• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.839-844
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• 2003

This paper presents a method to segment wafer ID marks on poor quality images under uncontrolled lighting conditions of the semiconductor process. The active multiple templates matching method is suggested to search ID areas on wafers and segment them into meaningful regions and it would have been impossible to recognize characters using general OCR algorithms. This active template model is designed by applying a snake model that is used for active contour tracking. Active multiple template model searches character areas and segments them into single characters optimally, tracking each character that can vary in a flexible manner according to string configurations. Applying active multiple templates, the optimization of the snake energy is done using Greedy algorithm, to maximize its efficiency by automatically controlling each template gap. These vary according to the configuration of character string. Experimental results using wafer images from real FA environment are presented.

• 전기학회논문지P
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• 제55권4호
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• pp.167-175
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• 2006

This paper presents a method to segment semiconductor wafer ID on poor quality images. The method is based on multiple templates and normalized gray-level correlation (NGC) method. If the lighting condition is not so good and hence, we can not control the image quality, target image to be inspected presents poor quality ID and it is not easy to identify and then recognize the ID characters. Conventional several method to segment the interesting ID regions fails on the bad quality images. In this paper, we propose a multiple template method, which uses combinational relation of multiple templates from model templates to match several characters of the inspection images. To find out the optimal solution of multiple template model in ID regions, we introduce newly-developed snake algorithm. Experimental results using images from real FA environment are presented.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.726-733
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• 2004

This paper presents a method to segment object ID(identification) marks on poor quality images under uncontrolled lighting conditions of automated inspection process. The method is based on dynamic programming using multiple templates and normalized gray-level correlation (NGC) method. If the lighting condition is not good and hence, we can not control the image quality, target image to be inspected presents poor quality ID marks and it is not easy to identify and recognize the ID characters. Conventional several methods to segment the interesting ID mark regions fail on the bad quality images. In this paper, we propose a multiple template method, which uses combinational relation of multiple templates from model templates to match several characters of the inspection images. To increase the computation speed to segment the ID mark regions, we introduce the dynamic programming based algorithm. Experimental results using images from real factory automation(FA) environment are presented.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.2486-2491
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• 2003

This paper presents a method to segment object ID marks on poor quality images under uncontrolled lighting conditions of FA inspection process. The method is based on multiple templates and normalized gray-level correlation (NGC) method. We propose a multiple template method, called as ATM (Active Template Model) which uses combinational relation of multiple templates from model templates to match and segment several characters of the inspection images. Conventional Snakes algorithm provides a good methodology to model the functional of ATM. To increase the computation speed to segment the ID mark regions, we introduce the Dynamic Programming based algorithm. Experimental results using images from real FA environment are presented.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권4호
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• pp.451-455
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• 2008

본 논문에서는 다중 분류기를 효과적으로 결합하기 위하여 k-최근접 템플릿방법을 제안한다. 이는 하나의 클래스를 여러개의 템플릿으로 모델링하기 위하여 분류기의 출력값을 기반으로 각 클래별 학습 샘플들을 여러개의 하위클래스로 분해하고, 각 하위클래스별 분류기 출력값의 평균을 계산하여 지역화된 템플릿을 생성한다. 그 뒤 평가샘플과 각 템플릿간의 거리를 계산하고, k개의 최근접 템플릿들 중 가장 많은 비율을 차지하는 클래스로 평가샘플을 분류한다. 본 논문에서는 클래스 분해를 위해 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하였으며, k값은 주어진 데이타 셋의 클래스 내 밀집도와 클래스 간 분리도에 따라 자동으로 결정하였다. 제안하는 방법은 각 클래스별로 여러 개의 모델을 사용하며, 이들 중 가장 유사한 하나의 모델과 매칭하는 대신 k개의 모델을 참조하기 때문에 안정적이고 높은 분류성능을 획득할 수 있다. 본 논문에서는 UCI와 ELENA데이타베이스를 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 결합 방법들에 비해 우수한 분류성능을 보임을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2801-2803
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• 2003

This paper describes a technique for human sensibility evaluation using personality-group templates of EEG(electroencephalogram). 10-channel EEGs of 5 extroverts and 5 introverts are collected in comfortable seat, uncomfortable seat and relaxed state. After preprocessing of EEG, the linear predictor coefficients are extracted and used as feature parameters. A neural network based sensibility classifier is designed and the output of the neural network is assumed as the sensibility index. Multiple templates of two personality-groups are stored and the most similar template can be selected by the proposed method. The proposed method showed the better performance than our previous results which have used ungrouped templates.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권11호
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• pp.1136-1146
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• 2005

지문분류는 대규모 자동지문식별시스템에서 지문을 카테고리별로 나누어 매칭시간을 줄이는데 유용하다. 지문을 5가지 클래스로 분류하는 헨리시스템을 기반으로 신경망이나 SYM(Support Vector Machines) 등과 같은 다양한 패턴분류 기법들이 지문분류에 널리 사용되고 있다. 특히 최근에는 높은 분류 성능을 보이는 SVM 분류기를 이용한 연구가 활발하다. 이진분류기인 SVM을 지문분류문제에 적용하기 위해서 본 논문에서는 새로운 분류기 결합모델인 다중결정템플릿(Multiple Decision Templates, MuDTs)을 제안한다. 이 방법은 클래스 구분이 모호한 지문영상들의 분류에서 단일 결합모델들의 한계를 극복하기 위해, 하나의 지문클래스로부터 서로 다른 특성을 갖는 클러스터들을 추출하여 각 클러스터에 적합한 결합모델을 생성한다. NIST Database4 데이타로부터 추출한 핑거코드에 대해 실험한 결과, 5클래스와 4클래스 분류문제에 대하여 각각 $90.4\%$와 $94.9\%$의 분류성능(거부율 $1.8\%$)을 획득하였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제52권3호
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• pp.148-155
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• 2003

In this paper, a nonlinear anisotropic filtering method without the loss of important information happened due to the repeated filtering in magnetic resonance images is proposed. First of all original images are divided into four regions, e.g., SPR(Strong Plain Region), EPR(Easy Plain Region), SER(Strong Edge Region), and EER(Easy Edge Region). An optimal template among multiple templates is selected, then the nonlinear anisotropic filtering based on the template is applied in pixel by pixel basis. In the proposed algorithm, filtering strength of EER containing important information is adjusted very weak and filtering strength for remaining regions is also adjusted according to the degree of the importance. In spite of repeated filtering, resulting images by the proposed method could still preserve anatomy information of original images without any degradation. Compared to the existing nonlinear anisotropic filtering, the proposed filtering method with multiple templates provides higher reliability for filtered images.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.751-753
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• 2005

지문을 5가지 클래스로 나누는 헨리시스템을 기반으로 신경망이나 SVM(Support Vector Machines) 등과 같은 다양한 패턴분류 기법들이 지문분류에 많이 사용되고 있다. 특히 최근에는 높은 분류 성능을 보이는 SVM 분류기의 결합을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 지문은 클래스 구분이 모호한 영상이 많아서 단일결합모델로는 분류에 한계가 있다. 이를 위해 본 논문에서는 새로운 분류기 결합모델인 다중결정템플릿(Multiple Decision Templates, MuDTs)을 제안한다. 이 방법은 하나의 지문클래스로부터 서로 다른 특성을 갖는 클러스터들을 추출하여 각 클러스터에 적합한 결합모델을 생성한다. NIST-database4 데이터로부터 추출한 핑거코드에 대해 실험한 결과. 5클래스와 4클래스 분류문제에 대하여 각각 $90.4\%$와 $94.9\%$의 분류성능(거부율 $1.8\%$)을 획득하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제30권3호
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• pp.292-299
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• 2013

The measurement in the manufacturing process of curved ship hull plates still depends on wooden templates as a standard instrument. The metrology-enabled automation in the shipbuilding process has been challenged instead of line measurement with wooden templates. The developed measurement system consists of a CCD camera, multiple structured laser sources and 3-DOF motion device. The system carries out measurement of curved profiles for large scale plates by an optical triangulation method. The results of experiment conducted in a manufacturing shop demonstrate the accurate and robust performance.