• 한국융합학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.19-24
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• 2020

WHO는 3월 11일 코로나 19에 대한 세계적 대유행, 팬더믹(pandemic)을 선언하였다. 하지만 경제 및 사회적 활동으로 인하여 면대면 교육이나 세미나를 위해 건물 출입을 해야하는 상황이 발생한다. 코로나 19의 감염여부의 1차 체크 방법으로 체온 측정이 있어 근거리 체온 측정을 통해 1차적인 출입 차단을 실시하고 있다. 그로 인해 일일이 직접 체크하는 것이 번거롭기 때문에 열화상 카메라를 건물 입구에 설치하고, 적외선 카메라를 이용하여 간접적으로 체온을 측정하여 출입 통제를 하고 있다. 중고교나 대학 및 평생교육의 경우 출석체크 등과의 연동이 가능하고, 마스크 착용 여부를 자동으로 인식하고, 수강생의 인증이 가능한 시스템이 필요하다. 제안시스템은 스마트미러에 탐재된 카메라로 마스크 착용 여부를 확인하고, 음성인식 기술을 활용하여 건물안으로 들어오고자 하는 사용자의 목소리 인식을 통해 사용자를 인증하고, 출입 여부를 결정하는 시스템을 제안하고자 한다. 제안 시스템은 근거리 온도 측정과 수강생의 스마트 폰의 출석체크 APP와 연동을 하게 되면 출석체크도 가능하다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권4호
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• pp.481-490
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• 2002

오프라인 필기체 문자 인식은 동적인 정보를 가지고 있지 않고, 다양한 필기와 자음과 모음의 겹침이 심하며, 획 사이의 잡영을 많이 가지고 있어 불완전한 전처리를 수행하여야 하는 어려움이 있다. 따라서 오프라인 필기체 문자 인식은 다양한 방법의 전처리 즉 이진화 및 세선화에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 오프라인 필기체 한글 문자 인식의 전처리로서 워터쉐드 알고리즘의 수행 시간과 결과 영상의 품질을 고려해 그레이 레벨 문자 영상에서의 문자 영역과 배경 영역의 분할을 위한 효과적인 워터쉐드 알고리즘의 적용 방법과 추출된 워터쉐드 영상을 이진화하는 분할 함수를 제안한다. 또한 수행 시간과 골격선의 품질을 고려한 조건 검사 마스크를 통해서 효과적으로 골격선을 추출하는 세선화 방법을 제안하고 기존의 방법과 본 논문 방법을 수행 시간과 품질로써 성능을 평가한다. 실험 결과 기존의 방법은 평균 2.16초, 본 논문 방법은 평균 1.72초의 수행 시간이 걸렸다. 또한 결과 영상의 품질은 본 논문 방법이 문자 획 사이의 잡영을 효과적으로 처리함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1989년도 한글날기념 학술대회 발표논문집
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• pp.137-141
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• 1989

본 논문에서는 신경망 구조의 한 모델인 feed-forward multi-layered network에 역전파 학습(back-propagation learning) 기법을 이용하여 필기체 한글 숫자를 인식하고 그 가능성을 보였다. 문자 인식에 있어 입력 대상의 모양이 왜곡되거나, 대상의 크기 혹은 위치의 변화 등과 같은 잡음 (noise)에 대해서 정확히 대상을 인식하는 데는 대상의 구조 추출에 크게 관여되므로 한글의 구조 추출에 적합하다고 생각되는 bar mask 투사법을 제안하였다. 모델의 학습을 필기체 한글 숫자 16자의 입력 패턴과 타겟 ( target) 입력의 쌍을 이용해 학습시켰다. 또한, 모델의 인식 정도를 측정해 보기 위해 시험패턴을 적용하여 훈련된 패턴과 훈련되지 않은 패턴간의 인식률을 비교하여 보았다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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• pp.1230-1242
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• 1993

In a case of mushroom (Lentinus Edodes L.) , visual features are crucial for grading and the quantitative evaluation of the growth state. The extracted quantitative visual features can be used as a performance index for the drying process control or used for the automatic sorting and grading task. First, primary external features of the front and back sides of mushroom were analyzed. And computer vision based algorithm were developed for the extraction and measurement of those features. An automatic thresholding algorithm , which is the combined type of the window extension and maximum depth finding was developed. Freeman's chain coding was modified by gradually expanding the mask size from 3X3 to 9X9 to preserve the boundary connectivity. According to the side of mushroom determined from the automatic recognition algorithm size thickness, overall shape, and skin texture such as pattern, color (lightness) ,membrane state, and crack were quantified and measured. A portion of t e stalk was also identified and automatically removed , while reconstructing a new boundary using the Overhauser curve formulation . Algorithms applied and developed were coded using MS_C language Ver, 6.0, PC VISION Plus library functions, and VGA graphic function as a menu driven way.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.506-512
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• 2003

영상 인식에 있어 에지는 중요한 부분을 차지하고 있으며, 에지 검출 방법에 대하여 많은 연구가 진행되고 있다. 그럼에도 불구하고 에지는 응용분야에 따라 검출 범위가 달라 정확한 에지 검출은 여전히 어려운 문제로 남아 있다. 이러한 해결해야할 문제 중 하나가 잡음이 존재하는 영상에서의 에지 검출이다. 본 논문에서는 퍼지 논리를 기반으로 같은 구조 안에서 잡음을 제거하고 에지를 검출하는 방법을 제시하였다. 제안한 방법은 두 단계로 이루어졌으며 첫 번째는 필터링 작업으로 3${\times}$3 마스크를 수직, 수평, 대각의 3방향으로 단순화하고 퍼지의 MIN-MAX 연산자를 이용하여 평균을 구한 뒤, 평균값을 적용하여 잡음이 존재하는 원 영상으로부터 잡음제거를 실행하고, 두 번째로 확장된 퍼지의 샤논 함수를 이용하여 에지 검출을 실행하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.929-931
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• 2015

디지털 영상을 처리하는 기술이 발전함에 따라 영상에서 에지는 물체 인식 및 물체 검출 등 여러분야에서 널리 활용되고 있다. 에지를 검출하는 기존의 방법에는 Sobel, Roberts 등의 고정 가중치 마스크를 이용하는 방법들이 대부분이다. 이와 같은 기존의 방법들은 구현이 간단한 장점이 있는 반면 다소 에지 검출 특성이 미흡하다. 따라서 이와 같은 기존의 에지 검출 방법들이 갖는 문제점을 보완하고, 우수한 에지 검출을 얻기 위해 변형된 모폴로지를 이용한 알고리즘을 제안하였으며, 기존의 방법들과 비교하기 위해 시뮬레이션하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.919-921
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• 2015

에지는 영상에서 물체의 인식, 검출 등의 여러 분야에서 영상을 간략화하기 위해 전처리 과정으로서 널리 활용되고 있다. 일반적으로 널리 알려진 에지 검출 방법에는 Sobel, Roberts, Laplacian 등이 있으며, 이러한 기존의 방법들은 구현이 간단한 장점을 가지나, 고정 가중치 마스크를 이용하기 때문에 다소 미흡한 결과를 나타낸다. 따라서 기존의 에지 검출 방법의 문제점을 보완하고 우수한 에지 검출 특성을 얻기 위해 화소 분포를 고려한 에지 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존의 방법과 시뮬레이션하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.97-101
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• 1989

변형불변 패턴인식을 실현하기 위하여 크기와 회전변위에 대해 불변인 극-로가리즘 좌표변환을 이용하였고, 좌표 변환을 수행하기 위하여 Lee 방식의 투과함수를 갖는 CGH를 CAD용 포토(UV light)패턴 발생기에 의해 마스크로 제작하였다. 광학적으로 좌표변환된 입력패턴은 본 논문에서 제시한 광상관기에 입력되었으며, 실시간 홀로그래피에 의한 기록매질로서 $BaTiO_3$ 단결정을 정합필터로 사용하였다. 본 논문에서 제시한 광상관기를 사용하여 크기와 입력에 대한 자기상관값의 변화를 실험적으로 제시함으로서 변형불변 패턴인식을 증명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.1518-1523
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• 2012

영상매체가 여러 방면에서 발전함에 따라 영상처리의 중요성이 높아지고 있다. 영상처리 분야 중 에지검출은 물체 인식, 물체 분할, 의료 및 산업 전반적인 분야 등에서 많이 활용되고 있다. 에지는 영상에서 중요한 요소인 크기, 방향, 위치 등의 정보를 포함하고 있다. 에지를 검출하기 위한 기존의 방법에는 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian 등의 방법이 있으며, 기존의 방법들은 AWGN(Additive White Gaussian Noise)에 훼손된 영상에서 에지검출 특성이 저하된다. 따라서 본 연구는 AWGN에 훼손된 영상에서 우수한 에지검출 특성을 갖는 변형된 가중치 벡터를 이용한 알고리즘을 제안하였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제1권1호
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• pp.37-51
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• 1992

Quantizing and extracting visual features of mushroom(Lentinus edodes L.) are crucial to the sorting and grading automation, the growth state measurement, and the dried performance indexing. A computer image processing system was utilized for the extraction and measurement of visual features of front and back sides of the mushroom. The image processing system is composed of the IBM PC compatible 386DK, ITEX PCVISION Plus frame grabber, B/W CCD camera, VGA color graphic monitor, and image output RGB monitor. In this paper, an automatic thresholding algorithm was developed to yield the segmented binary image representing skin states of the front and back sides. An eight directional Freeman's chain coding was modified to solve the edge disconnectivity by gradually expanding the mask size of 3$\times$3 to 9$\times$9. A real scaled geometric quantity of the object was directly extracted from the 8-directional chain element. The external shape of the mushroom was analyzed and converted to the quantitative feature patterns. Efficient algorithms for the extraction of the selected feature patterns and the recognition of the front and back side were developed. The developed algorithms were coded in a menu driven way using MS_C language Ver.6.0, PC VISION PLUS library fuctions, and VGA graphic functions.