• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.57-66
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• 2011

본 논문에서는 단일 입력 영상에서 특징을 추출하여 실시간으로 에지 대칭과 기울기의 방향성 특징을 이용하여 효과적으로 사람을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 전처리, 사람 후보 영역 분할, 후보 영역 검증인 3단계로 구성되었다. 여기서 전처리 단계는 주변 조도 환경과 밝기에 강인하고, 사람의 특징인 모양 특징 크기, 사람의 조건을 고려한 사람의 특성을 가진 윤곽선을 검출한다. 그리고 사람 후보 영역 분할 단계는 검출된 윤곽선에서 사람의 에지 대칭성과 크기를 가지고 영역을 분리하고, 에이타부스트 알고리즘을 적용하여 1차 후보 영역을 분할한다. 마지막으로 후보 영역 검증 단계는 분할된 국소 영역에 대한 기울기의 특징 벡터 및 분류기를 이용하여 후보 영역을 검증하여 오검출의 성능을 우수하게 한다. 제안된 알고리즘을 적용하여 모의실험을 한 결과, 제안된 알고리즘은 단일 알고리즘을 적용한 기존 알고리즘 보다 처리 속도가 약 1.7배 정도 개선되었으며, FNR(False Negative Rate)은 3% 정도 우수함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.624-630
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• 2010

심전도 신호는 일반적으로 200Hz 이상의 주파수로 표본화 되므로 효율적인 저장 및 전송을 위해서는 진단에 중요한 정보를 손실 없이 압축하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 곡률을 이용하여 진단에 중요한 정보인 특징점에 기반한 심전도 신호 압축 방법을 제안한다. 제안한 방식은 심전도 신호의 중요 구성요소인 P, Q, R, S, T파의 특징점이 다른 정점에 비해 곡률 값이 크므로 곡률의 국부적 극값을 이용하여 정점을 추출하였다. 또한 신호의 복원 오차를 최소화하기 위하여 순환적정점 선택 방법에 따른 정점을 특징점으로 추가한다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스에 있는 심전도 신호에 대한 실험을 통하여 선택한 정점들이 심전도 신호의 특징점을 모두 포함하고 있으며, 압축의 효율성도 AZTEC 방식 보다 높다는 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.1449-1457
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• 2007

파노라마 영상은 여러 장의 겹쳐지는 영상을 하나의 큰 영상으로 병합하여 만들어진다. 그 방법에는 크게 특징 기반 방법과 직접 방법의 두 종류가 있으며, 특징 기반 방법은 직접 방법에 비해 처리 속도가 빠른 장점이 있다. 그러나 모바일 단말기와 같은 처리속도가 느린 환경에서 구현하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 고속 파노라마 영상 생성 방법을 제안하였다 이 방법은 촬영 장면 가이더를 적용함으로써 정합 파라미터의 개수를 줄여 정합속도를 크게 향상시켰다. 또한, 적은 수의 파라미터 사용에 따른 정합 오차를 줄이기 위해 국소 정합법을 추가로 적용하였다. 실험에서, $320{\times}240$ 크기의 24비트 칼라 영상에 대해 약 0.078초의 처리속도로 기존의 특징 기반 방법보다 처리속도 면에서 약 17배의 처리 속도 개선을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.53-60
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• 2009

본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 운전자의 피로 상태를 검출하기 위한 얼굴 표정 인식을 위해 얼굴 특징을 추적하고자 하였다. 그러나 대다수의 얼굴 특징 추적 방법은 다양한 조명 조건과 얼굴 움직임, 회전등으로 얼굴의 특징점이 검출하지 못하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선, 능동적 적외선 감지기를 사용하여 다양한 조명 조건하에서 동공을 검출하고, 검출된 동공은 얼굴 움직임을 예측하는데 사용되어진다. 얼굴 움직임에 따라 특징이 국부적으로 부드럽게 변화한다고 할 때, 칼만 필터로 얼굴 특징을 추적할 수 있다. 제한된 동공 위치와 칼만 필터를 동시에 사용함으로 각각의 특징 지점을 정확하게 예상할 수 있었고, Gabor 공간에서 예측 지점에 인접한 지점을 특징으로 추적할 수 있다. 패턴은 검출된 특징에서 공간적 연관성에서 추출한 특징들로 구성된다. 실험을 통하여 다양한 조명과 얼굴 방향, 표정 하에서 제안된 능동적 방법의 얼굴 추적의 실효성을 입증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.603-607
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• 2004

본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 운전자의 피로 상태를 검출하기 위한 얼굴 표정 인식을 위해 얼굴 특징을 추적하고자 하였다. 그러나 대다수의 얼굴 특징 추적 방법은 다양한 조명 조건과 얼굴 움직임, 회전등으로 얼굴의 특징점이 검출하지 못하는 경우가 발생한다. 그러므로 본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선, 능동적 적외선 감지기를 사용하여 다양한 조명 조건 하에서 동공을 검출하고, 검출된 동공은 얼굴 움직임을 예측하는데 사용되어진다. 얼굴 움직임에 따라 특징이 국부적으로 부드럽게 변화한다고 할 때, 칼만 필터로 얼굴 특징을 추적할 수 있다. 제한된 동공 위치와 칼만 필터를 동시에 사용함으로 각각의 특징 지점을 정확하게 예상 할 수 있었고, Gabor 공간에서 예측 지점에 인접한 지점을 특징으로 추적할 수 있다. 패턴은 검출된 특징에서 공간적 연관성에서 추출한 특징들로 구성된다. 실험을 통하여 다양한 조명과 얼굴 방향, 표정 하에서 제안된 능동적 방법의 얼굴 추적의 실효성을 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.1437-1443
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• 2009

본 논문에서는 초음파와 전자나침반, 엔코더, 자이로센서를 복합적으로 구성하여 로봇의 SLAM 방법을 제시하였다. 일반적으로 전자 나침반과 엔코더, 자이로를 이용한 로봇의 위치측정은 작업공간에서의 상대위치만을 알 수 있다. 실제 로봇이 작업공간에서 작업을 하기 위해서는 로봇의 절대위치 정보를 알아야만 하며, 이는 SLAM으로 얻을 수 있다. 본 논문에서는SLAM 구현을 위하여 로봇의 작업공간을 초음파 센서를 이용하여 구조적 맵 생성 기법을 통해 맵을 생성한 후, 이를 특정 맵으로 변환하였다. 생성된 특정 맵과 맵 매핑을 활용하여 맵 상의 절대위치를 구한다. 실험은 직접 설계 및 제작한 로봇을 이용하였고, 실험 방법은 초기 좌표를 모르는 로봇을 임의의 장소에 위치 시키고 제안한 SLAM 알고리즘을 이용하여 로봇의 전역 좌표를 찾도록 하였다. 실험 결과, 제안한 SLAM 알고리즘을 이용하여 맵 상의 절대위치를 모두 찾음을 확인하였다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제15권5호
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• pp.939-959
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• 2006

본 연구는 효율적인 치수정책으로 홍수량 할당제도를 분석하였다. 현재 상 하류지역의 구조물적이고 비협조적인 홍수방어 체제는 유역 최적의 홍수방어 규모를 달성하지 못한다. 그러나 홍수량 할당제도와 거래제도의 도입은 효율적인 홍수방어규모를 달성하는 것으로 분석되었다. 지역별 홍수량 할당은 유역 전체의 홍수방어뿐만 아니라 지역별 사회 경제적 특성뿐만 아니라 지형적 특성을 고려하여 결정되어야 한다. 특히 효율적인 홍수방어를 위해서 홍수량 거래제도를 적극 도입할 필요가 있다.

• 융합보안논문지
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• 제14권7호
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• pp.9-15
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• 2014

본 논문에서는 기존 LDP 코드의 문제점을 보완하고 화소의 색상 정보와 밝기 정보, 에지 방향 정보, 그리고 에지 반응 크기 정보를 포함할 수 있는 새로운 LDP를 제안한다. 제안된 방법은 얼굴색 정보를 포함하기 위해 기존 LDP 코드를 줄이는 방법을 제안하고 그 결과를 분석하였다. 새로운 LDP 코드는 기존 LDP 코드와 달리 6비트로 표현함으로써 나머지 2비트에 필요로 하는 정보를 포함할 수 있도록 하였으며, 기존 LDP 코드에 비해서 잡음과 환경 변화에 효과적으로 적응할 수 있도록 하였다. 실험 결과 제안된 LDP 코드는 기존 방법들에 비해 높은 인식률 향상과 얼굴 표정인식 결과에서도 효과적임을 보여주었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권3호
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• pp.1390-1403
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• 2016

Facial expression recognition (FER) plays a very significant role in computer vision, pattern recognition, and image processing applications such as human computer interaction as it provides sufficient information about emotions of people. For video-based facial expression recognition, depth cameras can be better candidates over RGB cameras as a person's face cannot be easily recognized from distance-based depth videos hence depth cameras also resolve some privacy issues that can arise using RGB faces. A good FER system is very much reliant on the extraction of robust features as well as recognition engine. In this work, an efficient novel approach is proposed to recognize some facial expressions from time-sequential depth videos. First of all, efficient Local Binary Pattern (LBP) features are obtained from the time-sequential depth faces that are further classified by Generalized Discriminant Analysis (GDA) to make the features more robust and finally, the LBP-GDA features are fed into Hidden Markov Models (HMMs) to train and recognize different facial expressions successfully. The depth information-based proposed facial expression recognition approach is compared to the conventional approaches such as Principal Component Analysis (PCA), Independent Component Analysis (ICA), and Linear Discriminant Analysis (LDA) where the proposed one outperforms others by obtaining better recognition rates.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권5A호
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• pp.709-716
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• 2000

본 논문에서는 국부상관계수(local correlation coefficients; LCC)의 영역 평균변화량을 질감특징으로 사용하여 질감 영역을 추출하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 질감영역 추출을 위한 알고리듬의 핵심은 각 방향에 따른 국부상관계수들의 평균 변화량은 평탄영역에서 보다 질감영역에서 대체로 크게 나타나는 특성을 이용하는 것이다. 제안한 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 8비트 256$\times$256 크기를 가진 9개의 시험영상(Lena, Bsail, Camera, Face, Woman, Elaine, Jet, Tree, Tank)을 사용한다. 실험결과에서 제안한 특징은 시각적으로 질감영역으로 보이는 영역들을 잘 추출함을 보인다.