• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.835-838
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• 2005

지문 인식 알고리즘은 크게 특징점을 추출하여 특징점의 좌표, 특성, 방향각 등을 정보로 하여 인식하는 특징점 기반 알고리즘과 지문의 융성 패턴을 분석하여 인식하는 패턴 기반 알고리즘으로 나뉜다. 본 논문에서는 기존의 특징점 기반 지문인식 알고리즘과 비교하여 개선된 전처리 방법을 이용하여 보다 빠르면서도 정확한 지문 특징점 추출 알고리즘을 제안한다. 지문영상에서 방향성 정보를 추출을 위해 지문영상을 일정한 크기를 갖는 국부영역으로 나눈 후, 각 국부 영역의 융선 방향을 계산하여 방향성 정보를 얻는다. 추출된 방향성 정보를 이용하여 영상 개선 및 특징점을 추출하는 지문 인식 알고리즘을 제안하고자 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.91-103
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• 2022

음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리와 같은 음원의 특성을 인식하는 것은 자율주행차, 로봇 시스템, AI 스피커 등 무인 시스템에서 중요한 기술 중의 하나이다. 음원의 방향이나 거리를 인식하는 방법은 레이다, 라이더, 초음파 및 고주파와 소리를 이용하는 방법이 있다. 그러나 이러한 방법은 신호를 발신하여야 하며, 장애물에 의한 비가시 영역에서 발생하는 음원은 정확하게 인식할 수 없다. 본 논문에서는 비가시 영역을 포함한 주변에서 발생하는 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하는 방법으로 가청 주파수 대역의 소리를 검출하여 인식하는 방법을 구현하고 평가하였다. 음원을 인식하기 위하여 주로 사용하는 교차형 기반의 음원인식 알고리즘은 음원의 음량과 방향을 인식할 수 있으나 사각영역이 발생하는 문제가 있다. 뿐만아니라 이 알고리즘은 음원까지의 거리를 인식할 수 없다는 제약이 있다. 이러한 기존 방법의 한계를 탈피하기 위하여, 본 논문에서는 교차형 기반의 알고리즘보다 더 발전된 직사각형 기법을 사용한 QRAS 기반의 알고리즘으로 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하여 음원의 특성을 파악할 수 있는 음원인식 알고리즘을 제안한다. 전방향 음원인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 직사각형으로 배치된 4개의 음향센서에 의하여 도출되는 6쌍의 음향 도착 시간차를 사용한다. QRAS 기반의 알고리즘은 기존 교차형 기반의 알고리즘으로 음원을 인식할 때 발생하는 사각영역과 같은 문제점을 해결할 수 있으며, 음원까지의 거리도 인식할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 전방향 음원 인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 사각영역없이 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식할 수 있음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.277-281
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• 2002

본 논문에서는 '지문 인식의 전처리 과정 단축에 관한 연구'의 알고리즘의 구현에 대한 내용을 언급했으며, 향우 보완에 대한 내용을 다루고 있다[6]. 기존의 알고리즘을 보면 지문 매칭을 하기 전에 이미지 이진화와 세선화, 방향성 추출, 특징점 추출을 거친 후에 지문의 매칭이 이루어지는 단계이다. 이런 단계를 줄이기 위해 논문에서는 세선화 과정에서 기존의 알고리즘을 쓰지 않고 융선을 추적해 나가는 방법으로 세선화를 함과 동시에 방향성 추출과 특징점 추출을 함께 해 나갈 수 있는 방향을 제시하고 있다. 이렇게 됨으로써 인식 시간을 단축 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.515-516
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• 2018

본 논문에서는 수동 적외선 (PIR: passive infrared) 센서를 탑재한 센싱 시스템과 딥러닝 알고리즘을 활용하여 실내 환경에서 사용자의 이동 방향을 인식하기 위한 방법을 제안한다. PIR 센싱 소자는 사람의 이동 방향에 따라 구별이 가능한 신호를 발생시키는데, 4개의 PIR 센서를 $45^{\circ}$씩 증가하도록 배치한 센싱 시스템을 개발하여 실내 천장에 설치한 뒤 6명의 사용자로부터 인식 범위 내에서 움직이는 동안 PIR 센서 신호를 수집하였다. 수집한 원시 데이터와 특징 데이터를 추출하여 딥러닝 알고리즘을 적용한 인식률을 실험하였으며, 제안한 센싱 시스템과 딥러닝 알고리즘이 사용자의 움직임을 99.2%%로 인식할 수 있음을 보였다. 또한 한 개의 센서만을 이용하였을때에도 98.4%의 정확도로 사용자의 움직임 방향을 탐지하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.729-732
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• 2002

본 논문에서는 대부분의 지문 인식 알고리즘에서 전처리에 해당하는 부분인 이미지 세선화에 관한 연구이다. 기존의 알고리즘을 보면 지운 매칭을 하기 전에 이미지 이진화와 세선화, 방향성 추출, 특징점 추물을 거친 후에 지문의 매칭이 이루어지는 단계이다. 이런 단계를 줄이기 위해 본 논문에서는 세선화 과정에서 기존의 알고리즘을 쓰지않고 융선을 추적해 나가는 방법으로 세선화를 함과 동시에 방향성 추출과 특징점 추출을 함께 해 나갈 수 있는 방향을 제시하고 있다. 이렇게 됨으로써 인식 시간을 단축할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.536-539
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• 2017

본 논문에서는 스캔된 악보 영상을 ART2 알고리즘을 이용하여 음자리표를 인식하고 자동으로 연주하는 방법을 제안한다. 제안된 자동 악보 인식 방법은 스캔된 영상에서 이진 영상으로 변환하기 위해서 평균 이진화 기법을 적용한다. 평균 이진화 기법이 적용된 영상에서 수평 히스토그램을 이용하여 악보 영상의 오선을 제거한다. 제거된 악보 영상에서 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 음표를 탐색하여 추출하고 추출된 음표를 ART2 알고리즘에 적용하여 쉼표와 음표를 분류한다. 분류된 음표를 이용하여 악보를 인식하고 인식된 악보를 이용하여 연주한다. 실제 악보를 스캐너로 획득한 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 단순한 악보 영상에서 효과적으로 악보가 인식되고 연주할 수 있는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.1418-1421
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• 2010

이동형 서비스 로봇의 위치인식 기능은 성능평가시 중요한 평가척도의 하나로써 이용된다. 서비스 로봇이 다양한 작업을 수행하기 위해 여러 장소를 이동하게 되므로, 얼마나 정확하고 빠르게 위치인식을 하는 것이 로봇의 종합적인 성능에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 로봇은 영상이나 다양한 거리 센서를 활용하여 위치인식의 성능향상을 도모하고 있다. 그럼에도 불구하고 현재 영상기반의 위치인식 성능평가 방법과 관련한 표준이 없으며, 개별적인 성능평가만 시행되고 있다. 이에 우리는 이 논문을 통하여 전(前)방향 영상기반의 위치인식 알고리즘 성능평가 방법과 평가척도를 제안한다. 제안된 위치인식 알고리즘 성능평가 방법은 현재 지능형로봇 표준포럼의 표준으로 채택되었으며, 이를 통해 앞으로 영상기반 위치인식 알고리즘을 평가하고 개발하는데 기준 역할을 할 수 있을것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.263-266
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• 2004

본 논문에서는 터널 구조물에서 발생하는 균열의 인식과 이에 대한 정보를 획득하기 위한 방법에 대한 연구를 수행하였다. 터널 구조물에서 발생하는 균열의 경우, 건설 분야의 특수성 때문에 기존의 경계점 인식(edge detection) 알고리즘을 적용하는 경우 정밀도 저하의 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하고 더불어 정밀도를 향상시킬 수 있는 방법으로 영상에서 균열을 인식하는 균열 인식 단계와 인식된 균열의 길이, 두께 등을 측정하는 균열 정보 획득 단계로 구분하였다. 균열 인식 단계에서는 균열의 시작점과 끝점을 기준으로 휴리스틱(Heuristic) 알고리즘을 사용하여 픽셀 값의 분포에 따라 균열의 중심선을 계산하여 균열을 인식한다. 균열 정보 획득 단계에서는 균열 인식 단계에서 얻은 정보를 통해 균열의 길이, 진행 방향 정보, 그리고 균열의 두께를 계산한다. 균열의 길이 및 진행 방향 정보는 균열 인식 단계에서 얻어진 정보를 통하여 계산하며, 균열 두께 측정은 각 픽셀의 누적 값을 이용하여 계산하는 원형 검출기(Daugman 알고리즘)를 변형하여 사용하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.195-198
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• 2002

본 논문에서는 영상 해석 알고리즘의 하나인 원형 패턴 벡터 알고리즘과 퍼지 추론을 사용하여 손가락으로 커서를 제어하는 인터페이스를 구현하였다. 최대 원형 이동법을 이용하여 물체의 무게 중심점을 찾아서 그 점에서 원형 패턴 알고리즘을 적용하면 외곽가지 거리 스펙트럼을 추출할 수 있다. 손에 대한 조건을 제시하여 일치하는 스펙트럼이 추출되면 손으로 인식하게 하였다. 커서의 방향제어는 크게 수평 방향과 수직 방향으로 나눌 수 있다. 커서의 수평 방향은 거리 스펙트럼에 의해 지시 손가락 부분을 찾아서 평면 좌표로 해석하여 제어 하였고, 커서의 수직 방향은 최대 원형의 크기와 손의 최대 크기를 입력 받아 퍼지 추론하여 커서의 위치를 제어 하였다. 퍼지 추론을 이용함으로써 기존의 불연속적인 커서의 수직 방향 제어를 좀 더 유연하고 연속적으로 제어 할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.219-223
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• 2004

본 논문에서는 여러 생체 인식 시스템 중 지문 인식에 관한 연구를 기술한다 지문 입력장치를 통해 입력 받은 영상을 이용하여 개인의 식별을 위해 방향성과 특징점 정보를 이용, 매칭을 실시한다. 지문의 매칭은 1 차로 소벨 마스크와 창틀 마스크를 이용한 방향성 매칭과 2 차로 특징점 정보를 이용한 매칭 2 단계로 이루어 진다 방향성 정보를 이용한 매칭 방법에서는 가장 널리 알려진 소벨 마스크 보다 창틀 마스크가 더 정확한 것으로 판별 되었으며, 특징점 정보를 이용한 알고리즘에서는 상당한 의사 특징점을 제거 할 수 있었다 신뢰할 수 있는 방향성 검출 알고리즘과 특징점을 검출하기 위한 연구를 하였으며, 지문영상의 특징점으로는 끝점과 분기점을 사용하였다.