• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.592-594
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• 2003

이 논문에서는 wavelet과 sobel filter를 사용하여 영상의 객관적인 평가 점수를 계산하는 새로운 기법을 제안한다. 이 기법은 orthogonal wavelet 변환을 기초로 하고 있으며 원본 영상과 처리된 영상 데이터가 모두 가용하다는 것을 전제로 한다. Wavelet을 이용해 주파수에 따라 분할된 영상 정보를 이용해 각각의 부영역 별 차영상을 획득하고 이 획득된 영상의 에너지를 이용해 화질 평가 수치를 계산한다. 부영역 별로 획득된 영상은 일정한 크기의 블록으로 분할되어 동일한 블록 내에서 가용한 영상의 특징에 관한 정보(contrast, edge 영역의 분포 정도) 벡터와 내적하여 새로운 특징 벡터로 사용되고, 이 특징 벡터의 가중치를 최적화하여 높은 상관도의 화질평가 점수를 산출하게 된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.1057-1066
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• 2013

손가락 관절문(FKP, finger-knuckle-print)을 이용한 개인 인증은 손가락 관절부에 나타나는 주름의 특징을 이용하는 것으로, 텍스처의 방향 정보가 중요한 특징이 된다. 본 논문에서는 SIFT 알고리즘을 이용하여 특징점들을 추출하고, 벡터 유사도 정합을 통해 FKP를 효과적으로 인증할 수 있는 방법을 제안하다. 벡터는 질의 영상에서 추출한 특징점과 이에 대응되는 참조 영상의 특징점을 연결하는 방향 벡터로 정의된다. 국소적인 특징점 쌍으로부터 방향 벡터를 생성하기 때문에 방향 벡터 자체는 국소적인 특징만을 나타내지만, 두 영상 간에 존재하는 다른 벡터들 간의 유사도를 비교함으로써 전역적인 특징으로 확장되는 장점이 있다. 실험결과 제안하는 방법은 기존의 방향코드를 이용한 다양한 방식에 비하여 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.235-238
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• 2007

본 논문에서는 기존의 클러스터 기반 퍼지 모델트리에서 트리의 깊이에 따른 over-fitting으로 인한 훈련 및 검증데이터의 일관성 문제점을 해결하기 위해 상호 노드간의 정보를 고려하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선 입력과 출력변수의 속성을 고려한 퍼지 클러스터링에 의해 중심벡터를 계산한 후, 중심벡터들과 입력 속성간의 소속도를 이용하여 구간 분할된 영역별로 각각의 선형모델을 구축한다. 예측 단계에서는 입력된 데이터가 잎노드에 도달하는 노드간의 중심벡터와 입력 데이터간의 거리값에 따른 소속도를 계산한 후 최종적으로 무게 중심법을 이용하여 출력값을 예측하게 된다. 제안된 방법의 우수성을 보이기 위해 다양한 벤치마크 데이터를 대상을 실험한 결과, 기존의 클러스터 기반 퍼지 모델트리보다 향상된 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권2호
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• pp.132-140
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• 2001

야외에서 인지되는 자연 경치는 다양한 개체, 빛의 산란, 또는 변화를 주는 많은 요소들 때문에 컴퓨터 영상처리에서 인식하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 다층 인지 신경망을 이용하여 도로가 포함된 야외영상에 나타나는 개체들을 인식하는 방법을 연구하였다. 자연 영상을 영역화한 후, 각각의 영역들에 대하여 색상과 기하학적인 특성에 근거하여 특성벡터를 추출하고 이를 신경망에 입력하여 각 영역을 구분하는 2단계의 알고리듬을 제안한다. 먼저 야외 영상들을 개선된 영역 확장법과 병합과정에 의하여 개체별로 영역화하였다. 영역화된 연상은 자연 영상과 함께 영상 데이타베이스에 저장되고, 이 자료들을 이용하여 각 영역의 특성벡터를 계산하였다. 이 특성 벡터를 구성된 신경망의 입력층에 전달하면, 각 영역은 27개의 개체 중의 하나로 출력층에서 인식된다. 제안된 방법은 학습에 사용된 데이타, 학스베 사용되지 않은 새로운 데이타, 그리고 모두 합하여 놓은 데이타의 세가지 데이타 군에서 무작위로 선별하여 인식률을 측정하였다. 학습된 데이타에서는 99.4%까지의 인식률을 보여주었고, 학습되지 않은 데이타에 대해서도 최고 89.1%까지의 인식률을 나타내었다. 제안된 방법은 평균적으로 88.1%~97.9%의 인식률을 보여주어 자연 경치의 인식에 신뢰성이 있는 방법으로 사용될 수 있음을 증명하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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• pp.35-38
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• 2013

최근, 대용량 영상 데이터베이스가 축적되면서 영상 인식과 영상 검색 분야가 주목받고 있으며, 다양한 디바이스에 따라 생성되는 영상의 해상도가 상이하게 나타나고 있다. 본 논문에서는 내용-기반 영상 검색을 위한 새로운 칼라 기술자를 제안한다. 제안 알고리즘에서는 공간 칼라 정보에 대한 웨이블릿 변환과 채널 및 변환 서브밴드에 따른 가중치를 적용하여 칼라 특징 벡터를 추출한다. 시뮬레이션을 통하여 제안하는 알고리즘의 검색 성능을 평가하였으며, 유사한 특징 벡터 크기를 기준으로, 기존의 MPEG-7 등의 칼라 검색 기술자보다 다중-해상도의 영상 데이터베이스에서 향상된 검색율을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제시한 알고리즘은 단일 특성의 특징 벡터를 추출하는 검색 기술자로써, 다중 특징으로 결합하기 위한 기본 기술자로 활용될 수 있다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제3권1호
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• pp.49-55
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• 2003

게임산업의 급속한 발전과 더불어 대중적, 상업적, 인기 게임에 대한 저작권, 표절, 복제에 대한 논란이 많이 나타나고 있으나 게임에 대한 저작권, 표절, 복제도 산출, 유사도, 가치 평가에 대한 연구는 미비한 상태이며 유사도, 복제도 산출에 있어서 정량적인 산출 기법에 대한 연구는 전무한 상태이다. 본 논문에서는 게임 컨텐츠의 저작권, 프로그램보호권, 컴퓨터 게임과 영상 저작물의 관계를 고찰해 보았으며 이를 근거로 게임의 게임 저작권 설정에 대한 기초 자료를 제시하였다. 게임의 복제, 표절, 저작권 논란에 대하여 그동안 주관적이고 정성적인 형태로 표현된 유사도를 게임 특징벡터 추출 기법을 이용하여 객관적이고 정량적인 유사도 산출 방법을 제안하였다. 제안 방법은 게임 분류기법에서 특징 벡터를 추출하여 이를 근거로 원본 게임과 유사한 게임간의 특징 벡터를 비교하여 정량적인 유사도를 산출하였으며 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 유사게임간의 그룹화, 정량적 유사도 산출의 가능성을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.103-105
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• 2001

인터넷 사용 인구의 폭증으로 인터넷 사이트가 경쟁적으로 유용한 각종 정보를 사용자들에게 제공하여 보다 많은 수의 회원을 확보하기 위해 노력하고 있지만 여러 사이트를 동시에 사용하고 있는 대부분의 인터넷 사용자들에게는 각 사이트에서 날아드는 정보를 매번 일일이 검색해야 하는 일이 여간 번거롭지 않을 뿐만 아니라 이런 무분별하고 획일적인 정보 서비스는 오히려 사용자들의 인터넷 사용을 불편하게 하며 더욱이 그 내용이 관심 밖의 것이 경우 네트워크의 효율적인 사용을 저해하는 정보공해에 지나지 않게 된다. 추천엔진은 기본으로 끊임없이 유입되는 다량의 정보 중에서 필요한 것을 추천해 주는 것이다. 이에 본 논문에서는 사용자들에게 필요한 정보만을 효율적으로 전달 해주기 위해서 먼저 개인화된 정보의 전달을 위해 사용자의취향을 파악하여 선택 가능성이 높은 항목을 예측할 수 있어야 한다. 그리고 사용자와 가까운 K 명의 사용자들을 효율적으로 검색하기 위해서 K-최근접 이웃 방식을 사용하고 인덱싱을 사용할 수 있는 세가지 벡터 유사도를 기존의 피어슨 상관계수(Pearson Correlation)와 비교하여 제안한다. 이를 통해 정보의 효율적인 제공방법, 즉 일반적인 검색으로 인한 정보의 제공이 아닌 일반 사용자들의 추천에 의해 정보를 제공하는 K-최근접 이웃 추천 엔진을 세가지 벡터 유사도를 이용해서 분석한다.

• 방송공학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.164-171
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• 1998

사람의 얼굴은 일반 객체와는 다르게 정확히 구별되는 특징이 없다. 따라서 일반적으로 사람 얼굴에 관한 연구에서는 인간이 사람의 얼굴을 볼 대 가장 먼저 인식을 하는 눈, 코, 입을 특징으로 정하고 있다. 이러한 특징은 사람에 따라 다르게 나타나며 주위환경에 영향을 받는다. 따라서 이러한 사람의 특징을 정확히 찾아내는 것이 중요하다. 본 논문에서는 얼굴 특징점의 기하학적 성질을 이용하여 눈, 코, 입의 특징점을 효율적으로 찾아내는 알고리즘을 제안하고 있다. 이러한 특징점을 이용해서 얼굴 특징점 벡터와 얼굴 특징점 영상을 얻어낸다. 이 후 임의 입력 사람 얼굴에 대해서 얼굴 특징점 벡터의 유클리디안 거리와 밀 기록된 특징점 영상과의 상관관계를 이용해 유사도를 계산해서 얼굴을 인식한다. 제안하는 방법은 기존의 방법보다 계산 복잡도가 적으며 또한 정확한 인식을 얻는다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.159-170
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• 2005

OC-SVM(One Class Support Vector Machine)은 주어진 전체 데이터의 분포를 측정하는 대신에. 데이터 분포의 서포트(support)를 측정하는 기술로서 주어진 데이터를 가장 잘 설명할 수 있는 최적의 서포트 벡터(support vector)를 구하는 기술이다. OC-SVM은 데이터 분포의 표현에 아주 뛰어난 접근 방법이지만, 사람의 주관적인 중요도를 반영하는 것은 힘들다. 본 논문에서는 각 데이터에 퍼지 맴버쉽(fuzzy membership)을 적용하여 기존의 OC-SVM에 사용자의 주관적인 중요도를 표현할 수 있는 FOC-SVM(Fuzzy One class Support Vector Machine)을 유도 하였다. FOC-SVM은 데이터들을 동등하게 다루는 것이 아니라, 데이터 객체의 중요도에 따라 데이터를 다룬다. 즉, 덜 중요한 데이터의 특징 벡터는 OC-SVM의 처리과정에 덜 기여하도록 하기 위하여, 객체의 중요도에 따라 특징 벡터의 크기를 조정하였다. 이를 증명하기 위하여 가상의 데이터를 가지고 실험을 하였고, 실험 결과는 예측된 결과를 보여 주었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집 제20권 2호
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• pp.33-36
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• 2001

본 논문에서는 기존의 음성인식에서 사용하는 특징벡터인 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Cefficients)를 대신하여 웨이블렛 변환을 이용한 새로운 특징벡터를 추출하는 방법을 제안한다. 새 특징벡터로는 MRA(Multi-Resolution Analysis)를 이용하여 구성하였다. 웨이블렛 변환을 이용한 새로운 특징벡터의 추출 목적은 시간축과 주파수축에서의 더 좋은 해상도를 가지는 성질을 이용하는 것이다. 실험결과에서 웨이블렛 변환을 이용한 새로운 특징벡터를 이용한 인식이 기존의 방식보다 더 좋은 인식률을 보이고 있음을 확인하였다.