• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제36권6호
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• pp.511-520
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• 2009

본 논문에서는 입력 볼륨 데이터와 출력 메쉬 데이터에서 모두 계층성을 지원하는 새로운 등밀도 표면의 재구성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 입력 볼륨 데이터로부터 3차원 팽창 필터를 사용하여 볼륨 피라미드라 불리는 볼륨의 계층구조를 만든다. 볼륨 피라미드가 만들어진 후 해상도가 최저인 피라미드의 최상단 볼륨에서부터 셀경계표현 방법을 이용하여 조악한 초기 메쉬를 생성한다. 이러한 메쉬를 반복적으로 변형하여 O(3)-인접성 조건하에서 추출한 등밀도점을 잘 근사하도록 하는데, 이를 위해 SWIS (표면축소기반의 등밀도면 재구성법[6]) 알고리즘에서 사용되었던 표면 축소 단계와 평활화 단계를 사용한다. 또한 최종등밀도면의 정밀한 표면을 만들 수 있도록 메쉬를 반복적으로 분할(subdivision)한다. 제안된 방법은 생성되는 표면이 표면의 압축이나 점진적인 전송 등과 같은 다중 해상도 알고리즘에 활용될 수 있다는 장점이 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.85-93
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• 2008

악보인식기술에는 형상 매칭 방법, 통계적인 방법, 신경망을 이용한 방법, 구조적 방법 등이 있다. 본 논문에서는 핸드폰의 디지털 카메라로 얻은 저해상도 이미지를 인식하는 기술에 대해 접근한다. 이러한 저해상도 이미지에는 많은 왜곡이 포함되어 있어 기존 기술을 활용할 때 많은 문제점들을 나타난다. 문제점은 입력영상이 저해상도이며 조명 등의 촬영 상태가 좋지 않는 점이며, 인식 이전 단계 과정에서 음표 부분에 손실과 약간의 변형이 생긴다는 것이다. 이들 인식 방법들의 일반적인 흐름은 먼저, 디지털이미지를 확보하기 위해 카메라 기능을 이용하여 획득한다. 그런 후에 이진화, 오선 제거, 객체영역 분리가 이루어진 후 인식과정을 통해 악보 인식이 이루어진다. 본 연구에서는 특히 핸드폰이라는 제한적인 상황에서 탑재된 카메라를 통해 획득된 이미지를 대상으로 이러한 문제점을 극복하기 위한 인식 기술을 연구하였다. 먼저, 음표를 머리, 대, 꼬리 부분으로 분리하였다. 그리고 음표의 머리 부분에 템플릿을 적용하였고, 나머지 부분에는 패턴을 적용하여 단일 음표로 이루어진 악보에 대해서 100% 가까운 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.1-8
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• 2011

최근 차량의 출입통제 및 주차관리 그리고 불법 차량의 단속 등 다양한 분야에서 차량 번호판 자동 인식 기술들이 활용되고 있다. 그러나 기울어지거나 햇빛 또는 조명 등의 영향을 받은 차량 영상에서는 번호판의 고유한 정보가 변형될 수 있다. 본 논문에서는 왜곡에 불변한 차량 번호판 검출 및 인식 알고리즘을 제안하였다. 먼저 DoG(Difference of Gaussian) 필터를 이용해서 번호판의 문자 획이 잘 보전된 이진영상을 생성하였다. 그리고 왜곡에 불변한 연속된 큰 숫자들의 위치를 찾고 그 정보를 이용해서 번호판영역을 검출하였다. 기하학적 왜곡 보정과 영상 개선 작업을 수행한 다음 신경망을 이용해서 번호판을 인식하였다. 제안한 알고리즘을 상용 LPR(License Plate Recognition) 시스템으로부터 획득한 6,200장의 차량 영상을 대상으로 시뮬레이션 한 결과 98.4%의 번호판 영상 인식률과 0.05초의 인식 속도를 얻을 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.825-830
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• 2010

일반적으로 인쇄 문서의 위변조를 방지하기위해 복사방지마크와 이차원 바코드가 많이 사용되고 있다. 하지만 이차원 바코드는 복사 방지 마크와 분리 배치되어 있어 사본 구별이 시각적으로 힘들고, 스캐너로만 인식할 수 있다는 단점이 있다. 따라서 본 논문은 이차원 바코드에 워터마크를 삽입해 시각뿐만 아니라 스캐너로 정확하게 구분 할 수 있는 위변조방지기술에 대해 연구했다. 복사 방지마크는 디지털 입출력 장치의 저주파 필터 특성으로 인해 특정 패턴이 소실되거나 변형되는 것을 이용해 패턴으로 만들었다. 원본과 사본을 스캔한 이미지의 히스토그램을 분석을 통해 성능검증을 했다. 그리고 이차원 바코드를 웹캠이나 핸드폰 카메라로 인식한 인증키로 온라인 서버에 접속해 내용을 확인하는 시스템을 제안했다.

• 한국해안해양공학회지
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• 제4권4호
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• pp.201-207
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• 1992

Yeo(1987)에 의하여 유도된 평균된 비선형괴의 표현식을 이론 및 실험적 분석을 통하여 난류구조의 특성을 밝혔다. 일반 평균정의식으로부터 가우스형 필터함수를 사용하여 얻어진 이 식에 의하면 종래와 같이 비선형항을 4개의 항으로 분리하여 각각을 해석할 필요가 없으며 기존 난류모형이 갖는 Closure문제로 인한 한계성도 극복할 수 있는 가능공을 보여주고 있다. 새로이 유도된 표현식으로부터 종래 개염적으로만 인식되어 왔던 vortex stretching현상을 이논적으로 도출할 수 있었으며 실제 난류자료의 분석결업 이들의 영향이 지배적임을 입증하였다. 따라서 vortex stretching의 영향을 무시한 난류모형은 그 타당성을 상설하게 된다. 또한 LES모형에 적용시킨 결과 일반적 형태의 에너지 표현식을 얻을 수 있었으며 기존의 Smagorinsky모형, 회전모형및 SGS에너지 모형은 완전히 별개의 것이 아니라 난류에너지 중 변형 및 회전에 의한 영향의 고려 가부에 따라 구분되어짐을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.2586-2594
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• 2009

디지털 워터마크 기법은 지적 창작물(음악, 영상, 동영상)에 대한 저작권과 재산권의 보호 및 인증, 데이터 손실 여부 판단, 복사 방지 및 추적 등을 목적으로 한 사후 재산권의 보호 기술로 제안되었다. 본 연구에서는 워터마크의 기하학적인 왜곡에 대한 공격에 견고하게 하도록 영상의 전처리 과정을 거친 후 선택된 기하학적인 불변점을 골라 그 점을 중심으로 워터마크를 삽입하여 추출한다. 특히 의료 영상의 병변 관찰을 위해 발생된 RST(Rotation Scale, Translation) 변환 및 여러 가지 영상처리에 강인하며 일정 기간 압축 저장되는 영상에서도 워터마킹이 유지되도록 워터쉐드(watershed) 분할 방법을 통한 견고한 워터 마킹 알고리즘을 제안 하였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 워터마킹 알고리즘은 의료 영상에 대한 JPEG압축공격, RST공격, 그리고 필터링 공격보다 강인함을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권3호
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• pp.35-41
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• 2016

본 논문에서는 심층 학습 모델 방법을 이용하여 EPS(Electronic Potential Sensor) 기반의 손동작 신호를 인식하는 시스템을 제안한다. 전기장 기반 센서인 EPS로부터 추출된 신호는 다량의 잡음이 포함되어 있어 이를 제거하는 전처리과정을 거쳐야 한다. 주파수 대역 특징 필터를 이용한 잡음 제거한 후, 신호는 시간에 따른 전압(Voltage) 값만 가지는 1차원적 특징을 지닌다. 2차원 데이터를 입력으로 하여 컨볼루션 연산을 하는 알고리즘에 적합한 형태를 갖추기 위해 신호는 차원 변형을 통해 재구성된다. 재구성된 신호데이터는 여러 계층의 학습 층(layer)을 가지는 심층 학습 기반의 모델을 통해 분류되어 최종 인식된다. 기존 확률 기반 통계적 모델링 알고리즘은 훈련 후 모델을 생성하는 과정에서 초기 파라미터에 결과가 좌우되는 어려움이 있었다. 심층 학습 기반 모델은 학습 층을 쌓아 훈련을 반복하므로 이를 극복할 수 있다. 실험에서, 제안된 심층 학습 기반의 서로 다른 구조를 가지는 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks), DBN(Deep Belief Network) 알고리즘과 통계적 모델링 기반의 방법을 이용한 인식 결과의 성능을 비교하였고, 컨볼루션 신경망 알고리즘이 다른 알고리즘에 비해 EPS 동작신호 인식에서 보다 우수한 성능을 나타냄을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권10C호
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• pp.1007-1012
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• 2003

Multilayer perceptrons (MLPs)를 위한 일반적인 BP 알고리즘의 학습 속도를 개선하기 위하여 제약을 갖는 최적화 기술을 제안하고 이를 backpropagation (BP) 알고리즘에 적용한다. 먼저 잡음 제약을 갖는 LMS (noise constrained least mean square : NCLMS) 알고리즘과 영잡음 제약 LMS (ZNCLMS) 알고리즘을 BP 알고리즘에 적용한다. 이러한 알고리즘들은 다음과 같은 가정을 반드시 필요로 하여 알고리즘의 이용에 많은 제약을 갖는다. NCLMS 알고리즘을 이용한 NCBP 알고리즘은 정확한 잡음 전력을 알고 있다고 가정한다. 또한 ZNCLMS 알고리즘을 이용한 ZNCBP 알고리즘은 잡음의 전력을 0으로 가정, 즉 잡음을 무시하고 학습을 진행한다. 본 논문에서는 확장된(augmented) Lagrangian multiplier를 이용하여, 비용함수(cost function)를 변형한다. 이를 통하여 잡음에 대한 가정을 제거하고 ZNCBP와 NCBP 알고리즘을 확장, 일반화하여 적응 오류 제약 BP(adaptive error constrained BP : AECBP) 알고리즘을 유도, 제안한다. 제안한 알고리즘들의 수렴 속도는 일반적인 BP 알고리즘보다 약 30배정도 빠른 학습 속도를 나타내었으며, 일반적인 선형 필터와 거의 같은 수렴속도를 나타내었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.726-735
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• 2013

본 논문에서는 웨이블릿 변환의 특성을 이용한 얼굴인식 방법을 제안하여 인식성능 향상에 관한 연구를 진행하였다. 사용한 이산 웨이블릿 변환은 모웨이블릿의 특징과 비슷한 Daubechies D4 필터이다. 웨이블릿 변환영역 중 LL 대역의 데이터만을 이용할 경우 원본 데이터에 비하여 크기가 줄어들게 되어 인식과정의 속도와 메모리 사용량을 줄일 수 있게 된다. 또한 2차원 데이터의 변형없이 손실을 줄여 인식률을 향상시키기 위하여 2차원 LDA 방법을 적용하였다. 그리고 여기서 얻은 특징벡터를 이용하여 SVM을 수행하도록 하였다. 실험은 Matlab 프로그램을 통하여 ORL 얼굴 데이터베이스와 Yale 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험을 하였고 기존의 방법들과 인식률과 수행시간을 비교를 함으로써 제안한 방법의 우수성을 입증하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.122-128
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• 2015

멀티미디어 정보들이 인터넷 공간에 확산됨에 따라서 원래 정보 소유자의 권리 보호와 원본 증명 등의 문제가 대두되고 있다. DCT, DFT, DWT 등의 여러 영상 변환들을 이용하여 소유권의 징표로 워터마크를 원본 영상에 삽입하는 방법을 많이 사용하였으나, 보다 최근에는 수치해석 분야에 많이 쓰이는 SVD(Singular Value Decomposition) 방법을 부가적으로 사용하고 있다. 본 논문에서는 SVD의 특이 벡터와 동시에 Gabor 코사인과 사인 변환을 이용하여 디지털 표지 영상에 워터마크를 삽입하고 추출하는 방법을 제안한다. 워터마크가 삽입된 영상에 잡음, 공간 변형, 필터링, 압축 등의 공격을 가한 후, GCST-SVD의 워터마크 추출 알고리즘을 적용한다. 워터마킹 성능을 평가하기 위해서 삽입한 워터마크와 추출한 워터마크 사이의 유사성 척도로써 정규화한 상관계수값을 측정한다. 또한 추출한 워터마크 영상으로부터 시각적으로 직접 원본 워터마크인지를 판단한다. 가장 낮은 수직 교류 주파수 대역에 워터마크를 삽입한 실험으로부터 SVD의 특이 벡터를 이용한 워터마킹 방법은 대부분 공격에서 0.9이상의 큰 상관값과 삽입한 워터마크의 특징들을 시각적으로 파악할 수 있었다.