• 디지털융복합연구
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• 제16권9호
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• pp.51-61
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• 2018

본 연구의 목적은 국내의 연구개발과 그 결과물의 기술이전, 이전된 기술을 활용한 사업화의 배경적 특징을 반영한 기술이전-사업화 모델을 제시하고자 한다. 이에 기존 연구에서 제시된 기술사업화 모델을 개괄하고, 국내 기술이전 현황과 기술이전 주체의 배경을 조사하여 제시할 모델의 적합성을 밝히고자 한다. 이어서 기술이전-사업화 모델을 제시하고, 이 모델을 적용한 사례를 소개하는 절차로 연구를 진행하였다. 연구결과로 제시하는 기술이전-사업화 모델은 사업화의 각 단계에서 참여 주체별 역할을 제시하면서 추가개발 단계를 중심으로 공급자 주도 영역 영역과 수요자 주도 영역이 구분하였다. 그리고 기술이전 과정에서의 공급자와 수요자 및 중개기관의 역할을 제안하였다. 본 모델의 활용은 기술공급자의 경우 사업화 완료 단계까지 점진적으로 역할을 줄여가는 방식으로, 기술수요자의 경우 제품화 및 수익실현까지 주도적 역할을 점진적으로 확대하는 기업혁신 모델로 삼을 수 있다. 본 연구는 기술이전 주체들의 역할과 주도 수준을 명확히 제시한 점에서 의의가 있으며, 향후 사례로 분석한 기업에 대한 분석을 통해 기술의 적용 및 성과에 대한 연구로 확장하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.478-481
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• 2010

컴퓨터 비전에서 객체의 인식, 추적에 앞서 배경으로부터 전경을 분리하는 배경차감 기법과 분리된 전경에 대한 관심 영역(ROI)을 추출하는 것은 일반적인 방법이다. 하지만 전경을 정확히 분리하지 못하면 개별 객체의 관심영역(ROI) 역시 잘못 추출되는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 정확하지 않은 전경 분리로 부터 발생되는 개별 객체에 대한 분산된 관심영역을 병합하는 방법을 제안한다. 본 방법은 배경과 분리된 전경에서 한 객체의 일정 거리 이내에 있는 다른 객체를 가상으로 병합하는 단계, 워터쉐드 분할 알고리즘을 적용하는 단계를 거쳐 다시 블럽 레이블링을 수행한다. 제안 방법을 통하여 배경 모델에서 분리된 개별 객체의 병합된 관심영역을 제공한다. 실험에서 기존의 일반적인 블럽 레이블링 방법만을 적용하여 추출한 전경영역과 제안하는 방법에 의한 전경영역을 비교하여 배경 모델에서 분리된 개별 객체의 관심영역이 효과적으로 추출되는 것을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.679-681
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• 2005

배경은 정적인 실사 이미지이며 주요 등장 인물은 CG캐릭터인 경우, 배경 이미지 내의 객체와 CG 캐릭터 간에 상호 작용을 다루기 위하여 일반적으로 배경 내의 객체를 CG 캐릭터로 대체하는 방법을 사용한다. 그러나 본 연구에서는 배경의 객체를 직접 변형시키는 새로운 기법을 제안한다. 우리는 배경 내의 객체를 간단히 표현한 3D 모델로부터 정보를 얻어와 이미지 변형 기법을 이용하여 직접 배경의 객체를 변형시키고, ERI(Expression Ratio Image) 기법을 이용하여 변형된 배경의 객체에 달라진 조명 효과를 반영하는 방법을 사용하였다. 이 기법은 원본 이미지를 그대로 사용하므로, 실사와 같은 높은 품질의 결과물을 얻을 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.206-211
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• 2011

본 논문에서는 Gaussian 혼합모델을 이용한 영상기반 화재검출 알고리즘을 제안한다. CCTV로부터 입력되는 영상으로부터 배경영상을 추출한 후 입력영상과 배경영상간의 차신호로부터 전경영상을 분리한다. 분리된 전경영상은 배경영상에 대하여 변화가 생긴 후보영역으로 간주하고 후보영역에 대하여 Gaussian 혼합모델 기법을 적용하여 연기 또는 화염의 특성을 갖는 영역을 화재로 인식한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 화재검출 알고리즘이 실내에서의 화염 및 연기를 검출할 수 있음을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.422-428
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• 2008

본 논문에서는 spatial gradient를 이용한 강인한 물체 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 복잡한 환경과 다양한 빛의 변화에 의해 나타나는 에러 값 등을 해결하기 위해 기존에 제안된 입력 영상과 기준 영상에서 밝기와 색 성분을 이용하여 최초 배경을 제거한다. 배경을 제거한 다음, 그림자로 인식되어 전경 영역에 추가된 부분을 RGB 칼라 모델과 정규화 된 RGB 칼라 모델을 이용하여 제거하고, HSI 칼라 모델을 이용하여 불필요한 정보 값을 갖는 영역을 제거한다. 마지막으로, 배경으로 인식되어 전경으로부터 제거된 부분을 입력 영상의 공간상 정보인 spatial gradient와 HSI 칼라 모델을 이용하여 복구하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 알고리즘은 복잡하고 다양한 실내 외 환경에서의 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.123-130
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• 2000

본 논문은 고정된 카메라에서 얻어진 연속 영상으로부터 능동 윤곽선 모델을 이용하여 이동 물체의 윤곽선을 추출하는 방법을 제안한다. 주위 환경 변화에 강인한 처리를 위해 적응 배경 모델을 사용하였다. 물체 분할 모델은 얻어진 배경 영상과 현재 영상의 차영상으로부터 국부 영상의 임계값 이상의 화소를 찾아 연결한 영역을 분할하며, 형태학적 필터에 의하여 이동 물체의 경계 부분에서 발생하는 잡음을 제거하였다 분할된 이동 물체 윤곽선은 능동 윤곽선 모델을 이용하여 보다 정확한 이동 물체의 경계를 추출한다. 제안한 방법을 사용하여 도로 영상에서 실험한 결과를 보였다.

• 기록학연구
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• 제68호
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• pp.5-39
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• 2021

본 연구에서는 레코드 컨티뉴엄 이론의 기원을 20세기 중반 이후 호주의 기록관리 상황 및 라이프사이클 모델과 결부하여 분석하였다. 레코드 컨티뉴엄 이론에 대한 심도 있는 이해를 위해서는 형성 배경 및 과정에 대한 고찰이 필요하며, 아울러 라이프사이클 모델에 대한 반향으로 구축된 이론체계란 점에서 라이프사이클 모델 자체에 대한 분석 역시 전제되어야 하기 때문이다. 이를 위해 우선 레코드 컨티뉴엄 이론형성의 역사적 배경 분석을 목표로, 1950년대 호주의 독립된 공공기록관리 체제의 모색 과정 속에서 미국의 라이프사이클 모델을 집중적으로 조명하게 된 배경 및 과정을 고찰하였다. 이어 라이프사이클 모델의 형성 배경과 함께 의미 및 한계를 고찰하였다. 라이프사이클 모델의 주요 내용 및 의의, 한계를 고찰하기 위해서는 어떠한 상황 속에서 형성되었는지에 대한 분석이 필요하며, 아울러 레코드 컨티뉴엄 이론이 라이프사이클 모델에 대한 비판을 통해 형성되었다면, 라이프사이클 모델이 지닌 의의 및 한계에 대한 고찰이 필요하기 때문이다. 이러한 분석을 토대로 마지막으로 호주의 새로운 기록생산 환경 속에 라이프사이클 모델의 적용에 따른 문제점과 더불어, 이를 기반으로 새롭게 태동된 레코드 컨티뉴엄 이론의 기원이 된 요소들을 고찰하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.215-218
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• 2002

영상 내에 존재하는 객체를 배경에서 분리해내는 영상분할에 대한 연구는 일반적으로 픽셀중심, 에지기반, 영역기반 그리고 모델기반의 영역에서 이루어져왔다. Active Contour 모델은 객체를 영상에서 분리하는 에지기반의 영상분할 방식이다. 전통적인 의미의 Active Contour 모델에서 사용한 그라디언트 함수 기반의 영상추출은 잡영이 많고 객체와 배경간 뚜렷한 경계가 없는 객체를 검출하는데는 그 한계를 보이고 있다. 이런 한계를 극복하고자 제안된 방법이 Mumford-Shah equation과 Lipshitz 함수를 이용한 Chan과 Vese의 Active Contour Model이다. 그런데 이 모델은 잡영이 많고 경계선이 뚜렷하지 않은 영상을 분할하는데는 효과적이나, 불균형적 조명이 있는 영상에서 객체를 분리해 내는데는 한계를 보이고 있다. 본 논문은 이러한 단점을 극복하기 위해 불균형적인 영상을 균일화하는 방법을 Chan과 Vese의 Active Contour 방식을 적용하기 전에 적용 시켜 영상 내 객체를 보다 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.2793-2799
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• 2013

본 논문에서는 시간에 따라 변하는 잡음 환경에 강인한 음성 인식을 위해 효과적인 특징 보상 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 기존의 Variational 모델 생성 기법의 모델 정확도를 향상시키고자 PCA를 도입한다. 제안된 기법은 다중 모델을 사용하는 PCGMM 기반의 특징 보상에 적용된다. 실험 결과는 제안한 PCA 기반의 Variational 모델 생성 기법이 배경 음악 환경의 다양한 SNR 조건에서 기존의 전처리 기법에 비하여 음성 인식 성능을 향상 시키는데 우수함을 입증한다. 제안한 모델 생성 기법이 기존의 Variational 모델 생성 방법에 비해 배경 음악 환경에서 평균 12.14%의 상대적 인식 성능 향상률을 나타낸다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2012년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.371-373
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• 2012

본 논문에서는 컬러 영상 기반에서 배경에 강인한 피부 영역 검출 기법을 제안하고 손 인식기법을 활용한 응용프로그램을 제안한다. 코드북 모델[1]을 이용하여 배경/전경을 분리하고, 분리된 전경에서 피부색정보를 이용하여 관심영역을 도출한다. 피부 영역을 검출하기 위한 단계에서는 YCbCr, HSV, LUV 색상 모델의 혼합하여 피부색 후보 영역에 대한 임계구간을 통해 강인한 피부 영역을 분할한다. 분할된 영역을 관심영역으로 설정하고 Kalman filter를 이용하여 영역을 추적한다. 결과적으로 복잡하고 고정된 배경에서 조명에 강인한 피부 영역 분할 및 추적이 가능하며 이를 응용한 사용자 인터페이스로 사용될 수 있다.