• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1976-1979
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• 2003

본 논문에서는 연속영상에서 잡음과 객체가 잘 분할되지 않는 환경 내에 있는 객체를 자동으로 분할하는 차영상 기반 알고리즘을 제안하였다. 기존의 차영상 기반의 단일 임계간을 이용한 방식에는 잡음에 크게 영향을 받고 배경과 객체가 비슷한 밝기 값을 가지는 경우 잘 추출되지 않는 많은 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 임계값을 설정하는 영역을 축소하여 잡음간섭의 최소화를 구성하였고 축소된 영역 내의 윤곽선정보를 이용하여 배경 밝기 값의 유사함에서 나오는 간섭을 최소화함으로써 정밀한 객체를 추출할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권5호
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• pp.527-544
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• 2008

GPD 모형은 수문학 극치확률량 해석에 주로 적용되어 왔다. 극치 통계의 주목적은 드문 사상의 예측이며, 주요 문제점으로는 임계값 또는 임계값 초과치들에 대한 정확한 산정방법이 없어 그 추정이 매우 어렵다는 것이다. 본 연구에서는 임계값 또는 임계값 초과치들을 산정하기 위하여 4가지 방법을 적용하였다. 그 비교를 위하여 GPD 모형에 적용하여 7개의 지속시간(1, 2, 3, 6, 12, 18 및 24시간)과 10개의 재현기간(2, 3, 5, 10, 20, 30, 50, 70, 80 및 100년)에 대한 매개변수 및 Quantile을 추정하였다. 3변수 GPD의 매개변수 및 Quantile을 추정하기 위하여 MOM, ML과 PWM을 적용하였다. 적합도를 추정하기 위하여 K-S, CVM 및 A-D 검정을 수행하였고 Monte Carlo 실험으로 상대 제곱근오차를 산정하였다. 이러한 방법들을 이용하여 임계값 산정방법들을 비교하여 최적화된 방법을 추정하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.167-170
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• 2007

동일한 집단에 속하는 개체를 다른 집단에 속하는 개체로부터 구별할 수 있는 염기의 특징을 해당 집단의 시그너쳐라고 한다. 학습 데이터는 두 집단에 속하는 염기서열들이고, 염기서열에 대한 시그너쳐는 개체를 다른 집단과 구별할 수 있는 위치의 염기들로 구성된 서열이다. 제안한 방법에서는 각 집단에 대해서 위치별로 염기의 발생빈도를 계산하고, 가장 발생빈도가 높은 염기를 결정한 다음, 다른 집단의 대응 위치에서 해당 염기의 빈도를 계산하여, 빈도차이가 지정한 분류임계값 이상이면, 해당 위치의 염기를 시그너쳐를 구성하는 특징으로 간주한다. 시그너쳐를 대한 임의의 염기서열에 대한 부합정도는 시그너쳐에 속하는 염기의 학습집단에서의 상대빈도값을 가중치로 하여 계산한다. 임의의 염기서열이 특정 집단에 속하는지 판단하기 위해서는 해당 집단의 시그너쳐에 대한 부합정도를 계산하게 되는데, 부합정도가 얼마이상이 되어야 해당 집단에 속하는 것으로 간주할지 기준이 되는 임계값을 엄밀도 임계값이라고 한다. 엄밀도 임계값은 학습 데이터 집합에 대해서 주어진 시그너쳐에 대한 엄밀도 임계값이 민감도와 특이도를 최대로 하는 것을 선택한다. 제안한 방법을 구현한 바이오인포매틱스 도구를 개발하여, 한국형 HIV-1 바이러스 시그너쳐 추출에 적용하여 분류특성이 우수한 시그너쳐를 추출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.187-195
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• 1992

본 논문에서는 입력으로 들어온 레이지 데이터에서 표면곡률을 계산하여 물체의 형상정보를 추출하는데 있어서 형상을 분류하기 위해 필요한 임계값을 선정하는 방법을 제안하고자 한다. 이는 우선 입력으로 들어온 레인지 데이타에서 평균곡률과 가우스곡률 등과 같은 표면곡률을 계산한다. 그 후 계산된 표면곡률값의 범위에 따라 물체의 형상특징을 분류하게 되는데 이때 임계값을 잘못 선정하게 되면 물체의 형상을 잘못 분류하게 되어 물체를 오인식하게 되는 문제점을 야기하게 된다. 따라서 본 논문에서는 통계적인 관점에서 표면이 평면인 경우 평균곡률과 가우스곡률이 동시에 0으로 간주될 수 있는 신뢰영역을 도출할 수 있는 방법을 제안하고자 하며, 경험적으로 정한 임계값과 본 논문에서 제안한 임계값으로 선정한 결과를 비교함으로써 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제1회(2012년)
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• pp.5-8
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• 2012

임계마하수란 에어포일의 표면에서 음속에 도달하는 부분이 생기기 시작하는 가장 낮은 Mach number라 한다. 임계마하수는 천음속에서 자유류가 임계마하수보다 조금 커지면 항력이 급격하게 증가하게 된다. 그렇기 때문에 임계마하수가 큰 에어포일이 천음속 항공기 설계에 있어서 매우 중요한 역할을 하게 된다. 이번 연구는 학부과정에서 배운 임계마하수에 대해 정의하고, EDISON_CFD를 이용하여 에어포일에 따라서 임계마하수가 달라지는 것을 확인해 보았다. 그 결과 에어포일이 두꺼워질수록 낮은 마하수에서 Shock이 발생하는 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 EDISON_CFD를 이용하여 계산된 임계마하수 값과 이론값을 비교한 결과, 높은 정확도를 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.446-448
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• 2011

본 논문에서는 조명 보정과 지역적인 밝기 정보를 이용한 유해 영상에서의 피부색 검출 방법을 제안한다. 첫번째, 조명의 영향을 줄이기 위하여 입력 영상을 히스토그램 평활화하여 명암 값의 분포가 한쪽으로 치우치거나 균일하지 못한 영상의 명암 값 분포를 균일화 시켜 영상을 향상될 수 있도록 한다. 그 다음, 평활화 시킨 영상을 25 개의 블록으로 분할한 후, 각 블록에서의 밝기 값에 대한 통해 평균과 왜도를 구한다. 구해진 값들을 영상의 임계값으로 설정하여 이진화 시킨다. 그리고, 평활화시킨 영상의 RGB 값을 Lab 컬러 공간으로 변환한다. 변환된 컬러 공간내의 조명 성분 값인 L(Luminance)값을 추출하여 이를 역변환 한다. 역변환한 L 값은 비정규 조명을 갖는 유해 영상의 조명에 민감한 영향을 제거하기 위하여 평활화 영상에 합한다. 마지막으로, 밝기 임계값을 통해서 얻어진 이진영상내의 객체 영역과 RGB 피부색 임계값을 통한 조명 보정된 평활화 영상내의 피부색 영역의 공통된 영역을 결과값으로 추출한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.99-102
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• 2016

교통표지판 검출 및 인식은 차량의 자율주행 및 ADAS (Advanced Driver Assistance System)의 필수적인 요소이다. 교통표지판의 각종 표식을 인식하기 위해서는 먼저 교통표지판 영역을 검출해야 하며, 이 작업은 통상적으로 교통표지판에 포함된 빨간색을 추출하는 컬러 필터링을 통해 이루어진다. 하지만 차량 영상에 나타나는 색상 성분은 태양광의 방향이나 날씨 등에 상당한 영향을 받으며 이러한 조도 환경은 차량이 주행하게 되면 시간적으로도 수시로 변화한다. 더군다나 사용하는 카메라의 내부적인 특성에 따라서도 색상 성분의 분포가 달라지기 때문에 컬러 필터링을 위한 임계값은 고정값을 사용하기 보다는 적응적으로 변화시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 다양한 조도 환경과 다양한 카메라 종류에 따라서 영상 내 교통표지판의 빨간색 성분의 분포를 분석하고 이를 바탕으로 임계값을 가변적으로 설정하는 방법을 제안한다. 그리고 모의실험을 통해 제안 방법을 적용하면 고정된 임계값을 사용한 방법보다 조도변화에 강인하게 교통표지판 영역을 검출할 수 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2387-2390
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• 2003

움직이는 물체의 자동 분할은 컴퓨터 비젼의 여러 응용분야에서 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 감시 시스템에서 에지와 적응적 임계값을 이용한 효과적인 자동 움직임 분할 방법을 제안하였다. 먼저 연속 영상에서 현재 영상과 배경 영상과의 차를 얻어서 그 히스토그램을 만든다. 이 때 앞에서 얻은 히스토그램은 영상 잡음의 평균이 0 인 가우시안 분포를 가진다고 가정한다. 그리고, 이 히스토그램을 이용하여 영상잡음의 분산을 찾는다 이 분산 값을 이용하여 적응적 임계값과 움직임 영역창을 결정한다. 적응적 임계값에 의한 결과 영상에서 움직이는 물체를 분할하기 위해 본 논문에서는 움직임 영역창을 이용하는 방법을 제안하였다. 이 움직임 영역창에 의해 더욱 효과적인 움직임 분할이 이루어진다. 또, 잡음의 제거를 위해 수학적 모폴로지(mathematical morphology)와 화소의 연결성이 이용된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.649-652
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• 2002

PCA 방법은 입력 차원을 수학적으로 줄일 수 있는 장점 때문에 패턴인식 부분에서 널리쓰이고 있다. 얼굴인식에서의 PCA는 학습 패턴의 분산을 최대로 하는 기저 벡터들인 고유얼굴을 만들어 얼굴인식이 필요한 영상을 이 기저 벡터에 투사시켜 이때 나온 인자들과 원래 각 개인의 대표 인자값과의 거리 비교로 얼굴을 인식하는 방법이다. 그러나 조명등의 영향에 매우 민감하며 거리값으로 얼굴을 인식하기 때문에 다양한 변화에 따라 오인식률이 높아진다. 이는 인식률을 높이고자 임계값을 높게 설정하는 과정에서 발생하는 오류이며, 이를 방지하기 위해 임계치를 낮게 설정하면 오거부율이 높아진다. 이에 본 연구에서는 PCA에 입력되는 패턴들을 사전에 비교, 분류하여 PCA 연산시에 분산과 변위를 최대한으로 가질 수 있도록 하였다. 그러하여, 기존의 PCA보다 상당히 낮은 임계값으로도 오거부율의 증가를 막았으며, 낮은 임계값 설정으로 인하여 오인식률을 낮추는 결과를 얻을 수 있었다. 이는 기존의 PCA 방법을 사용하는 인식시스템에서 종종 발생하는 허가되지 않아야 하는 외부인을 인증시키는 사례를 줄일 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.424-426
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• 2012

본 논문에서는 컬러영상 기반에서 배경과 잡음에 강인한 적응적 임계값 기반의 피부영역 기법을 제안하고 이를 활용한 응용프로그램을 제안한다. 배경과 전경을 분리시키는 코드북 알고리즘을 사용하여 배경을 제거하고, 분리된 영역에서 매 프레임 임계값과 모션에 따른 화소값을 검사하여 피부영역의 임계값을 갱신한다. 결과적으로 조명과 배경에 강인한 피부 영역 검출이 가능하며 이를 응용하여 사용자 인터페이스에 적용이 가능하다.