• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.478-481
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• 2021

코로나-19 사태가 발생으로 인해 비대면 수업으로 전환되면서, 학교 현장에서의 교육은 전통적 강의식 수업과 다른 방향으로 흘러가고 있다. 이에 따라 여러 온라인 플랫폼이 새롭게 등장하였고, 우리 교육은 수업 변화의 과도기에 놓여있다. 그 결과로 여러 가지 명암이 분명히 존재하는 현재, 대표적으로 사용되고 있는 온라인 플랫폼 조사 후, 코로나-19 발생 이전의 보고서와 비교하여, 정의적·심동적·가치 인식의 측면에서 학생들의 ICT 활용 능력 인식 변화를 확인하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.315-322
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• 2008

비디오 데이터베이스에서 복사본의 위치를 검출하기 위해서는 비디오의 특징(signature)이 비디오의 재편집(reediting), 채널 잡음, 시간적인 프레임 율(frame rate) 변화에 강한 특성을 지녀야 한다. 여러 가지 시그네쳐중 하나인 오디널(ordinal) 시그네쳐는 평균 명암도 값을 구하는 고정 윈도우(fixed window) $N{\times}N$의 크기에 따라 프레임의 공간적인 특징을 나타내기 어렵다. 본 논문은 인터넷상에서 이미 배포된 비디오, 위조된 비디오의 검출을 위해 키 프레임으로 정합하지 않고 연속적인 비디오 프레임에서 공간의 변화특성인 기존의 오디널을 개선한 변형된 robust 오디널 특징을 제안하였다. Robust 오디널은 2차원 벡터 구조를 가지고 있어 비디오의 잡음과 프레임 율의 변화에 강한 특성을 가지고 있으며, 검색공간인 R-트리 공간에서 MBR 형태로 표현될 수 있다. 또한 비디오 복사 검출에 필수적인 대용량 데이터베이스 검색에 적합한 R-트리 구조를 이용하여 정확히 정합되는 프레임의 위치를 찾아내고, n차원 입력의 구조를 가지고 있는 R-트리의 입력으로 robust 오디널 특징이 적합하게 사용되었다. 실험결과 비디오 정합율이 향상되고 대용량 데이터베이스에 알맞은 특징을 가지고 있음을 확인하였다.

• 감성과학
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• 제14권2호
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• pp.321-330
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• 2011

한국인의 전형적인 3가지 유형의 눈 모양 (표준 눈, 작고 외겹 눈, 올라간 눈)에 대해 명암을 변화시킨 5가지 스모키 메이크업 일러스트레이션의 이미지를 시각적 감성언어를 사용하여 체계적으로 분석하였다. 눈의 형태와 스모키 메이크업의 돈 변화(아이 쉐도우의 명암 조절)에 따라 다양한 이미지들을 표현할 수 있음을 확인하였다. 이들 스모키 메이크업 일러스트레이션들의 이미지에 대한 메이크업 전공학생과 전문가 집단의 인식은 대부분 일치하였으나, 메이크업에 대한 테크닉 구사 능력과 식견의 차이뿐만 아니라 세대 차이 등으로 인해 몇몇 일러스트레이션들에 대해서는 뚜렷한 인식의 차이가 있었다. 스모키 메이크업 일러스트레이션 자극물을 통하여 느껴지는 다양한 감성언어를 눈 형태와 스모키 메이크업의 톤 변화에 따라 느끼는 감성반응을 정리한 메이크업 이미지 포지셔닝 맵을 제시하였다. 무 메이 크업, 소프트 스모키, 면적 스모키에 대한 두 집단의 연상이미지는 각각 부드럽고 따뜻한, 부드럽고 정적 도시적, 차갑고 심플한 것으로 동일하게 평가 되었다. 반면에 면적 스모키에 대한 연상이미지는 인공적인 것(전문가 집단)과 선명하고 돋보이는 것(전공학생 집단)으로 다르게 평가되었다. 어두운 톤(dark)의 면적 스모키는 두 집단 모두 대체적으로 역동적이라는 감성평가가 나왔다. 눈 모양에 따른 메이크업 포지셔닝 맵은 스모키 메이크업을 통해 표현하고자 하는 다양한 이미지에 대한 기준을 제시하였다. 추후 다양한 눈 모양에 따른 이미지 포지셔닝 맵을 통하여 이미지 감성을 정량화 할 수 있는 기반이 될 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.178-181
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• 2012

본 논문에서는 퍼지 콘트라스트와 HOG 기법을 이용한 감시 시스템을 제안한다. 제안된 감시 시스템은 감시 영상에서 명암 대비를 강조하기 위해 퍼지 콘트라스트 기법을 적용한 후, 감시 전/후 영상에 Substraction기법을 적용한다. Substraction 기법이 적용된 영상에서 히스토그램의 변화가 클 경우에는 침입자의 침입으로 간주한다. 침입으로 간주된 영상에서 감시 대상의 물체를 감시할 영상과 침입자를 실시간으로 추적하기 위한 영상으로 구분한다. 감시 대상의 물체를 감시할 영상에서는 퍼지 이진화를 적용한다. 퍼지 이진화를 적용한 영상에서 Blob 기법을 적용하여 객체화한 후, 침입된 침입자의 영상을 저장한다. 침입자를 실시간으로 추적할 영상에서는 HOG 기법을 적용한 후, SVM을 이용하여 움직이는 사람의 객체를 추적한다. 제안된 방법을 실시간 영상에 적용한 결과, 제안된 감시 시스템이 효율적으로 침입자를 감시하는 것을 확인할 수 있었다.

• 전자통신동향분석
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• 제31권3호
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• pp.70-80
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• 2016

고품질 영상 서비스에 대한 사람들의 관심이 커짐에 따라 몇 해 전부터 Ultra High Definition(UHD)와 같은 초고해상도 기술을 이용한 영상 서비스가 화두가 되고 있으며 이를 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이런 변화와 더불어 최근 카메라에서 촬영된 원본과 같은 사실감을 느낄 수 있도록 고명암비(High Dynamic Range: HDR)와 광색역(Wide Color Gamut: WCG)을 지원하는 기술에 대한 관심이 높아지고 있으며 관련 연구와 표준화가 활발히 진행되고 있다. 본고에서는 이러한 기술적 흐름에 발맞추어 HDR/WCG의 기본 개념과 각 요소 기술들에 대해 살펴보고 더불어 HDR/WCG 영상 서비스를 위한 다양한 표준단체들의 표준화 활동에 대해서도 한번 살펴보고자 한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.459-462
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• 2001

본 논문에서는 하이브리드 패턴벡터를 이용하여 자동차의 고유 마크와 차량 번호를 실시간으로 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 차량 입력 영상에서 차량의 마크와 번호판의 수평 및 수직 명암값 빈도수 변화를 이용해 마크와 번호판 영역을 추출한다. 또한, 추출된 알고리즘으로부터 수평 수직 패턴을 적용해 자동차의 마크를 인식하고 하이브리드 패턴벡터를 이용하여 번호판의 문자 및 숫자를 인식하도록 하였다. 제안한 자동차 마크 및 번호판 추출 과정에서는 마크와 번호판 영역의 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되는 상대적인 크기의 특성과 수평 및 수직 빈도수와 패턴 벡터를 사용하여 마크 및 번호판 영역을 추출, 인식하도록하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과, 차량 번호판의 크기에 관계없이 잡음에 영향을 받지 않고 차량의 종류와 번호를 실시간으로 처리할 수 있으며 차량번호판 추출 및 인식뿐 아니라 차량의 마크 추출 가능성을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.529-531
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• 2003

지문영상으로부터 특징점을 정확하게 추출하는 것은 효과적인 지문인식 시스템 구축에 매우 중요하다. 하지만 입력영상의 품질에 따라 특징점 추출의 정확도가 좌우되기 때문에 영상 전처리 과정이 필요하다. 대부분의 품질평가 연구들이 매우 낮은 품질의 영상 제거나 제안하는 방법의 성능평가를 위해 진행되었다. 본 논문에서는 입력영상으로부터 명암값의 평균 및 분산, 블록방향성차, 방향성 변화도, 융선과 골 두께 비율 등 5가지 특징을 추출하여 계층적 클러스터링 알고리즘을 이용하여 영상특성을 분석 후, oily/neutral/dry 특성에 적합하게 영상을 개선하는 방법을 제안한다. NIST DB 4와 인하대학교 데이터를 이용하여 실험한 결과, 클러스터링을 통해 영상의 특성을 제대로 구분함을 확인할 수 있었다. 또한 제안한 적응적 전처리 방법이 성능평가를 위해 측정한 quality index와 블록방향성차를 향상시킴을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.338-340
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• 2000

자동차 번호판 인식 시스템은 영상획득, 번호판 영역 추출, 추출된 번호판 영역의 전처리, 문자부분 영역화, 문자인식 등의 5가지 핵심부분으로 구성된다. 그 중에서도 번호판 영역 추출, 추출된 영역의 전처리, 문자부분 영역화의 정확성은 전체 시스템 인식률에 지대한 영향을 줄 수 있는 부분으로써 그 정확성이 요구된다. 이에 본 논문에서는 컴퓨터 비젼 분야 중의 하나인 영상처리 기법을 사용하여 명암의 변화에도 문자를 잘 추출할 수 있는 Dynamic Adaptive Threshold 방법을 사용하여 추출된 번호판 영역을 이진화하고, 정확하게 문자 부분을 영역화하기 위한 방법으로 누적분포와 번호판 문자배열 특성을 이용한 방법을 제안한다. 그리고 추출되어진 문자는 ART2 신경망을 이용하여 인식한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.79-81
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• 2018

혈관내 초음파(Intravascular Ultrasound, IVUS)는 혈관 내벽의 단면을 보여주는 검사 방법으로 관상 동맥 내의 내강, 죽상 경화반, 그리고 혈관벽의 변화에 관한 직접적이고 구체적인 정보를 제공한다. 본 논문에서는 IVUS 영상에서 내막과 외막을 추출하고 각 막의 지름을 자동적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 IVUS 영상에 Histogram Equalization 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한 후에 퍼지 이진화 기법과 평균 이진화 기법을 각각 적용하여 내막과 외막을 추출하기 위해 이진화한다. 이진화된 내막과 외막의 각 영역 중에서 혈관내 초음파 영상 중심에서 가장 큰 영역의 정보를 이용하여 라벨링 기법을 적용하여 내막과 외막 영역을 추출하고 각 막의 지름을 계산한다. 제안된 방법을 IVUS 영상을 대상으로 실험한 결과, 내막과 외막의 지름이 비교적 정확히 추출되는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.972-981
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• 1990

Many researchers have been interested in whether complex computational problems can be solved by the neural net or not. Especially, problems of early vision are integrated by Tikhonov's regularization theory. Regularization technique can be realized in resistive net. In this paper, we suggest the resistive net with upper and lower thresholder to be able to compute shape from shading and to solve its discontinuous problem. We simulate three algorithms-Horn's algorithm, resistive net and up-low thrwsholding net -with respect to three cases-fully boundary, boundary losing partly and noisy image. As being able to cope with crease and discontinuous parts, we get the good 3D shape from shading.