• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.29 no.7A
• /
• pp.705-711
• /
• 2004

We propose novel OCDMA system with the structure of reconfigurable may encoder/decoder(RAE/ RAD), which are able to reallocate the 2-D optical codes to each subscriber and recover the transmitted data at all the receiving nodes. We have first implemented the double hard limiters composed of limiting amplifier(first hard limiter) that maintain a level of the encoded data from receiving node and AND detector(second hard limiter) for detecting the position of the encoded data and recovering the data. With the proposed system, it was successfully implemented to recover a specific channel data out of 16 code-multiplxed channels using FPGA and 4 DFB-LDs having distinct wavelengths. From experimental results, the code length resulted from increasing the number of the simultaneously connected channels has been reduced by using 2-D OCDMA multiplexed in time and wavelength instead of 1-D OCDMA. In addition, bit errors phenomenon on account of deterioration of autocorrelation peak-to-side lobe ratio is enhanced by using the double hard limiters composed of AND detector and limiting amplifiers.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2009.01a
• /
• pp.215-218
• /
• 2009

본 논문에서는 웨이블릿 변환 된 고주파 서브밴드들의 에지 정보를 이용하여 관심 객체 영역을 고속으로 자동 검출해주는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법에서는 에지정보를 이용하여 블록단위의 4-방향 객체 윤곽 탐색 알고리즘(4-DOBS)을 수행하여 관심객체를 검출한다. 전체 이미지는 $64{\times}64$ 또는 $32{\times}32$ 크기의 코드 블록으로 먼저 나누어지고, 각 코드 블록 내에 에지들이 있는지 없는지에 따라 관심 코드블록 또는 배경이 된다. 4-방향은 바깥쪽에서 이미지의 중앙으로 탐색하여 접근하며, 피사계 심도가 낮은 이미지는 중앙으로 갈수록 에지가 발견된다는 특징을 이용한다. 기존 방법들의 문제점 이였던 복잡한 필터링 과정과 영역병합 문제로 인한 높은 계산도를 상당히 개선시킬 수 있었다. 또한 블록 단위의 처리로 인하여 실시간 처리를 요하는 응용에서도 적용 가능 하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.526-535
• /
• 2005

우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록 변호, 얼굴사진, 지문 등 개개인의 방대한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 많은 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 주민등록증 영상을 자동 인식할 수 있는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크와 얼굴인증을 이용한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상에서 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 영상을 소벨마스크와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 검출한다. 그리고 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 문자를 추출하기 위한 전 단계로 주민등록증 영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 주민등록증 영상 전체를 이진화 한다. 이진화된 주민등록영상에서 COM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원하고 검출된 각 영역에 대해 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 문자를 추출한다. 추출된 개별 문자는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하여 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간충과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증애서 추출된 얼굴영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
• /
• v.41 no.6
• /
• pp.175-186
• /
• 2004

We present a hybrid approach of texture-based method and connected component (CC)-based method for text extraction in complex images. Two primary methods, which are mainly utilized in this area, are sequentially merged for compensating for their weak points. An automatically constructed MLP-based texture classifier can increase recall rates for complex images with small amount of user intervention and without explicit feature extraction. CC-based filtering based on the shape information using NMF enhances the precision rate without affecting overall performance. As a result, a combination of texture and CC-based methods leads to not only robust but also efficient text extraction. We also enhance the processing speed by adopting appropriate region marking methods for each input image category.

• Journal of KIISE
• /
• v.41 no.11
• /
• pp.921-926
• /
• 2014

Face detection refers to the process extracting facial regions in an input image, which can improve speed and accuracy of recognition or authorization system, and has diverse applicability. Since conventional works have tried to detect faces based on the whole shape of faces, its detection performance can be degraded by occlusion made with accessories or parts of body. In this paper we propose a method combining local feature descriptors and probability modeling in order to detect partially occluded face effectively. In training stage, we represent an image as a set of local feature descriptors and estimate a statistical model for normal faces. When the test image is given, we find a region that is most similar to face using our face model constructed in training stage. According to experimental results with benchmark data set, we confirmed the effect of proposed method on detecting partially occluded face.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2004.05b
• /
• pp.807-809
• /
• 2004

본 논문에서는 광 부호분할다중접속(OCDMA) 시스템 구현을 위해 각 가입자의 시간ㆍ파장영역의 2차원 부호할당 및 변경이 가능하고 다중 사용자의 암호화된 데이터의 동시 전송과 모든 수신 노드에서 복원이 가능한 OCDMA 시스템 구조를 제안하였다. 또한 기존의 이중 광 하드리미터를 제한증폭기와 AND 게이트를 사용하여 이중 전기 하드리미터를 구현하였다. 서로 다른 파장을 갖는 레이저 다이오드와 FPGA를 이용한 전기 상관기로서 시간과 파장영역의 2차원으로 부호 다중화된 동시 가입자 신호에서 특정 가입자의 신호를 복원하였고, 제한 검출기와 위치 검출기의 이중 전기 하드리미터를 이용하여 MAI로 인한 기존 OCDMA 시스템에서의 식별력 저하와 비트오류 문제를 해결하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2015.10a
• /
• pp.1816-1818
• /
• 2015

기존 시선추적 시스템의 문제점은 눈을 깜박이는 동안 동공의 크기 및 위치가 변화하여 시스템이 사용자의 시선 방향을 정확히 예측 할 수 없는 문제가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 얼굴이 포함 된 영상에서 눈을 검출하고, 눈 영역의 3개의 특징 (밝기 평균, 분산, 이진화 후 흑화소 영역 비율)을 추출하였다. 추출된 특징을 기계학습방법의 한 종류인 SVM을 이용하여 눈의 개폐여부를 판단할 수 있는 방법을 제안하였고, 그 결과 정확도는 81.4%가 나왔다. 제안한 방법은 동공을 검출하기 전 눈의 개폐를 먼저 확인할 수 있기 때문에 시선추적 시스템에서 처리시간을 단축시키고, 눈 깜박임에 따른 오차를 줄일 수 있다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.18 no.7
• /
• pp.350-356
• /
• 2017

With increasing attention to real-time body detection, active research is being conducted on human body detection based on skin color. Despite this, most existing skin detection methods utilize static skin color models and have detection rates in images, in which colors are distorted. This study proposed a method of detecting the skin region using a fuzzy classification of the gradient map, saturation, and Cb and Cr in the YCbCr space. The proposed method, first, creates a gradient map, followed by a saturation map, CbCR map, fuzzy classification, and skin region binarization in that order. The focus of this method is to rigorously detect human skin regardless of the lighting, race, age, and individual differences, using features other than color. On the other hand,the borders between these features and non-skin regions are unclear. To solve this problem, the membership functions were defined by analyzing the relationship between the gradient, saturation, and color features and generate 108 fuzzy rules. The detection accuracy of the proposed method was 86.35%, which is 2~5% better than the conventional method.

• Journal of Advanced Navigation Technology
• /
• v.6 no.2
• /
• pp.138-150
• /
• 2002

This paper addresses the problem of combining adaptive polarization processing and space-time processing for further performance improvement of radar target detection in clutter and Jammer environments. Since the most straightforward cascade combinations have quite limited performance improvement potentials, we focus on the development of adaptive processing in the joint polarization-space-time domain. Unlike a direct extension of some existing space-time processing algorithms to the joint domain, the processing algorithm developed in this paper does not need a potentially costly polarization filter bank to cover the unknown target polarization parameter. The performance of the new algorithm is derived and evaluated in terms of the probability of detection and the probability of false alarm, and it is compared with other algorithms that do not utilize the polarization information or assume that the target polarization is known.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2011.04a
• /
• pp.1264-1267
• /
• 2011

시퀀싱 기술의 발달로 최근에는 비교적 저렴한 비용으로 개인의 유전체 시퀀싱 데이터를 산출할 수 있게 되었다. 하지만 이를 기반으로 하는 기존의 분석 방법은 매우 고가의 컴퓨팅 환경을 요구하기 때문에 분석을 위한 비용이 매우 높은 문제가 있다. 본 논문에서 클라우드 컴퓨팅 환경의 병렬 CNV 검출알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 모양 기반의 CNV 검출 알고리즘인 CNV_shape을 MapReduce 기법으로 개발한 것으로 시퀀싱 데이터를 레퍼런스 서열에 매핑한 결과로부터 리드 커버리지 (read coverage)를 계산하여 커버리지가 감소하거나 증가하는 일정 길이 이상의 영역을 검출하는 방법이다. 클라우드 컴퓨팅 환경에 적용하고 노드의 밸런싱 유지를 위한 방법으로 파티셔닝 기법을 사용하였다. 또한 실 데이터를 이용한 실험을 통해 제안하는 방법의 효율적 데이터 처리를 보인다.