• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권6호
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• pp.660-667
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• 2000

본 논문에서는 필기 한글 문자열 영상에 대한 단어 분리 방법을 제안한다. 제안된 방법은 gap 의 크기 정보를 사용하여 단어를 분리하는데, 이때 gap은 문자열 영상을 수직방향으로 투영한 후 흰-런 (white-run)을 찾음으로써 구할 수 있다. 문자열 영상으로부터 얻어지는 gap들의 크기를 측정한 후, 각각의 gap을 단어와 단어사이에 존재하는 gap과 문자와 문자사이에 존재하는 gap 중 하나로 분류한다. 본 논문에서는 필기 영문 문자열의 단어 분리를 위해 제안된 기존의 세 가지 거리 척도를 채택하고 군집화에 기반한 세 가지 분류방법을 적용하여 한글 문자열의 단어 분리를 위한 최적의 조합을 선정하였다. 우편봉투 상에 작성된 주소열로부터 수작업으로 추출한 305 개의 문자열 영상을 사용하여 실험한 결과 BB(bounding box) 거리를 사용하여 순차적 군집 방법을 적용하는 경우 3 순위까지의 누적 단어 분리 성공률이 88.52% 로서 가장 우수한 성능을 보여 주었다. 또한 하나의 문자열 영상에 대한 단어 분리 속도는 약 0.05초이다.

• 전기학회논문지
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• 제61권2호
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• pp.312-320
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• 2012

In this study, we introduce a new design methodology of a granular-oriented self-organizing polynomial neural networks (GoSOPNNs) that is based on multi-layer perceptron with Context-based Polynomial Neurons (CPNs) or Polynomial Neurons (PNs). In contrast to the typical architectures encountered in polynomial neural networks (PNN), our main objective is to develop a methodological design strategy of GoSOPNNs as follows : (a) The 1st layer of the proposed network consists of Context-based Polynomial Neuron (CPN). In here, CPN is fully reflective of the structure encountered in numeric data which are granulated with the aid of Context-based Fuzzy C-Means (C-FCM) clustering method. The context-based clustering supporting the design of information granules is completed in the space of the input data while the build of the clusters is guided by a collection of some predefined fuzzy sets (so-called contexts) defined in the output space. (b) The proposed design procedure being applied at each layer of GoSOPNN leads to the selection of preferred nodes of the network (CPNs or PNs) whose local characteristics (such as the number of contexts, the number of clusters, a collection of the specific subset of input variables, and the order of the polynomial) can be easily adjusted. These options contribute to the flexibility as well as simplicity and compactness of the resulting architecture of the network. For the evaluation of performance of the proposed GoSOPNN network, we describe a detailed characteristic of the proposed model using a well-known learning machine data(Automobile Miles Per Gallon Data, Boston Housing Data, Medical Image System Data).

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.58-64
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• 2016

본 논문에서는 블러와 조명 변화에 강인한 바코드 디코딩 방법을 제안한다. 제안하는 디코딩 방법은 블러에 강인 디코딩과 빠른 연산속도를 위해 블러 영역과 비블러영역을 나누어 임계값을 연산하는 부분 지역 임계값 이진화 방법을 사용하였다. 또한 노이즈 데이터에 의한 인식 실패를 막기 위해서 동일한 엘리먼트 개수를 가지는 라인의 픽셀 너비를 모두 합한 면적 데이터를 이용하여 군집분류를 수행하는 k-means 알고리즘 기반의 디코더를 구현하였다. 다양한 악조건 환경에서 촬영된 샘플을 이용하여 실험 결과, 평균 98.47%로 높은 성공률을 보였으며 3개의 비교 프로그램 보다 성공률이 높았다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권5호
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• pp.577-586
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• 2005

영상 처리와 패턴 인식 그리고 컴퓨터 비젼 분야의 가장 성공적인 응용들 중 하나인 얼굴 인식을 위해 많은 알고리즘이 제안되었고, 최근에는 얼굴의 어떤 속성이 대상을 인식하는 것을 더 쉽거나 어렵게 만드는지에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 얼굴의 속성(조명, 표정)에 따라 각각의 알고리즘의 인식 성능이 달라지는 점에 착안해서, 얼굴 데이터와 적용된 알고리즘과의 연관성을 이용하여 인식 성능을 높이는 클러스터링 방법을 제안하였다. 실험에서는 인식 알고리즘으로 n-tuple, PCA 그리고 가보 웨이블릿이 사용되었고, 세 가지 벡터화 방법이 제안되었다. 우선 학습 데이터를 k-means 알고리즘을 이용하여 클러스터링하고 각각의 클러스터에 대한 세 가지 인식 알고리즘의 적합도를 평가한 후, 같은 알고리즘을 선택한 클러스터들을 통합하여 새로운 클러스터를 구성한다. 그리고 테스트 데이터에서 새로운 클러스터에 대한 유사도를 평가하여 가장 가까운 클러스터가 선택한 알고리즘으로 인식을 수행한다. 그 결과 클러스터링 과정을 거치지 않고 단일 알고리즘을 사용하여 인식했을 때보다 인식 성능이 향상된 것을 관찰할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권7호
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• pp.340-353
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• 2008

화풍을 효과적이고 객관적으로 기술하는 한 방법으로 팔레트 추출에 대한 수학적 모델을 제시한다. 이 모델에서는 팔레트를 허용 오차 범위 내에서 회화 작품의 영상을 표현할 수 있는 주요 색상의 집합으로 정의하고 색상 그룹핑과 주요 색상 추출의 두 단계를 거처 팔레트 색상을 추출한다. 색상 그룹핑은 주어진 회화에 대해 적응적으로 색의 분해능을 조절하여 각 회화 작품을 이루는 기초 색상을 추출하며 다음 주요 색상 추출 단계에서 이것과 이것이 차지하는 영역에 대한 정보를 바탕으로 K-Means 클러스터링 알고리즘을 적용하여 팔레트를 얻는다. 실험을 통해 유명 화가의 작품을 대상으로 RGB와 CIE LAB 색상 모델을 사용하여 추출한 팔레트를 3차원 색 공간에 표시하였다. 팔레트 색상의 거리를 사용한 화가 분류 실험과 실사 영상의 색채 변환 실험 통해 이 방법이 화풍 분석과 그래픽 분야에 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제16권4호
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• pp.425-430
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• 1995

핵자기 공명 뇌기능 영상에서 상관관계를 이용한 데이터 해석기법이 많이 사용되고 있다. 이 논문에서 새롭게 제안된 CLT 기법은 상관관계(CCT)를 이용한 기법을 변화시켜서, 이 CCT기법의 단점을 보완하고자 하였다. CLT기법은 다음의 두 단계로 이루어진다. 첫째, 잡음을 포함한 CCT기법의 상관계수결과로 부터 잡음은 제거하고 실제 자극반응 픽셀들은 추출한다. 둘째, 이산적인 분포를 가지는 반응 픽셀들을 두 가지의 선별법으로 군집을 이루도록 한다. 이 CLT기법을 이용해서 실제 자극에 반응하는 픽셀들은 서로 모이게 하였고, 잡음에 기인한 오류의 픽셀들은 제거 되어질 수 있었다. 본 논문에서 제안된 CLT기법은 기존의 다른 기법에 비해 여러 잇점이 있고, 특히 잡음에 강한 특성이 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권7호
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• pp.755-760
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• 2005

이동통신 채널과 같은 저대역 통신망에서는 비디오 전송을 위해서 H.263+와 같이 압축율이 높은 부호화 방법이 사용된다. 저대역폭을 통해 고압축 비디오 비트스트림을 전송할 경우, 패킷이 손실되면 영상의 품질이 심각하게 떨어진다. 본 논문에서는 H.263+ 부호화영상이 전송될 때 손상되는 움직임 벡터의 복원기법을 제안하였다. 본 논문에서는 손실된 블록의 움직임 벡터는 인접한 블록의 움직임 벡터와 높은 상관성을 갖는 다는 사실에 착안하여, 시공간적 오류은닉(Temporal-Spatial Error Concealment) 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 손실된 모션벡터를 인접한 블록의 움직임을 클러스터링하여 복원한다. 인접한 블록의 모션벡터는 ALA(Average Linkage Algorithm) 클러스터링 알고리즘에 따라 클러스터링되며, 각 클러스터의 대표값을 계산하여 후보 움직임 벡터 집합을 얻은 다음, 이들 후보의 움직임의 왜곡정도를 계산하여 왜곡이 최소인 움직임 벡터를 선택한다. 제안한 방법으로 복원한 영상의 화질에 대한 객관적, 주관적 평가에서 개선된 결과를 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.159-168
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• 2004

본 논문에서는 위성영상의 분류에 대한 성능 개선을 위하여 ISODATA 클러스터링, 퍼지 C-Means 알고리즘, 베이시안 최대우도 분류기법을 통합한 하이브리드 분류기법을 제안하였다. 본 연구에서는 분석자에 의하여 분류항목별 학습 데이터를 선정한 후 이를 ISODATA 클러스터링을 이용하여 각각의 분류항목별로 분광특징에 따라 학습 데이터를 세분화하여 새로운 학습 데이터를 선정하였다. 새롭게 선정된 학습 데이터를 이용하여 퍼지 C-Means 알고리즘을 이용하여 분류를 수행하고 그 결과를 베이시안 최대우도 분류기의 사전확률로 적용하여 분류를 수행하였다. 그 결과 분석자가 선정한 분류항목별 훈련데이터의 분광적인 특징에 관계없이 분류를 수행할 수 있었으며 위성영상의 분류의 성능을 개선할 수 있었다. 제안된 기법은 Landsat TM 위성영상을 이용하여 그 적용성을 시험하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권3호
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• pp.203-216
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• 2003

In this paper a new feature extraction and target classification method is proposed for the recognition part of FLIR(Forwar Looking Infrared)-image-based ATR system. Proposed feature extraction method is "cluster(=set of classes)-based"version of previous fisherfaces method that is known by its robustness to illumination changes in face recognition. Expecially introduced class clustering and cluster-based projection method maximizes the performance of fisherfaces method. Proposed target image classification method is based on the mixture of experts model which consists of RBF-type experts and MLP-type gating networks. Mixture of experts model is well-suited with ATR system because it should recognizee various targets in complexed feature space by variously mixed conditions. In proposed classification method, one expert takes charge of one cluster and the separated structure with experts reduces the complexity of feature space and achieves more accurate local discrimination between classes. Proposed feature extraction and classification method showed distinguished performances in recognition test with customized. FLIR-vehicle-image database. Expecially robustness to pixelwise sensor noise and un-wanted intensity variations was verified by simulation.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.653-655
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• 2005

More than 70 percent of terrestrial territory of Korea is mountainous areas where degradation becomes serious year by year due to illegal tombs, expanding golf courses and stone mine development. We elaborate the potential usage of high resolution image for the monitoring of the phenomena. We made the classification of tombs and the statistical radiometric characteristics of graves were identified from this project. The graves could be classified to 4 groups from the field survey. As compared with grouping data after clustering and discriminant analysis, the two results coincided with each other. Object-oriented classification algorithm for feature extraction was theoretically researched in this project. And we did a pilot project, which was performed with mixed methods. That is, the conventional methods such as unsupervised and supervised classification were mixed up with the new method for feature extraction, object-oriented classification method. This methodology showed about $60\%$ classification accuracy for extracting tombs from satellite imagery. The extraction of tombs' geographical coordinates and graves themselves from satellite image was performed in this project. The stone mines and golf courses are extracted by NDVI and GVI. The accuracy of classification was around 89 percent. The location accuracy showed extraction of tombs from one-meter resolution image is cheaper and quicker way than GPS method. Finally we interviewed local government officers and made analyses on the current situation of mountainous area management and potential usage of KOMPSAT-II images. Based on the requirement analysis, we developed software, which is to management and monitoring system for mountainous area for local government.