• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.316-323
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• 2010

본 논문에서는 증강현실 응용을 위한 손 끝점 추출과 손 동작 인식 기법을 제안한다. 먼저 RGB 컬러 영역에서 HSV 컬러 영역으로 영상을 변환하고, H, S 값에 대한 이중 임계값과 영역 확장 기법, 연결 요소 분석을 이용한 손을 분할한다. 다음으로 가상 키보드와 마우스의 입력을 위해서 모폴로지 연산과 감산을 통하여 검지와 엄지 손가락 끝점을 추출한다. 마지막으로 마우스 버튼 클릭의 역할을 하기 위하여 손바닥의 무게중심점에 대한 엄지와 검지 손가락 끝점의 각도를 계산하여 엄지와 검지 손가락의 떨어지고, 붙는 동작을 인식한다. 다양한 입력 영상들에 대한 실험 결과는 제안 기법이 고속으로 정확하게 손을 분할하고, 손 끝점을 추출하여 손 동작을 인식할 수 있음을 보여주었다. 제안 기법은 증강 현실 응용을 위한 정보 입력 인터페이스로 사용될 수 있다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권4호
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• pp.163-170
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• 2017

Internet of things (IoT) is a new paradigm for collecting, processing and analyzing various contents in order to detect anomalies and to monitor particular patterns in a specific environment. The collected data can be used to discover new patterns and to offer new insights. IoT-enabled data mashup is a new technology to combine various types of information from multiple sources into a single web service. Mashup services create a new horizon for different applications. Environmental monitoring is a serious tool for the state and private organizations, which are located in regions with environmental hazards and seek to gain insights to detect hazards and locate them clearly. These organizations may utilize IoT - enabled data mashup service to merge different types of datasets from different IoT sensor networks in order to leverage their data analytics performance and the accuracy of the predictions. This paper presents an IoT - enabled data mashup service, where the multimedia data is collected from the various IoT platforms, then fed into an environmental cognition service which executes different image processing techniques such as noise removal, segmentation, and feature extraction, in order to detect interesting patterns in hazardous areas. The noise present in the captured images is eliminated with the help of a noise removal and background subtraction processes. Markov based approach was utilized to segment the possible regions of interest. The viable features within each region were extracted using a multiresolution wavelet transform, then fed into a discriminative classifier to extract various patterns. Experimental results have shown an accurate detection performance and adequate processing time for the proposed approach. We also provide a data mashup scenario for an IoT-enabled environmental hazard detection service and experimentation results.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.1105-1110
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• 2009

Time Resolved Imaging of Contrast Kinetics 기법을 이용한 4차원 자기공명혈관조영술(TRICKS -MRA)영상과 기존 TOF-MRA영상을 비교하여 임상적 유용성에 대해 알아보고자 하였다. 총 17명 중 뇌 혈관 질환이 의심되는 11명과 뇌 종양을 의심하는 6명을 대상으로 TOF-MRA와 TRICKS -MRA을 시행한 후 17대상자 중 11명에서 DSA를 추가적으로 시행하였다. TOF-MRA는 공간해상력보다 시간해상력이 부족하였고, TRICKS-MRA에서는 TOF-MRA보다 공간분해능은 부족한 점이 많지만 영상판독에 큰 영향은 없었고 모든 대상자에서 동맥과 정맥의 구별이 가능하여 시간분해능이 우수 한 것을 나타났다. 또한 종양과 혈관과의 관계성 평가에서 TOF-MRA보다 좋은 것으로 나타났다. TRICKS-MRA방법은 시간대별로 동맥, 모세혈관, 정맥기를 신속하면서 쉽게 4차원적으로 영상화가 가능하여 앞으로 임상에서 이용도가 더욱 증가 할 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권12호
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• pp.996-1008
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• 2009

본 논문은 뼈대-구조(skeleton) 형태의 Active Shape Models을 이용한 사람의 자세 정합에 대한 새로운 접근 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모델 생성과 정합 과정에서의 빠른 수행 시간을 위해 기존 윤곽 형태(silhouette)의 모델이 아닌 뼈대-구조 형태의 모델을 적용하였다. 기존 Active Shape Models을 뼈대-구조 형태로 사람 자세 정합에 적용했을 경우 자세를 결정짓는 팔과 다리의 부정확한 정합은 사람 몸의 다양한 색상 정보와 전후(fore-rear direction)만을 고려한 특징점(landmark)의 방향정보로 인해 발생되며, 이러한 문제점은 입력 영상의 차영상 정보와 사람의 자세를 결정짓는 팔과 다리의 중요 특징점에 방향정보를 추가하여 해결하였다. 사람의 뼈대-구조 모델을 생성하기 위해 600개의 이미지를 사용 하였으며, 생성된 형태 모델은 사람의 자세에 정합될 수 있는 17개의 특징점을 포함한다. 정합 과정에서 최대 30번 이하의 반복 과정을 수행 하며, 최대 수행 시간은 0.03초로 빠른 수행 시간의 결과를 얻었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권1호
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• pp.22-29
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• 2010

비디오 시퀀스에서 움직임 있는 객체의 실시간 검출 및 추적은 스마트 감시 시스템에서 매우 중요한 요소로 분류되고 있다. 본 논문에서 우리는 움직임이 있는 객체의 검출을 위해 클라우지우스 엔트로피와 적응적 가우시안 혼합모델을 사용한 객체 검출 방법을 제안한다. 먼저, 엔트로피의 증가는 일반적으로 불안전한 조건에서 많은 엔트로피의 변화가 발생한 경우 복잡성 및 객체의 움직임이 증가함을 의미한다. 만약 순간적으로 엔트로피 변화가 큰 화소는 움직임 객체에 속한다고 고려하여 움직임 분할 특성을 적용한다. 따라서 우리는 먼저 클라우지우스 엔트로피 이론을 적용하여 엔트로피에 대한 에너지 변화량을 dense 맵으로 변환한다. 두 번째로 우리는 움직임 객체를 검출하기 위해 적응적 가우시안 혼합 모델을 적용하였다. 실험 결과에서 제안된 방법이 효율적으로 움직임이 있는 객체를 검출할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.215-221
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• 2010

Time Resolved Imaging of Contrast Kinetics 기법을 이용한 4차원 자기공명혈관조영술 (TRICKS-MRA)영상과 기존 TOF-MRA영상을 비교하여 임상적 유용성에 대해 알아보고자 하였다. 총17명 중 뇌혈관 질환이 의심되는 11명과 뇌종양을 의심하는 6명을 대상으로 TOF-MRA와 TRICKS-MRA을 시행한 후 17 대상자 중 11명에서 DSA를 추가적으로 시행하였다. TOF-MRA는 공간해상력보다 시간해상력이 부족하였고, TRICKS-MRA에서는 TOF-MRA보다 공간분해능은 부족한 점이 많지만 영상판독에 큰 영향은 없었고 모든 대상자에서 동맥과 정맥의 구별이 가능하여 시간분해능이 우수한 것을 나타났다. 또한 종양과 혈관과의 관계성 평가에서 TOF-MRA보다 좋은 것으로 나타났다. TRICKS-MRA방법은 시간대별로 동맥, 모세혈관, 정맥기를 신속하면서 쉽게 4차원적으로 영상화가 가능하여 앞으로 임상에서 이용도가 더욱 증가 할 것으로 사료된다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제52권6호
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• pp.541-546
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• 2012

Objective : The prefabrication of customized cranioplastic implants has been introduced to overcome the difficulties of intra-operative implant molding. The authors present a new technique, which consists of the prefabrication of implant molds using three-dimensional (3D) printers and polymethyl-methacrylate (PMMA) casting. Methods : A total of 16 patients with large skull defects (>100 $cm^2$) underwent cranioplasty between November 2009 and April 2011. For unilateral cranial defects, 3D images of the skull were obtained from preoperative axial 1-mm spiral computed tomography (CT) scans. The image of the implant was generated by a digital subtraction mirror-imaging process using the normal side of the cranium as a model. For bilateral cranial defects, precraniectomy routine spiral CT scan data were merged with postcraniectomy 3D CT images following a smoothing process. Prefabrication of the mold was performed by the 3D printer. Intraoperatively, the PMMA implant was created with the prefabricated mold, and fit into the cranial defect. Results : The median operation time was $184.36{\pm}26.07$ minutes. Postoperative CT scans showed excellent restoration of the symmetrical contours and curvature of the cranium in all cases. The median follow-up period was 23 months (range, 14-28 months). Postoperative infection was developed in one case (6.2%) who had an open wound defect previously. Conclusion : Customized cranioplasty PMMA implants using 3D printer may be a useful technique for the reconstruction of various cranial defects.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권8C호
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• pp.712-719
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• 2007

본 논문에서는 $4{\times}4$ 단위의 하다마드 변환을 이용한 새롭고 효과적인 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 하다마드 변환은 덧셈과 뺄셈으로만 이루어져 있기 때문에 고속 알고리즘에 적합하다는 장점이 있다. 제안하는 알고리즘은 세 단계로 이루어져 있다. 먼저 하다마드 DC(Direct Current) 계수를 이용하여 움직임 추정의 조기종결여부를 블록의 특성에 적응적으로 적용하고 이전 프레임의 움직임 벡터를 이용할지를 결정한 다음, 하다마드 AC(Alternating Current) 계수를 이용하여 영상의 복잡도를 구하여 정합 스캔 순서를 적응적으로 결정한다. 마지막으로 제안하는 알고리즘을 MVFAST와 PMVFAST 알고리즘에 적용했다. 모의 실험 결과 제안하는 알고리즘은 계산 속도와 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) 면에서 MVFAST와 PMVFAST 알고리즘에 비해 매우 효율적임을 나타냈다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.481-486
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• 2011

요즘 발표 현장에는 대부분 컴퓨터를 사용하여 발표자료를 스크린에 비춰서 발표를 진행한다. 본 논문은 제스처 인식을 이용하여 프레젠테이션 컴퓨터를 제어함으로써 발표자가 별도의 도구나 사람을 통하지 않고 혼자서 발표를 진행할 수 있는 시스템을 제안한다. 영상 정보만을 이용하여 발표자가 발표 무대의 어느 위치에 있더라도 제스처를 인식하기 위해서는 무대 전체를 촬영할 수 있는 고해상도 카메라와 이 카메라에서 출력되는 고해상도 이미지를 처리할 수 있는 고성능 컴퓨터가 필요하다. 본 논문에서는 초음파 센서를 무대에 설치하여 발표자의 위치를 추적하고, 저해상도 카메라로 필요한 영역만 추출하여 제스처를 인식한다. 제스처는 손가락의 모양과 팔의 움직임으로 표현하고, 침식/팽창과 차연산 알고리즘으로 제스처를 인식한다. 영상 정보만을 이용하는 알고리즘과의 비교 실험에서 제안하는 시스템이 최소한 13%의 속도 향상을 보였다. 제스처 인식 실험에서는 약 98%의 인식률을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제9권1호
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• pp.9-18
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• 2010

산악지형이 많은 우리나라는 자연환경 여건상 터널 수요가 많고 안전한 운영을 보장 할 수 있는 터널 유고감지 시스템에 대한 필요성도 커지고 있다. 본 논문에서는 터널 내 유고 상황을 실시간으로 감지하여 터널 사무소에 전달 터널의 안전한 운영을 도울 수 있는 터널 유고감지 시스템을 제안 하였다. 제안한 시스템은 차 영상 기법과 같은 단순한 영상 분석 알고리즘을 사용하여 시스템의 신속성을 높였으며 유고의 종류 보다는 유고상황의 발생여부를 정확히 판단하데 중점을 두어 시스템의 정확성도 확보하였다. 또한 영상 분석 장치 한 대당 네 대의 카메라를 수용할 수 있게 함으로써 시스템의 비용적인 측면도 고려하였다. 그리고 카메라의 대수에 따라 영상분석 장치를 추가함으로써 카메라 대수에 관계없이 시스템의 확장성을 용이하게 하였으며 터널 유고상황 정보를 웹에서도 접근 가능하게 하여 원격지의 다른 터널 시스템과의 연동 등의 추가 확장성도 고려하였다. 구현된 시스템을 실제 터널에서 실험한 결과 터널 내에서 발생한 장애물, 정지 사고차량, 차량 정체 지체, 사람 이륜차, 연기 화재, 조명 이상, 역 주행 등의 유고상황을 모두 실시간으로 정확히 감지하였다.