• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.36 no.2
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• pp.102.2-102.2
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• 2011

Sunspots usually appear in a group which can be classified by certain morphological criteria. In this study we examine the moments which are statistical parameters computed by summing over every pixels of contours, in order to quantify the morphological characteristics of a sunspot group. The moments can be additional characteristics to the sunspot group classification such as McIntosh classification. We are developing a program for image processing, detection of contours and computation of the moments using continuum images from SOHO/MDI. We apply the program to count the sunspot numbers from 303 continuum images in 2003. The sunspot numbers obtained by the program are compared with those by SIDC. The comparison shows that they have a good correlation (r=89%). We are extending this application to automatic sunspot classification (e.g., McIntosh classification) and flare forecasting.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.20 no.9
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• pp.121-128
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• 2015

In this paper, we proposed and implemented the effective automatic foreground motion detection algorithm that detect the foreground motion by analyzing the digital video data that captured by the network camera. We classified the background as moving background, fixed background and normal background based on the standard deviation of background and used it to detect the foreground motion. According to the result of experiment, our algorithm decreased the fault detection of the moving background and increased the accuracy of the foreground motion detection. Also it could extract foreground more exactly by using the statistic information of background in the phase of our foreground extraction.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2008.06a
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• pp.231-235
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• 2008

컴퓨터 및 주변기기의 성능이 발전함에 따라 영상처리에 대한 관심이 높아지고, 영상으로부터 원하는 정보를 얻기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구에서 움직임 추적, 특정 사물 추출, 동영상 검색 등으로 정보를 추출하는 과정은 높은 시스템 자원을 요구하기 때문에 멀티태스킹이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 시스템 자원의 사용을 최소화하는 제스쳐 인식시스템을 설계하고 구현한다. 이 시스템은 동적테이블 마스킹을 이용하여 노이즈를 제거하고, 가이드라인 인식 방법을 적용하여 손동작 제스쳐를 인식한다, 또한 안면 비율 분할 방법과 음영 측정 방법을 이용하여 눈과 입술의 제스쳐를 인식한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.507-508
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• 2018

본 논문에서는 라즈베리파이를 활용하여 야생조류의 행동에 반응하는 비전기반 야생조류 퇴치 장치를 구현하였다. 저가형 라즈베리파이 보드를 기반으로 카메라센서와 OpenCV 모션탐지기법을 활용하여 야생조류의 침입을 탐지하고, 그리고 야생조류가 소리별로 반응하는 데이터를 누적시키는 방법을 활용하여 효율적으로 퇴치하도록 개발하였다. 성능평가는 야생 직박구리와 박새를 포획하여 야외 실험장에서 진행하였고 실제 환경에서도 야생조류를 퇴치할 수 있다는 결과를 보여준다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.59-60
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• 2012

본 논문에서는 윈도우 애플리케이션을 위한 사용자의 손동작 제스처 인식 시스템을 구현하였다. 실시간 제스처 인식 시스템은 사용자의 손 움직임을 웹캠으로 입력받아 제스처 명령으로 구현하였다. MFC Visual C++언어를 기반으로 개발된 인텔사의 OpenCV 라이브러리를 사용하였다. 인식시스템의 유효성을 검사하기 위하여 사용자의 입력을 받아 진행되는 사격게임을 개발 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.1189-1191
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• 2017

'스마트'라는 단어가 대중화가 되면서 전자기기 뿐만 아니라 거울에도 스마트가 붙게 되었다. 하지만 스마트 거울에 다양한 기능이 추가되면서 '꾸미는 것을 돕는다'라는 거울 본연의 기능이 부가적인 요소가 되는 경우가 있거나 매장 내에 모델링이 끝난 옷을 보여주지만 집에 있는 자신의 옷을 보는 것이 부족한 경우가 많다. 본 논문에서는 OpenCV를 활용하여 옷을 여러벌 갈아입으면서 코디를 할 때 번거로움을 줄이고자 거울 앞에서 찍으면 프레임과 전경 추출 알고리즘을 사용하여 사용자의 옷을 추출하고 추출된 옷의 정확도를 위해 보정작업을 추가한다. 윤곽선의 노이즈를 줄이기 위해 Morphology 필터링을 사용하고 Clahe 히스토그램 균일화를 통해 옷의 선명도를 높혔다. 추가적으로 가상으로 띄워주는 기능과 옷을 보여줄 때 HSV 모델의 특성을 활용하여 채도나 명도의 변화의 상관없이 색을 추출하여 상의와 하의를 분리하여 상의를 내어입는 기능도 선택할 수 있게 구현 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.820-823
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• 2017

본 연구의 목적은 얼굴 인식을 통해 사용자 위주로 작동하는 인공지능 선풍기를 개발하기 위한 것이다. 일반적인 선풍기는 사용자가 직접 풍향을 조절해야 하며, 조절한다 하더라도 사람이 위치하지 않은 곳까지 바람을 보내주거나, 사람이 없는 상황에서도 동작하는 비효율적인 방식이다. 따라서 본 논문에서는 OpenCV 오픈 소스 라이브러리를 중심으로 얼굴 인식 기능을 탑재한 선풍기로 PWM을 이용한 선풍기의 회전과 안드로이드 앱의 블루투스 모듈을 이용하여 원격조정이 가능하도록 하였다. 기존의 사용자가 직접 선풍기의 풍향을 설정해야 하는 것이 얼굴 인식이라는 시스템을 통해 자동으로 풍향이 조절되는 방식이다. 그 결과, 선풍기를 직접 설정할 수 없는 상황에 놓인 사람들에게 큰 도움이 됨과 동시에 불필요한 전력 낭비가 줄어드는 친환경 선풍기를 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.1123-1126
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• 2017

최근 성인들 중에서도 취미로 가지고 노는 장난감 즉 '키덜트 장난감'의 관심도가 증가하는 추세이다. 그 중에서도 높은 매출 상승세를 보이는 RC카와 VR은 지속적으로 시장규모를 성장시키기 위해서 추가적인 콘텐츠가 필요하다고 판단된다. 그러므로 본 프로젝트는 두 아이템을 융합하여 차별적 콘텐츠가 있는 RC카 개발을 목표로 한다. VR기기 영상을 보면서 컨트롤러로 RC카를 조종하는 구성이며, 특징적인 콘텐츠로는 OpenCV 컴퓨터비전 알고리즘을 활용하여, 트랙내의 차선, 표지판 등을 인식하고 안전주행 점수를 평가하는 Score모드가 있다. 결론적으로 RC카와 VR을 동시 활용하는 것이 특징인 본 프로젝트는 높은 H/W 독립성, 확장성을 가지며, S/W적으로는 혼합현실적 요소를 체험할 수 있다. 나아가 사회적인 의미로 여러 세대가 함께하는 유익한 놀이 콘텐츠의 활성화를 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.1229-1230
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• 2017

IoT(Internet of Things, 사물인터넷)는 각종 사물에 센서와 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 기술을 의미한다. 최근 이러한 사물인터넷 장비들은 국방, 금융, 보안 등 여러 분야에 걸쳐 이용되고 있다. 본 논문은 사물인터넷 장비에서 물체 인식을 위한 OpenCV 라이브러리를 사용하여 도난 방지 시스템을 설계 및 구현한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.15 no.2
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• pp.299-306
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• 2020

Image recognition using neural networks is widely used in various fields. In this study, we investigated licensed / unlicensed vehicle recognition systems necessary for vehicle number recognition and control when entering and exiting a specific area. This system is equipped with the function of recognizing the image, so it checks all the information on the vehicle number and adds the function to accurately recognize the vehicle number plate. In addition, it is possible to check the vehicle number more quickly using a neural network.