• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.195-203
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• 2012

본 논문은 다중센서 영상을 이용한 결정 융합 기반의 지상 표적 분류 알고리즘 및 특징 추출 기법을 제안한다. 표적의 인식률 향상을 위하여 가중 투표 방법을 적용함으로써 개별 분류기로부터 획득된 결과를 융합하였다. 또한 개별 센서 영상 내에 속한 표적을 분류하기 위해 CCD 영상으로부터 획득한 CM 영상의 밝기 차이와 FLIR 영상 내 표적의 윤곽선 정보 및 차량과 포탑의 너비 비율을 이용하여 스케일과 회전변화에 강인한 특징들을 추출하였다. 마지막으로 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 지상 표적 분류 알고리즘과 특징 추출 기법에 대한 성능을 검증한다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권6호
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• pp.237-243
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• 2014

본 논문에서는 다양한 검색 환경과 모바일 디바이스의 센서 정보를 활용한 모바일 이미지 검색 방법을 제안하고 안드로이드 플랫폼에서 구동하는 검색 시스템을 구현하였다. 설계 개발 시스템은 JPEG 이미지를 대상으로 산업계 표준 메타데이터인 EXIF 속성과 시각적 특징을 결합한 새로운 검색 기술자이며, 검색을 위한 특징 추출 및 유사도 평가 알고리즘을 모바일 환경에 최적화한 이미지 검색 모듈이다. 실험을 통해, 대용량 이미지 데이터셋을 대상으로 안드로이드 폰에서 효율적인 이미지 검색을 수행하였음을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1057-1068
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• 2005

본 논문에서는 웹카메라 영상과 같은 저해상도의 동영상으로부터 실시간으로 다중 얼굴을 검출할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 영상내의 거대한 특징 집합으로부터 중요한 작은 특징 집합을 선택하는 AdaBoost 기반 객체 검출 방법을 사용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 검출된 얼굴 후보 영역에 대한 주성분 분석을 수행함으로써 데이터의 크기가 현저히 줄어든 특징 벡터를 구한다. 그 다음에는 특징 벡터에 대해 SVM 기반 이진분류를 수행하여 후보 영역의 영상이 얼굴인지 아닌지를 판별한다. 실험결과에 의하면, 본 논문에서 제안한 방법은 저해상도 동영상에서 실시간 처리가 가능한 다중 얼굴 검출 성능을 보였고, 주성분분석과 SVM을 이용한 얼굴 검증 과정을 통해 얼굴 검출의 정확도를 향상 시켰다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.601-604
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• 2021

본 논문에서는 모바일 디바이스의 카메라로부터 얻은 RGB이미지를 분석하여 장애물을 안정적으로 탐지할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 장애물을 안정적으로 찾기 위해 RANSAC(Random Sample Consensus)기반의 다중 평면 방식을 이용한 위험감지 시스템을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB영상으로부터 특징점(Feature point)을 추출하고, 특징점을 분석(Feature point analysis)하여 영상내의 평면을 감지한다. 복잡한 지형으로 인해 생성되는 다수의 평면을 RANSAC을 통해 단일 평면으로 정규화하고, 이로부터 특징점을 분류하기 위한 기준점을 계산한다. 모바일 디바이스의 위치와 회전 제약 없이 효과적으로 기준평면(Reference plane)을 탐색할 수 있고, 영상 내 특징점을 실시간으로 계산한다. 다양한 실험을 통해 기준평면과 장애물과의 거리를 파악하여 장애물을 효과적으로 분류하는 결과를 얻었다. 우리의 기법은 실세계에서의 위험요소를 감지하고 모바일 디바이스 사용자의 안전성 확보에 활용할 수 있을 거라 기대한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.140-142
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• 2022

최근 신경망 기반 기술들의 발달에 따라, 신경망 기술들은 충분히 높은 임무 수행 성능을 달성하고 있으며 사물인터넷, 스마트시티, 자율주행 등 다양한 환경을 고려한 응용 역시 활발히 연구되고 있다. 하지만 이러한 신경망의 임무 다양성과 복잡성은 더욱 많은 비디오 데이터가 요구되며 대역폭이 제한된 환경을 고려한 응용에서 이러한 비디오 데이터를 효과적으로 전송할 방법이 필요하다. 이에 따라 국제 표준화 단체인 MPEG 에서는 신경망 기계 소비에 적합한 비디오 부호화 표준 개발을 위해 Video Coding for Machines (VCM) 표준화를 진행하고 있다. 본 논문에서는 신경망의 특징 부호화 효율을 개선하기 위하여 VCM 을 위한 다중 스케일 특징 압축 방법을 제안한다. COCO2017 데이터셋의 검증 영상을 기반으로 제안방법을 평가한 결과, 압축된 특징의 크기는 원본 이미지의 0.03 배이며 6.8% 미만의 임무 정확도 손실을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.83-88
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• 2010

이 논문에서는 다양한 불가사리 영상을 판단하여 불가사리를 인식하는 기법을 제안하고자 한다. 아무르불가사리의 단일개체를 인식하는 경우는 불가사리의 오목 특성과 단선 특성을 이용하여 불가사리 여부를 판단할 수 있으나, 다중개체의 경우는 오목과 단선을 이용한 불가사리의 특징 추출이 불가능하기 때문에 불가사리로 인식할 수 없다. 따라서 다중개체의 영역 중심 모멘트와 장선을 이용하여 장선의 표준편차, 장선별 표준편차 값, 상대각 표준편차, 유효편차수 등의 특징을 이용한 인식 기법을 제안하고자 한다. 제안한 기법의 실험 결과 장선의 표준편차 조건이나 상대각의 유효편차수 조건을 만족하지 못하여 인식에 실패한 경우도 있었으나 약 95%의 높은 인식률을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제38권1호
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• pp.23-29
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• 2019

본 논문에서는 국내에서 발생한 지진 신호를 검출 및 식별하기 위한 방법을 다루었다. 국내에서 발생한 지진 신호들을 분석해 본 결과 서로 다른 주파수 대역 신호의 특징들이 각각 분류를 위한 특징으로 적절함을 확인할 수 있었다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 지진 신호에서 추출한 다중 주파수 대역 특징을 기반으로 하는 CNN(Convolutional Neural Network) 기법에 대해서 제안하였다. 제안하는 다중 주파수 대역 CNN 기법은 지진 신호에서 추출한 멜 스펙트럼에 대해서 각각 필터를 적용하여 서로 다른 주파수 대역(저/중/고 주파수)의 신호를 추출하였다. 추출된 신호들을 바탕으로 각각 CNN 기반 분류를 수행하였고, 수행된 결과를 융합하여 최종적으로 지진 이벤트에 대해 식별하였다. 2018년 동안 대한민국에서 발생한 실제 지진데이터를 기반으로 하는 실험을 통해 제안하는 기법에 대한 효용성을 검증하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권9호
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• pp.81-88
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• 2023

최근 코로나19로 인한 비대면 서비스의 확산으로 온라인을 통한 소통이 증가하고 있다. 비대면 상황에서는 텍스트나 음성, 이미지 등의 모달리티를 통해 상대방의 의견이나 감정을 인식하고 있다. 현재 다양한 모달리티를 결합한 멀티모달 감정인식에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그중 음성 데이터를 활용한 감정인식은 음향 및 언어정보를 통해 감정을 이해하는 수단으로 주목하고 있으나 대부분 단일한 음성 특징값으로 감정을 인식하고 있다. 하지만 대화문에는 다양한 감정이 복합적으로 존재하기 때문에 다중 감정을 인식하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 복합적으로 존재하는 내재된 감정인식을 위해 음성 데이터를 전처리한 후 특징 벡터를 추출하고 시간의 흐름을 고려한 다중 감정 회귀 모델을 제안한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권1호
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• pp.25-36
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• 2008

눈 검출은 눈 동공의 정 중앙의 위치를 찾아내는 작업을 의미하며, 얼굴 인식 및 관련된 응용 분야 등에서 필요한 작업이다. 현재까지 보고된 대부분의 눈 검출 방법의 경우 성공적인 적용을 위해서는 여전히 정확도 및 검출 속도의 개선을 필요로 한다. 본 논문에서는 큰 계산량의 부담이 없는 다중 해상도 가버 특징 벡터를 이용한 강인한 눈 검출 방법을 제안한다. 가버 특징 벡터를 사용한 눈 검출은 EBGM 등에서 이미 이용되고 있다. 그런데, RBGM 등에서 사용한 눈 검출 방법은 초기값에 민감하고 조명, 자세 등에 강인하지 못하여, 만족할 만한 검출률을 얻기 위해서는 광범위한 탐색 범위가 필요하다. 이는 계산량의 상당한 증가를 초래한다. 본 논문에서 제안한 눈 검출 방법은 다중 해상도 접근 방법을 활용한다. 먼저, 원래 해상도 얼굴 이미지를 다운샘플링하여 얻은 저해상도 얼굴 이미지에서, 초기 추정 눈 위치에서의 가버 특징 벡터와 해당 해상도의 눈에 대한 가버 특징 벡터 모델과의 가버젯 유사도를 이용하여 눈 위치를 검출한다. 이후 검출된 눈 위치를 업스케일링하여 상위 해상도의 얼굴 이미지에서의 눈 위치 초기값으로 취하고 앞 단계에서처럼 가버젯 유사도를 이용하여 눈을 검출한다. 이 과정을 반복하여 최종적으로 원래 해상도 얼굴 이미지에서의 눈 위치를 확정한다. 또한, 본 논문에서는 제안된 다중 해상도 접근 방법이 조명에 대해서도 보다 강인하도록 하는 데 효과적인 조명 정규화 기법을 제안하고, 이를 다중 해상도 접근 방법의 전처리 단계에 추가적으로 적용함으로써 눈 검출 성공률을 더욱 개선하였다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 다중스케일 가버 특징 벡터 기반 눈 검출 방법은 계산량을 크게 증가 시키지 않으면서 기존 연구들에서 보고된 다른 눈 검출 방법에 비해 정확도가 개선된 검출 방법이며, 자세 및 조명 변화에 대해서도 강인하다는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.281-288
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• 2009

본 논문은 의료 영상 중 X-ray 영상에 대한 효과적인 분류와 자동 주석 생성을 위한 방법을 제안한다. X-ray 영상은 일반 자연 영상과는 다르게 영상 내에 중요한 의미를 가지고 있는 관심 영역과 어두운 단색의 배경으로 구성된 특징을 가지고 있음으로 본 논문에서는, 영상의 중요영역에서 해리스 코너 검출기를 이용한 색 구조 기술자(H-CSD)로 색 특징을 추출하고, 질감 특징을 위해 경계선 히스토그램 기술자(EHD)를 사용하였다. 추출된 두 개의 특징 벡터들은 각각 다중 클래스 Support Vector Machine에 적용되어 20개의 카테고리 중 하나로 영상을 분류한다. 마지막으로, 영상은 미리 정의된 카테고리들의 계층적인 관계와 우선 순위에 기반하여 주석 코드 배열(Annotation Code Array)을 부여 받고 이를 이용하여 다수의 최적 키워드를 얻으며 갖게 된다. 실험에서는 제안한 주석 생성방법을 관련 연구 방법과 비교하여 성능이 개선 되었음을 보여주고 있다.