• 한국측량학회지
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• 제31권1호
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• pp.1-9
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• 2013

본 연구는 유전 알고리즘을 이용하여 다대다 면 객체 정합을 수행하는 방법을 제안한다. 동일한 지형 지물을 표현하는 객체 집합의 형상은 서로 동일하다는 가정 하에 형상 유사도를 최적화하는 객체 집합을 두 지도 사이에서 탐색함으로써 정합을 수행한다. 이 때 어떤 객체가 객체 집합에 포함되는지의 여부를 이진 부호로 표현하고, 이진 부호들을 결합한 이진 문자열로 후보해를 표현한다. 초기 후보해들로 해집단을 생성한 뒤, 유전 알고리즘에 의하여 점진적으로 해집단의 품질을 개선함으로써 최적해를 탐색하였다. 제안된 방법을 평가하기 위하여 수원시 도심지역의 수치지형도와 지적도에서 가구계 대응 면 객체 집합을 탐색하였으며 제안된 알고리즘의 효용성을 확인할 수 있었다. 또한 수작업에 의한 탐색결과를 이용하여 평가한 결과 0.946의 정확도를 얻었다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제15권5호
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• pp.1-10
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• 2011

본 연구에서는 지반운동 라이브러리에서 목표스펙트럼에 근사한 평균응답스펙트럼을 갖는 한 개 혹은 다수의 지반운동을 선정하는 효율적인 방법을 제안하고자 한다. 지반운동 선정 시 목표스펙트럼의 형상과 크기를 맞추어야 하는데 이 두 가지를 독립적으로 고려할 수 있다는 기존 연구결과에 따라 본 연구에서도 형상이 가장 유사한 지반운동을 찾고 크기를 맞추기 위하여 배율조정계수를 사용한다. 형상을 맞추기 위해 각 주기에서 목표스펙트럼과 지반운동 평균응답스펙트럼의 차이 값의 표준편차가 최소가 되도록 하여 선정하는 방법을 제안하였다. 형상이 결정된 후 그 크기를 맞추기 위해 본 연구에서 제안한 배율조정계수를 찾는 방법은 기존 연구와 달리 한번에 찾을 수 있도록 제안하였다. 40개의 지반운동 라이브러리로부터 제안한 방법을 이용하여 목표스펙트럼에 근사한 평균스펙트럼을 갖는 7개의 지반운동기록을 선정한 결과, 그 정확성과 계산소요시간에 있어 모두 만족할만한 결과를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권4호
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• pp.263-279
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• 2009

CBIR(Content-based Image Retrieval) 시스템의 질의 처리에 사용되는 모양 특징은 크게 경계 기반과 영역 기반 등 두 가지로 나눌 수 있다. 경계기반 특징은 간단하지만 영역 기반 특징에 비해 효과적이지 않다. 영역 기반 모양 특징을 사용하는 대부분의 시스템은 먼저 영역을 추출해야 한다. 하지만 기존의 영역 기반 시스템들은 구현이 복잡하고, 특히 정확한 영역 추출이 어려우며 영역 간의 위치적인 관계가 거리 모델(distance model)에 반영되어 있지 않다. 본 논문에서는 Canny 에지 검출과 Hough 변환에 기반하여 목표 내부의 에지를 검출하고, 이와 함께 영역확장을 이용하여 목표 물체 내부의 영역을 정확히 추출할 수 있는 방법을 제안하였다. 또한 영역 간의 인접 관계를 이용한 수정된 IRM(Integrated Region Matching) 기법을 제안하였다. 이는 모양 특징을 이용한 유사성 검색에서 영상 간의 거리 모델로서 사용된다. 그리고 실험을 통해 수정된 IRM 기법과 우리의 영역 추출 기법이 효과적임을 보였다. 실험 결과는 새로운 영역 추출 방법이 기존의 다른 방법보다 훨씬 우수함을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.492-501
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• 2009

동영상에서 객체의 동작 정보는 장면의 내용을 분류하고 구분하는 중요한 정보로 이용될 수 있다. 본 논문에서는 동영상에서 객체의 동작을 효과적으로 찾기 위한 모양기반 동작 검색 방법을 제안한다. 객체의 동작 정보는 동영상 프레임에서 객체 영역을 추출하여 연속된 2차원 모양 정보로 표현되고, 각각의 2차원 모양 정보는 모양 기술자를 이용하여 1차원 모양 특정값으로 변환된다. 순서에 따라 나열된 모양 기술자 시퀀스를 이용하여 개별 동작의 분할 과정 없이 문서에서 단어를 검색하듯이 동영상에서 객체의 동작을 검색할 수 있다. MPEG-7 모양 변화 기술자와의 성능 비교 실험을 통하여 제안된 방법이 객체의 동작 정보를 보다 효과적으로 표현할 수 있으며, 동작 검색 및 분석 응용에 적용할 수 있음을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.117-128
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• 2011

본 논문에서는 약 영상의 모양 분류와 컬러정보를 이용한 새로운 내용기반 약 영상 검색 시스템을 제안한다. 내용기반 약 영상검색 시스템의 구현에 있어 주요 문제점은 유사한 모양과 색상을 지닌 영상이 너무 많이 존재한다는 것이며, 단순히 약 영상의 한 가지 특성에 의해서는 특정한 약을 확인하기 어렵다는 것이다. 이러한 약 영상 구분의 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 약 영상의 모양과 색상에 근거한 복합적인 영상검색 방법을 제시하였다. 제안된 방법의 첫 단계에서는 약 영상을 모양에 의해 분류한 후 두 번째 단계에서 분류된 영상들 가운데 약 영상의 색상 정보를 이용하여 약 영상을 검색하였다. 모양 분류를 위하여 대상 약의 경계선으로부터 추출된 고유의 모양신호를 추출하여 사용하였다. 모양신호에 의해 분류된 영상으로부터 색조(hue)와 채도(saturation)정보를 이용하여 데이터베이스 영상으로부터 질의 영상과 유사도 가 높은 영상을 검색 추출하였다. 제안된 시스템은 약 영상의 시각적 특성에 의해 노인과 같은 특정한 사용자들이 영상을 쉽게 검색할 수 있도록 개발되었다. 실험을 통해 제안된 자동 시스템이 약 영상을 인식하고 검색하는데 신뢰성 있고 편리하다는 것을 입증 하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권7A호
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• pp.1076-1083
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• 2000

Vehicle license plate recognition identifies vehicle as a unique, and have many applications in traffic monitoring field. In this paper, a vertical edge based algorithm to extract license plate within input gray-scale image is proposed. A size-and-shape filter based on seed-filling algorithm is applied to remove the edges that are impossible to be the vertical edges of license plate. Then the remaining edges are matched with each other according to some restricted conditions so as to locate license plate in input image. After license plate is extracted. normalized and segmented, the characters on it are recognized by template matching method. Experimental results show that the proposed algorithm can deal with license plates in normal shape effectively, as well as the license plates that are out of shape due to the angle of view.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.1-4
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• 1996

It is difficult that a non-translational motion in a block is estimated by the block matching algorithm (BMA). In this paper, a nodal-displacement-based deformation model is used for this reason. This model assumes that a selected number of control nodes move freely in a block and that displacement of any interior point can be interpolated from nodal displacements. As a special case with a single node this model is equivalent to a translational model. And this model can represent more complex deformation using more nodes. We used an iterative gradient based search algorithm to estimate nodal displacement. Each iteration involves the solution of a simple linear equation. This method is called the deformable block matching algorithm (DBMA).

• 센서학회지
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• 제19권2호
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• pp.99-111
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• 2010

This paper proposes an efficient hardware architecture to estimate disparities between 2D images for generating 3D depth images in a stereo vision system. Stereo matching methods are classified into global and local methods. The local matching method uses the cost functions based on pixel windows such as SAD(sum of absolute difference), SSD(sum of squared difference) and NCC(normalized cross correlation). The NCC-based cost function is less susceptible to differences in noise and lighting condition between left and right images than the subtraction-based functions such as SAD and SSD, and for this reason, the NCC is preferred to the other functions. However, software-based implementations are not adequate for the NCC-based real-time stereo matching, due to its numerous complex operations. Therefore, we propose a fast pipelined hardware architecture suitable for real-time operations of the NCC function. By adopting a block-based box-filtering scheme to perform NCC operations in parallel, the proposed architecture improves processing speed compared with the previous researches. In this architecture, it takes almost the same number of cycles to process all the pixels, irrespective of the window size. Also, the simulation results show that its disparity estimation has low error rate.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권3호
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• pp.263-270
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• 2009

Noise band removal is a crucial step before spectral matching since the noise bands can distort the typical shape of spectral reflectance, leading to degradation on the matching results. This paper proposes a statistical noise band removal method for hyperspectral data using the correlation coefficient between two bands. The correlation coefficient measures the strength and direction of a linear relationship between two random variables. Considering each band of the hyperspectral data as a random variable, the correlation between two signal bands is high; existence of a noisy band will produce a low correlation due to ill-correlativeness and undirected ness. The unsupervised k-nearest neighbor clustering method is implemented in accordance with three well-accepted spectral matching measures, namely ED, SAM and SID in order to evaluate the validation of the proposed method. This paper also proposes a hierarchical scheme of combining those measures. Finally, a separability assessment based on the between-class and the within-class scatter matrices is followed to evaluate the applicability of the proposed noise band removal method. Also, the paper brings out a comparison for spectral matching measures. The experimental results conducted on a 228-band hyperspectral data show that while the SAM measure is rather resistant, the performance of SID measure is more sensitive to noise.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.968-976
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• 2003

본 논문은 입술형태를 인식하기 위한 방법을 제안하였다. 입술은 GLDM(Gray Level Distribution Model)을 기반으로 표현하였으며 입술인식은 모델에 대한 입력영상의 정확도에 대한 목적함수를 최적화하는 문제로 단순화하였다. 최적화를 위해 다운힐 심플렉스(Down Hill Simplex) 알고리즘을 이용하였으며 지역 최소점으로 수렴하는 문제를 해결하기 위한 새로운 방법을 제안하였다 제안한 방법으로 기존의 능동적 형태 모델(ASM Active Shape Model)에서 찾지 못하던 입술의 윤곽을 찾아낼 수 있음을 보였다.