• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.769-772
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• 2004

최근 하드웨어 및 소프트웨어의 급속한 발전으로 멀티미디어 및 영상(정지, 동영상) 정보가 급증하고 있다. 본 논문에서는 요즘 영상처리 분야뿐만 아니라 여러 응용 분야에서 많이 사용되고 있는 웨이브렛 변환(Wavelet Transform)과 공간 영상(spatial image)의 영역 분류 사이에 상관관계를 이용하여 회전된 영상을 검색하는 시스템을 제안하고 구현한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.31-36
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• 2003

내용기반 영상검색 분야에서의 활발한 연구로 지난 수년간 기술과 성능 면에서 괄목할 성장을 이룩해 내었다. 본 논문에서는 기존의 영상검색 시스템을 체계적으로 분석하여 아직까지 남아있는 취약점 및 개선 부분에 대하여 기술하였다. 특히, 의미론적 영상검색에 대하여 주안점을 두어 시스템 향상을 위하여 심도있게 연구가 진행 되어야 할 분야의 방향 및 주제를 분류하고 분석하여 제안하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.187-190
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• 2004

본 논문에서는 영상을 자동적으로 객체와 비객체 영상으로 분류하는 방법을 제안한다. 객체 영상은 객체를 포함하는 영상이다. 객체는 영상의 중심 부근에 위치하고 주변 영역과는 상이한 칼라 분포를 가지는 영역들로 정의한다 영상 분류를 위해 객체의 특징에 기반하여 세 가지 기준을 정의한다. 첫 번째 기준인 중심 영역의 특이성은 중심영역과 주변 영역간의 칼라 분포의 차이를 통해 계산된다. 두 번째 기준은 영상 내의 특이 픽셀의 분산이다 특이 픽셀은 영상의 주변영역보다 중심 부근에서 더욱 빈번하게 나타나는 상호 인접한 픽셀들의 칼라 쌍에 의해 정의된다. 마지막 기준은 객체의 핵심 영역 경계에서의 경계 강도이다. 영상을 분류하기 위해서 신경 회로망 학습을 통해서 세 가지 기준들을 통합하도록 한다. 900개의 영상들에 대해 실헝한 결과 84.2%의 분류 정확도를 얻었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.530-532
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• 1999

백혈구는 형태상으로 임파구, 중성구, 반핵구 등 7~8 종의 정상적인 백혈구 종류가 있으며 비정상적인 백혈구는 변형으로 인하여 수 십 가지가 되어 분류시 많은 어려움이 있다. 백혈구는 질환에 대한 많은 정보를 가지고 있어 질병 유무 및 상태 판단에 절대적으로 필요한 검사로서 현재는 전문가에 의해 백혈구 크기, 색상, 내부 핵유무, 핵의 모양 및 boundary 모양 등을 개인적 판단 기준으로 검사하고 있어 많은 어려움이 있다. 이에 질환별 백혈구 형태 분류 알고리즘과 이에 따른 백혈구 영상 정보 확보 및 검색 시스템을 설계 구현하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권3호
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• pp.245-252
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• 2008

본 연구에서는 개미 군락 시스템을 이용하여 디지털 영상의 영역을 분류하는 방법을 제안하였다. 개미 군락 시스템(Ant Colony System, ACS)은 조합 최적화 문제뿐 아니라 최근에는 영상처리 분야의 패턴 인식, 영상 추출, 에지 검색 등에 응용되고 있다. 디지털 영상처리에서 영역 분류는 영상 정보를 처리하는 분석 및 인식 분야에서 가장 중요한 단계중의 하나로 알려져 있으며, 잘 분류된 영역은 디지털 영상 부호화나 영상 분석 혹은 영상 인식과 같은 응용분야에서 더 좋은 결과를 얻을 수 있도록 해준다. 기존의 영상 처리에서의 영역 분류는 고정된 변수에 의하여 처리되어서 후처리 작업들이 필요하였으며 그 결과 또한 영상의 특성에 따라 변하였다. 그러나 본 연구에서는 개미의 무작위성을 이용함으로써 영상에 어느 정도의 변화가 발생하더라도 여전히 안정적인 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 안정성과 유연성은 영상을 촬영하는 동안 발생할 수 있는 여러 종류의 잡음에 대하여 안정적인 상태를 유지할 수 있을 것이며 동영상내에서 급한 움직임에 의한 흐려짐에 대한 보상도 이루어 질 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권4호
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• pp.471-480
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• 2002

본 논문에서는 블록화된 영상의 관심영역 가중치 비교 알고리즘과 형상특징 가중치 비교 알고리즘을 결합하여 지폐를 실시간으로 분류하는 시스템을 하드웨어로 구현하였다. 구현된 시스템은 영상획득부, 전처리 및 영상처리부로 구성되어 있다. 영상획득부는 CIS(contact image sensor)에 의해 영상이 얻어지고, A/D 변환기와 PLD에서 전처리를 한다. 영상처리부는 전처리된 영상을 제안된 알고리즘에 의해 DSP에서 수행한다. 제안한 방법은 시뮬레이션을 통해 질의영상과 비교영상간의 식별율을 높일 수 있고 오염되거나 회전, 이동된 지폐에서도 향상된 성능을 가진다. 그리고 제안 방법은 영상의 블록화 효과에 따른 계산량의 감소와 병렬처리를 할 수 있는 시스템으로 구성할 수 있어서 검색율을 높이거나 검색시간을 줄일 수 있는 장점이 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권10C호
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• pp.990-999
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• 2007

본 논문에서는 효과적인 영상 검색을 위한 방법으로서 JSEG 영상 분할 기법을 통한 영역 기반의 영상 인덱싱 및 검색 기법을 제안한다. JSEG은 영상을 색상 분류에 따라 양자화하고 이에 영역 윈도우를 적용시켜 J-image를 만든 다음, 세부 분할된 영역의 성장과 병합을 통하여 영상을 효과적으로 분할하는 방법이다. 제안하는 영상 검색 시스템은 JSEG에 의해 분할된 영상을 사용자에게 질의 영상으로 주고, 사용자로 하여금 분할 영상에서 관심 영역군(群)을 선택하게 한다. 그리고 나서, 사용자 질의에 의해 선택된 영역의 MBR을 구하고 이 영역의 중심을 기준으로 다중 윈도우 마스크를 생성하여 적용시킴으로써 특정 관심 영역을 중심으로 한 영상의 전역적인 특징을 추출한다. 최종적으로 추출된 특징의 성능 비교를 위한 기술자로는 누적 히스토그램을 이용하였다. 제안된 방법은 특정 영역에서의 특징과 전역 특징을 동시에 추출하여 검색에 이용함으로써 보다 빠르고 정확하게 사용자가 원하는 영상을 제공할 수 있다. 실험 결과는 영상 색인 및 검색에 있어서 제안된 방법이 영상 기반의 검색 기법과 비교하여 더 효과적임을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.492-501
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• 2009

동영상에서 객체의 동작 정보는 장면의 내용을 분류하고 구분하는 중요한 정보로 이용될 수 있다. 본 논문에서는 동영상에서 객체의 동작을 효과적으로 찾기 위한 모양기반 동작 검색 방법을 제안한다. 객체의 동작 정보는 동영상 프레임에서 객체 영역을 추출하여 연속된 2차원 모양 정보로 표현되고, 각각의 2차원 모양 정보는 모양 기술자를 이용하여 1차원 모양 특정값으로 변환된다. 순서에 따라 나열된 모양 기술자 시퀀스를 이용하여 개별 동작의 분할 과정 없이 문서에서 단어를 검색하듯이 동영상에서 객체의 동작을 검색할 수 있다. MPEG-7 모양 변화 기술자와의 성능 비교 실험을 통하여 제안된 방법이 객체의 동작 정보를 보다 효과적으로 표현할 수 있으며, 동작 검색 및 분석 응용에 적용할 수 있음을 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제21권6호
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• pp.591-598
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• 2000

본 논문에서는 인터넷 멀티미디어 수화사전 Web-Sign을 설계 및 구현한다. Web-Sign은 여러 가지의 검색조건에 의한 수화동영상을 화면에 출력하고 관련 정보를 쉽게 찾아 볼 수 있는 특징이 있다. 또한 Web-Sign은 100% JAVA로 구현하였기 때문에 플랫폼과 OS의 영향을 거의 받지 않으며, 애플릿과 어플리케이션으로 모두 배포 가능한 장점을 가지고 있다. 웹 브라우저에 의한 접속은 애플릿을 자동으로 지원하며, 어플리케이션을 이용할 경우 모든 데이터는 On-Line 혹은 Off-Line 형태로 전송이 가능하다. 검색방법은 단어입력, 가나다순서별 선택, 동작정보(수위소)선택, 동작화면에 의한 선택, 수화 교과서〔10〕의 챕터순서별로 선택, 주제별 수화분류에 의한 단어선택 등을 이용할 수 있다. 현재까지 등록된 동영상은 현재까지 총 500 여개이며 각 동영상에 대한 시작 및 끝 화면의 정지영상 1000여개와 빠른 전송을 위한 동영상 1000여개를 참고자료로 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 Web-Sign은 많은 검색방법을 가지고 있고, 다양한 정보를 인터넷을 통해 제공할 수 있으므로, 사용자가 쉽게 접근하여 수화를 익힐 수 있을 것으로 판단된다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.396-404
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• 2014

의류 검색 분야는 의류의 비정형 특성으로 인해 매우 어려운 분야로 인식 오류 및 연산량을 줄이기 위한 노력이 많이 진행되어 왔으나 이를 위한 학습 및 인식 과정 전체에 대한 구체적인 사례가 없고 일부 관련 기술들은 아직 많은 한계를 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 입력된 영상에서 사람 객체를 파악하여 착용한 의상으로부터 색상, 무늬, 질감 등 의상이 가질 수 있는 특성 정보를 분석하여, 이를 분류하고 검색하는 방법에 대한 전 과정을 구체적으로 보였다. 특히, 의류의 패턴 및 무늬 등을 구분하기 위한 비정형 의류 검색을 위한 LBPROT_35 디스크립터를 제안하였다. 이 제안 방식은 영상의 통계적 특징을 분석하는 기존의 LBP_ROT(Local Binary Pattern with ROTation-invariant) 방식에 추가로 원 영상에 크기 변화가 생겨도 검색해 낼 수 있도록 하는 특성이 추가된 것이며, 이를 통해 비정형 의류 검색 시 옷이 회전되어 있거나 스케일에 변화가 있어도 높은 검색율을 얻을 수 있게 되었다. 또한 색 공간을 11개의 구간으로 양자화 하는 방식을 이용하여 컬러 분류를 구현하여, 의류 검색에 있어서 중요한 컬러 유사성을 상실하지 않도록 하였다. 한편, 인터넷 상의 의류 사진들로부터 추출한 총 810장의 트레이닝 이미지로 데이터베이스를 구축하고 이들 중 36장을 질의영상으로 테스트 한 결과, 94.4%의 인식률을 보이는 등 Dense-SIFT 대비 높은 인식률을 보였다.