• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권1호
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• pp.1-9
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• 2001

본 논문에서는 서식 문서를 짧은 처리 시간에 정확히 분류함으로써 실제 환경에서 응용할 수 있는 서식 분류 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 서식 문서 이미지 전체를 다루기보다는 처리하고자 하는 서식 문서에서 서식 구조가 많이 다른 곳을 찾아서 매칭 영역으로 결정하고, 그 영역들에 대해서만 비교를 수행함으로써 계산 시간을 줄이고 인식률을 높인다. 선분 추출 시 오류를 고려하기 위하여 기존 인쇄 문자와 채워진 데이터, 그리고 매칭 영역의 크기 정보를 페널티 함수로 반영하여 매칭 영역 선택 시 고려한다. 본 방법은 구조적으로 많이 다르고, 양질의 특징을 포함하는 적은 수의 매칭 영역을 선택함으로써 처리 시간을 줄일 수 있음은 물론 높은 서식 분류율을 얻을 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (C)
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• pp.22-27
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• 2006

4단계 스카이라인 영역 결정 기법[2]은 영역 결정 시간이 객체의 개수에 비례해서 현저히 증가하기 때문에 다수의 객체를 포함하는 도메인들에 적용하기 어렵다. 이러한 문제점은 스카이라인 영역이 지배 객체 집합의 부분 집합으로 이루어지는 특성을 고려하지 않았기 때문에 발생한다. 이 논문에서는 스카이라인 영역 결정에 불필요한 객체들을 제거할 수 있는 거리 기반 가지치기 기법과 영역 결정 선분의 범위 축소 기법을 제안한다. 제안한 기법들을 R*-트리와 INN(Incremental Nearest Neighbor) 알고리즘에 적용함으로써 점진적으로 스카이라인 영역을 결정할 수 있으며 영역 결정 시간을 현저하게 감소시킬 수 있다. 제안한 기법의 성능 향상을 증명하기 위해 4단계 영역 결정 기법과의 비교 실험을 수행한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.716-719
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• 2005

본 논문에서 우리는 교통 네트워크가 포함된 L$_1$ 평면에서 최단거리 경로를 구하는 알고리즘을 제안한다. 교통 네트워크는 더 빠르게 움직일 수 있는 도로를 나타내는 평행한 선분들로 구성된다. 시작점 s가 주어 질 때, 알고리즘은 최단경로지도(SPM)를 만드는데, 이 지도를 통해서 s 로부터 임의의 평면상의 점 t까지의 최단거리를 O(log n) 시간에 찾을 수 있다. 우리는 이 SPM을 O(nlog n) 시간에 구하는 평면 스윕(plane sweep) 형태의 알고리즘을 설계할 것이다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권1호
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• pp.116-125
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• 2014

운전자 보조 시스템에서 도로 상태 정보는 안전한 운전을 위한 중요한 정보를 제공한다. 자동차에서의 입력 영상은 일반적으로 불필요한 영역도 포함하므로 도로 상태를 파악을 위한 관심영역(ROI)을 결정하고 나머지 영역을 제거한 뒤 관심영역만 남겨 두면 연산 시간을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 도로를 나타내는 특징적인 선분과 이로부터 얻어지는 소멸점을 이용하여 도로 영역을 찾는 영상기반의 도로 관심영역 결정 알고리즘을 제안한다. 선분들은 Canny 가장자리 탐지법과 허프 변환을 이용하여 찾고 소멸점은 칼만 필터를 이용하여 추적함으로써 잡음의 영향에 의한 오동작을 방지한다. 초기화 과정을 거치면 도로 관심영역을 매 프레임마다 정확히 결정할 수 있다. 제안한 방식은 C++와 OpenCV 라이브러리를 이용하여 SW로 구현하였으며 다양한 블랙박스 영상으로부터 도로 관심영역을 얻는데 성공하였다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 잡음에 강하다는 것을 확인하였다.

• 천문학회보
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• 제44권1호
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• pp.55.3-55.3
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• 2019

우리나라 최초의 우주탐사 프로그램인 Korea Pathfinder Lunar Orbiter (KPLO)는 1년의 임무기간동안 달과 달 주변의 우주환경에 대한 과학탐사 임무를 수행할 예정이다. 이를 위해서 1개에 기술 검증장비와 고해상도 카메라를 포함한 5개의 과학장비를 탑재할 예정이다. 이 중 고해상도 카메라인 LUTI(LUnar Terrain Imager)와 국내에서 개발한 3개의 과학탑재체(KGRS;감마선분광기, KMAG;자기장측정기, PolCam;광시야 편광카메라)가 획득한 과학자료는 일정기간(통상 1년)동안 비공개로 검보정이 이루어진 후 일반에게 공개(Public release)할 예정이다. 이러한 과학자료의 공개와 관리를 위해서 한국항공우주연구원은 KPLO 심우주 지상시스템 내에 과학자료의 공개 및 관리를 위한 KARI Planetary Data System(KPDS)을 개발하고 있다. KPDS는 미국 NASA의 PDS에서 개발하여 유럽, 일본 등에서 이미 행성탐사 과학자료의 표준으로 활용하고 있는 PDS4 표준을 준수하는 과학자료를 제공할 것이다. 본 발표를 통해서 KPDS의 운영개념과 과학자료 관리계획, 그리고 KPDS의 개발현황을 천문학계와 공유하여 KPLO에 의해서 획득된 과학자료가 많은 과학자들이 활용하여 높은 과학적 성과를 낼 수 있기를 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.823-826
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• 2005

본 논문에서는 얼굴 영상으로부터 얼굴인식을 위한 눈동자를 검출하기 위한 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 분리 필터를 사용하여 홍채의 후보가 되는 영역을 구한 후 양자를 잇는 선분의 길이 및 기울기의 허용치 안에 있는 모든 영역에 대해 본 논문에서 제안한 방식으로 그 값을 계산한다. 이 값은 영역의 근방영역에서 홍채의 경계선에 대응하는 원을 허프변환으로 구했을 때 후보 영역의 원에서의 후보 영역과 인접하면서 분리된 영역 내의 평균 휘도 값 및 영역을 포함한 부분화상과 눈의 템프릿 사이의 정규화된 상관계수를 사용하여 계산된다. 그리고 그 값을 최소로 하는 영역들을 택하여 이것을 양눈의 홍채로 검출한다. 안경을 쓰지 않은 총 150장의 얼굴영상을 사용하여 실험한 결과 최대 97.3%, 최소 95.3%의 성공률을 얻을 수 있었으며, 약간의 오차를 허용한 경우에는 최대 99.3%, 최소 96.7%의 성공률을 얻을 수 있었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.59-69
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• 2019

차량 연막 유탄은 전차에서 적의 탐지체계를 교란하기 위해 가장 우선으로 운용하는 방호 장비로, 전차의 교전효과 분석 시 필수적인 요소라고 할 수 있다. 본 연구에서는 주요한 공학급 파라미터를 포함하면서도, 연산 부하가 크지 않아 교전 시뮬레이션에 활용하기 적절한 차량 연막 유탄 모델을 개발하였다. 먼저 교전급에서 공학급까지의 주요한 입력 파라미터를 포괄하여, 다양한 조합 모의를 가능케 하였다. 내부 모델은 간단한 연산을 사용함으로써, 여러 개체가 포함되는 교전 시뮬레이션에 적용하기 쉽도록 하였다. 연막운과 가시선을 각각 원반과 선분 형상으로 모델링하여, 기존 연막 M&S들에서 활용한 입자모델보다 비교적 낮은 해상도로 모의하였다. 또한, 테스트 시뮬레이션을 수행하여 전차의 연막 유탄 운용 효과를 분석해 보았다. 본 모델을 사용함으로써 운용개념 수립에서부터 연구개발까지 넓은 해상도 범위를 포괄 가능하다는 점을 확인할 수 있었다. 본 모델은 추후 국과연 2본부 4부에서 개발한 AddSIM 버전 3.0 환경에서, 전차 및 전투차량 모델에 삽입될 것이며, AddSIM의 사용자들은 이 모델들을 활용하여 연막 유탄을 이용하는 다양한 교전 시나리오를 구성할 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.842-850
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• 1998

본 논문에서는 기계 도면의 분할 및 벡터화에 기반하여 해칭 영역을 인식하는 방법을 제안한다. 이러한 해칭영역의 인식은 다음의 세 단계로 구성된다. 먼저, 제안된 방법은 문자가 제거된 기계 도면으로부터 객체, 화살표 및 설명선(치수선, 해칭선등)의 분할 및 분리된 선분의 벡터화가 수행된다. 이러한 도면의 분할 및 벡터화가 수행되면 벡터화된 객체로부터 폐루프를 레이블링하여 행칭 영역의 후보를 결정한다. 마지막으로, 해칭 영역의 후보넹 포함되는 해칭선들을 검출함으로써 해칭 영역의 인식을 마루리한다. 제안된 방법에 의해 해칭 영역의 추출 및 인식이 용이함이 나타난다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.95-103
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• 2017

본 논문은 딥 러닝(deep learning)을 이용하여 입력 영상의 기울어진 정도를 측정하고 수평에 맞게 바로 세우는 방법을 제시한다. 기존 방법들은 일반적으로 영상 내에서 선분, 평면 등 하위 레벨의 특징들을 추출한 후 이를 이용해 영상의 기울어진 정도를 측정한다. 이러한 방법들은 영상 내에 선이나 평면이 존재하지 않는 경우에는 제대로 동작하지 않는다. 본 논문에서는 대규모 데이터 셋을 통해 영상의 다양한 특징들에 대해 학습 가능한 Convolutional Neural Network (CNN)를 이용하여 인물이나 복잡한 배경으로 구성된 기울어진 영상에 대해서도 강인하게 동작하는 프레임워크를 제시한다. 또한, 네트워크에 가변 공간적 (adaptive spatial) pooling 레이어를 추가하여 영상의 다중 스케일 특징을 동시에 고려할 수 있게 하여 영상의 기울어진 정도를 측정하는 성능을 높인다. 실험 결과를 통해 다양한 콘텐츠를 포함한 영상의 기울어짐을 높은 정확도로 바로 세울 수 있음을 확인할 수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.270-279
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• 1997

지도 영상에 포함된 문자들을 효율적으로 인식하기 위해서는, 문자 영역만을 추 출하여 독립된 계층으로 만드는 전처리 단계가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 칼라 지도 영상의 색 정보를 대화식 클러스터링 기법에 의해 색 별로 분리하고, 문자 영역 을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 대화식 클러스터링 기법은 칼라 영상 중 에서 사용자가 분리하기 원하는 색을 대화식으로 선택하여 각각의 선택된 색을 중심 으로 클러스터를 형성하고 분리한다. 문자를 추출하는 알고리즘은 문자를 표현하는 색만을 추출한 이전 영상을 벡터 데이터화 한 후 각 원시 요소들의 상호 관계를 고려 하여 직선, 원, 문자의 세 계층으로 분류하는 것으로서, 문자와 직선이 중첩되어, 하 나의 연결 요소를 이루고 있을 때에도 효과적으로 문자를 분리할 수 있다. 알고리즘 의 평가를 위해 1:3,000의 지번약도에 대한 실험을 수행하였으며, 선분과 문자가 중 첩되어 있는 경우에도 각각 분리할 수 있음을 확인하였다.