• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권5호
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• pp.251-260
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• 2016

얼굴 인식은 얼굴 영상에서 특징을 추출하고, 이를 다양한 알고리즘을 통해 학습하여 학습된 데이터와 새로운 얼굴 영상에서의 특징과 비교하여 사람을 인식하는 기술로 인식률을 향상시키기 위해서 다양한 방법들이 요구되는 기술이다. 얼굴 인식을 위해 학습 단계에서는 얼굴 영상들로 부터 특징 성분을 추출해야하며, 이를 위한 기존 얼굴 특징 성분 추출 방법에는 선형판별분석(Linear Discriminant Analysis, LDA)이 있다. 이 방법은 얼굴 영상들을 고차원의 공간에서 점들로 표현하고, 클래스 정보와 점의 분포를 분석하여 사람을 판별하기 위한 특징들을 추출하는데, 점의 위치가 얼굴 영상의 화소값에 의해 결정되므로 얼굴 영상에서 불필요한 영역 또는 변화가 자주 발생하는 영역이 포함되는 경우 잘못된 얼굴 특징이 추출될 수 있으며, 특히 일반 카메라 영상을 사용하여 얼굴인식을 수행하는 경우 얼굴과 카메라간의 거리에 따라 얼굴 크기가 다르게 나타나 최종적으로 얼굴 인식률이 저하된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 일반 카메라를 이용하여 얼굴 영역을 검출하고, 검출된 얼굴 영역에서 Gabor Filter를 이용하여 계산된 얼굴 외곽선을 통해 불필요한 영역을 제거한 후 일정 크기로 얼굴 영역 크기를 정규화하였다. 정규화된 얼굴 영상을 선형 판별 분석을 통해 얼굴 특징 성분을 추출하고, 인공 신경망을 통해 학습하여 얼굴 인식을 수행한 결과 기존의 불필요 영역이 포함된 얼굴 인식 방법보다 약 13% 정도의 인식률 향상이 가능하였다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제40권3호
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• pp.194-203
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• 2012

바이오매스 전처리에 효과적인 이온성 액체로 주목받고 있는 1-ethyl-3- methylimidazolium acetate를 사용하여 리기다소나무(pitch pine)로부터 리그닌을 추출하였고, 추출한 리그닌(Ionic Liquid Lignin : ILL)의 화학구조적 특성을 동일한 수종에서 단리한 milled wood lignin (MWL)과 비교분석하였다. 작용기 분석 결과 ILL과 MWL은 각각 10.0, 7.2%의 페놀성 수산기와 4.9, 11.0%의 메톡실기를 갖는 것으로 나타났다. ILL의 중량평균 분자량(3,995 Da)은 MWL (8,438 Da)에 비해 약 2배 정도 낮았으며, 다분산지수는 1.36으로 MWL (3.18)보다 낮은 값을 보였다. ILL의 열중량 분석 결과에 의하면 최대중량감소율(Vm)이 나타나는 온도(Tm)는 $306.6^{\circ}C$로 MWL ($341.9^{\circ}C$)보다 낮아 ILL이 MWL에 비해 열적으로 불안정하다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권1호
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• pp.84-93
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• 2011

제방선 지도화는 하천지역의 환경보호와 하천 범람 방지, 그리고 하천 개발에 있어 매우 중요하다. 라이다(LiDAR)와 항공 정사영상(aerial ortho-image)과 같은 원격탐사 데이터의 활용은 대상 지역에 접근하지 않고도 대상 지역에 관한 지형 정보를 얻을 수 있다는 점 때문에, 하천 지도화 작업에 효율적이다. 라이다 자료는 얕은 물을 관통하는 능력과 높은 수직 정확도 때문에 하천구역 지도화 작업에 활용되어 오고 있다. 영상자료의 활용 또한 영상처리 기법을 이용하여 여러 특징들을 추출할 수 있다는 점 때문에 하천 지도화 작업에 효율적이다. 본 논문에서는 라이다와 항공 정사영상을 각각 활용하여 3차원 제방선 지도화 작업을 수행하였다. 그리고 지상 실측정보들을 통해 두 자료로부터 추출된 제방선들의 정확도를 측정하고, 두 측정 결과들을 비교한다. 통계적인 결과에서 나타나듯이 라이다를 활용하여 추출된 3차원 제방선이 항공 정사영상을 활용하여 추출된 3차원 제방선에 비해 수평 및 수직 정확도가 훨씬 더 높다는 것을 보여준다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제9권1호
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• pp.33-42
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• 1984

핵분열(核分裂) 및 방사화생성물(放射化生成)物)에서 방출(放出)하는 여러가지 감마선들은 핵연료(核燃料)를 파괴(破壞)하지 않고도 추출(抽出)할 수 있는 많은 정보(情報)를 포함(包含)한다. 그러나 반도체(半導體) 검출기(檢出器)에서 얻은 복잡한 스펙트럼에서 이러한 정보를 추출(抽出)하기가 용역(容易)하지 않기 때문에 전산(電算)코드의 사용(使用)이 필요(必要)하게 된다. 본(本) 연구(硏究)에서는 그동안 국제적(國際的)으로 널리 보급(普及)되어 사용(使用)되는 감마선 분석(分析) 프로그램들의 장점(長點)을 취하여, 감마선은 물론 X-선(線)의 스펙트럼도 피팅 (fitting)하여 피이크의 중심과 면적을 정확(正確)히 계산(計算)할 수 있는 전산코드 CAERI를 개발(開發)하였다. CAERI는 FORTRAN으로 쓰여있고, 특히 고유복사선폭(固有輻射線幅)(natural line width) 을 무시할 수 없는 X-선(線)의 피이크 표현함수(表現函數)인 Voigt 함수(函數)에 대해서는, 다른 X-선(線) 분석(分析) 프로그램들이 사용(使用)한 간단한 근사식(近似式) 대신에, 더욱 정확(正確)한 무한급수근사식(無限級數近似式)을 사용하였다. 특히 CAERI 는 U이나 Pu과 같은 중원소(重元素)의 핵종분석시(核種分析時)에 직면(直面)하는 감마선과 U이나 Pu의 X-선(線)이 임의(任意)로 간섭(干涉)하며 공존(共存)하는 복잡한 스펙트럼까지도 취급(取扱)할 수 있다. $^{177m}Lu$감마선과 $^{235}U\;U_{\alpha}$X-선(線)의 시험(試驗)스펙트럼을 피팅하여, 다른 프로그램들의 피팅결과와 비교했을 때 좋은 일치(一致)를 보았다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제43권5호
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• pp.89-100
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• 2006

두꺼워진 경동맥 내중막 두께는 일과성 뇌 허혈, 뇌졸중, 그리고 심근경색과 같은 관상동맥질환을 예고하는 독립적 인자로서 매우 중요하다. 경동맥 내중막 두께를 측정하기 위한 기존의 영상처리 방법은 전체 초음파 영상 가운데 수작업에 의해 구획을 임의로 설정한 다음, 그 부분만의 색도분포 미분치 산출에 의한 구간 분할로 두께를 추정하는 것이었기 때문에 임의성에 의한 한계는 물론이고 구간별 색도분포가 혼재하는 경우 정확한 두께 측정에는 역부족이었다. 우리는 본 논문을 통하여 경동맥과 같이 영상입력 대상물이 일관된 벡터 형성 특성을 갖고 관측영상의 화소 색도 집합의 원소들 또한 그 고유한 방향성을 내재하고 있는 경우, 이를 층위별로 군집 처리하여 원하는 특징을 효과적으로 추출하는 새로운 영상처리기술을 소개한다 우리는 보다 정확한 측정을 위해, 인체를 구성하고 있는 장기나 혈관과 같은 여러 조직이 동일조직 내에서 타조직과 다른 층위적 특성이 있음에 착안하여, 이의 초음파영상을 수직 및 수평축으로 성분 분석하여 차별된 군집들로 분류해 내고 군집들 사이의 색도 특성과 상호 연관을 수학적으로 규명한 다음, 특징별로 축진행에 따른 순차적인 영역처리를 시행함으로서 혈관 조직에 대한 층위적 형성 판별과 혈관 막(膜)들의 정확한 두께측정이 가능함을 보이고 영상 분석과 실험을 통해 입증하였다. 이러한 접근 방법은 경동맥영상과 같이, 영역간 색도분포의 혼재와 문턱치 산출의 어려움에도 불구하고 일관된 벡터 흐름과 방향성을 형성하고 있는 영상인 경우, 그 영역처리와 특징추출에 효과가 높으므로 응용이 가능하다.

• 한국측량학회지
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• 제33권2호
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• pp.111-122
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• 2015

본 연구에서는 모바일 레이저 스캐닝 데이터로부터 철도 선로탐지 및 선로모델 추출을 위한 방법을 제시하였다. 제안된 방법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫째, 레이저 포인트로부터 잠재적인 철도 선로지역을 탐지하고, 초기 철도 선로궤적 방향을 추정한다. 둘째, 철도 선로에 관한 선 지식을 이용하여 첫번째 스트립에서 초기 선로위치를 결정한다. 여기서, 스트립은 국부 탐색공간을 나타내며 철도 선로궤적에 수직인 방향으로 정의된다. 마지막으로, 초기 선로위치에서 GMM-EM기반 분류방법을 통해 선로 포인트들을 탐지한 후 초기 선로 모델을 생성하고 스트립을 데이터 처리 기본단위로 하여 tracking by detection관점에서 연속적으로 선로모델을 생성하였다. 제안된 방법의 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 이전 스트립에서 생성된 선로 모델을 가이드 라인으로 다음 스트립에 전파되어 국부 탐색영역을 예측하여 선로 포인트를 탐지하는 하는데 있어서 처리 복잡성을 줄일 수 있었다. 둘째, 선로 포인트 탐지와 선로 모델링을 동시에 진행 함으로써 데이터 처리 시간을 최소화 할 수 있었다. 개발된 알고리즘은 C++ 프로그램 언어로 구현되었고 도시지역에서 MMS 측량을 통해 취득된 LiDAR 데이터(경부선 일부 구간)를 이용하여 성능 테스트를 진행하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.173-186
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• 2004

영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 주요 의미를 갖는 객체의 효과적인 특징 추출을 통한 내용기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 관심 객체 영역이 우선적으로 검출되도록 하기 위해 영상 내에서 비교적 면적이 크고 배경색상과의 차이가 크면서 영상의 가운데 위치하는 영역을 의미를 갖는 주요 객체로 판단하였다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해서는 영상의 객체 윤곽선의 전체 길이를 정규화 된 일정한 세그먼트로 분할한 후에 객체 윤곽선의 세그먼트가 갖는 편각차분 벡터들의 누적 합과 양분된 객체의 시그너처를 추출하여 물체의 회전과 크기 변화에 적응적인 형태 특징으로 사용한다. 이와 같은 형태 특징을 필두로 해서 질감 샘플과 칼라, 그리고 이심률 정보를 결합하여 유사도를 측정함으로써 이동, 회전 크기 변화에 강건한 검색이 가능했으며 영역의 부분적인 변화나 손상으로 인한 객체 특성의 왜곡 현상에 덜 민감하게 반응하였다. 또한 Box-Counting Dimension에 의한 프랙탈 차원을 이용하여 측정한 객체간 복잡도 관계를 기반으로 하여 영상 특징에 서로 다른 유사도 가중치를 부여하는 방법이 잘못된 검색을 최소로 하여 더욱 효율적인 검색율을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.359-368
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• 2002

본 논문에서는 매칭 에러 영상과 이동벡터를 이용한 효율적인 이동물체 외곽선 검출 알고리즘과 부분외곽선 정보를 이용한 이동물체 고속 추적 알고리즘을 제안하였다. 이동물체의 외곽선 검출은 watershed 알고리즘을 기반으로 확률분포함수를 적용하여 seed 영역을 생성하고 seed 영역을 확장하여 이동물체의 윤곽선을 검출한 다음 이동벡터를 이용하여 최종 외곽선을 추출한다. 외곽선 중 일부를 특징으로 하여 이동물체를 추적하는 알고리즘을 사용하였다. 이동물체 초기 특징 벡터는 이동물체의 외곽선 영역 중 상하좌우의 외곽선 일부분을 특징벡터로 정한다. 다음은 추적단계로 이전 프레임에서 얻은 특징벡터를 이용하여 현재 프레임에서 이동물체의 추적을 수행하였다. 실제영상에 대하여 제안된 알고리즘으로 이동물체추적 모의 실험을 수행한 결과 기존 능동 윤곽선 추적알고리즘은 물체 외곽선 전체를 추적하기 때문에 물체의 외곽선 길이에 따라 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 이동물체의 외곽선 영역을 특징정보로 하여 추적하기 때문에 추적 연산이 간단하였다. 고속이동벡터를 추출 BMA 연산은 기존 알고리즘 보다 연산량이 약 39% 감소였고, 이동 물체 외곽선 검출 알고리즘은 과분할 문제점이 발생하지 않았으며, 상하 좌우 외곽선 정보를 이용하여 이동물체를 추적한 결과 추적오차는 특징벡터의 크기가 $(15\times{5)}$일 때 검색오차가 4 화소 이하로 양호하게 나타났다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.301-314
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• 2016

Juels와 Sudan의 퍼지 볼트 기법은 기법이 갖는 오류 내성 때문에 많은 연구에 사용 되어오고 있다. 그러나 이들의 퍼지 볼트 기법은 그들의 논문에서 영화 애호가 문제를 예를 들었음에도 불구하고, 사람들이 일반적으로 갖는 선호도(preference)의 차이에 대한 고려가 존재하지 않는다. 한편, Nyang과 Lee는 안전하고 성능이 좋은 얼굴인증 시스템을 만들기 위해서, 얼굴 특징이 서로 다른 가중치를 갖도록 얼굴 특징과 퍼지 볼트(vault) 사이에 특별한 연관 구조를 갖는 얼굴 인증 시스템(이른바, 퍼지 얼굴 볼트)을 소개하였다. 그러나 그들의 기법은 일반적인 특징 추출 기법들이 클래스 내부/간 차이를 최적화하려는 특성이 있기 때문에 인증 실패율을 성공적으로 낮추지 못할 것으로 쉽게 예상할 수 있다. 이 논문에서는 퍼지 볼트의 유연성을 제공해주기 위하여 Nyang과 Lee의 퍼지 볼트기반의 얼굴 인증 시스템에서 가중치 아이디어를 다른 방식으로 구현한 버킷(bucket) 구조와 사용자 선호도와 시스템 구현 간 관계를 공식화하는 세 가지 분포 함수에 대해서 소개한다. 또한 이를 바탕으로 선호도 매치메이커(preference matchmaker) 기법을 제안하며, 영화 데이터베이스를 이용하여 이러한 매치메이커의 연산 성능을 확인해본다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권12호
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• pp.1045-1055
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• 2007

잠재토픽모델(latent topic model)은 데이타에 내재된 특징적 패턴이나 데이타 정의 자질들 간의 상호 관련성을 확률적으로 모델링하고 자동 추출하는 모델로서 최근 텍스트 문서로부터의 의미 자질 자동 추출, 이미지를 비롯한 멀티미디어 데이타 분석, 생물정보학 분야 등에서 많이 응용되고 있다. 이러한 잠재토픽모델의 대규모 데이타에 대한 적용 시 그 효과 증대를 위한 중요한 이슈 중의 하나는 모델의 효율적 학습에 관한 것이다. 본 논문에서는 대표적 잠재토픽모델 중의 하나인 PLSA (probabilistic latent semantic analysis) 기법을 대상으로 점진적 EM 알고리즘을 활용한, 기본 EM 알고리즘 기반의 기존 학습에 대한 학습속도 증진 기법을 제안한다. 점진적 EM 알고리즘은 토픽 추론 시 전체 데이타에 대한 일괄적 E-step 대신에 일부 데이타에 대한 일련의 부분적 E-step을 수행하는 특징이 있으며 이전 데이터 일부에 대한 학습 결과를 바로 다음 데이타 학습에 반영함으로써 모델 학습의 가속화를 기대할 수 있다. 또한 이론적인 측면에서 지역해로의 수렴성이 보장되고 기존 알고리즘의 큰 수정 없이 구현이 용이하다는 장점이 있다. 논문에서는 해당 알고리즘의 기본적인 응용과 더불어 실제 적용과정 상에서의 가능한 데이터 분할법들을 제시하고 모델 학습 속도 개선 면에서의 성능을 실험적으로 비교 분석한다. 실세계 뉴스 문서 데이타에 대한 실험을 통해, 제안하는 기법이 기존 PLSA 학습 기법에 비해 유의미한 수준에서 학습 속도 증진을 달성할 수 있음을 보이며 추가적으로 모델의 병렬 학습 기법과의 조합을 통한 실험 결과를 간략히 제시한다.