithm is used to recognize a human face. Overall, the FRS-OCC system is used to introduce such algorithms which enhance the response time to guarantee a benchmark quality of service in any situation. To test and evaluate the performance of the proposed FRS-OCC system, the AR face dataset is utilized. On average, the FRS-OCC system is outperformed and achieved SE of 98.82%, SP of 98.49%, AC of 98.76% and AUC of 0.9995 compared to other state-of-the-art methods. The obtained results indicate that the FRS-OCC system can be used in any surveillance application.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.43-49
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• 2019

초고속의 유무선 인터넷은 다양한 형태의 미디어 데이터를 손쉽게 획득할 수 있는 유용한 창구이다. 이에 반해, 일반인들이 개인 정보가 노출된 대상 객체를 포함하고 있는 미디어 데이터까지도 인터넷을 통해 용이하게 획득할 수 있으므로 사회적으로 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 입력되는 여러 가지 종류의 영상으로부터 개인 정보가 노출된 대상 객체를 학습 알고리즘을 이용해 강인하게 검출하고, 검출된 대상 객체 영역을 효과적으로 블로킹하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 뉴럴 네크워크 기반의 학습 알고리즘을 사용해 영상으로부터 개인 정보를 포함하고 있는 대상 객체만을 검출한다. 그런 다음, 격자형 모자이크를 생성해 이전 단계에서 검출된 대상 객체 영역 위에 오버랩함으로써 개인 정보를 포함하고 있는 객체 영역을 효과적으로 블로킹한다. 실험 결과에서는 제안된 알고리즘이 입력되는 다양한 영상으로부터 개인 정보가 노출된 대상 영역을 강인하게 검출하고, 검출된 영역을 모자이크 처리를 통해 효과적으로 블로킹한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제시된 객체 블로킹 방법은 객체 보안, 물체 추적, 영상 블로킹 등과 같은 컴퓨터 비전과 관련된 여러 응용 분야에서 유용하게 활용될 것으로 예상된다.