• 한국통신학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.1132-1142
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• 1991

본 논문에서는 이동물체의 형태정보를 분석을 위한 이동물체의 특징파라미터를 추출하는 기법을 제안하였다. 이차원 영상에서 이동물체의 추출은 차영상 기법을 이용하였다. 이동물체의 특징 파라미터는 면적과 둘레, 면적과 둘레의 비(A/P ratio), 굴곡점(Vertex), 종횡비(X/Y ratio)로 하였다. 휘도 변화를 600 Lux${\sim}$1400 Lux로 가변시켜 휘도변화에 대한 각 특징파라미터의 오차 허용범위를 결정하였다. 제안된 방법의 타당성을 입증하기 위하여 모형 자동차를 이용하여 동일성을 판별한 결과 판정오류는 6%미만이었다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1998년도 추계학술대회
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• pp.263-264
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• 1998

In this paper, we present the result of feature points recognition and classification of radial pulse by the shape of pulse wave. And we analyze radial pulse in frequency domain. The recognition algorithm use the method which runs in parallel with both the data of ECG and differential pulse simultaneously to recognize the feature points. Also fie specified 3-time elements of pulse wave as main parameters for diagnosis and measured them by execution of algorithm, then we classify the shape of radial pulse by existence and position of feature points. lastly we execute frequency analysis on the feature points and get the power spectrum of radial pulse.

• 한국CDE학회논문집
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• 제8권2호
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• pp.122-132
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• 2003

STEP AP218 has a standard schema to represent the structural model of a midship section. While it helps to exchange ship structural models among heterogeneous automation systems, most shipyards and classification societies still exchange information using 2D paper drawings. We propose a feature parameter input method to generate a 3D STEP model of a ship structure from 2D drawings. We have analyzed the ship structure information contained in 2D drawings and have defined a data model to express the contents of the drawing. We also developed a QUI for the feature parameter input. To translate 2D information extracted from the drawing into a STEP AP2l8 model, we have developed a shape generation library, and generated the 3D ship model through this library. The generated 3D STEP model of a ship structure can be used to exchange information between design departments in a shipyard as well as between classification societies and shipyards.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1115-1127
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• 2010

TFT-LCD 생산 과정에서 발생하는 결함을 정확하게 분류하여 결함 유형에 따라 폐기, 사용가능 등의 의사결정을 적절하게 내리는 것은 수율 증가 및 생산성 향상에 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 TFT-LCD 생산 라인에서 획득한 결함 영상에 대하여 명암도 분포(intensity distribution) 및 결함 영상의 형태 특징(shape feature)을 분석하여 효과적으로 필름 결함 유형을 분류하는 기법을 제시한다. 본 연구에서는 먼저 필름 결함 영상을 결함 영역과 결함이 아닌 배경 영역으로 이진화하고, 결함 영역에서 결함의 선형성(linearity), 명암도 분포를 고려한 형태 특징 등의 여러 가지 특징을 분석하여 기준 영상(referential image) 데이터베이스를 구축하였으며, 분류하고자 하는 결함 영상과 데이터베이스에 저장된 기준 영상과의 매칭 비용 함수(matching cost function)를 정의하여 적절히 매칭시킴으로써 결함의 유형을 결정하였다. 제시한 기법의 성능을 검증하기 위하여 실제 TFT-LCD 생산 라인에서 획득한 결함 영상들을 대상으로 분류 실험을 수행하였으며, 실험 결과 생산 라인에서 이용할 수 있을 정도의 상당한 수준의 분류 정확도를 달성하였음을 보여주었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1994년도 추계학술대회 논문집
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• pp.737-742
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• 1994

In this paper , we propose an incremental approach for recognizing a class of machining features from a featurebased design model as a part design proceeds, utilizing various information such as nominal geometry, design intents, and design feature characteristics. The proposed apptroach can handle complex intersecting features and protrusion features designed on oblique faces. The class of recognized volumetric machining features can be expressed as Material Removal Shape Element Volumes (MRSEVs), a PDES/STEP-based library of machining features.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권2호
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• pp.343-359
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• 2020

In this paper, a new algorithm is proposed for three-dimensional (3D) shape recognition using local features of model views and its sparse representation. The algorithm starts with the normalization of 3D models and the extraction of 2D views from uniformly distributed viewpoints. Consequently, the 2D views are stacked over each other to from view cubes. The algorithm employs the descriptors of 3D local features in the view cubes after applying Gabor filters in various directions as the initial features for 3D shape recognition. In the training stage, we store some 3D local features to build the prototype dictionary of local features. To extract an intermediate feature vector, we measure the similarity between the local descriptors of a shape model and the local features of the prototype dictionary. We represent the intermediate feature vectors of 3D models in the sparse domain to obtain the final descriptors of the models. Finally, support vector machine classifiers are used to recognize the 3D models. Experimental results using the Princeton Shape Benchmark database showed the average recognition rate of 89.7% using 20 views. We compared the proposed approach with state-of-the-art approaches and the results showed the effectiveness of the proposed algorithm.

• 한국생산제조학회지
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• 제24권4호
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• pp.455-462
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• 2015

A feature line is a visually noticeable creased line on outer automotive panels. Feature lines play an important role in creating a good impression of a car. Even though the manufacturing quality of feature lines is important, it is difficult to achieve the designed shape owing to the springback of sheet metal. The current study presents five methods of making samples that will be used in a visual experiment to discover a quality control quantitative manufacturing allowance for feature lines. Measurement and inspection methods for the samples are also presented. The results show that plunge machining is the most accurate way to make the desired shape, and that wrapping the machined surface with sheet film is an appropriate way to emulate the roughness and visual texture of the painted outer panels of a car.

• 한국통신학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.618-627
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• 1990

본 논문은 한글문자 인식을 위하여 새로운 접촉소자의 분리 및 자획연결 특징추출 알고리즘을 제안하였다. 자소 접촉특징을 분석하여 자소접촉 형태별로 분류하고 자획연결특징 추출, 접촉자소의 분리, 문자형식 분류를 시행한다. 분리된 자소로부터 설정된 표준패턴으로 정규화하고 자소별 굴곡특징의 상대위치값으로 부터의 특징을 입력패턴으로 신경망을 이용하여 인식 실험을 하였다. 여기에서의 학습은 BEP 알고리즘을 이용하였다. 접촉자소의 분리, 형식분리, 자획연결특징 추출 및 인식 실험에서 제안된 알고리즘이 좋은 결과를 나타내었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권11호
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• pp.4395-4412
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• 2020

The multisource image fusion has become an active topic in the last few years owing to its higher segmentation rate. To enhance the accuracy of multimodal pig-body feature segmentation, a multisource image fusion method was employed. Nevertheless, the conventional multisource image fusion methods can not extract superior contrast and abundant details of fused image. To superior segment shape feature and detect temperature feature, a new multisource image fusion method was presented and entitled as NSST-GF-IPCNN. Firstly, the multisource images were resolved into a range of multiscale and multidirectional subbands by Nonsubsampled Shearlet Transform (NSST). Then, to superior describe fine-scale texture and edge information, even-symmetrical Gabor filter and Improved Pulse Coupled Neural Network (IPCNN) were used to fuse low and high-frequency subbands, respectively. Next, the fused coefficients were reconstructed into a fusion image using inverse NSST. Finally, the shape feature was extracted using automatic threshold algorithm and optimized using morphological operation. Nevertheless, the highest temperature of pig-body was gained in view of segmentation results. Experiments revealed that the presented fusion algorithm was able to realize 2.102-4.066% higher average accuracy rate than the traditional algorithms and also enhanced efficiency.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.23-34
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• 2004

본 논문에서는 사전학습이 필요 없는 능동 특징점 모델(non-prior training active feature model; NPT AFM) 기반에서 광류(optical flow)를 이용한 객체추적 기술을 제안한다. 제안한 알고리듬은 비정형 객체에 대한 분석[1]에 초점을 두고 있으며, 실시간에서 NPT-AFM을 사용한 강건한 추적을 가능하게 한다. NPT-AFM 알고리듬은 관심 객체의 위치를 파악하는 과정 (localization)과 이전 프레임 정보와 현재 프레임 정보를 이용하여, 객체의 위치를 예측(prediction), 보정(correction)하는 과정으로 나눌 수 있다 위치 파악 과정에서는 움직임 분할(motion segmentation)을 수행한 후 개선된 Shi-Tomasi의 특징점 추적 알고리듬[2]을 사용 하였다. 예측 및 보정 과정에서는 광류 정보를 사용하여 특징점을 추적하고[3] 만약, 특징점이 적절히 추적 되지 않거나 추적에 실패하면 특징점들의 시간(temporal), 공간(spatial)적 정보를 이용하여 예측, 보정하게 된다. 객체의 형태 (shape)대신 특징점을 사용하였으며, 객체를 추적하는 과정에서 특징점들은 능동 특징점 모델(active feature model; AFM)을 위한 학습 집합(training sets)의 요소로 갱신된다. 실험결과, 제안한 NPT-AF% 기반 추적 알고리듬은 실시간에서 비정형 객체를 추적하는데 강건함을 보석준다.