• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.569-576
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• 2012

This paper presents an x-ray medical image panorama system which can overcome the smallness of the images that exist on a source computer during remote medical processing. In the system, after the standard medical image format DICOM is converted to the PC standard image format, a MSR algorithm is used to enhance X-ray images of low quality. Then SURF and Multi-band blending are applied to generate a panoramic image. Also, this paper evaluates the proposed SURF based system through the average gray value error and image quality criterion with X-ray image data by comparing with a SIFT based system. The results show that the proposed system is superior to SIFT based system in image quality.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.1005-1007
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• 2017

문화적 진보와 경제 발전은 사람들의 사회 활동을 증가시키고 있으며, 이로 인하여 사람들이 자신에게 적합한 옷을 착용하고자 하는 요구가 높아졌다. 이러한 현상에 따라 일일이 매장을 방문하여 옷을 구입하는 것보다는 가상현실(또는 증강현실)내에서 다양한 옷을 입어보고자 하는 Virtual Dressing Room에 대한 연구개발이 많이 수행되어 왔다. 본 논문에서는 이러한 증강현실 기술을 기반으로 하는 Virtual Dressing 시스템에 대하여 제시한다. 특히 그 간에 수행되지 않았던 장애인을 위한 Virtual Dressing 시스템을 SURF 알고리즘을 기반으로 제시한다. 이러한 시스템은 움직임이 불편한 장애인에게 더욱 필수적인 시스템이 될 것이며, 인터넷 기반의 매장을 위해 수요도 충족할 것으로 판단한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.96-98
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• 2018

요즘 많은 사람이 사용하고 있는 쏘카, 그린카, 피플카, 딜카 등 카 셰어링(car sharing) 애플리케이션 방식에 대한 차량 외관 부분이 많은 문제점으로 발생하고 있다. 본 논문에서는 기존의 카 셰어링 시스템에 SURF(Speed-Up Robust Feature) 시스템 방식을 휴대폰 애플리케이션에 적용하여 카 셰어링 시스템에서 발생하고 있는 외부적인 훼손에 대하여 사용자들의 안정적인 보안 솔루션을 제공하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.67-72
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• 2019

This paper proposes a computer vision-based banknote recognition system intended to assist the blind. This system is robust and fast in recognizing banknotes on videos recorded with a smartphone on real-life scenarios. To reduce the computation time and enable a robust recognition in cluttered environments, this study segments the banknote candidate area from the background utilizing a technique called Pixel-Based Adaptive Segmenter (PBAS). The Speeded-Up Robust Features (SURF) interest point detector is used, and SURF feature vectors are computed only when sufficient interest points are found. The proposed algorithm achieves a recognition accuracy of 98%, a 100% true recognition rate and a 0% false recognition rate. Although Korean banknotes are used as a working example, the proposed system can be applied to recognize other countries' banknotes.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.35-41
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• 2012

This paper proposes a moving object detection algorithm for active camera system that can be applied to mobile robot and intelligent surveillance system. Most of moving object detection algorithms based on a stationary camera system. These algorithms used fixed surveillance system that does not consider the motion of the background or robot tracking system that track pre-learned object. Unlike the stationary camera system, the active camera system has a problem that is difficult to extract the moving object due to the error occurred by the movement of camera. In order to overcome this problem, the motion of the camera was compensated by using SURF and Pseudo Perspective model, and then the moving object is extracted efficiently using stochastic Label Cluster transport model. This method is possible to detect moving object because that minimizes effect of the background movement. Our approach proves robust and effective in terms of moving object detection in active camera system.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.133-136
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• 2011

본 논문에서는 SURF 알고리즘을 이용한 직교식 스테레오 카메라 영상의 칼라 불균형 보정 방법 제안한다. 제안 방법에서는 SURF 알고리즘을 이용하여 스테레오 좌, 우 영상의 대응점을 찾은 후, 찾은 대응점들의 칼라 보정 벡터를 영상 획득 모델을 기반으로 계산한다. 영상 전체에서 다양한 칼라 대응점 정보를 추출하기 위하여 본 논문에서는 분할영상을 이용하여 칼라 대응점 정보를 추출한다. 추출된 대응점 정보는 초기 칼라 보정 벡터로 변환할 수 있으며 좌, 우 영상의 모든 픽셀에 대하여 색정보가 가장 유사한 대응점의 보정 벡터를 사용하여 칼라 불균형을 보정한다. 초기 보정 벡터를 이용한 칼라 불균형 보정 후 존재하는 노이즈을 제거하기 위하여 유사한 색공간에 위치한 칼라 보정 벡터에 가우시안 필터를 적용한다. 실험 결과로 원본 영상과 보정된 영상의 칼라 히스토그램을 비교하였으며, 분할 영역의 수에 따른 보정 결과도 비교 제시하였다. 실험 결과는 제안한 방법이 직교식 스테레오 카메라 영상에 효과적인 칼라 불균형 보정 방법임을 보여준다.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권4호
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• pp.961-968
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• 2015

최근 토목공사의 설계, 시공, 유지관리를 포함한 모든 단계에 BIM을 적용하기 위한 시도가 늘어나고 있다. 또한, 설계기술의 발전과 함께 건설구조물이 대형화, 복잡화 됨으로 인해 유지관리 업무수행을 위한 정보 또한 증가하면서, BIM기반의 유지관리를 위한 정보 활용의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 설계단계에 생성된 BIM정보를 유지관리단계에서 적극 활용하기 위해 증강현실기반 건설 구조물 유지관리 방법론을 제시하고, 이를 통해 비마커기반 증강현실을 이용한 건설 구조물 유지관리 시스템을 구축하고자 한다. 연구에서는 설계단계에서 생성된 3D모델과 시공단계에서 생성된 정보를 유지관리단계에 제공할 수 있게 SURF 알고리즘 기반의 비마커 증강현실 기술을 이용하여 제공함으로써 정보의 활용성 및 운영성을 높여 유지관리의 효율성을 높일 수 있다. 또한, 교량구조물의 3D모델을 증강시켜 구조물의 시각적인 점검이 가능하도록 하였으며, 사례적용을 통해 시스템의 효율성을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.57-64
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• 2013

본 논문에서는 약병의 크기와 색상정보 특징을 추출하여 약병영상 분류 기법을 제안한다. 약병영상 분류에 있어 유사한 크기와 모양을 지닌 약병이 다양하게 존재하므로, 약병의 한 가지 특징만으로는 약병을 분류하기가 어렵다. 이러한 약병의 분류 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 약병의 크기와 색상정보의 특징을 추출하여 약병을 분류하였다. 제안된 알고리즘의 첫 번째 단계에서는 약병영상에서 Red, Green, Blue의 이진화 문턱치(Binary threshold)를 이용하여 약병 영역의 MBR(Minimum Boundary Rectangle)을 추출하여 크기로 분류하였고, 두 번째 단계에서는 크기로 분류된 약병영상 가운데 조명의 조도 변화에 강인한 색상(Hue)정보와 RGB 각각의 채널에 대한 컬러 평균 비율 정보를 이용하여 약병을 분류하였으며, 마지막 단계에서는 SURF(Speeded Up Robust Features)알고리즘을 사용하여 데이터베이스에서 특징점을 추출한 후보군 약병영상과 입력 약병영상의 유사도가 가장 높은 약병영상을 검색하여 약병을 분류하였다. 실험을 통해 이러한 방법이 보다 효율적이고 신뢰성 있음을 입증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.55-61
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• 2019

본 논문에서는 국방용으로 사용되는 다양한 센서들(EO/IR, SAR, GMTI, LiDAR)을 통해 전 평시 상황에서 영상을 획득하면 영상을 분석하여 증강현실(AR : Augmented Reality)로 표현할 수 있다. 증강현실로 영상을 처리하기 위해서는 다양한 알고리즘이 사용되는데 상황에 따라 어떠한 알고리즘을 선택해서 사용해야 할지 결정을 해야 한다. 대표적인 증강현실 알고리즘인 SIFT, SURF, ORB, BRISK의 성능비교(에러율, 처리시간, 정확도)를 통해 국방분야의 다양한 상황 하에서 어떠한 증강현실 알고리즘을 사용하는 것이 효과적인지 분석하고 제안한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.162-168
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• 2013

본 논문에서는 디지털 카메라를 이용하여 사진을 촬영할 때 눈의 감긴 상태를 확인하여 이를 자동으로 보정하여 출력해주는 모듈의 구현에 관하여 연구하였다. 먼저 촬영된 영상에 대하여 얼굴 및 눈의 영역을 검출하고 눈의 상태를 인식한다. 만약 눈이 감긴 영상이 촬영되었을 때 버퍼에 임시로 저장된 이전 프레임 영상들에 대하여 눈의 상태를 인식한 후, 가장 눈의 상태가 만족스러운 영상을 이용하여 눈을 보정한 후에 사진을 출력한다. 얼굴 및 눈을 정확하게 인식하기 위해서 SURF 알고리즘과 호모그래피 방법을 적용하여 영상을 보정하는 전처리 과정을 수행한다. 얼굴 영역과 눈 영역을 검출하는 것은 Haar-like feature 알고리즘을 이용하였다. 눈을 뜨고 있는 상태인지 감은 상태인지를 눈의 영역에 대한 템플릿매칭을 이용한 유사도를 판단하여 확인한다. 본 연구에서 개발된 기능을 다양한 형태의 얼굴 환경에서 테스트한 결과 얼굴이 포함된 영상에 대하여 효과적으로 보정이 수행됨을 확인하였다.