• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.717-720
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• 2000

H.263의 시험모델인 TMN5를 최대한 적용하여 실험하였으며 분산, 엔트로피, 움직임 크기 등의 퍼지변수를 데이터 영역에서 추출하여 퍼지화하였다. 소속함수를 계산하기 위해 최소값으로 가장 분명한 퍼지값을 추출하였으며 퍼지집합을 위해서는 각 소속함수로부터의 요소를 더하는 의미에서 최대값을 선택하였다. 무게중심기법을 이용하여 최종 퍼지감도를 구하여 TMN5에 부가하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11a
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• pp.88-91
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• 2010

최근 무선통신 기술의 발당과 인터넷의 발달로 웹캠을 활용하여 얼굴인식, 몸동작 인식, 제스처 인식 등의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 웹캠으로부터 입력되는 손동작 동영상을 처리하여 수화 패턴 신호를 인식하는 손동작 인식 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 프레임간의 차 연산을 이용하여 움직이는 오브젝트를 추출하고, YCbCr로 변환하여 손 모양 영역을 추출하여 특정 크기의 정규화 영상으로 변화하며, 정규화 영상의 오브젝트의 무게중심점을 기준으로 원의 반지름을 결정하고 원을 탐색하여 손가락의 펴짐과 굽힘에 대한 패턴 비교를 통하여 손 모양을 인식한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2462-2464
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• 2003

본 논문에서는 비젼 기반의 마이크로매니퓰레이션을 위해서 임의의 형태의 오브젝트에서 조작점을 추출하는 알고리듬을 제안한다. 본 알고리듬은 무게 중심점과 K-L 변환을 이용하여 오브젝트의 조작점을 선정하고 오브젝트와 마이크로 그리퍼가 접촉하게 되는 면에서 최외곽의 접점을 접촉점으로 선정한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.9 no.1
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• pp.31-37
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• 2009

This paper casts an application of an extended fuzzy integral on the selective extraction of color clusters characterized by a particular color hue from color document images. Despite of the negative role of fuzzy integral, the presented approach attains the detection of the seals through the neighborhood information via the center of area method. The conventional fuzzy integral evaluates the negative aspects of the importance about the items by min operator, which result in the discontinuous parts of seals. In an attempt to cope with the drawback our approach considers the integral aspects via the center of area method, which results in the robustness of the images. Finally, the framework is successfully tested on a data set formed by documents from a real application for the detection.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.167-171
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• 2007

본 논문에서는 타일의 크기를 적응적으로 결정하는 모자이크 방법을 제안한다. 우리는 이미지에서 에지(Edge)를 추출한 뒤, 결과 영상이 이 에지 정보를 보존하고, 각 타일들이 이 에지를 따르도록 한다. 에지 정보를 보존 하기 위하여 무게중심 보로노이 다이어그램(CVD: Centroidal Voronoi Diagram)을 계산할때 에지 회피기법을 적용하며, 에지를 따르는 타일을 생성하기 위하여 에지를 따르는 방향과 맨해튼 거리(manhattan distance)가 적용된 무게중심 보로노이 다이어그램을 사용한다. 이때, 우리는 그래픽 처리 장치(GPU: Graphics Processing Unit)를 이용하여 방향맵이나 보로노이 다이어그램을 더욱 빠르게 구할 수 있다. 우리는 타일의 크기를 각 보로노이 영역의 넓이에 비례하게 정함으로써, 기존의 모자이크 방법들이 해결하고자 했던 타일의 겹침 문제와 타일간의 빈 공간 문제를 개선하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.83-87
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• 2001

본 연구에서는 입력된 영상을 구성하는 객체의 형태 특징을 이용한 영상 검색 시스템을 제안한다. 현재 MPEG-7의 XM에서 제안된 영상 검색 기술은 정확한 검색이나 유사도를 측정한 수 있는 기능을 가지는 객체정보를 정확하게 추출했다는 가정하에서 기술되고 있다. 그러나 실제 영상에서 물체의 외곽선을 정확히 추출하는 것은 매우 어려우며 물체 내부에 중요한 특징이 있을 때 이를 표현하기도 어렵다. 따라서 현재의 영상 검색 시스템에서는 물체의 추출 없이 물체 외곽선 및 내부 특징에 대한 대략적인 정보를 이용하여 검색을 할 수 있는 형태 위주의 정보가 필요하다. 이를 위해 8방향 chain code를 이용하여 입력 영상으로부터 물체의 중요한 특징 중 하나인 물체의 내부 외부의 경계선을 추출하여 영상의 특징으로 이용한다. 이렇게 함으로써 기존의 물체 추출의 과정없이 형태에 대한 영상 검색을 수행한 수 있다. 형태특징을 얻기 위해서 먼저 체인코드를 이용하여 경계선 추출을 추출하였다. 형태특징으로 객체의 경계선과 무게중심까지의 합, 표준편차 그리고 객체의 장축과 단축 비율 등을 추출하였다. 이러한 형태특징 정보를 이용하여 데이터 베이스에 저장된 영상과 질의 영상을 비교하여 유사도 순위에 따라 후보 영상들을 검색하였다. 환 실험의 결과 크기, 회전 이동 등의 변화에 둔감하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1999.05a
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• pp.50-54
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• 1999

This paper is proposed to image retrieval system using color and shape feature. Color feature used to four maximum value feature among the maximum value extracted from local color distribution histogram. The preprocessing of shape feature consist of edge extraction and weight central point extraction and angular sampling. The sum of distance from weight central point to contour and variation and max/min used to shape feature. The similarity is estimated compare feature of query image with the feature of images in database and the candidate of image is retrieved in order of similarity. We evaluate the effectiveness of shape feature and color feature in experiment used to two hundred of the closed image. The Recall and the Precision is each 0.72 and 0.53 in the result of average experiment. So the proposed method is presented useful method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.1031-1036
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• 2000

지리정보시스템(Geographic Information System)분야에서 사회 기반 시설에 대한 요구가 증대되고, 시설물을 관리하기 위한 지리정보 데이터 베이스 구축이 필요하며, 데이터베이스 구축을 위해서는 지도 정보를 필요로 한다. 본 논문에서는 지도 정보를 자동으로 분석하여 등고선과 숫자, 기호를 추출해 내는 알고리즘에 대해 연구하였다. 지도상의 숫자, 기호를 추출하고 효율적으로 분류하기 위해 불필요한 자료를 제거하고 필요한 정보를 추출한 후 손상된 부분을 복원하는 방법과 필요한 정보만을 추출한 후 손상된 부분을 복원하는 방법을 제안하고 결과를 비교하였다. 이렇게 추출한 정보가 의미를 갖는 단위(기호, 숫자)들로 분류되도록 라벨링 방법과 무게 중심을 이용한 물체 추출 방법을 적용하여 숫자 기호들을 자동으로 분류하였으며, 여러 지역의 지형도를 입력하여 모의실험을 통해 제안한 알고리즘의 효율성을 증명하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.6
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• pp.229-236
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• 2017

An efficient frequent pattern algorithm is essential for mining association rules as well as many other mining tasks for convergence with its application spread over a very broad spectrum. Models for mining pattern have been proposed using a FP-tree for storing compressed information about frequent patterns. In this paper, we propose a centroid frequent pattern growth algorithm which we called "CAWFP-Growth" that enhances he FP-Growth algorithm by making the center of weights and frequencies for the itemsets. Because the conventional constraint of maximum weighted support is not necessary to maintain the downward closure property, it is more likely to reduce the search time and the information loss of the frequent patterns. The experimental results show that the proposed algorithm achieves better performance than other algorithms without scarifying the accuracy and increasing the processing time via the centroid of the items. The MapReduce framework model is provided to handle large amounts of data via a pseudo-distributed computing environment. In addition, the modeling of the proposed algorithm is required in the fully distributed mode.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.196-199
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• 2010

본 논문에서는 영상처리 기능을 통해 손 제스처를 인식하는 알고리즘을 개발하고 이를 활용하여 로봇의 움직임을 원격으로 제어하는 시스템을 구현하였다. 전체 시스템은 손 영상을 획득하는 카메라, 영상처리를 수행하는 컴퓨터, 그리고 LEGO Mindstorm 로봇으로 구성되며, 컴퓨터와 로봇 사이의 통신은 Mindstorm에 내장된 블루투스 기능을 사용하였다. 카메라에서 획득한 영상에서 사람의 손에 해당하는 영역만을 추출하기 위해 먼저 컬러 필터링을 수행하였으며 영상의 신뢰성을 향상시키기 위해 잡음을 제거하는 보정 작업을 거친다. 그리고 무게중심 연산을 통해 손의 중심점을 추정하고 이로부터 일정 거리에 있는 손가락 영역을 추출한다. 마지막으로 펼쳐진 손가락 개수를 구하고 그 개수에 따라 미리 설정된 명령을 로봇에 전송한다. 실험을 통해 조명 상태가 양호하고 배경이 복잡하지 않은 대부분의 환경에서 로봇 원격제어가 성공적으로 이루어짐을 확인하였다.