• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.428-430
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• 2022

영상처리는 자동화, 인공지능 시스템에서 물체 추적, 객체 인식 및 분류와 같은 중요한 부분을 담당하고 있으며, IoT 기술과 자동화의 관심이 높아짐에 따라 중요성이 강조되고 있다. 하지만 영상의 경계선과 같이 세밀한 데이터가 요구되는 시스템에서는 정밀한 잡음제거 알고리즘이 요구되고 있으나, 기존 알고리즘은 필터링 과정에서 블러링 현상이 강하게 나타나는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 필터링 과정의 정보손실을 최소화하기 위해 화소값 분포패턴에 기반한 필터링 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 입력영상의 화소값에 대해 이웃한 화소값의 분포패턴을 구한다. 그리고 분포패턴을 바탕으로 가중치 마스크를 계산하며, 필터링 마스크에 적용하여 최종출력을 계산한다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 잡음제거 특성이 우수하였으며, 블러링 현상을 최소화하며 영상을 복원하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.474-477
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• 2021

최근 2020년부터 본격적으로 유행한 코로나19를 예방하기 위해 발열 체크, 마스크 착용 유무를 확인하는 곳이 많아졌다. 그러나 마스크 착용과 발열 체크는 일반적으로 사람이 직접 측정하거나 한명씩 기계 앞에 서서 측정하는 방식이 대부분이며 일반적으로 발열 체크시 피부의 최고 온도를 측정하므로 정확도가 떨어지고 대량의 인원 측정시 병목이 나타날 수 있다. 따라서 본 연구에서는 마스크 미착용자와 발열자를 일반 카메라와 열화상 카메라, 인공지능 알고리즘을 통하여 실시간으로 정확하게 자동 분류하고 표시하여 전염병 확산을 막는 방법에 대하여 제안하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.41-45
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• 2010

영상처리 기술은 인간의 시각에 기반을 둔 영상 정보와 관련된 분야에서 중요한 기반 기술로써 현재 여러 분야에서 연구가 활발하게 진행 중이다. 여러 응용 분야에서 적용되는 영상 처리의 세부 기술 범위는 영상 변환, 영상 개선, 영상 복원, 영상 압축등과 같이 다양하며, 이런 영상 처리 기술의 중요한 연구 목표 중의 하나는 정확한 정보 추출을 위한 영상 정보의 개선에 있다. 영상 정보의 개선은 영상의 해석과 인식을 위한 기본적인 과제이며, 영상에서 나타날 수 있는 잡음을 제거하는 영상 처리 기술이 영상 정보 개선의 한 분야라고 할 수 있다. 영상 정보 개선을 위한 기존의 필터링 알고리즘은 잡음 제거율이 높은 만큼 경계선의 보존이 어렵다는 단점이 있으며, 이를 보완하기 위해 다른 영상 처리 알고리즘을 함께 응용하여 처리함으로써 처리 시간이 증가되고 원 영상의 중요한 정보를 훼손할 가능성이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 필터링 알고리즘의 문제점을 개선하는 동시에 잡음 제거율을 높일 수 있는 퍼지 마스크 필터 알고리즘을 제안한다. 퍼지 마스크 필터 알고리즘은 마스크에서 얻은 정보를 퍼지 논리에 적용하여 임계값을 구하며, 구해진 임계값을 기준으로 출력 영상의 화소 값을 결정한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 효율성을 검증하기 위해 Impulse 잡음과 Salt pepper 잡음을 임의로 생성하여 기존의 필터 방법과 비교한 결과, 제안된 방법이 잡음 영상에 존재하는 픽셀 정보를 훼손하지 않고 잡음을 효과적으로 제거한 것을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권1호
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• pp.94-104
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• 2007

홍채 인식은 홍채 패턴 정보를 이용하여 사람의 신원을 확인하는 생체 인식 기술이다. 일반적인 홍채 인식 시스템에서 취득된 홍채 영상에는 홍채 패턴 정보를 가리는 눈꺼풀이 포함된다. 이러한 눈꺼풀은 홍채 인식의 성능을 저하시키는 요소이다. 따라서 본 논문에서는 홍채인식의 정확성을 향상시키기 위해 눈꺼풀 검출 알고리즘을 제안한다. 본 연구는 기존의 방법에 비해 다음과 같은 세 가지 차별성과 장점을 가지고 있다. 첫 번째, 눈꺼풀 검출에 문제가 되는 속눈썹과 조명 반사광(specular reflection)을 기존의 방법에 의해 검출한 후에, 선형 보간법(interpolation)을 이용하여 제거하는 방법을 제안함으로써 눈꺼풀 추출의 정확도를 향상하였다. 두 번째, 기존의 알고리즘은 눈꺼풀 후보점을 추출하기 위해 홍채의 넓은 부분을 탐색하므로 영상잡음이나 홍채 패턴 등에 의해 눈꺼풀을 잘못 추출하는 경우가 많았다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 검출된 홍채의 외곽경계 정보에 의해 초기 눈꺼풀 탐색 영역을 결정하고, 마스크 기법을 이용하여 눈꺼풀 후보점들을 추출함으로써 눈꺼풀 추출 에러를 감소시켰다. 세 번째, 기존의 알고리즘들은 포물선 방정식에 의해 눈꺼풀 영역을 검출하지만, 사용자의 눈의 회전을 고려하지 않았기 때문에 많은 에러가 발생되었다. 따라서 제안하는 알고리즘은 눈의 회전을 고려한 회전된 포물선 방정식을 이용한 허프 변환(Hough transform)을 통해 눈꺼풀을 검출함으로써 이러한 에러 발생을 감소시켰다. CASIA 데이터베이스의 홍채 영상을 사용하여 제안하는 눈꺼풀 검출 알고리즘을 실험한 결과, 위 눈꺼풀의 검출 정확도는 90.82%, 아래 눈꺼풀의 검출 정확도는 96.47%였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.45-51
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• 2022

COVID-19와 같은 전염병의 확산 방지로 인해 접촉에 대한 두려움이 존재한다. 아파트의 공동주택현관문은 거주민이 현관문에 부착된 도어락의 비밀번호를 입력하거나 거주민의 허락을 득한 경우에 출입이 가능하다. 출입을 위해서는 공동현관문의 도어락에 동호수와 비밀번호를 직접 입력해야 하는 불편함이 존재한다. 또한, COVID-19로 인해 비접촉 출입 요구가 있다. 최근에는 정보통신기술 및 인공지능의 발달함에 따라 안면인식 및 음성인식 기술을 이용하여 쉽게 사용자를 식별할 수 있다. 제안 기법은 공동현관문에 부착된 CCTV 나 카메라를 통해 방문자의 얼굴을 감지하고, 안면을 인식하여 등록된 거주민으로 식별한 후, 거주자의 등록된 정보를 기반으로 서버에서 엘리베이터와 연동하여 비접촉으로도 운행이 가능하다. 특히, 모자나 마스크 등으로 안면인식에 실패할 경우 음성으로 화자 식별하거나 음성 메시지를 기반으로 방문자의 추가적인 인증을 수행하여 공동주택현관문 출입 시 비접촉 기능 및 지문정보를 남기지 않고 출입의 불편함이 없이 전염성 확산을 차단할 수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.215-224
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• 1994

본 논문은 신경회로망 EART(Extended Adaptive Resonance Theory)를 이용한 회전 과 크기 변화에 무관한 지문인식에 관한 연구이다. 지문 농담 화상($515{\times}512$)을 적응 문턱 값을 이용하여 융선와 골을 분리하여 이진화 영상으로 바꾼후 이를 다시 세선화 영상으로 만든다. 이진 세선화 영상으로부터 지문의 특징점 중 식별에 가장 큰영향을 주는 분기점과 끝점을 $3{\times}3$마스크를 사용해서 추출한다. 이렇게 추출된 분기점과 끝 점의 개수, 그리고 분기점으로 이루어진 볼록 다각형의 내각을 회전변화와 크기변화 에 영향을 받지않는 가중코드(weighted code)로 된 40*10 특징점 행렬로 나타낸 후 이를 신경회로망 EART의 입력으로 했다. 신경망을 이용한 본 시스템은 세선화 영상에 대한 어떠한 복원 처리 과정도 없이 영상의 회전과 크기 변화에 대해서도 매우 효과 적이고도 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.983-989
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• 2006

현재의 출입국 관리는 여권을 제시하면 여권을 육안으로 검색하고 수작업으로 정보를 입력하여 여권 데이터베이스와 대비하는 것이다. 본 논문에서는 여권의 정보를 인식 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다. 추출된 문자열 영역을 이진화하고 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM 마스크를 적용한 후에 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 개별 코드의 인식은 ART2 알고리즘을 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법으로 동작하는 RBF 네트워크를 적용한다. 사진 영역은 코드의 문자열 영역을 추출한 후에 코드의 문자열 영역이 시작되는 좌표를 중심으로 사진 영역을 추출한 후, Luminance, Edge, Hue 정보를 이용하여 사진 부분을 검증한다. 검증된 사진 부분 영상은 ART2 알고리즘을 적용하여 사진의 특징들을 분류하고, 이를 이용하여 사진 인증을 하게 된다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.594-601
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• 2009

모의 사격 시스템은 군사 훈련에 드는 많은 비용과 시간을 줄일 수 있음은 물론이고 사고의 위험을 배제할 수 있다. 특히 레이저를 이용한 모의 사격 시스템은 실탄을 사용한 훈련과 거의 유사한 환경을 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나 이러한 시스템을 구현하기 위해서는 레이저빔을 인식하기 위한 효과적인 영상처리기법의 개발이 필요하다. 본 연구에서 제안하는 방법은 인접한 두 영상에서 차 영상을 구하고 이 차 영상에서 빔을 배경과 구분하기 위해서 쓰레쉬홀딩 방법을 적용하였다. 이때 쓰레쉬홀드 값은 배경을 이루는 점들의 밝기 분포가 정규분포를 이룬다는 가정 하에 결정한다. 이 결과에 잡음제거와 영역분리 과정을 거쳐서 빔의 영역을 정한다. 이 영상처리 방법의 계산 복잡도는 영상의 크기와 잡음제거를 위해 사용한 마스크의 크기를 곱한 값에 비례한다. 실험에서 제안한 방법은 93.3%의 정확도를 보였다. 또한 부정확한 결과가 나오는 경우에도 항상 빔을 포함하여 영역을 잡는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.1786-1792
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• 2007

본 논문에서는 ART-1 알고리즘을 이용한 개별코드 인식과 PCA 알고리즘을 적용한 주민등록증 인증방법을 제안한다. 주민등록증 영상에서 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 Sobel 마스크와 median 필터를 적용하였다. 잡음이 제거 된 영상에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출하고 반복 이진화를 적용하여 이진 영상을 획득한 후, 이진화 과정에서 손실된 개별 코드의 영역을 복원하기 위해, 수직 스미어링을 적용한다. 영역이 복원된 영상에서 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출하고 얼굴인증을 위해 주민등록증의 형태학적 특징과 얼굴후보 영역의 눈과 입의 위치 정보를 이용하여 얼굴영역을 추출한다. 추출된 주민등록번호와 발행일은 ART-1 알고리즘을 적용하여 주민등록 번호와 발행일을 인식하고 PCA 알고리즘을 적용하여 주민등록증 사진의 얼굴 영역을 인증한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능평가를 위해 원본 주민등록증 영상 25개를 대상으로 실험한 결과, 325개의 주민등록번호와 167개의 발행일 중에서 각각 323개와 166개가 인식되었다. 그리고 사진과 얼굴부분을 위조한 주민등록증 25에 대해 얼굴 인증을 실험한 결과, 얼굴 인증에 있어서 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.637-644
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• 2021

일반적으로, 컴퓨터 비전, 로보틱스, 증강현실 분야에서 3차원 공간 및 3차원 객체 검출 및 인식기술의 중요성이 대두되고 있다. 특히, 마이크로소프트사의 키넥트(Microsoft Kinect) 방식을 사용하는 영상 센서를 통하여 RGB 영상과 깊이 영상을 실시간 획득하는 것이 가능해짐으로 인하여 객체 검출, 추적 및 인식 연구에 많은 변화를 가져오고 있다. 본 논문에서는 다시점 카메라 시스템 상에서의 깊이 기반(RGB-Depth) 카메라를 통해 획득된 영상을 처리하여 3D 복원 영상의 품질을 향상하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 컬러 영상으로부터 획득한 마스크 적용을 통해 객체 바깥쪽 잡음을 제거하는 방법과 객체 안쪽의 픽셀 간 깊이 정보 차이를 구하는 필터링 연산을 결합하여 적용하는 방법을 제시하였다. 각 실험 결과를 통해 제시한 방법이 효과적으로 잡음을 제거하여 3D 복원 영상의 품질을 향상할 수 있음을 확인하였다.