• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권4호
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• pp.1279-1287
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• 2006

The purpose of this paper is to present a new algorithm for extracting the consensus pattern, or motif from sequence belonging to the same family. Two methods are considered for feature interval partitioning based on equal probability and equal width interval partitioning. C2H2 zinc finger protein and epidermal growth factor protein sequences are used to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm for motif extraction. For two protein families, the equal width interval partitioning method performs better than the equal probability interval partitioning method.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제13권3호
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• pp.37-43
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• 2004

The purpose of this study is to develop a practical image inspection system that could recognize it correctly, endowing flexibility to the productive field, although the same object for work will be changed in the size and rotated. In this experiment, it selected a fighter, rotating the direction from $30^{\circ}$ to $45^{\circ}$ simultaneously while changing the size from 1/4 to 1/16, as an object inspection without using another hardware for exclusive image processing. The invariant moments, Hu has suggested, was used as feature vector moment descriptor. As a result of the experiment, the image inspection system developed from this research was operated in real-time regardless of the chance of size and rotation for the object inspection, and it maintained the correspondent rates steadily above from 94% to 96%. Accordingly, it is considered as the flexibility can be considerably endowed to the factory automation when the image inspection system developed from this research is applied to the productive field.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.1275-1283
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• 1990

Perception of surfaces from range images plays a key role in 3-D object recognition. Recognition of 3-D objects from range images is performed by matching the perceived surface descriptions with stored object models. The first step of the 3-d object recognition from range images is image segmentation. In this paper, an approach for segmenting 3-D range images into symbolic surface descriptions using spatial Gabor filter is proposed. Since the phase of data has a lot of important information, the phase information with magnitude information can effectively segment the range imagery into regions satisfying a common homogeneity criterion. The phase and magnitude of Gabor filter can represent a unique featur vector at a point of range data. As a result, range images are trnasformed into feature vectors in 3-parameter representation. The methods not only to extract meaningful features but also to classify a patch information from range images is presented.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2001년도 춘계학술대회 논문집(한국공작기계학회)
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• pp.131-136
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• 2001

The purpose of this paper is to develop image inspection system endows an automatic operating and measuring that the moment values are invariant with respect to variable object size and rotation. In this paper, using these moment feature vector with Hu s 7 invariant moment is also given. The characteristics of section which is applied in the mechanics used moment descriptor of invariant moment detection algorithm for image inspection system. Corresponding rates between 94% and 96% have been achived for all object tested.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.164-169
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• 2003

The purpose of this study is to develop a practical image inspect ion system that could recognize it correctly, endowing flexibility to the productive field, although the same object for work will be changed in the size and rotated. In this experiment, it selected a fighter, rotating the direction from 30$^{\circ}$ to 45 simultaneously while changing the size from 1/4 to 1/16, as an object inspection without using another hardware for exclusive image processing. The invariant moments, Hu has suggested, was used as feature vector moment descriptor. As a result of the experiment, the image inspect ion system developed from this research was operated in real-time regardless of the chance of size and rotation for the object inspection, and it maintained the correspondent rates steadily above from 94％ to 96％. Accordingly, it is considered as the flexibility can be considerably endowed to the factory automat ion when the image inspect ion system developed from this research is applied to the product ive field.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.738-744
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• 2016

In this paper, a robust visual odometry system has been proposed and implemented in an environment with dynamic illumination. Visual odometry is based on stereo images to estimate the distance to an object. It is very difficult to realize a highly accurate and stable estimation because image quality is highly dependent on the illumination, which is a major disadvantage of visual odometry. Therefore, in order to solve the problem of low performance during the feature detection phase that is caused by illumination variations, it is suggested to determine an optimal threshold value in the image binarization and to use an adaptive threshold value for feature detection. A feature point direction and a magnitude of the motion vector that is not uniform are utilized as the features. The performance of feature detection has been improved by the RANSAC algorithm. As a result, the position of a mobile robot has been estimated using the feature points. The experimental results demonstrated that the proposed approach has superior performance against illumination variations.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.301-314
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• 2008

기존의 이벤트 인식은 한정된 규칙 기반으로 이루어졌고, 시나리오 해석은 확률 자료의 크기로 많은 학습 시간이 필요했다. 본 논문에서는 객체로부터 특징 벡터를 추출하고 각 객체의 행동 양식을 분석하여 현재 객체의 이벤트를 인식하는 방법과 확률 모델을 기반으로 본 논문에서 정의한 긴급 상황 시나리오를 해석할 수 있는 방법을 제안한다. 독립 객체의 이벤트 규칙은 주-이벤트, 움직임-이벤트, 상호-이벤트, 그리고 'FALL DOWN' 이벤트로 구성되며, 객체의 특징 벡터와 베이지안 네트워크에 의해 학습된 분할 움직임 방향 벡터(SMOV)를 통해 정의된다. 긴급 상황 시나리오는 현재 이벤트의 상태와 사후 확률에 의해 분석된다. 본 논문에서는 기존 방법에 비해 다양한 이벤트를 정의하였고 이벤트 간의 독립성을 높여 확장성이 용이하도록 하였다. 그리고 객체 추적만을 통해 얻을 수 없는 의미론적 정보를 규칙과 확률을 기반으로 획득할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1477-1484
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• 2015

본 논문에서는 칼만 필터 알고리즘과 공분산 행렬을 결합한 강인한 이동 물체 추적 방법을 제안한다. 연속적으로 변화하는 영상 내에서 추적하고자 하는 물체의 특징으로서 공분산 행렬은 특징들의 상관관계뿐만 아니라 공간적인 속성과 통계적 속성을 다루므로 목표물의 형태와 모양의 변화에도 추적의 지속성을 보장한다. 그러나 이동 물체의 움직이는 속도가 연산 속도보다 고속의 경우 실시간 추적이 어려우며 탐색 윈도우가 목표물을 놓치므로 이를 해결하기 위해 칼만 필터를 사용하여 이동 물체의 영역을 추정하며, 칼만 탐색 윈도우 내 이동 물체 영역의 공분산 행렬을 특징 벡터로 구성하고, 후보 영역의 공분산 행렬과 비교하면서 추적하는 방법을 실험하여 96.3%의 추적률을 달성하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.778-780
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• 2004

본 논문에서는 오브젝트가 서로 겹쳤다가 분리되는 상황 하에서도 오브젝트를 정확히 추적할 수 있는 칼라관계(color relationship)특징 벡터를 제안한다. 오브젝트의 정확한 추적경로와 이벤트 검출을 위하여 신뢰성 있는 특징 벡터 추출은 필수적이다. 향상된 오브젝트 추적을 위해 면적. 크기뿐만 아니라 본 논문에서 제안한 칼라관계 특징 벡터를 사용한다. 실험 영상에 적용한 결과 제안된 방법을 사용하였을 경우 멀티오브젝트의 영상에서 겹침(occlusion)과 나타남(disocclusion)이 발생하는 경우에도 정확한 경로 추적이 이루어짐을 볼 수 있었다

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1999년도 학술대회
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• pp.115-120
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• 1999

본 논문은 MPEG-4 비디오 객체의 브라우징(browsing) 및 학습을 통한 객체 추출 기법을 제안한다. 제안된 학습에 의한 객체 추출 기법은, 객체 브라우징 시 임의 접근한 프레임에서 사용자가 내용 기반의 객체를 검색하기 위해 선택한 영역에 대한 인지적인 정보를 특징벡터(feature vector)로 history에 저장, 활용함으로써 프레임 내 객체의 계층적인 군집화(clustering)를 수행한다. 이러한 기법으로 인지적 개념과 근접하게 객체를 인식할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.