• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.488-490
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• 1998

본 논문에서는 차량 영역 정보를 이용한 교통 혼잡도 측정 시스템을 설계하고 구현한다. 제시한 교통 혼잡도 측정 시스템은 첫째 영역 분할, 둘째 작은 영역의 직사각형화, 셋째 영역의 병합 및 삭제의 세 단계로 나눌 수 있다. 영역 분할 단계에서 획득한 도로 영상을 주어진 임계치에 의해 영역으로 분할한다. 영역 분할후의 영역 정보 중 차량 영역을 추출하는데 영향을 미치지 않는 작은 영역들을 제거하고 영역을 직사각형화하는 단계를 거친다. 이 단계에서 필요없는 많은 작은 영역 정보들을 제거한다. 마지막으로 차선 별로 영역을 병합, 삭제함으로써 각 차선마다 차량 영역 정보를 추출할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 차량 영역 정보를 추출하는 방법을 제시하며, 또한 이를 이용한 효과적인 교통 혼잡도 측정 시스템을 소개하고 평가한다.

• 정보관리학회지
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• 제22권4호통권58호
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• pp.39-59
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• 2005

본 연구는 정보활용능력의 기준과 범위를 설정하여 평가영역 및 평가문항을 설계함과 동시에 대학생들의 현재 정보활용능력의 수준을 진단하고 분석하여 정보활용능력 개발을 위한 평가모형을 제시하는데 목적이 있다. 실증적인 연구를 위해 정보활용능력 웹 평가사이트를 설계하여 학부학생을 대상으로 정보활용능력을 측정하였다. 정보활용능력 구성영역을 통계적 요인분석을 통해 정보자원 영역, 정보요구 영역, 정보검색 영역. 정보분석 영역, 정보기술 및 표현 영역, 정보윤리 영역임을 밝혀내었고, 기초환경 요인, 자가진단 요인, 영역별 요인, 정보활용능력 총점 요인 및 문항분석을 통해 평가설계 요소와 평가절차, 영역별, 수준별 교육 및 평가지침을 제시하였으며, 이를 근거로 정보활용능력의 통합적 평가모형을 개발하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.185-188
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• 2009

단일 카메라 영상으로 입력되는 환경 정보에 대해서 보도에 대한 길의 소실점과 보도 영역에 대한 정보를 획득하는 방법과 보도 영역에 대해 블록 세그멘테이션을 통하여 장애물과 같은 물체 영역을 구분한다. 소실정과 보도 영역을 획득하기 위한 방법으로 에지영상에서 보도의 외곽선 정보를 추출하도록 한다. 이를 위해 체인코드를 이용하여 특정한 방향으로 향하는 직선 성분을 검출하도록 한다 보도 영역 내에 존재하는 물체의 영역을 구분하기 위해서 영역을 특정 크기를 가지는 블록으로 구분하고 각 블록이 가지는 평균 컬러 정보를 이용하여 영역을 세그멘테이션 한다. 세그멘테이션을 통해 얻은 영역을 통해 보도의 영역과 장애물의 영역을 구분하고 각 장애물의 위치를 계산하다. 알고리즘의 평가를 위해 실내의 복도 환경과 단순한 형태를 가지는 실외 환경에서 획득한 영상을 이용하여 실험하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.911-914
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• 2004

본 논문에서는 주어진 영상으로부터 보다 빠르고 효율적인 의미정보 추출을 위하여 블록분할 및 영역구성에 의한 기본영역 및 확장영역을 제안하며, 각 영역들을 구성하는 블록들의 구성관계에 의한 블록탐색 기법도 제안하고 있다. 기본영역은 영상의 중심을 기반으로 구성되는 중심영역과 이웃영역으로 구성되며, 확장영역은 기본영역들의 결합에 의해 생성된다. 블록탐색은 영역을 구성하는 블록간의 구성관계를 기반으로 블록들이 가질 수 있는 특징들의 유사도와 영역정보에 따라 탐색할 수 있는 방법이다. 얼굴추출은 분할된 블록들로부터 피부색상 존재여부를 판별하여 피부색이 존재하는 블록들로부터 얼굴 후보영역들을 획득한 후, 추출된 후보영역들로부터 얼굴을 구성하는 지역적 특성을 비교평가하여 얼굴을 추출할 수 있다. 또한 추출된 얼굴 영역정보는 연속적인 영상이 주어졌을 때, 해당영역들의 블록들에 대한 정합을 통하여 이동경로와 얼굴영역을 탐색할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.592-594
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• 2002

얼굴 영역 검출의 수행 방법으로 개선된 얼굴 칼라 히스토그램과 에지 정보를 결합한 검출 시스템을 제안한다. 배경이 복잡한 영상에서 사람의 얼굴 영역과 배경 영역이 얼굴 영역과 비슷한 칼라 분포를 가지는 물체를 포함하는 영상이더라도 강인한 추출이 가능하도록 하였다. 본 논문에서는 효율적인 얼굴 검출을 위하여 얼굴의 칼라 분포를 얼굴 칼라의 확률 히스토그램으로 모델링하고 에지 정보와 reconstruction에 의한 형태학적 필터링(morphological filtering)을 적용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보 영역에서 얼굴 구성 요소간의 위치 관계를 이용하여 눈동자와 흰자위의 명도차 특성으로 눈 영역의 위치를 추정하고 상대적인 위치 관계로 입 영역을 추정하여 얼굴 구성 요소의 정보를 얻어서이 요소 정보가 존재하는 후보 영역들이 최종적으로 얼굴 영역으로 판단되어 검출된다. 제안한 방법을 여러 영상에 이용하여 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.343-345
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• 2003

본 논문에서는 색상 정보와 변형 모델을 이용한 얼굴 영역 및 얼굴의 특징 영역의 자동 검출 방법을 제시한다. 영상으로부터 획득할 수 있는 정보 중 가장 빠르고 쉽게 얻을 수 있는 정보가 색상 정보이며, 색상정보는 사물을 판단함에 있어서 가장 효율적이면서 컴퓨터의 계산량을 줄일 수 있다는 장점을 갖고 있기 때문에 얼굴 영역 검출 방법으로 많이 이용되고 있다. 본 연구에서는 얼굴영역 및 얼굴 특성 추출함에 있어 컬러모델 사용 시 외부 조명의 영향을 줄여주는 조명 보정 방법을 제시하고, 조명 보정에 의해 평활화된 YCbCr 색상모델에 적용하여 각 성분 특성을 고려한 얼굴영역 및 얼굴의 특성 영역에 해당하는 후보 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 검출된 얼굴후보 영역 및 특성 영역은 가변 모델인 동적 윤곽선 모델의 초기값으로 자동 적용되어 윤곽선 모델 적용시 문제점가운데 하나인 초기값 설정문제를 해결함과 동시에 얼굴 및 얼굴 특징 정보의 정확한 윤곽선을 추출하는데 사용된다. 실험 결과 제시된 방법을 적용한 결과 빠르고 효과적으로 얼굴 및 특성 영역을 검출 할 수 있음을 입증 할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.435-437
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• 1998

영상에 대한 영역분할은 영상에 대한 인식 시스템에서 가장 중요하고도 어려운 분야로 알려져 있다. 주로 사용되는 방법은 화소중심기법과 영역중심기법이 사용되는데, 화소중심기법은 적은 시간이 걸리는데 비해 영역분할 효과가 떨어지고, 영역중심기법은 상대적으로 양질의 영역분할 효과를 얻을 수 있지만 많은 시간이 걸린다. 본 논문에서는 영역분할에 대한 방법으로 thresholding방법을 이용한 2단계로 이루어진 영역분할 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화소의 전역정보와 지역정보를 모두 사용하여 기존의 전역 thresholding방법에 비해 향상된 영역 분할을 수행하고, 지역정보를 이용하는 영역중심 기법에 비해 시간을 단축하는 효과를 가지고 있다. 첫 번째 단계에서는 기존에 알려진 전역 thresholding방법을 사용하여 영역분할을 하고, 두 번째 단계에서는 영상에 대해 미리 알려진 사전지식을 이용하여 영역분할이 제대로 되지 않은 영역을 구분하여 해당 영역에 대해서만 thresholding작업을 수행한다. 사용된 영상은 자궁경부 세포진 영상으로 대상이 되는 영역은 자궁경부 세포의 핵으로 제한하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.903-906
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• 2004

본 논문에서는 얼굴 표정 인식 시스템을 위한 얼굴 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 이는 입력 영상으로부터 얼굴 후보 영역을 추출하고, 추출된 얼굴 후보 영역에서 눈의 위치를 정확히 추출한다. 그리고 추출된 눈 영역들의 정보와 타원 방정식을 이용하여 최종 얼굴 영역을 추출한다. 얼굴 후보 영역은 HSI 칼라 좌표계에 기반한 적응적 피부색 구간 범위를 설정하여 추출하였다. 추출된 얼굴 후보 영역에서의 눈 영역 추출을 위해 밝기 정보를 이용하여 먼저 눈의 후보 화소들을 추출하고, 레이블링 과정을 통하여 영역별로 그룹화하였다. 각 후보 영역들의 화소 수, 가로세로비 및 위치 정보를 고려하여 최종 눈 영역을 추출하였다. 추출된 두 눈 영역에서 무게중심을 구하고 이를 이용하여 장축과 단축을 설정하여 타원방정식을 이용 최종 얼굴 영역을 추출하였다. 제안된 알고리즘은 조명 변화, 다양한 배경들을 가지는 얼굴 영상에서도 정확히 얼굴 영역을 추출할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.601-603
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• 2002

기존의 홍채인식 시스템에서 사용된 홍채영역추출 방법의 경우 불필요한 정보를 포함하여 추출하기 때문에 효과적인 특징추출이 어렵게 된다. 본 논문에서는 홍채영역을 효율적으로 추출하기 위한 새로운 접근방법으로서, 통계 정보를 이용하여 홍채영역을 추출하는 방법을 제안한다. 획득된 그레이레벨의 눈 영상에서 홍채영역의 경우 다른 영역보다 픽셀들간의 값의 변화율이 크기 때문에 간단한 영상처리를 통해 홍채영역이라 판단되는 영역을 강조한 뒤 그 값들의 통계정보를 이용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 실세계의 눈 영상을 이용한 실험을 통하여 그 성능을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.850-853
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• 2011

HPA(Host Protected Area) 영역과 DCO(Device Configuration Overlay) 영역은 사용자가 일반적으로 접근할 수 없는 영역이며 이 위치에 데이터를 저장하거나 은닉할 수 있다. HPA/DCO 영역은 저장 장치와의 통신을 위해 만들어진 규약인 ATA-4와 ATA-6에서 제시되었다. 디지털 포렌식 조사시 HPA/DCO 영역을 고려하지 않은 디스크 이미징 및 데이터 추출 방법은 해당 영역에 숨겨진 유용한 정보를 획득할 수 없다. 따라서 디지털 포렌식 관점에서 HPA/DCO 영역은 중요한 의미를 가지고 있으며, 해당 영역에 존재하는 데이터를 인식하여 획득하는 절차를 통해 디스크 이미징 또는 데이터 추출이 이루어져야 한다. 본 논문은 HPA/DCO 영역에 관한 기존 연구를 활용하여 포렌식 조사에서 해당 영역을 확인하고 접근할 수 있는 방법을 제시하며, HPA/DCO 영역에 저장되어 있는 데이터를 획득하여 디지털 포렌식 조사시 활용할 수 있도록 한다.