• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.1518-1523
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• 2012

영상매체가 여러 방면에서 발전함에 따라 영상처리의 중요성이 높아지고 있다. 영상처리 분야 중 에지검출은 물체 인식, 물체 분할, 의료 및 산업 전반적인 분야 등에서 많이 활용되고 있다. 에지는 영상에서 중요한 요소인 크기, 방향, 위치 등의 정보를 포함하고 있다. 에지를 검출하기 위한 기존의 방법에는 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian 등의 방법이 있으며, 기존의 방법들은 AWGN(Additive White Gaussian Noise)에 훼손된 영상에서 에지검출 특성이 저하된다. 따라서 본 연구는 AWGN에 훼손된 영상에서 우수한 에지검출 특성을 갖는 변형된 가중치 벡터를 이용한 알고리즘을 제안하였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제29B권10호
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• pp.69-77
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• 1992

Pattern Recognition is one of the fundamental areas of computer vision. The recognition of patterns with varying size and severe defects is especially important. However, it is known that the conventional algorithms such as GHT or structural approaches have limitations in speed and accuracy. In this paper, in order to avoid above-mentioned problems, we propose a new recognition algorithm which exploits the histogram of contour directions and the sampled spot matching method. While the former provides little influence against size variation, the latter has strong immunity to noise and defects. We applied those proposed algorithms for the recognition of numbers extracted from the car number plates and shapes of aircraft. Experimental result shows that it is possible to solve above-mentioned problems by complementary uses of those two suggested algorithms. The contour directional histogram method resulted in high-speed of average 0.013 sec/char and 0.1 sec/aircraft-image on IBM-386. The accuracy of recognition is as high as 99%. Sampled spot matching method has less speed than the former one, however, it showed fairly strong immunity to noise and defects.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.457-463
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• 2011

컴퓨터 관련 기술이 발달하면서 증강현실 기술에 대한 관심이 급부상하고 있다. 증강현실은 카메라를 통해 입력받은 실제 영상에 디지털 콘텐츠를 합성하는 기술로, 사용자와의 상호작용이 가능한 기술이다. 본 논문에서는 적외선을 발광하는 LED의 빛을 이용하여 방향성을 가진 마커를 제작하고, 이를 추출하기 위한 검출 알고리즘과 하나의 마커에서 다양한 가상 객체를 증강현실로 구현할 수 있는 마커 정보 추출 기법을 제안한다. 증강현실에 사용되는 기존의 마커 기술이 지니는 몰입감 및 인식률 감소, 단일 정보 표현에 대한 문제를 개선하고, 마커 정보를 저장함에 있어 비용이나 시간 소요를 최소화할 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.53-62
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• 2001

조명 및 반사광의 성질에 의해 블러링이 발생하고 이런 영상을 인식하는 경우 정확한 에지 검출이 어렵게 된다. 본 논문에서는 블러링된 영상에서 에지를 최적으로 검출하기 위해 일정하게 에지를 검출할 수 있는 가우시안 함수와 2차 미분 함수를 합성한 새로운 하이브리드 함수를 제안하고 실제 영상과 컨볼루션 한 후 함수의 local scale 계수 $\sigma$ 값을 변화시키면서, Canny 알고리즘의 방향성 에지 검출방법을 적용하여 에지를 검출하였다. 그 결과 Sobel, Robert, Canny 에지 검출방법보다 0.2~14㏈ 정도의 에지 검출특성이 개선됨을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 춘계종합학술대회
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• pp.144-149
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• 1998

컴퓨터 하드웨어 기술의 발달과 무선 통신 기술의 발달로 이제는 이동성을 제공하는 Mobile Computing이 각광을 받고 있다. 그러나 이와 같은 이동 단말기의 하드웨어적인 제약점과 무선 통신의 근본적인 제약점으로 인하여 아직까지 유선통신에서 제공하는 신뢰성 있고 고속의 네트워크 환경을 지원하지 못하고 있다. 이동 단말기들은 이동성을 보장하기 위하여 작고 가볍게 만들어야 한다. 이렇게 만들기 위해서는 배터리를 사용하고 적은 양의 디스크를 사용하게 된다. 이는 컴퓨터가 사용 가능한 자원 즉, CPU, Memory, Disk등이 고정 컴퓨터에 비해 빈약해지고 배터리의 사용으로 인한 갑작스러운 전원 공급의 중단으로 인한 하드웨어적인 신뢰성과 무선의 특성으로 인한 데이타 전송의 신뢰성이 낮아진다. 이와 같은 하드웨어 제약성과 무선의 문제점을 극복하기 위하여 다양한 연구가 진행되고 있는 데 그 중에서 사용자들에게 무선 이동환경을 인식하지 않고 컴퓨터를 사용할 수 있는 환경을 제공하는 방향으로 연구가 진행 중이다. 이들 연구 중에서 무선의 제약점인 낮은 전송 속도와 잦은 끊어짐 등을 극복하고 사용자가 고정 호스트의 대용량의 디스크를 투명하게 사용할 수 있도록 하는 방법이 바로 "Disconnected Operation"을 지원하는 방법이다. 본 연구에서는 disconnected operation을 지원하는데 가장 중요한 부분인 hoarding에 대하여 최근까지 연구된 기법들을 조사하고 이들 기법들이 가지는 문제점을 파악하고 새로운 hoarding algorithm을 제시하고자 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권2호
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• pp.83-88
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• 2006

일정한 형태의 물체를 분석하기 위해 사용되는 각-거리 그래프를 이용하여 임의의 물체의 경계선 내부 영역의 면적을 측정하는 디지털 영상처리 알고리듬을 제안한다. 물체의 경계선 내부의 한 점을 중심으로 1차 각-거리 그래프를 생성하고 이 그래프로부터 거리 값이 급격히 변화하는 위치를 추출하여 1차 그래프에서 접근하지 못한 영역을 인식하여 새 영역에서의 한 점을 중심으로 2차 각-거리 그래프를 생성한다. 물체의 형태가 복잡한 경우 차수가 증가하게 되며 이와 같이 계층적으로 구성된 각-거리 그래프 그룹에 대해 거리의 제곱을 각도 방향으로 적분하여 물체의 경계선 내부 영역의 면적을 측정한다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권12호
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• pp.17-26
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• 1998

초음파센서는 저렴성, 단순한 구조, 기계적 강인성, 사용상의 적은 제약 등의 이점 때문에 실제 다양한 응용 분야에 적용되지만 물체의 인식에 초음파센서를 사용하기에는 낮은 분해능을 초래하는 불량한 방향성과 측정오류를 유발하는 반사성의 어려움을 내재하고 있다. 일반적인 거리계에 사용되는 TOF(time of flight) 방법은 작은 물체의 형태, 즉 평면, 코너, 에지의 구별이 불가능하므로 많은 수의 센서를 배열형태로 사용하거나, 일정수의 센서를 사용할 경우에는 센서의 배열을 기계적으로 이동시키는 방법, 그리고 초음파 반사신호의 물리적인 특징을 해석하여 물체를 구별 인식한다. 본 논문에서는 간단하게 구성된 전자회로를 부가하여 초음파센서의 송출전압을 여러 단계로 변경시켜 가면서 송출음파를 조절하고, 물체의 패턴인식에 있어서 가장 기본적인 거리뿐만 아니라 물체크기, 물체각도, 물체이동 값을 위해 센서 데이터의 조합을 이용한 보간법과 제안한 뉴로퍼지 기반의 지능적 게산 알고리즘을 적용하여 물체의 패턴 인식을 개선한다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권8호
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• pp.253-259
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• 2016

차선의 인식을 위한 연구는 차량의 자율 주행 또는 교통사고의 예방을 위하여 지속적인 연구가 진행되고 있으며, 최근에는 다양한 알고리즘이 등장하여 차선 인식과 검출은 비약적으로 발전하였다. 이들 연구는 주로 비전 시스템 기반의 연구이며 인식률 또한 상당히 좋아 졌다. 그러나 야간의 도로 또는 우천 시에는 그 인식률이 아직 만족할 수준까지 도달하지는 못하였다. 본 논문은 이러한 비전 시스템 기반의 차선 인식 및 검출의 단점을 개선하여 사고 발생 후 대응을 위한 센서 융합 기술을 적용하여 차선 검출에 대한 연구를 수행하였고, 차선 검출에 대한 연구 중 곡선차선의 검출에 대한 연구를 진행하였다. 도로는 직선도로 뿐만 아니라 다양한 곡선도로까지 검출 가능해야 하며 이는 교통사고 조사 시에 활용될 수 있다. 커브의 굽은 정도를 나타내는 곡률의 임계값을 0.001~0.06로 하여 곡선자선을 산출해 낼 수 있음을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권3호
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• pp.51-64
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• 2005

두 영상에서 정확한 광류를 얻고자 할 경우, 잘못 정합된 광류의 수가 전체의 $80\%$이상일 경우에도, 정합이 잘된 광류만을 빠르고 안정적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 다음과 같은 단계로 구성된 그룹화 알고리즘이다. 1)광류의 방향과 길이성분으로 구성된 2차원 히스토그램을 구성한 후, 2)2차원 히스토그램에서 광류수가 높은 그룹들부터 내림차 순으로 정리한 후 각 그룹에서 광류수가 적은 그룹은 제거한다. 또, 3)선택된 그룹들의 광류수가 $20\%$ 이상일때는 히스토그램의 분해율를 증가 시키고, $10\%$ 이하일 경우에는 히스토그램의 분해율을 감소시켜서 위 과정을 반복한다. 선택된 그룹들의 광류수가 $10\%$에서 $20\%$사이에 올 때 까지 이 반복을 계속한다. 제안한 알고리즘을 잘못된 광류가 많이 포함된 다양한 종류의 영상에 대해서 적용한 결과 강건하게 정합이 되어 잘못된 광류를 제거할 수 있었다. 이 논문은 이에 대한 실험결과를 포함하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.51-56
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• 2003

기존의 이동로봇 시스템은 완전한 자율주행이 주된 목표였으며 이때 영상정보는 단지 모니터링을 하는 보조적인 수단으로 사용되었다. 이에 따라 이동로봇의 자체 기능이 점차 고도화되는 방향으로 연구가 진행되었고, 제작비 또한 함께 상승하게 되었다. 그러나 구동만이 목적인 저렴한 이동로봇 시스템을 조작자가 원격 제어하는 것 또한 중요한 분야 중 하나이다. 이때 원격제어에 사용되는 신호로는 카메라에 의한 영상정보와 초음파 센서 등에 의한 거리정보를 주로 사용하게 된다. 그러나 영상정보는 3차원의 입체적 정보를 제공하는 데에는 부적절하기 때문에 초음파 센서를 이용한 거리정보가 매우 유용하게 된다. 본 논문에서는 초음파 센서의 정보를 이용한 원격제어용 힘 반향 조이스틱을 개발하였다 힘 반향 알고리즘은 하나의 식으로 표현하기 곤란하므로 전문가 시스템의 구현이 매우 필요한 분야이다. 따라서 퍼지 논리를 사용하여 생성한 힘 반향 알고리즘을 이동로봇 원격제어에 사용함으로써 조작자가 이동로봇 주변 환경을 쉽게 인식하여 이동로봇을 안전하게 주행할 수 있도록 하였다.