• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.1266-1275
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• 2006

본 논문은 AdaBoost(Adaptive Boosting)알고리즘을 이용한 실시간 얼굴 검출 및 추적에 패한 기법을 제안한다. 얼굴 검출은 8종류의 간단한 웨이블릿 특징 모형을 이용한다. 각각의 특징들은 $20{\times}20$의 훈련 영상에서 다양한 크기와 위치로 배치되어 초기의 특징 집합을 구성한다. 초기의 특징 집합과 훈련 영상은 AdaBoost알고리즘의 입력으로 사용된다. AdaBoost알고리즘의 기본원리는 약한 분류기를 선형적으로 결합하여 최종적으로는 계층적 구조를 갖는 강한 분류기론 생성하는 것이다. 본 논문에서는 AdaBoost알고리즘에서 훈련 영상과 초기의 특징 집합 간에 이루어지는 반복적 계산량을 줄이기 위해 SAT(Summed-Area Table) 기법을 이용하였다. 얼굴 추적은 Pan-Tilt카메라를 통해 동적으로 가시 영역을 확장해 가면서 검출된 영역의 위치와 크기정보를 이용하여 실시간으로 이루어진다. 검출된 얼굴 영역의 중심을 전체 영상의 중심으로 이동하는 방법을 사용하였다. 실험결과 92.5%의 얼굴 검출율과 평균 12프레임의 얼굴 추적속도를 얻었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.1325-1334
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• 2014

Recently game addiction of young people has become a social issue. Therefore, many studies, mostly surveys, have been conducted to diagnose game addiction. In this paper, we suggest how to distinguish levels of addiction based on EEG. To this end, we first classify four groups by the degrees of addiction to internet games (High-risk group, Vigilance group, Normal group, Good-user group) using CSG (Comprehensive Scale for Assessing Game Behavior) and then measure their Event Related Potential(ERP) in the Go/NoGo Task. Specifically, we measure the signals of P300, N400 and N200 from the channels of the NoGo stimulus and Go stimulus. In addition, we extract distinct features from the discrete wavelet transform of the EEG signal and use these features to distinguish the degrees of addiction to internet games. The experiments in this study show that High-risk and Vigilance group exhibit lower Go-N200 amplitude of Fz channel than Normal and Good-user groups. In Go-P300 and NoGo-P300 of Fz channel, High-risk and Vigilance groups exhibit higher amplitude than Normal and Good-user group. In Go-N400 and NoGo-N400 of Pz channel, High-risk and Vigilance group exhibit lower amplitude than Normal and Good-user group. The test after the learning study of the extracted characteristics of each frequency band from the EEG signal showed 85% classification accuracy.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.151-157
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• 2012

최근 영상처리기술과 컴퓨터과학의 발달로 연령변화에 따른 얼굴형상 분류 방법은 일반적인 주제가 되었다. 사람의 연령별 얼굴분류는 생물학적 유전자와 오랜 생활의 식습관으로 인하여 얼굴 형상이 변하기 때문에 통계적 형상만으로 예측하기란 쉽지 않다. 본 논문에서는 Gobor 특징과 fuzzy SVM 기법을 이용하여 연령대별 얼굴분류 기법을 제안하였다. Gabor 웨이블릿 함수는 얼굴의 특징벡터를 구하기 위하여 사용되고 연령대별 얼굴형상 구분이 애매모호한 문제를 해결하기 위해 fuzzy SVM 기법을 이용하여 연령별 소속 함수를 정의하였다. 제안한 방법으로 연령별 소속함수에 따른 얼굴 분류 실험을 수행하였고 제안한 방법의 타당성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.985-993
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• 2001

본 연구에서는 플라즈마 감시에 의한 용접성 평가방식과 효율적인 감시 알고리즘을 위한 시뮬레이션 툴의 개발을 목표로 한다. 레이저 용접 시 발생하는 플라즈마를 검출하기 위하여 플라즈마에서 발생하는 자외선신호를 반도체 광 센서를 사용하여 검출하고, 감시장치로 쓰이는 개인용 컴퓨터에 고속으로 전달, 저장하는 장치와 전달된 신호를 이용하여 용접 결함을 검출하는 모니터링 시스템을 개발하였다. 이 장치를 사용하여 용접 데이터베이스를 구축하고, 용접성과 플라즈마 신호와의 관계를 평가하고, 분석하였으며 특히 용접 결함 검출 모니터링에 적합한 특징의 선택, 결정을 위한 특징의 수, 분류기 사이의 비교 등을 위하여 오프라인 상태에서 시스템 구현에 적합한 특징의 선택, 결정을 위한 특징의 수, 분류기 사이의 비교 등을 비교 분석할 수 있는 시뮬레이션 툴의 개발과 이를 실제 시스템에 구현하는 방식을 취하였다. 목표로 하고 있는 시스템은 신뢰성 있고 효율적인 레이저 용접 결함 감시 시스템이며 이의 구현을 위해 용접 품질 모니터링 프로그램 중 분류기와 GUI을 구현하였으며 Perceptron, Wavelet, MLP 등을 적용하여 이의 결과가 실제 실시간 품질 해석에 적합한 데이터로 사용할 수 있는가에 대한 분석도 행하였다.

• 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.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2271-2280
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• 1999

본고에서는 움직임 추정 성능을 개선하고 과도한 연산량과 전송 부담을 경감시키기 위해 HBMA에 기반한 가변 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 크게 다음과 같이 네 단계로 구성된다. 우선, 연속된 두 프레임 간의 차영상 윤곡 정보에서 정의한 블록 활동도를 평균하여 현재 영상의 평균 블록 활동도를 산출한다. 두 번째로, 이렇게 산출한 평균 블록 활동도를 통해 카메라 패닝의 유무를 검출한 후, 웨이블렛 변환에 의해 구성한 피라미드 계층 구조상에서 카메라 패닝 벡터를 추정하여 보상한다. 다음으로, 카메라 패닝 보상 후에 정의한 블록 활동도를 토대로 각 블록을 움직임 블록, 준 움직임 블록, 비 움직임 블록 중 어느 하나로 분류한 검색 테이블을 작성한다. 마지막으로, 제안된 가변 HBMA는 검색 테이블을 참조하여 블록 크기를 가변시키고 초기 탐색 계층 및 탐색 영역을 적응적으로 선정함으로써 피라미드 계층 구조상에서 효율적인 고속 움직임 추정을 수행할 수 있다. 이상에서 설명한 각 단계에서 요구되는 비용함수는 차영상 윤곽정보를 통해 획득한 블록 활동도를 공통적으로 이용한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권1C호
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• pp.64-71
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• 2003

본 논문에서는 정지 영상의 압축 방식인 JPEG2000에서 영상의 질을 일정하게 유지하면서 부호화 시간을 단축시키는 알고리즘을 제안하였다. 전체 이미지의 주파수 분포를 추정하여 출력 비트스트림을 위한 최적의 자름점(Truncation Point)을 찾아 선택된 비트플레인만 부호화하는 방법이다. 다해상도의 특징을 갖는 웨이블렛은 각각의 해상도마다 수직, 수평 및 대각선 주파수 성분을 얻을 수 있다. 이 주파수 상관관계는 전체 레벨에서 유지되며 입력영상에 따라 고유한 주파수 특징을 나타낸다. 따라서, 최상위 레벨의 주파수 관계로 각각의 코드블럭에서 부호화할 비트를 예측하여 적절한 자름점을 선택할 수 있어 부호화 시간을 단축시켰다. 또한 명도 성분보다는 에너지가 작은 컬러 성분에서 부호화 되지 않는 하위 레벨은 단순한 다운 샘플링만으로 저주파 통과 필터를 대신함으로써 부호화 시간을 줄이는 성과를 보였다. 이러한 제안된 알고리즘으로 부호화 시간을 약 15~36% 줄였으며 PSNR을 30$\pm$0.5㏈로 유지하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권11호
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• pp.864-873
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• 2001

본 논문에서는 공개키 기반 등록기관의 사용자 신원 확인 기능의 안정성과 신뢰성 향상을 위한 방법으로 홍채인식 기술을 활용한 등록기관 시스템을 제시한다. 제안하는 시스템은 홍채 패턴의 처리 기능에 따라 홍채영상 획득, 홍채정보 등록, 홍채정보 검증의 세 개의 모듈로 구성되며, 각 모듈간의 등록 정보의 교환은 대칭키 암호 알고리즘으로 암호화를 해서 안전하게 송수신이 이루어진다. 홍채 패턴의 효율적 표상과 비교를 위한 홍채 특징 정보의 추출방법으로서는 웨이브렛 변환을 이용한 영상의 다중분할 과정을 통해 적은 차원의 정보를 추출하여 효과적인 특징벡터를 구성하는 방법을 사용한다. 적용된 홍채인식 방법에 대한 실험을 통해서, 생체인식 기술의 새로운 분야로의 적용 가능성을 살펴본다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권2C호
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• pp.155-160
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• 2010

본 논문은 다단계 불법유통 추적을 위하여 배포단계 마다 포렌식마크를 삽입하고 불법 유통시 삽입된 포렌식마크를 검출하여 유통경로 추적이 가능하도록 하는 방식을 제안한다. 단계마다 저작권 및 사용자 정보를 포함한 포렌식마크를 삽입해야 하므로 대용량의 정보 삽입이 필요하고, 또 단계마다 삽입된 정보들 사이에 신호간섭이 발생하지 않도록 하여야 정확한 검출이 가능하다. 제안방식은 포렌식마크로부터 디지털 홀로그램을 생성하여 DWT-SVD 도메인에 삽입하는 방식으로 다단계 불법유통 추적이 가능하도록 구성하였다. 대용량 정보 삽입을 구현하기 위하여 포렌식마크로부터 비축홀로그램(Off-axis Hologram)을 생성하고 단계별 유통추적이 가능하도록 홀로그램을 DWT(Discrete Wavelet Transform)도메인의 HL, LH, HH band에 삽입하여 신호간섭을 줄였다. 또 SVD(Singular Value Decomposition)를 홀로그램이 삽입된 신호에 적용하여 단계별 검출성능 및 안전성을 향상시켰다. 실험결과 각 단계별로 저작권 정보 및 사용자 정보로 활용이 가능한 128bit의 포렌식마크 삽입이 가능하여 3단계 배포에 총 384bit를 삽입하고 단계별로 정확한 검출이 이루어졌으며 JPEG압축에도 강인한 것으로 나타났다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.1-8
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• 2003

현재 사회전반에 걸쳐 급격히 증가하고 있는 멀티미디어 정보를 효율적으로 관리, 활용할 수 있는 방법이 다양하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 정지영상 검색을 위해 사용자가 질의(query)를 요구하면 질의 물체를 배경으로부터 분할한 후 유사물체를 영상 데이터베이스 내에서 검색할 수 있는 내용기반 영상검색 시스템을 구현하였다. 질의영상이 들어오면 우선 메디안 필터링 처리를 하여 잡음 제거한 후 캐니 에지 탐지법으로 물체의 에지를 구한다. 그리고 볼록 다각형 기법을 이용하여 배경으로부터 질의물체를 분할한다. 분할된 영상으로부터 컬러 히스토그램을 구한 후 데이터 베이스내의 영상과 히스토그램 인터섹션을 하여 유사치를 구한다 또한 공간적 그레이 분포와 질감특성을 추출하기 위해 분할된 영상을 그레이 영상으로도 변환시켜 웨블릿 변환한 후 밴디드 오토코릴로그램과 에너지를 구해 유사치를 구한다. 이렇게 구한 유사치을 더해 최종 유사영상을 검색하는데 물체 분할기법을 사용함으로써 배경에 강인할 뿐 아니라 보다 정확한 물체 검색이 가능하였다.