• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.178-179
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• 2018

최근 자율주행 및 음성인식 등 인공지능 분야에서 기계학습을 이용한 방법이 활발히 연구되고 있다. 디지털 영상에서 특정 사물이나 영역을 인식하기 위해 고전적인 경계검출 및 패턴인식 등의 고전적인 영상처리 방법으로는 많은 한계를 가지고 있으나 deep-learning 등 기계학습 방법을 이용하면 사람의 인지수준에 근접한 결과를 얻을 수 있다. 하지만 기본적으로 deep-learning 등 기계학습은 방대한 양의 학습데이터가 확보되어야 한다. 따라서 환경 분석을 위한 항공사진처럼 데이터의 양이 매우 적은 경우 영역 구분을 위해 기계학습을 적용하기 어렵다. 본 연구에서는 입력영상의 dataset 크기가 적고 입력 영상의 형태가 training dataset의 category에 포함되지 않는 경우 사용할 수 있는 transfer-learning 기법을 적용하며 이를 이용하여 영상 내에서 특정 영역 검출을 수행한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1771-1774
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• 2003

Image segmentation is very important technique as preprocessing. It is used for various applications such as object recognition, computer vision, object based image compression. In this paper, a method which segments the multidimensional image using a hierarchical histogram approach, is proposed. The hierarchical histogram approach is a method that decomposes the multi-dimensional situation into multi levels of 1 dimensional situations. It has the advantage of the rapid and easy calculation of the histogram, and at the same time because the histogram is applied at each level and not as a whole, it is possible to have more detailed partitioning of the situation.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2001년도 동계 학술대회 논문집
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• pp.173-180
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• 2001

• 한국실내디자인학회:학술대회논문집
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• 한국실내디자인학회 2005년도 춘계학술발표대회 논문집
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• pp.110-115
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• 2005

Show window display is a technique of arranging goods for sales promotion, namely, motivating and inducing customers to purchase products. It is not simply exhibiting articles but a technical expression of values retained in exhibited articles and an integrated visual art comprehending color, lighting effect, the customers' angle of vision, differentiation from neighboring stores, harmony with properties, assistive roles of relevant goods, and entire messages provided by these elements. Show window display plays the role of a medium that expresses brand images and attracts consumers. Through the medium, the company's brand image is recognized and the recognition determines the trend of brand sales. Brand images planted to consumers seldom change, and wrong recognition affects not only the brand image but also the company image. The present study purposed to suggest show window display employing brand images different from traditional show window display, to examine the effects of brand images on consumers' intention to purchase, and to propose display design.

• 콘크리트학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.369-374
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• 2005

이 연구의 목적은 화상처리 기법과 신경회로망을 이용하여 다섯가지 균열 패턴 즉, 횡방향, 종방향, 대각선($-45^{\circ}$) 대각선($+45^{\circ}$) 그리고 비방향성 균열의 패턴을 인식할 수 있는 기법을 제안하는 것이다. 제안된 화상처리 알고리즘과 인공 신경회로망 모델은 MATLAB 언어를 이용하여 구현하였다. 인공 신경회로망의 입력층에 들어갈 패턴인자는 Total projection technique를 통해 구하였으며, 인공 신경회로망의 구조(은닉층의 수와 은닉노드의 수)와 가중치 값은 가상 균열 화상을 사용하여 학습을 통해 결정하였다. 인공 신경회로망의 학습은 Bayesian regularization 기법을 도입함으로써 과적합 문제가 발생하지 않도록 하였으며, 이 연구에서 제안한 기법의 적합성을 판정하기 위하여 총 38개의 실제 균열 화상을 사용하여 시험하였다. 검증 시험 결과내에서는 이 연구에서 제안한 기법이 사람의 균열 패턴 인식결과와 정확히 일치하는 결과것으로 나타났다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제22권8호
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• pp.1152-1163
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• 1998

In the present work, the image processing technique for measurement of drop sizes has been improved. Firstly, the local processing concept was adopted in addition to the global processing technique to take account of non-uniformity of the illumination intensity ; thereby, basically, the measurement error can be reduced. Also, the unfocussed image of drops can be eliminated more precisely since the elimination process is based on the local normalized contrast. Secondly the algorithms to process the partially detected or overlapped drop images and the non-spherical drop images were developed. Finally, the improved algorithm was tested by using an artificially prepared image-frame, where the partial or overlapped particles and the non-spherical particles are mixed with the normal spherical ones (with their true size-distributions known a priori). The results showed that both the recognition rate of the number of particles and the measurement accuracy were improved prominently.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.685-691
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• 2020

본 논문에서는 77GHz를 사용하는 밀리미터파 레이더 센서의 반향 신호를 이용하여 손동작의 움직임을 추적한 후 얻어진 데이터로 0부터 9까지의 숫자들을 인식하는 알고리즘을 개발하였다. 손동작을 감지하여 레이더 센서로부터 얻어진 반향 신호들은 산란 단면적의 차이 등에 의해 불규칙한 점들의 군집형태를 보인다. 이들로부터 유효한 중심점을 얻기 위해 3차원 좌푯값들을 이용해 K-Means 알고리즘을 적용하였다. 그리고 얻어진 중심점들을 연결하여 숫자 형태의 이미지를 생성하였다. 얻어진 이미지와 스무딩 기법을 적용해 사람의 손글씨 형태와 유사하게 만든 이미지를 MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology database)로 훈련된 CNN(Convolutional Neural Network) 모델에 입력하여 인식률을 비교하였다. 실험은 두 가지 방법으로 진행되었다. 먼저 스무딩 기법을 적용한 이미지와 적용하지 않은 이미지를 사용한 인식 실험에서는 각각 평균 77.0%와 81.0%의 인식률을 얻었다. 그리고 학습데이터를 확장(augmentation)한 CNN 모델의 실험에서는 스무딩 기법을 적용한 이미지와 적용하지 않은 이미지를 사용한 인식 실험에서 각각 평균 97.5%와 평균 99.0%의 인식률을 얻었다. 본 연구는 레이더 센서를 이용한 다양한 비접촉 인식기술에 응용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국음향학회지
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• 제22권5호
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• pp.375-382
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• 2003

현재 음성인식 분야에서는 잡음이 심한 환경에서 음성 인식률을 향상시킬 수 있는 바이모달의 한 형태인 립리딩 기술에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 립리딩 연구에 있어서 가장 중요한 것은 정확한 입술 이미지를 찾아내는 것이다. 그러나 조명변화, 화자의 발음습관, 입술 모양의 다양성, 입술의 회전과 크기 변화 등의 환경 변화 요인 때문에 안정적인 성능을 예측하기가 힘든 실정이다. 본 논문에서는 보다 안정적 성능을 얻기 위해 시간영역에서 이미지를 임펄스 응답 필터링을 수행을 통해 향상된 인식성능을 보였다. 또한 본 연구에서는 입술 전체 영상을 대상으로 처리하는 립리딩 기법의 사용으로 인해 발생하는 데이터 용량 증가를 고려해 영상의 정보는 손실하지 않고 그 특징만을 추출하여 데이터의 양을 줄일 수 있는 주성분 분석을 전처리 과정으로 사용하였다. 본 연구에서는 영상정보만을 사용하여 음성인식 성능 관찰을 위해 자동차 내에서 서비스가 가능한 22단어를 선정하여 인식실험을 하였다. 이 단어들의 인식 성능을 비교하기 위하여 음성 인식 알고리듬으로 잘 알려진 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하였다. 실험결과 PCA(Principal component Analysis)하였던 경우 립리딩이 64%의 인식률을 보인 반면, 시간영역필터를 립리딩에 적용시 72.7%로 인식률의 향상을 보였다.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제18권6호
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• pp.879-894
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• 2004

The image processing technique is simple and, in principle, can handle particles with various shapes since it is based on direct visualization. Moreover, a wide measurement area can be covered with appropriate optical arrangement. In the present paper, various techniques of image processing for sizing and counting particles are reviewed and recent developments are introduced. Two major subjects are discussed in detail: identification of particles (i.e., boundary detection and pattern recognition) and determination of in-focus criteria. Finally, an overall procedure for image processing of spray particles is suggested.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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• pp.39-39
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• 2011

This study presents an effective vision-based system for cable bridge damage detection. In theory, cable bridges need to be inspected the outer as well as the inner part. Starting from August 2010, a new research project supported by Korea Ministry of Land, Transportation Maritime Affairs(MLTM) was initiated focusing on the damage detection of cable system. In this study, only the surface damage detection algorithm based on a vision-based system will be focused on, an overview of the vision-based cable damage detection is given in Fig. 1. Basically, the algorithm combines the image enhancement technique with principal component analysis(PCA) to detect damage on cable surfaces. In more detail, the input image from a camera is processed with image enhancement technique to improve image quality, and then it is projected into PCA sub-space. Finally, the Mahalanobis square distance is used for pattern recognition. The algorithm was verified through laboratory tests on three types of cable surface. The algorithm gave very good results, and the next step of this study is to implement the algorithm for real cable bridges.