• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.328-332
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• 2007

본연구에서는 센서의 융합을 통하여 환경을 인식하며, 주변환경에 대한 지식을 갱신, 학습할수 있는 방법론을 연구하며, 동적인 장애물의 감지및 움직임 예측에 기반한 지능적 회피 알고리즘과 AHP를 이용한 Navigation Strategy수정과 이동 로봇 스스로 최적의 결과를 낼수 있게 개선 시키는 알고리즘을 구현한다. 그와 더불어 AHP를 이용하여 Navigation Performance를 최대로 높일 수 있는 방향을로 진화시키는 알고리즘을 구현한다. 또한 부여된 임무수행을 위한 목표물 추적을 위한 비전 시스템에서의 대상체 추출및 인식 알고리즘을 개발하며 인간뇌의 환경인식 체계와 유사한 방식의 Map building기법을 연구한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.276-277
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• 2008

본 논문에서는 효율성 높은 차선 인식 및 장애물 검출을 위한 알고리즘을 제안한다. 입력된 영상을 배경영상과 도로 영상으로 나눈 후 도로영역에서 Hough 변환을 이용하여 차선을 검출 하도록 한다. 또한 자동차의 그림자와 같은 특징 정보를 활용하여 주행 중인 차량을 검출한다. 영상의 잡음을 최소화하기 위한 알고리즘을 적용하여 파선 인식률을 높일 수 있는 방법을 연구한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.328-330
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• 2001

컴퓨터 비전을 이용한 자동차 번호판 인식은 자동차에 특별한 장치가 필요없어 비용면에서 유리하다. 자동차 번호판을 인식하기 위해서는 번호판의 영역을 추출한 후 번호판에서 문자와 숫자 영역을 분리하고 그 세그먼트를 신경 회로망 혹은 다른 방법을 통하여 인식한다. 본 논문은 자동차 번호판 위치 검출 방법과 세그멘테이션 방법에 대하여 제안한다. 자동차 번호판 위치 검출을 위하여 모폴로지 기법과 ART2 클러스터링 방법을 이용하였고 검출한 번호판 영역에서 세그멘테이션은 모폴로지 연산을 이용한 이진화와 레이블링을 이용한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1135-1136
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• 2023

자율주행에서의 경로 계획을 위해서는 costmap을 활용할 수 있다. Costmap은 map 정보와 센서 데이터를 토대로 해당 지역을 통과할 때의 위험도를 cost로 할당한다. 그러나 local costmap에는 센서로 인식한 장애물만이 고려되며, 차선 정보를 경로 계획에 포함하기 위해서는 별도의 정보 처리가 필요하다. 본 연구에서는 카메라로 인식한 차선 정보를 costmap에 포함함으로써 통합적인 판단 방법론을 탐색하고, 위치 추정 및 경로 계획에서의 활용 가능성을 제시한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.222-223
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• 2016

보행자 인식을 위한 컴퓨터 비전 알고리즘은 야간 상황과 같이 저조도 환경에서는 인식 성능이 떨어지고 있다. 이로 인하여 최근 저조도 환경에서 촬영된 영상으로 야간 상황에서 객체 인식 성능을 높이는 기법들이 연구되고 있다. 야간 환경은 주간 환경과는 다르게 광량이 적기 때문에 인간의 시각으로도 객체 인식에 어려움이 있고 일반적인 카메라로 촬영된 영상으로 객체 인식이 어렵다. 최근에는 NIR 카메라를 이용하여 촬영된 영상으로 야간 보행자 인식 알고리즘이 개발되고 있으나, 인식률과 객체 인식 가능 거리 및 범위가 한정적이다. 또한 기존의 야간 보행자 검출 기법들은 방대한 연산량이 필요하기 때문에 실시간 객체 인식이 불가능하다. 본 논문에서는 NIR 카메라로부터 촬영된 영상으로 preprocessing 후 ACF(Aggregated Channel Feature)를 이용하여 최근 연구되고 있는 카메라 움직임이 있는 야간 환경에서 보행자 인식 알고리즘을 PC 및 TK1 Board 환경에서 구현하고 객체 인식률을 높인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.35-42
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• 2014

주어진 실내 환경에 위치한 여러 장애물에 대한 정보를 사전에 훈련하고 인식하여 로봇의 인지 능력을 향상시키기 위해 스테레오비전 센서의 RGB-D 이미지에서 인텐시티를 기반으로 일정 거리 안에 있는 장애물을 검출하는 기법을 제시한다. RGB-D 인텐시티 정보에 대해 PCA, ICA, LDA, SVM의 주요 패턴인식 알고리즘을 적용하여 인식률 및 실행시간을 구하고, 여러 패턴인식 알고리즘 중에서 어떤 알고리즘이 인식률 및 실행시간 측면에서 적용이 가능한지를 제시한다. 실험결과, RGB-D 데이터와 인텐시티 데이터를 비교한 결과 정확도면에서는 RGB-D 데이터가 4.2% 높은 인식률을 보였으나 훈련시간은 인텐시티 데이터가 RGB-D 이미지에 비해 LDA의 경우 29%, SVM의 경우 31% 빠르게 처리되었으며 테스트시간은 LDA의 경우 70%, SVM의 경우 33% 빠르게 처리되어 모바일 로봇 장애물 인식에 인텐시티 데이터를 사용하는 것이 정확도면에서도 우수하고 처리 속도 면에서 높은 개선효과가 있다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.233-239
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• 2019

본 연구는 방사선 비전공 대학생들을 대상으로 방사선사용에 관한 지식 및 인식을 분석하고자 설문조사를 실시하였다. 회수된 설문을 바탕으로 빈도, 평균과 표준편차, t-test, one-way ANOVA를 사용하였다. 그 결과, 방사선의 기본 지식과 사용 분야에 관한 지식 정도는 성별과 연령에서 집단 간 큰 차이는 나타나지 않았다. 전공 계열에서는 일부 항목에서 통계적 차이가 나타났다. 또한 방사선에 대한 인식에서는 여자와 25세 미만에서 더 부정적인 것으로 나타났다(p<0.05). 하부 요인 간 상관관계 분석 결과 방사선 지식이 높을수록 사용 분야의 지식과 방사선사용 인식이 높게 나타났다. 대학생들은 앞으로 사회에 진출하여 방사선 인식을 제고 하는데 영향력이 크다는 점에서 방사선에 대한 올바른 인식이 전달된다면 방사선 산업 발전에 기여하는 긍정적 효과를 나타낼 것으로 판단된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.9-14
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• 2018

비전 시스템은 영상 이미지를 획득하여 대상 영역을 판별하고 분석하는 시스템이며, 자동화 공정에 사용하고자 하는 수요가 증가하면서 비전 기반의 검사 시스템 도입이 매우 중요한 이슈로 부상하고 있다. 이러한 비전 시스템은 일상생활과 생산 공정에서 검사 장비로 사용되고 있으며, 영상 처리 기술에 대한 연구가 매우 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 문자 인식이나 반도체 패키지 등의 검사 대상을 추출하기 위한 영역 정의에 대한 연구는 미미한 상황이다. 본 논문에서는 사용자가 관심영역을 정의하여 엣지 추출을 수행함에 있어 잡음까지도 엣지로 판단하는 경우를 방지하기 위하여, 영상 이미지 내에서 잡음이 존재하여도 특정한 영역의 엣지들의 분포를 이용하여 검사 대상 영역의 엣지를 추출할 수 있는 잡음에 강인한 정렬 보정 모델을 제안한다. 제안 모델을 통하여 타이어의 문자 인식이나 반도체 패키지 검사와 같은 생산 분야에 적용하면 제품의 생산 효율이 향상될 수 있을 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권1호
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• pp.225-231
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• 2013

본 연구에서는 PCA알고리즘을 이용한 최적 pRBFNNs 기반 나이트비전 얼굴인식 시스템을 설계 하고자 한다. 조명이 없는 주위 상태 하에서 조도가 낮기 때문에 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 낮은 조도에 의해 왜곡된 이미지의 품질을 나이트 비전 카메라와 히스토그램 평활화를 사용하여 향상시킨다. 그리고 얼굴과 비얼굴 이미지 영역 사이에서 얼굴 이미지를 검출하기 위하여 Ada-Boost 알고리즘을 사용한다. 추출된 고차원 특징 데이터를 저차원의 특징 데이터로 변환하기 위하여 데이터 차원축소 기법인 주성분 분석법(Principal Components Analysis; PCA)을 사용한다. 또한 인식 모듈로서 pRBFNNs(Polynomial- based Radial Basis Function Neural Networks) 패턴분류기를 소개한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있다. 조건부는 FCM (Fuzzy C-means) 클러스터링을 사용하여 입력공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 그리고 차분진화 (Differential Evolution; DE) 알고리즘을 사용하여 모델의 파라미터를 최적화 한다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.107-109
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• 2017

다가올 미래 사회와 4차 산업혁명 시대에는 창의성(Creation)과 융합(Convergence)을 기반으로 다양한 분야에서의 문제해결력이 요구되며, 컴퓨팅 사고력(CT, Computational Thinking)은 문제 해결을 위한 필수 사고로 인식되고 있다. 이러한 시대적 흐름에 발맞춰, 성균SW교육원(SSEN)에서는 다른 전공을 가진 학생에게도 컴퓨팅 사고력 중심의 SW기초교육을 실시하고 있다. 본 논문에서는 성균SW교육원에서 시행하는 비전공자를 위한 컴퓨팅사고력 중심의 SW기초교육 체계에 대해 소개하고, 비전공자 SW교육에 대해 앞으로 나아갈 방향을 제시한다.