• 한국통신학회논문지
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• 제34권1C호
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• pp.72-80
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• 2009

참조표와 벡터적응필터를 이용하여 디지털 하프톤컬러영상을 역하프토닝하는 방법을 제안한다. 하프토닝은 연속계조영상을 이진영상으로 변환하는 방법이고 이진영상을 연속계조영상으로 복원하는 것이 역하프토닝이다. 일반적으로 참조표를 이용한 방법은 처리속도가 빠르고 다양한 하프토닝방식에 대해서 고른 성능을 가진다. 참조표의 패턴을 정의하기 위해 사용하는 픽셀의 개수와 R, G, B 각 채널의 참조표를 어떻게 정의하는가는 참조표의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 표현 가능한 패턴의 종류와 사용되는 메모리 양을 고려하여 16개의 픽셀을 이용하고 R, G, B 각 채널의 참조표를 통합하여 하나의 참조표를 사용하는 방법을 제안하였다. 21개의 픽셀을 이용하고 R, G, B 각 채널의 참조표를 독립적으로 사용하는 기존의 참조표 방법보다. 제안된 참조표가 더 좋은 PSNR을 가지며 속도가 빨라지는 것을 실험결과를 통해 확인하였다. 참조표에 존재하지 않는 패턴에 대한 처리방법으로는 주변 픽셀의 정보를 이용하여 컬러를 복원하는 벡터적응필터를 제안하였다. 벡터적응필터는 주변 픽셀이 원영상의 컬러를 잘 반영할수록 좋은 성능을 가진다. 제안된 벡터적응필터의 성능이 기존의 방법보다 더 좋은 성능을 보임을 실험으로 확인하였다. 이를 통해서 제안된 방법이 기존의 방법보다 컬러 복원성능도 더 우수함을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권10호
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• pp.885-892
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• 2013

최근 기존의 배열 안테나를 사용하는 MIMO(multi-input multi-output) 시스템의 단점을 극복하기 위하여 1개의 능동 소자와 주변의 기생 소자를 이용하는 ESPAR(electronically steerable parasitic array radiator) 안테나에 대한 연구가 이루어지고 있다. 이 안테나의 가장 큰 장점은 단지 1개의 RF(radio frequency) chain만을 사용하는 것이다. 단일 RF chain을 사용하기 때문에 하드웨어 복잡도가 높지 않다. ESPAR 안테나를 사용하는 빔 공간 MIMO 시스템의 경우 각각의 직교 기저 패턴에 심볼을 맵핑하여 송신한다. 본 논문에서는 저 복잡도, 저 전력의 MIMO 시스템을 위해 단일 RF chain을 사용하는 ESPAR 안테나를 이용하여 시스템을 구성하고 각각의 위상 편이 변조에 따른 성능을 분석한다. 빔 공간 MIMO 시스템은 기존의 MIMO 시스템과 유사한 성능을 낸다. BPSK(binary phase shift keying), QPSK(quadrature phase shift keying), 8PSK, 16PSK, 32PSK의 고차 변조에 대한 시스템 성능을 분석한 결과, 빔 공간 MIMO 시스템이 저 복잡도와 저 전력소비로 기존 신호 도메인의 MIMO 시스템과 유사한 성능 특성을 가지는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.149-158
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• 2004

본 논문은 실영상에서 형태 정보와 에지 영상을 이용한 교통 표지판 영역 추출 및 인식 방법을 제안한다. 화소의 RGB 색상비를 이용하여 생성한 이진 영상에서 connected component 알고리듬에 의해 분할된 후보 영역들을 대상으로 형태 정보인 XY축 대칭성을 기반으로 교통 표지판 영역을 추출한다. 만약 후보 영역이 검출되지 않을 경우, 히스토그램 평활화에 의해 대비를 향상함으로써 영역 추출이 가능하다. 그리고 교통 표지판 영역의 에지 영상에서 추출한 수평-수직 투영(XY projection). 모멘트(moment), 동심원형 패턴 및 8 방향 광선과 에지와의 거리 및 교차점의 개수 등의 형태 정보를 기반으로, 사전에 구축한 데이터베이스와의 유사도 측정에 의해 인식을 수행한다. 다양한 실영상을 대상으로 실험한 결과, 본 방법이 빛이나 날씨 조건 등의 외부 환경에 강건하게 추출 및 인식함을 보인다.

• 로봇학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.152-159
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• 2010

Finding a head of a person in a scene is very important for taking a well composed picture by a robot photographer because it depends on the position of the head. So in this paper, we propose a robust head tracking algorithm using a hybrid of an omega shape tracker and local binary pattern (LBP) AdaBoost face detector for the robot photographer to take a fine picture automatically. Face detection algorithms have good performance in terms of finding frontal faces, but it is not the same for rotated faces. In addition, when the face is occluded by a hat or hands, it has a hard time finding the face. In order to solve this problem, the omega shape tracker based on active shape model (ASM) is presented. The omega shape tracker is robust to occlusion and illuminationchange. However, whenthe environment is dynamic,such as when people move fast and when there is a complex background, its performance is unsatisfactory. Therefore, a method combining the face detection algorithm and the omega shape tracker by probabilistic method using histograms of oriented gradient (HOG) descriptor is proposed in this paper, in order to robustly find human head. A robot photographer was also implemented to abide by the 'rule of thirds' and to take photos when people smile.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권2호
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• pp.89-94
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• 2016

본 논문에서는 SIFT 기술자를 이용한 얼굴 특징과 SVM 분류기로 표정인식을 수행하는 방법에 대하여 제안한다. 기존 SIFT 기술자는 물체 인식 분야에 있어 키포인트 검출 후, 검출된 키포인트에 대한 특징 기술자로써 주로 사용되나, 본 논문에서는 SIFT 기술자를 얼굴 표정인식의 특징벡터로써 적용하였다. 표정인식을 위한 특징은 키포인트 검출 과정 없이 얼굴영상을 서브 블록 영상으로 나누고 각 서브 블록 영상에 SIFT 기술자를 적용하여 계산되며, 표정분류는 SVM 알고리즘으로 수행된다. 성능평가는 기존의 LBP 및 LDP와 같은 이진패턴 특징기반의 표정인식 방법과 비교 수행되었으며, 실험에는 공인 CK 데이터베이스와 JAFFE 데이터베이스를 사용하였다. 실험결과, SIFT 기술자를 이용한 제안방법은 기존방법보다 CK 데이터베이스에서 6.06%의 향상된 인식결과를 보였으며, JAFFE 데이터베이스에서는 3.87%의 성능향상을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.68-76
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• 1999

신경회로망을 동적 정보처리에 응용하기 위해서는 비대칭 결합 신경회로망에서 생성되는 동적 상태천이에 관한 직관적 이해가 필요하다. 본 논문에서는 각 뉴런이 최근접 뉴런에만 양자화 결합하중 +1및 -1로 연결된 환상형 신경회로망의 동적인 상태천이 특성을 해석하였다. 상태천이 해석 알고리즘을 이용한 시뮬레이션 결과, 네트워크는 고정점, 베이슨을 갖는 리미트사이클 및 베이슨이 없는 리미트사이클의 3가지 어트랙터를 가진다. 또한, 네트워크에서 생성되는 리미트사이클의 수와 주기를 이론적으로 해석하여 정식화하고, 리미트사이클을 구성하는 상태벡터의 필요조건을 나타내었다. 이론 해석의 결과는 네트워크에서 생성되는 리미트사이클의 수가 뉴런(소자)의 수 n에 대해서 지수 함수적으로 증가함을 보여준다. 따라서 순환결합형 신경회로망은 많은 동적 정보를 리미트사이클로 저장하는 메모리 시스템으로 이용할 수 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권5호
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• pp.1372-1381
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• 2017

In this paper, a texture feature extraction method using local energy and local correlation of Gabor transformed images is proposed and applied to an image retrieval system. The Gabor wavelet is known to be similar to the response of the human visual system. The outputs of the Gabor transformation are robust to variants of object size and illumination. Due to such advantages, it has been actively studied in various fields such as image retrieval, classification, analysis, etc. In this paper, in order to fully exploit the superior aspects of Gabor wavelet, local energy and local correlation features are extracted from Gabor transformed images and then applied to an image retrieval system. Some experiments are conducted to compare the performance of the proposed method with those of the conventional Gabor method and the popular rotation-invariant uniform local binary pattern (RULBP) method in terms of precision vs recall. The Mahalanobis distance is used to measure the similarity between a query image and a database (DB) image. Experimental results for Corel DB and VisTex DB show that the proposed method is superior to the conventional Gabor method. The proposed method also yields precision and recall 6.58% and 3.66% higher on average in Corel DB, respectively, and 4.87% and 3.37% higher on average in VisTex DB, respectively, than the popular RULBP method.

• 융합정보논문지
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• 제11권10호
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• pp.20-26
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• 2021

본 논문에서는 영상 인식 환경에서 영상 정렬에 필요한 회전각 추정 방법 중 낮은 사양의 임베디드 기반 환경에 적용 가능한 방법을 제안하고 기존의 복소 모멘트를 이용하는 방법과 비교하였다. 제안된 방법은 영상을 극좌표로 변환한 후 거리축 방향으로 투영된 1차원 프로파일의 유사도 매칭을 통하여 회전각을 추정한다. 추가로 연산을 더 단순화시킨 투영 프로파일의 벡터합을 이용하는 방법을 선택할 수도 있다. 이진 패턴 영상과 흑백 명암영상을 대상으로 진행한 실험을 통하여 제안된 방법의 추정 오차가 기존의 복소 모멘트를 이용하는 방법과 큰 차이가 없으며 보다 적은 연산과 낮은 시스템 자원이 요구됨을 보였다. 추후 확장을 위하여 흑백 명암영상에서 회전 중심을 일치시키는 방법에 관한 연구가 필요할 것이다.

• 치위생과학회지
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• 제21권3호
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• pp.133-139
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• 2021

Background: Smoking in adolescence leads to an intensified addiction to nicotine when physical and mental growth has not yet been completed. With the advent of e-cigarettes, the rate of e-cigarette use among Korean adolescents has been steadily increasing. To date, studies on e-cigarettes and oral health, especially on the relationship between smoking styles and oral health in adolescents, are limited. Therefore, this study aimed to identify the risk factors for oral health problems caused by the repeated use of conventional cigarettes and e-cigarettes. Methods: This explanatory research study compared the adolescents' experiences of periodontal disease symptoms according to smoking type through a secondary analysis of the original data from the 15th Adolescent Health Behavior Survey (2019). Cross-analysis was performed to compare the smoking patterns according to the adolescents' general characteristics. Finally, a binary logistic regression analysis was performed to determine how smoking characteristics affect the adolescents' experience of periodontal disease symptoms. Results: In terms of patients' general characteristics, significant differences were observed in sex, school level, grades, household economic status, type of residence, and father's education level between adolescents who smoked conventional cigarettes alone and those who smoked both conventional cigarettes and e-cigarettes (p<0.05). After checking the factors affecting the smoking pattern and the experience of periodontal disease symptoms in adolescents, it was found that the duplicate smoking group was more likely to experience periodontal disease symptoms (odds ratio, 1.20) than the group that smoked conventional cigarettes alone (p<0.05). Conclusion: Duplicate smokers experienced more symptoms of periodontal disease than those who smoked cigarettes alone. Based on the findings of this study, smoking cessation counseling according to the smoking type and differentiated education for oral health promotion should be provided.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.288-296
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• 2021

Automated face recognition in a runtime environment is gaining more and more important in the fields of surveillance and urban security. This is a difficult task keeping in mind the constantly volatile image landscape with varying features and attributes. For a system to be beneficial in industrial settings, it is pertinent that its efficiency isn't compromised when running on roads, intersections, and busy streets. However, recognition in such uncontrolled circumstances is a major problem in real-life applications. In this paper, the main problem of face recognition in which full face is not visible (Occlusion). This is a common occurrence as any person can change his features by wearing a scarf, sunglass or by merely growing a mustache or beard. Such types of discrepancies in facial appearance are frequently stumbled upon in an uncontrolled circumstance and possibly will be a reason to the security systems which are based upon face recognition. These types of variations are very common in a real-life environment. It has been analyzed that it has been studied less in literature but now researchers have a major focus on this type of variation. Existing state-of-the-art techniques suffer from several limitations. Most significant amongst them are low level of usability and poor response time in case of any calamity. In this paper, an improved face recognition system is developed to solve the problem of occlusion known as FRS-OCC. To build the FRS-OCC system, the color and texture features are used and then an incremental learning algorithm (Learn++) to select more informative features. Afterward, the trained stack-based autoencoder (SAE) deep learning algorithm is used to recognize a human face. Overall, the FRS-OCC system is used to introduce such algorithms which enhance the response time to guarantee a benchmark quality of service in any situation. To test and evaluate the performance of the proposed FRS-OCC system, the AR face dataset is utilized. On average, the FRS-OCC system is outperformed and achieved SE of 98.82%, SP of 98.49%, AC of 98.76% and AUC of 0.9995 compared to other state-of-the-art methods. The obtained results indicate that the FRS-OCC system can be used in any surveillance application.