• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권3호
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• pp.33-33
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• 2001

본 논문에서는 단일 글꼴에 의존하는 원형 패턴 벡터(circular pattern vectors)를 이용하여 위치 이동, 크기 변화 그리고 회전에 무관한 새로운 인쇄체 한글 인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 2진 형태론(binary morphology)을 이용하여 입력 문자에 존재하는 잡음(noise)을 제거한 후, 원형 패턴벡터를 추출한다. 추출된 원형 패턴 벡터는 주어진 문자의 무게 중심을 원의 중심으로 하여 그린 여러 원주 상에 위치한 공간적인 분포 값을 나타내는 것이다. 마지막으로, 실험 문자는 기준 원형 패턴 벡터와 실험 원형 패턴 벡터간의 거리가 최소가 되는 기준 문자로 인식하게 된다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해, 크기 변화와 회전 변형이 있는 완성형 바탕체 한글 2,350자를 대상으로 모의 실험을 수행하였다. 제안한 알고리즘은 기존의 고리 투영 알고리즘보다 크기 변화와 회전 변형이 있는 한글 인식에 있어서 우수함을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.225-228
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• 2005

본 논문에서는 생물의 2차원영상에서 4가지의 특징을 추출한 다음 약품에 대한 생물의 행동 패턴 반응에 대하여 의사결정나무를 적용하여 패턴의 인식 및 분류를 하였다. 생물의 행동패턴을 대변하는 물리적인 특징인 속도, 방향전환 각도, 이동거리에 대하여 각각 중간이상속도비율, FFT(Fast Fourier Transformation), 2차원 히스토그램 면적, 프렉탈, 무게중심을 사용하여 특징을 추출하였다. 이렇게 추출된 4가지의 특징변수들을 사용하여 의사결정나무 모델을 구성한 다음 생물의 약품 첨가에 대한 반응을 분석하였다. 또한 결과에서는 기존의 생물의 행동패턴 구분에 쓰였던 전형적인 기법(conventional methods)보다 본 연구에서 적용한 의사결정나무가 생물의 행동패턴이 가지는 물리적 요소에 대한 독해력을 가짐을 보임으로써 특정환경에서 이동행동에 대한 분석을 용이하게 하고자 하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1906-1907
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• 2011

본 논문에서는 손 영역 스켈레톤 모델을 이용한 비접촉식 스크린 입력 장치를 제안한다. 제안하는 방법은 HCbCr 컬러 모델을 생성한 후 손 후보 영역을 추출하고, 손 영역을 추출하기 위해 레이블링 기법을 사용한다. 손 이외의 피부를 제거하기 위해 손 크기 이하의 객체는 필터링을 거친 후 최종적인 손 영역을 추출한다. 손 영역의 특징점은 무게 중심법과 굴곡 기법을 이용하여 추출한다. 특징점을 연결하여 손의 스켈레톤 모델을 생성하고 각 손가락에 터치 이벤트를 부여한다. 손가락의 구부러진 각도를 이용하여 터치 동작을 인식 및 실행하게 된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.26-36
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• 2001

시 변환 영상에서 가장 중요한 문제 중의 하나는 자동 목표 추적이다. 본 논문에서는 퍼지 예측을 이용한 이동물체의 위치예측 및 추적 기법을 제안한다. 먼저, 누적 차영상을 이용하여 물체와 배경을 분리한 다음 이동물체를 추출한다. 그리고 추출된 물체에 무게 중심법을 이용하여 물체의 중심점을 추출하고 추출된 물체에 가변 크기 탐색창을 사용하여 추적 성능을 높일 수 있는 기법을 제안한다. 또한 효율적인 물체 추적을 위한 조건으로 비선형적인 예측이 필요한데 본 논문에서는 다음 프레임에서의 물체의 위치를 예측하기 위해 퍼지 예측 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 퍼지 예측 시스템이 여러 상황하에서 이동물체를 안정적으로 추적함을 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.1021-1022
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• 2008

This paper proposes an object segmentation method using centre of mass model and $CIELa^*b^*$ color feature. The proposed method detects moving objects using geometric and colorimetic information. The method is robust to illumination changes and it reduces noise by block-wise computation.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.19-21
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• 2001

본 논문은 객체의 유사성 비교를 위해 객체의 모양을 표현하는 한 가지 특징인 윤곽선상의 우세 점들을 찾는 재귀적 윤곽선 근사 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 같은 모양의 개체에 대하여 그 객체의 무게 중심을 이용하여 항상 일정한 특정 시작점을 찾음으로써 동일한 우세 점들을 재귀적으로 빠른 수행 시간에 찾는다. 또한 이 알고리즘은 열린 곡선, 닫힌 곡선 및 다각형 등 어떤 모양의 평면 도형에도 모두 적용 가능하다. 제안 알고리즘의 평균 시간 복잡도는 O(nlogn)이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.51-54
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• 2002

본 논문은 글자 문서를 배경으로 사용자의 손가락 이동에 의하여 일정한 영역을 그린 후, 영역내의 한글영상을 편집 가능한 에디터에 출력하는 시스템을 구현하였다. 영상의 전처리 단계에서는 문서 배경과 손영역을 분리하고 최대 원형 이동법을 이용하여 손의 무게 중심점을 추출한다. 원형 패턴 벡터 알고리즘을 사용하여 손을 인식한 후, 거리 스펙트럼으로 손가락 위치를 찾는다. 손가락의 움직임에 의해 선택되어진 문자 영역을 추출한 후, 한글 자소 간 히스토그램을 이용하여 추출된 문자 이미지 영역에서 문자단위로 분할하고 다양한 크기의 문자를 표준화한다. 퍼지 추론을 적용한 원형 패턴 벡터 알고리즘을 이용하여 표준 패턴문자와 입력문자의 특징벡터를 비교하여 문자를 인식하게 함으로써 사용자가 원하는 영역의 문자들을 수정 가능한 문서로 변환하였다

• 전자공학회논문지SC
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• 제40권2호
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• pp.1-9
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• 2003

본 논문에서는 ASC(Area Scan Camera)를 이용한 비젼시스템과 belt type xy-table을 사용하여 metal mask의 홀 생성유무 검사시스템을 개발하고, 적용할 수 있는 알고리즘을 소개한다. Metal mask의 전체 영역을 일정한 크기의 검사영역으로 분할한다. 각각의 검사영역의 크기는 ASC의 FOV(Field of View)와 동일하다. 이때 belt type xy-table에서 발생하는 위치오차를 고려하여 일정영역을 중첩하여 분할한다. 검사블록에 대한 카메라이미지는 gerber 파일을 이용하여 생성한 기준이미지와 비교된다. 검사장치에 장착된 metal mask의 회전각도를 계산하기 위하여 존재하는 가장 큰 홀에 대한 카메라이미지를 획득하고, 홀의 수평 에지를 추출한 후 직선의 방정식을 이용한다. Belt type xy-table의 backslash와 같은 기계적 결함에 의해 기준 이미지와 카메라이미지에 존재하는 홀 사이에는 위치오차가 존재한다. 두 이미지를 일치시키기 위해 각 이미지에 존재하는 홀의 무게중심점을 이용한 HT(Hough-Transform)을 사용하여 위치오차정보를 추출하고, 기준이미지의 중심점을 이동시킨다. 각각의 이미지에 존재하는 홀에 대한 무게중심점, 면적, 가로길이, 세로길이 등의 정보를 레이블링을 통하여 구한다. 두 이미지에 존재하는 홀의 무게중심점과 면적을 이용하여 홀의 생성 유무를 판단한다. 그리고 실제로 시스템을 제작하여 위 알고리즘을 적용한다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권8호
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• pp.321-327
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• 2014

특징 선택은 중복 또는 서로간의 관련이 없는 특징을 제거하여 분류 성능을 향상시키는 기술이다. 본 논문에서는 가중 퍼지소속함수 기반 신경망 (Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions; NEWFM)에서 제공하는 가중 퍼지소속함수의 경계합 (Bounded Sum of Weighted Fuzzy Membership functions, BSWFM)의 무게중심간의 거리를 이용한 새로운 특징 선택을 제안하여 분류 성능을 향상시켰다. 이러한 거리 기반의 특징 선택을 이용하여 초기 24개의 특징으로부터 무게중심간의 거리가 짧은 특징을 하나씩 제거되면서 분류 성능이 가능 높은 22개의 최소 특징을 선택하였다. 이들 22개의 최소 특징을 NEWFM의 입력으로 사용하여 97.7%, 99.7%, 98.7%의 민감도, 특이도, 정확도를 각각 구하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.75-79
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• 2009

얼굴특징의 윤곽선 검출을 위하여 ${\lambda}$-퍼지척도를 이용하는 방법을 제안하였다. 기존의 방법에는 계곡, 명도, 경계선과 같은 특징점를 이용하여 얼굴 특징점을 찾는다. 이 방법에는 여러가지 특정점을 이용하기 때문에 주변잡음과 기타환경에 민감하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 ${\lambda}$-퍼지척도를 이용하여 이러한 단점을 해결하였다. 해당 화소에 대하여 각각의 가중치를 구성함으로서 이들에 대한 평가를 무게중심을 적용하여 종합적으로 평가 하였다. 따라서 인접정보를 유지하여 경계선의 연속성을 확보할 수 있었다. 실험을 통하여 기존의 방법에 비하여 알고리즘의 단순화로 인한 계산량의 감소를 보였으며, 항목간의 중요도에 대한 무게 중심을 검출하여 각도변화와 조명에 보다 강인한 경계선을 추출 할 수 있었다.