• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.59-66
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• 2021

인간은 오감 (시각, 청각, 후각, 촉각, 미각) 중 시각 및 청각 정보를 위주로 사용하여 주변 물체를 인식한다. 최신의 객체 인식과 관련한 주요 연구에서는 주로 이미지센서 정보를 이용한 분석에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문에서는 다양한 chirp 오디오 신호를 관측공간에 방출하고 2채널 수신센서를 통해 echo를 수집하여 스펙트럼 이미지로 변화시킨 후 딥러닝을 기반으로 이미지 학습 알고리즘을 이용하여 3D 공간상의 객체 인식 실험을 진행하였다. 본 실험은 무향실의 이상적 조건이 아닌 일반적인 실내 환경에서 발생하는 잡음 및 echo가 있는 환경에서 실험을 진행하였고 echo를 통해 객체 인식률을 83% 정확도로 물체의 위치 추정할 수 있었다. 또 한 추론 결과를 관측공간과 3D Sound 공간 신호로 mapping 하여 소리로 출력하여 3D 사운드의 학습을 통해 소리를 통한 시각 정보를 얻을 수 있었다. 이는 객체 인식 연구를 위해서 이미지 정보와 함께 다양한 echo 정보의 활용이 요구된다는 의미이며 이런 기술을 3D 사운드를 통한 증강현실 등에 활용 가능할 것이다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.984-996
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• 2007

본 논문에서는 표적에 의해서 산란된 산란파에 대한 2차원 산란점 추출 및 2차원 ISAR(Inverse SAR) 영상 형성에 대해서 기술하였다. 표적 에 대 한 2차원 산란점과 ISAR 영상을 획득하는 방법에는 일반적으로 2-D IFFT(Inverse Fast Fourier Transform)가 널리 사용되고 있다. 그러나 이는 영상의 해상도 면에서 질이 떨이진다는 단점이 있다. 이러한 퓨리에 변환을 바탕으로 한 방법의 단점을 보완하기 위해서 여러 가지 고해상도 신호처리의 방법이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 2차원 산란점 추출 및 ISAR 영상을 형성하기 위해서 2-D MEMP 알고리즘과 2-D ESPRIT 알고리즘에 대해서 기술하고 있다. 이러한 각 알고리즘에 대한 성능을 나타내기 위해서 이상적인 점 산란체와 F-18 전투기에 대한 산란파를 이용하여 2차원 산란점을 예측하고 2차원 ISAR 영상을 획득하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.230-236
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• 2015

현재 영상 신호처리는 디지털 시대를 맞이하여 차량 인식, 보안 그리고 로봇 등의 여러 응용 분야에서 활용되고 있다. 일반적으로 영상은 영상 데이터를 전송, 저장, 처리하는 과정에서 salt & pepper 잡음에 의해 열화가 발생한다. 이러한 잡음을 제거하기 위한 방법들은 SMF, CWMF, SWMF 등이 있으며, 이러한 방법들은 salt & pepper 잡음환경에서 잡음 제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 영상에 첨가된 salt & pepper 잡음을 완화하기 위하여, 영상 내 마스크를 4개의 영역으로 세분화하여 각 영역에서 비잡음 화소 수를 이용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해, PSNR을 사용하여 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.25-31
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• 2004

본 논문은 Smart Card의 일종인 비 접촉 IC 카드의 내부 데이터를 사용하여, 생체인식 요소인 홍채폐턴을 이용한 사용자 인증 시스템의 인증률 향상을 도모한 연구이다. 먼저, CCD 카메라로 입력 받은 안구영상에서 홍채영역을 추출하고, GHA(Generalized Hebbian Algorithm)웨이트를 이용하여 PCA(Principal Component Analysis) Coefficient를 Smart Card 내부에 저장한다. 사용자 인증시에는 실시간으로 입력되는 사용자의 생체 인식 정보와 카드 내부의 사용자 생체 인식 정보를 비교하여, 동일한 경우에 그 인식 정보를 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 분류하였다. 본 논문에서는 실시간 테스트 실험 결과 이전에 개발된 시스템보다 사용자의 인증률이 우수해 짐을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.6-17
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• 2013

최근 들어 기존의 녹색 바탕의 차량 번호판에서, 흰색 바탕의 신 차량 번호판으로 교체되고 있다. 하지만, 아직 기존의 차량 번호판이 신 차량 번호판으로 전면 교체 되지 않아 두 번호판 모두 사용되고 있기 때문에 주차 관리 시스템, 속도위반, 신호 위반 등 무인 카메라를 이용한 시스템에서, 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판 특징에 맞는 인식 시스템이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 녹색 번호판과 흰색 번호판 모두를 추출하고 인식 할 수 있는 알고리즘에 관한 연구를 수행하였다. 다양한 환경에서 획득한 차량 영상으로부터 번호판 영역을 추출하기 위하여 형태학적 특징을 이용하였고, 추출된 번호판 영역의 수평, 수직 히스토그램과 문자의 상대적 위치 정보를 이용하여, 문자를 분리하였다. 최종적으로, 분리된 문자를 인식하기 위해 주성분 분석법(PCA : Principal Component Analysis)과 선형 판별 분석법(LDA : Linear Discriminant Analysis)을 적용하여 인식 시스템을 구성하였다. 실험 결과, 불규칙한 조명 상태에서도 상대적으로 높은 추출률과 문자 인식률을 나타내었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.331-332
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• 2006

To enhance security and privacy in biometrics, changeable (or cancelable) biometrics have recently been introduced. The idea is to transform a biometric signal or feature into a new one for enrollment and matching. In this paper, we proposed changeable biometrics for face recognition using on PCA based approach. PCA coefficient vector extracted from an input face image. The vector is scrambled randomly and removed. When a transformed template is compromised, it is replaced by a new scrambling rule. In our experiment, we compared the performance between when PCA coefficient vectors are used for verification and when the transformed coefficient vectors are used for verification.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.76-82
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• 2021

In this paper, the compressed sensing basic pursuit denoise algorithm adopted to synthetic aperture radar imaging is investigated to improve the object recognition. From the incomplete data sets for image processing, the compressed sensing algorithm had been integrated to recover the data before the conventional back- projection algorithm was involved to obtain the synthetic aperture radar images. This method can lead to the reduction of measurement events while scanning the objects. An ultra-wideband radar scheme using a stripmap synthetic aperture radar algorithm was utilized to detect objects hidden behind the box. The Ultra-Wideband radar system with 3.1~4.8 GHz broadband and UWB antenna were implemented to transmit and receive signal data of two conductive cylinders located inside the paper box. The results confirmed that the images can be reconstructed by using a 30% randomly selected dataset without noticeable distortion compared to the images generated by full data using the conventional back-projection algorithm.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제17권4호
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• pp.72-79
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• 2020

To ensure the safety of Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) or autonomous vehicles, it is important to recognize the vehicle position, and specifically, the increased accuracy of the lateral position of the vehicle is required. In recent years, the quality of GPS signals has improved a lot and the price has decreased significantly, but extreme urban environments such as tunnels still pose a critical challenge. In this study, we proposed stable and precise lane recognition and tracking methods to solve these two issues via fusion of AVM images and vehicle sensor data using an extended Kalman filter. In addition, the vehicle's lateral position recognition and the abnormal state of RTK GPS were determined using this approach. The proposed method was validated via actual vehicle experiments in urban areas reporting multipath and signal disconnections.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.859-864
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• 2022

매년 교통사고의 가장 큰 원인으로 손꼽히는 졸음운전은 운전자의 수면 부족, 산소 부족, 긴장감의 저하, 신체의 피로 등과 같은 다양한 요인을 동반한다. 졸음 유무를 확인하는 일반적인 방법으로 운전자의 표정과 주행패턴을 파악하는 방법, 심전도, 산소포화도, 뇌파와 같은 생체신호를 분석하는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 영상을 검출하는 딥러닝 모델과 생체 신호 측정 기술을 이용한 운전자 피로 감지 시스템을 제안한다. 제안 방법은 일차적으로 딥러닝을 이용하여 운전자의 눈 모양과 하품 유무, 졸음으로 예상되는 신체 동작을 파악하여 졸음 상태를 감지한다. 이차적으로 맥파 신호와 체온을 이용하여 운전자의 피로 상태를 파악하여 시스템의 정확도를 높이도록 설계하였다. 실험 결과, 실시간 영상에서 운전자의 졸음 유무 판별이 안정적으로 가능하였으며 각성상태와 졸음 상태에서의 분당 심박수와 체온을 비교하여 본 연구의 타당성을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.209-214
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• 2010

본 논문은 형태 처리기법과 연결요소 분석을 이용한 문서 영상의 분할과 구조적인 특징과 투영 프로파일 분석을 이용하여 문서영상에서 제목영역 추출방안을 제안한다. 문서 영상의 처리는 영상 분할과 제목 추출, 두 단계로 이루어진다. 영상 분할의 단계에서는 문서 영상을 구성요소 영역들로 나눈다. 영상 분할이 끝나면 분할된 영역들을 대상으로 구조적인 정보를 이용하여 제목이 될 후보 영역을 추출한다. 제목이 아닌 영역을 제거하여 제목 후보영역을 추출하고 난 후 투영 프로파일을 분석하여 제목 영역을 최종적으로 추출한다. 본 논문에서 제시된 투영 프로파일 분석을 이용한 제목 추출 방법은 다양한 문서 영상의 분할 및 제목 추출 결과를 보였으며, 문서 제목 인식, 멀티미디어 데이터 검색, 실시간 영상처리와 같은 다양한 응용분야에 활용될 것으로 기대된다.