• 한국통신학회논문지
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• 제27권6C호
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• pp.610-618
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• 2002

본 논문에서는 질러 공간과 블록영역 정보에 기반한 새로운 화상검색 방법을 제시한다. 각 화상에 대한 컬러 공간 정보는 컬러 이진세트에 의해 구해지고 블록영역 정보는 영역 세그멘테이션에 의해서 구해진다. 화상 검색 과정에서, 질의 화상과 데이터베이스 화상들의 컬러 및 화상 이진세트들을 비교하여 검색될 후보 화상의 집합을 결정한다. 특히, 유사도 측정 시 컬러 공간 분포와 객체의 블록영역 특징에 가중치를 고려한 검색이 가능하도록 하였다. 제안된 방법을 구현하고 6,000개의 화상들로 이루어진 화상 데이터베이스에 대해 적용함으로써 컬러 공간 및 블록영역특징을 이용한 화상 검색이 매우 효과적임을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권8B호
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• pp.929-938
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• 2011

본 논문에서 제안한 Dummy를 이용한 Cloaking 영역 설정 알고리즘은 기존의 Privacy Grid의 색인 구조에 건물 그룹화 항목을 추진시켜 Privacy Grid의 여러 셀에 걸쳐져 있는 건물을 중복으로 카운트하던 문제를 해결하였고, 각 건물 모서리에 인접한 셀을 검색한 후 K값을 증가시킴으로써 기존의 GBC(Grid-Based Cloaking) 기법의 최소 Cloaking 영역 설정으로 인한 개인 위치 정보 보호 유출 문제점을 해결 하였다. 또한, 본 논문에서는 Cloaking 영역을 확장하기 전에 Dummy K 값으로 Privacy Grid와 GBC 보다 작은 Cloaking 영역을 설정할 수 있어 K값 검색시간을 단축시키고, Dummy K를 이용하여 사용자의 위치정보보호를 더 강화시킬 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.225-230
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• 2011

본 논문에서는 깊이정보에 기반한 watershed와 영역병합 알고리즘을 이용한 얼굴영역 분할 방법을 제안하였다. 얼굴영역 검출은 영역 분할 단계, 초기 화소 영역 검출 단계, 영역 병합의 세 단계로 구성된다. 입력된 컬러 영상은 제안된 알고리즘에 의해 균일한 작은 영역들로 분할된다. 색도정보와 에지 구속 조건을 사용하여 균일한 영역들을 결합함으로써 얼굴영역을 검출한다. 제안한 알고리즘은 색도정보나 에지정보만을 사용하는 기존 방법에서의 문제점을 해결하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였으며 정확한 얼굴 영역을 분할할 수 있었다.

• 한국경제지리학회지
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• 제13권1호
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• pp.1-18
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• 2010

본 연구는 수도권과 경상권의 비교분석을 통하여 국내 생산자서비스업체의 네트워크 특성을 규명하고, 이런 지역별 특성을 반영한 정책적 시사점을 제시하고자 한다. 지역 간 비교 분석을 위하여 과학기술정책연구원에서 2006년 실시한 서비스 부문 기술혁신조사 결과를 활용하였다. 고객 네트워크의 분석 결과 경상권의 경우 수도권에 비해 서비스를 공급하는 지리적 범위가 제한되어 있으며, 주요 고객 유형은 수도권과 경상권에서 큰 차이가 없었다. 지식 정보 네트워크의 경우 수도권 업체들은 혁신활동을 위한 지식 정보 원천으로 비공식적 인맥 네트워크가 가장 중요한 반면 경상권 업체들은 공급업체가 가장 중요한 지식 정보 원천으로 분석되었다. 또한 경상권 업체들은 수도권에서 혁신 활동을 위한 지식 정보를 얻는 경우가 상당수 있는 것으로 나타났다. 사회 네트워크 기법으로 수도권과 경상권의 지식 정보 네트워크를 분석한 결과 모두 연결성이 낮고 행위자간 분절이 심한 것으로 나타났다. 지역별로 실정에 맞는 생산자서비스 산업을 육성하려면, 수도권은 앞으로 세계적인 생산자서비스의 네트워크에 연결될 수 있도록 지원하고 경상권의 경우는 지역 산업과의 연계를 강화할 수 있는 경영서비스 등에 전략적인 지원이 필요할 것으로 판단된다.

• 환경위생공학
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• 제16권3호
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• pp.54-60
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• 2001

The need and concern about ecosystem are growing rapidly. However, ecosystem management systems are still in the first stage since the data are handled locally and separately. It results in the waste of money and time. In this research, we designed and implemented ecosystem management system of stream region using geographical information system(GIS) that is able to be used to manage the natural resource efficiently. It is expected to be used as a useful tool for Improvement of environment and management of ecosystem as well as recovery of natural environment.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 컴퓨터소사이어티 추계학술대회논문집
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• pp.115-118
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• 2003

This paper describes a system of detecting multi-views faces and estimating their face poses in an omni-directional camera environment for non-intrusive iris recognition. The paper is divided into two parts; First, moving region is identified by using difference-image information. Then this region is analyzed with face-color information to find the face candidate region. Second part is applying PCA (Principal Component Analysis) to detect multi-view faces, to estimate face pose.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.519-525
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• 2016

This paper addresses the framework of object-oriented image coding, describing a new algorithm, based on monodimensional Legendre polynomials, for texture approximation. Through the use of 1D orthogonal basis functions, the computational complexity which usually makes prohibitive most of 2D region-oriented approaches is significantly reduced, while only a slight increment of distortion is introduced. In the aim of preserving the bidimensional intersample correlation of the texture information as much as possible, suitable pseudo-bidimensional basis functions have been used, yielding significant improvements with respect to the straightforward 1D approach. The algorithm has been experimented for coding still images as well as motion compensated sequences, showing interesting possibilities of application for very low bitrate video coding.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권6호
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• pp.38-43
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• 2008

피부색 정보는 컬러영상에 포함된 얼굴영역을 검출하는 중요한 요소이다. 피부색 정보로 부터 생성된 통계 피부색 모델을 이용하여 얼굴영역을 검출할 수 있다. 하지만 다른 피부색 부분이 포함되어 있는 컬러영상에서는 일반적인 통계 피부색 모델만으로 정확한 얼굴영역 검출을 할 수 없는 단점을 가진다. 본 논문에서는 다른 피부색 부분이 포함되어 있는 다양한 컬러 영상에서 얼굴영역만을 정확히 검출하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 YCbCr 피부 컬러 모델기반의 피부색 가우시안 분포를 적용하여 얼굴 후보영역 설정 하였고, 영상내의 잡음 부분과 얼굴 영역이외의 부분을 제거하기 위해 수학적 형태학을 적용하였다. 그리고 Haar-like 특성을 이용하여 정확한 얼굴 검출을 수행하였다. 모의실험 결과 제안된 방법이 목이나 팔과 같이 유사한 피부색을 포함한 영상과 다양한 크기의 영상에서도 효과적인 얼굴영역 검출하는 우수함을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제5권6호
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• pp.748-757
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• 1999

본 논문에서는 차량 영역의 추출을 이용한 효율적인 교통 혼잡도 측정 시스템을 설계하고 구현한다. 차량 영역 정보의 추출은 첫째 영역 분할, 둘째 작은 영역의 제거와 영역의 직사각형화, 셋째 영역의 병합 및 삭제의 단계로 나눌 수 있다. 영역 분할 단계에서는 획득한 도로 영상을 영역 기반 영역 분할에 의해 영역으로 분할한다. 그 다음 영역 분할 후의 영역 정보 중 차량 영역을 추출하는데 영향을 미치지 않는 작은 영역들을 제거하고, 남은 영역들을 직사각형화한다. 마지막으로 차선 별로 남은 영역들을 병합, 삭제함으로써 각 차선마다 차량 영역 정보를 추출할 수 있다. 이러한 방법은 배경 영상과 같은 부가적인 정보를 사용하지 않고 도로 자체 영상만으로 교통 혼잡도를 측정할 수 있으며, 그림자의 영향이 없을 경우 적용할 수 있는 기법이다.Abstract In this paper, we designed and implemented an efficient road congestion analysis system using regional information. To extract vehicle regions from a road image, the system process the image in five steps: segmentation, small region elimination, region rectangularization, region merging and region deletion. First, we segment road image by a threshold value. Then, we eliminate useless small regions to extract vehicle region, and perform region rectangularization. Finally, we extract vehicle region of each lane of the road by region merging and deletion. This method has the advantage of measuring road congestion without additional information such as background images. But this method must be applied to road images without shadow.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.1729-1740
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• 2017

This paper describes a vision-based method that effectively recognize a traffic light. The method consists of two steps of traffic light detection and discrimination. Many related studies have used color information to detect traffic light, but color information is not robust to the varying illumination environment. This paper proposes a new method of traffic light detection based on intensity and saturation. When a traffic light is turned on, the light region usually shows values with high saturation and high intensity. However, when the light region is oversaturated, the region shows values of low saturation and high intensity. So this study proposes a method to be able to detect a traffic light under these conditions. After detecting a traffic light, it estimates the size of the body region including the traffic light and extracts the body region. The body region is compared with five models which represent specific traffic signals, then the region is discriminated as one of the five models or rejected as none of them. Experimental results show the performance of traffic light detection reporting the precision of 97.2%, the recall of 95.8%, and correct recognition rate of 94.3%. These results shows that the proposed method is effective.