• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.359-361
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• 1999

내용 기반 영상 검색을 위해 본 연구에서는 Vector Quantization을 이용하여 영상을 구성하는 주요 객체들의 특징 추출 방법을 제안한다. 내용 기반 검색 시스템에서 사용되는 영상의 주요 특징들은 색상, 질감, 형태 및 영상을 구성하고 있는 객체들의 공간적 위치 등이 사용된다. 이러한 특징들 중에서 어떤 특징들을 사용하고 또 어떤 방식으로 결합하느냐에 따라 혹은 영상의 특성을 잘 나타낼 수 있는 주요 특징을 어떻게 추출, 표현하느냐에 따라 검색 성능에 큰 영향을 미친다. 이 중 본 논문에서는 일반적인 색상, 질감 특징 추출방법과 더불어 Vector Quantization 알고리즘을 이용하여 정지 영상을 구성하고 있는 객체들의 대표 색상과 질감 특징을 빠르게 추출하고 이를 내용 기반 검색에 이용함으로써 객체의 위치, 회전 및 크기 변화에 무관한 검색을 가능케 했다. 연구의 실험 결과 VQ를 이용함으로써 대표특징치 추출시간을 줄일 수 있었고 검색시 색상과 질감 특징의 가중치를 각각 0.5, 0.5로 주는 것이 가장 높은 검출율을 보였으며 제안된 방식에 의해 '사람' 영상의 경우 0.9의 검출율을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.802-804
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• 2005

제안된 연구에서는 기존의 일반 CT(Computerized tomography) 영상이 아닌 MDCT(Multi Detector CT) 영상을 이용하여 장기 추출에 관한 연구를 진행하였다. 조영제를 이용한 복부 MDCT 영상으로부터 모폴로지(morphology) 기법을 통해 간에 근접한 노이즈를 제거하고, 기존의 Otsu threshold를 개선하여 간의 명암값 분포를 구분할 수 있는 임계치를 구하였다. 찾아진 임계치를 이용하여 영상을 이진화하고, 최종적으로 위치정보를 이용하여 간에 해당하는 부분들을 추출하였다. 이러한 방식은 명암값과 위치정보를 이용하여 간을 추출한 후 다시 노이즈 문제를 해결하는 기존의 알고리즘과 비교했을 때, 처리 방식이 단순해지고 속도가 향상되었다. 추출된 간은 간 이식술이나 절제술에 필요한 간 내부의 혈관 인식과 간의 부분체적 계산 연구에 중요한 정보로 사용될 수 있을 것이다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.1 no.1
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• pp.33-40
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• 1998

본 논문은 얼굴인식 분야에 있어서 필수 과정인 얼굴 및 얼굴의 주요소인 눈과 입의 추출에 관한 방법을 제시한다. 얼굴 영역 추출은 복잡한 배경하에서 움직임 정보나 색상정보를 사용하지 않고 통계적인 모델에 기반한 일종의 형찬정합 방법을 사용하였다. 통계적인 모델은 입력된 얼굴 영상들의 Hotelling변환 과정에서 생성되는 고유 얼굴로, 복잡한 얼굴 영상을 몇 개의 주성분 갑으로 나타낼 수 있게 한다. 얼굴의 크기, 영상의 명암, 얼굴의 위치에 무관하게 얼굴을 추출하기 위해서, 단계적인 크기를 가지는 탐색 윈도우를 이용하여 영상을 검색하고 영상 강화 기법을 적용한 후, 영상을 고유얼굴 공간으로 투영하고 복원하는 과정을 통해 얼굴을 추출한다. 얼굴 요소의 추출은 각 요소별 특성을 고려한 엣지 추출과 이진화에 따른 프로젝션 히스토그램 분석에 의하여 눈과 입의 경계영역을 추출한다. 얼굴 영상에 관련된 윤곽선 추출에 관한 기존의 연구에서 주로 기하학적인 모양을 갖는 눈과 입의 경우에는 주로 가변 템플릿(Deformable Template)방법을 사용하여 특징을 추출하고, 비교적 다양한 모양을 갖는 눈썹, 얼굴 윤곽선 추출에는 스네이크(Snakes: Active Contour Model)를 이용하는 연구들이 이루어지고 있는데, 본 논문에서는 이러한 기존의 연구와는 달리 스네이크를 이용하여 적절한 파라미터의 선택과 에너지함수를 정의하여 눈과 입의 윤곽선 추출을 실험하였다. 복잡한 배경하에서 얼굴 영역의 추출, 추출된 얼굴 영역에서 눈과 입의 영역 추출 및 윤곽선 추출이 비교적 좋은 결과를 보이고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.223-225
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• 2003

패턴을 기반으로 딴 AR(Augmented Reality) 시스템은 실시간 동영상 안에 가상 물체들을 정확하게 올리기(registering) 위한 좋은 방법이다. AR 시스템을 구현하기 위해서는 우선 카메라가 보고 있는 영상의 3D 위치 정보를 추출하여야 한다. 본 논문에서는 카메라가 보고 있는 체스판 영상의 3D 위치 정보를 자동적으로 추출하여 그것과 동기적으로 움직이는 가상의 object를 구현하는 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 카메라 1 대를 가지고 어떠한 sensor 나 marker 를 사용하지 않고 시간적 정보만을 이용하여 비교적 정확한 3D 위지 정보를 추출할 수 있고, 추출된 3D 위치 정보를 통해 자연스러운 3D 모션 시뮬레이션을 구현할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.838-841
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• 2020

본 논문은 영상 속 폭력행위를 인식하기 위해 3 차원 컨벌루션을 활용하여 원본 영상과 스켈레톤(skeleton)영상으로부터 추출한 시각 및 움직임 정보를 동시에 활용하는 2-스트림 구조의 폭력상황 인식기를 제안한다. 제안된 폭력상황 인식기에서는 수평, 수직 방향의 큰 움직임이 많이 나타나는 폭력영상의 특성을 활용하기위해 각 방향의 특성을 독립적으로 학습할 수 있는 split-FAST 3차원 컨벌루션을 활용하고, 3 차원 Attention 을 적용하여 시각 및 움직임 정보 추출 시 영상의 중요지역을 중점적으로 반영하도록 함으로써 촬영 기기의 이동 또는 여러 사람의 뒤엉킴 등으로 영상의 시점 변화나 상황 변화가 잦은 경우에도 강인한 성능을 가질 수 있도록 하였다. 또한 기존의 연구들과 달리 비제약적인 환경에서 CCTV, 모바일 카메라 등으로 촬영된 실제 영상들로 구성된 RLVS 데이터셋을 학습 데이터로 사용함으로써 실제의 폭력 행위를 잘 인식할 수 있도록 하였다. RLVS 를 이용한 평가 실험에서 제안된 폭력상황 인식기가 약 92%의 인식 정확도를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.488-490
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• 2017

본 논문에서는 장폐색 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 Canny Edge Detector을 이용하여 X-ray 영상에서 객체들의 에지를 추출한다. 검출된 객체 에지들에서 장폐색의 영역이 형태학적으로 수평적으로 평평하다는 특징을 이용하기 위해서 Hough transform을 적용하여 수평적으로 평평한 영역을 가진 객체들을 추출하고, 추출된 객체들을 장폐색 영역으로 검출한다. 제안된 추출 방법을 25개의 장폐색 X-ray 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법에서는 19개 대장 장폐색 영상에서는 모두 추출되었으나 6개의 소장 장폐색 영상에서는 추출에 실패하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.520-522
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• 2000

디지털영상을 상향표본추출(upsanpling)의 방법으로 확대하여 해상도를 높이는 경우에 확대한 영상은 확대 전의 영상에 비해 해상도는 높아지지만 흐려지거나 계단현상이 생기게 되어 영상의 품질은 저하된다. 본 연구에서는 확대된 영상에서 생기는 이와 같은 문제점을 보완하는 상향표본추출 모델을 제안한다. 제안된 모델은 8-이웃(8-neighborhood)과 가우시안 필터(Gaussian filter)를 이용하여 확대된 영상의 증가된 픽셀들의 픽셀값을 부여하여 확대 전 영상이 가진 특성이 확대 후에도 균질하게 유지될 수 있도록 하고 계단현상도 완화한다. 그리고 감마 교정(Gamma correction)을 이용하여 영상의 흐름 정도를 개선한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.179-182
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• 2003

기존의 단일영상을 통한 얼굴인식기술이 갖는 단점을 극복하고자 본 논문에서는 스테레오 영상을 사용하여 단일영상의 제약조건 약화와 스테레오 영상의 깊이 정보를 이용한 보다 강건한 얼굴정보의 추출을 통한 다양한 특징 정보를 이용함으로써 얼굴인식의 인식률을 향상 시키고자 하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.735-738
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• 2001

위성영상은 그 특성상 다중대역과 방대한 양의 영상 데이터로 이루어져 있으며, 방대한 양의 데이터에서 필요한 영상정보를 검색하기 위해서는 위성영상 검색에 적용 가능한 다중대역의 화소벡터, 질감 및 이들의 공간분포를 효과적으로 얻어낼 수 있는 속성을 추출하여 활용하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 위성영상 검색에 유용하게 사용할 수 있는 속성으로 다중대역의 화소벡터 값과 질감 정보를 동시에 추출하면서 UV(Color Coherent Vector)의 개념을 적용하여 이들의 공간분포에 관한 정보를 포함한 새로운 속성을 정의하였고, SPOT 위성영상을 이용하여 국부적인 질의 영상의 속성벡터와 광범위한 지역의 위성영상에서 부분영상들의 속성벡터와의 유사성 비교를 통하여 원하는 부분영상을 검색하는 방법으로 그 성능을 평가하였다. 제안된 검색방식은 칼라와 질감 그리고 이들의 공간적인 분포 등을 개별적으로 추출하여 조합하는 과정이 필요 없으며, 특히 위성영상이나 특정 도메인에 종속되지 않기 때문에 다양한 내용기반 영상정보 검색에 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.186-188
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• 2021

본 논문에서는 초음파 영상에서 DBSCAN(Density-based spatial clustering of applications with noise)과 FCM 클러스터링 기반 양자화 기법을 적용하여 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 초음파 영상 촬영 시 좌우 상단의 지방층 영역과 하단 영역의 명암도가 어두운 영역을 잡음 영역으로 설정한다. 그리고 초음파 영상에 퍼지스트레칭 기법을 적용하여 잡음 영역을 최대한 제거 한 후에 ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에서 밀도 분포를 분석하기 위하여 히스토그램을 분석한 후에 DBSCAN을 적용하여 초음파 영상에서 결절종 후보에 해당되는 명암도를 추출한다. 추출한 후보 명암도를 대상으로 FCM 클러스터링 기법을 적용한다. FCM을 적용하는 단계에서 결절종의 저에코 혹은 무에코의 특징을 이용하여 클러스터 중심 값이 가장 낮은 클러스터를 양자화 한 후에 라벨링 기법을 적용시켜 결절종의 후보 객체를 추출한다. 제안된 결절종 추출 방법의 성능을 분석하기 위해 전문의가 결절종 영역을 표기한 초음파 영상과 표기되지 않은 초음파 영상 120쌍을 대상으로 DBSCAN, FCM, 그리고 제안된 방법 간의 성능을 비교 분석하였다. 제안된 방법에서는 120개의 초음파 영상에서 106개 결절종 영역이 추출되었고 FCM 기법에서는 80개가 추출되었고 DBSCAN에서는 36개가 추출되었다. 따라서 제안된 방법이 결절종 추출에 효율적인 것을 확인하였다.