• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.859-862
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• 2001

본 논문에서는 칼라 CCB 카메라로부터 입력된 얼굴 영상에서 HSI 정보와 눈, 코, 입 등의 얼굴 영역 특징자 및 특징자의 기하학적 특징각을 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 인간의 시각 체계와 비교적 유사한 HSI좌표계 상에서 피부색에 대한 색상 정보와 명암값 정보를 함에 이용함으로써 얼굴영역 추출의 효율을 높였고, 또한 추출된 얼굴 영역에서 얼굴 인식율 개선을 위해 눈, 코, 입 등의 구조적 위치 정보와 특징자들의 기하학적 특징각을 이용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 명암 정보를 이용하는 방법과는 달리 색상 정보와 명암 정보를 함께 이용함으로써 정확한 얼굴 영역의 검출이 가능하였으며 인식 방법에 있어서 특징자들의 기하학적 관계값을 이용함으로써 인식 효율을 개선하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.11 no.3
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• pp.40-46
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• 2006

Automatic recognition of container identifier is one of key factor to implement port automation and increase distribution throughput. In this paper, I propose a method of container identifier recognition on various input images using color based edge detection and character verification algorithm, I tested the proposed method on 350 container images and it showed good results.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.351-353
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• 2020

급변하는 현대사회에서 각종 범죄가 고도로 지능화, 전문화 되고 있을 뿐 만 아니라 매년 범죄율이 증가하고 있다. 범죄수사에서 범죄자를 검거하기 위해서는 '골든 타임'인 초기 단계가 가장 중요하다. 따라서 CCTV를 일일이 돌려보던 기존의 비효율적인 수사방식이 아닌, 얼굴인식기술을 활용해 골든타임 안에 범죄자를 검거 할 수 있도록 도와주는 얼굴인식기반 범죄수사 시스템을 제안한다. 얼굴인식 프로그램을 사용하여 CCTV 영상 속 범죄자가 있다면, 곧바로 얼굴을 인식해 표시 해줌으로써 단시간 안에 범죄자의 이동경로를 파악한다. 이후 이동경로 및 수사정보를 웹페이지를 통해 다른 경찰관들과 공유해 범죄자를 빠르게 검거하는 시스템을 제작하였다. 제작과정에서 얼굴인식관련 기술은 Deep Metric CNN(triplet), Resnet, Knn classification을 사용해 python으로 구현하였다. 통신을 위한 웹서버는 Bitnami를 통해 구축했으며, NAT, DHCP, Port Fowarding 기술을 사용했다. 마지막으로 웹페이지는 HTML, PHP, CSS 등을 통해 제작해 수사정보를 주고 받을 수 있게 제작하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2005.05a
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• pp.19-30
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• 2005

This study examined student's and teachers' perceptions of learning style on internet-based learning. Many research have studied student's learning style both in traditional learning settings and inter-based learning settings. These studies emphasized that student's learning style is one of the important indicators of establishing learning strategies and expecting positive learning outcomes. However, it has been rare to find the comparative analyses between learners and teachers to see how differently they perceive the learning style on internet-based learning. This study analyzed 386 elementary and 627 middle school students and 130 cyber teachers. They filled out the 15 items questionnaire on internet-based learning style. The results showed that the student's and teachers preferred the self-directed internet learning style rather than cooperative and dependent styles. However, the teachers judged the students more self-directed and dependent style preferred than the students self perception. In conclusion, this study suggests the differentiated teaching-learning design and development strategies on internet learning, especially based on subject matter. Also, there should be advanced tutor strategies considering learners' different learning styles. Finally, many research on internet learning styles should be conducted in various learning areas and learner ages and characteristics.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.5 no.7
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• pp.1280-1286
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• 2001

In this Study, we try to suggest a system that recognize worker's regular motion more effectively First, based on frame difference that separates still background from movable object to video that make a film of worker's motion. The next, with edge detection, estimating the center of motion could recognize continuous motion. By action cognition system that design in this research films worker's action using fixed CCTV to supplement problem of action awareness system that is applied in existent industry spot, various mountings to get action information minimized. Also, shorten session that need in awareness enforcing action awareness through image subtraction and edge detection between frame to reduce time necessary to draw worker's body part special quality, expense designed inexpensive action cognition system as being efficient.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.1 no.1
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• pp.73-80
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• 1994

Fourier Descriptors(FD) is a common way for representing the boundary of an object. In this paper, an algorithm has been implemented to do object recognition by using FD. This is applied to various tool object, and is tested. This implementation contains two parts: image acquisition and object recognition. Appropriate lighting, viewing angle, and strong contrast of background and object are taken into account in this aspect. Minimum distances are calculated by using FD's and boundary matching among objects on the process of object recognition. Rotation, translation and scaling of the object will not influence the performance of the algorithm. Experiments show that we can use only one fourth of 1024 FD coefficients to do raped object recognition.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1146-1149
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• 2010

강력 범죄의 심각성이 사회적 이슈가 되면서 효과적인 범죄자 검거의 필요성이 증가되고 있다. 범죄자의 정보 중에서 가장 많이 알려지는 것은 얼굴이다. 따라서 등록되어 있는 범죄자의 얼굴을 자동으로 인식할 수 있는 기술의 연구가 중요해지고 있다. 본 연구는 범죄자 얼굴 인식 시스템에 관한 것이다. 우리는 기존 얼굴인식 알고리즘의 단점인 조명을 개선하여, 범죄자 얼굴 인식률을 향상시키는데 연구를 집중하였다. 제안된 알고리즘의 유용성은 실험을 통하여 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.21-24
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 하는 야간 점멸신호 제어를 통하여 신호 위반과 과속에 의한 교통사고로부터 보행자와 운전자의 인명피해 최소화를 목표로 한다. 제안된 기법은 딥러닝을 기반으로 하여 교차로에서 심야 보행자 인식률을 향상시키고, 야간 점멸신호를 연동 제어하는 기법을 제안하고 있다. 야간의 영상 인식 과정은 어두운 제약조건의 환경에서 떨어지는 영상인식을 보완하기 위하여 PIR 센서로부터 물체를 인식한다. 아두이노의 PIR 센서에서 인식된 물체에 대하여 보행자 여부를 판단하기 위하여 YOLO 알고리즘을 적용한다. 젯슨자비에NX로부터 수신받은 정보를 기반으로 점멸신호에서 일반 신호등 신호로 전환 후 보행자 횡단 시간을 고려하여 일정 시간이 지난 후 다시 일반 신호등 신호에서 점멸신호로 전환한다. 본 논문은 심야의 제한된 조건에서 보행자 식별을 통하여 교차로에서 보행자와 운전자의 인명피해 줄일 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.393-398
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• 2005

본 논문에서는 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자의 색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특징이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외한 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지를 이용한 잡은 판단 방법을 적용하여 식별자 영역과 잡음을 구별한다. 식별자 영역을 제외한 잡음 영역을 전체 영상의 평균 픽셀값으로 대체시킨다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 개별 식별자 인식을 위해 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 입력층과 은닉층 사이에 ART2를 적용하여 은닉층의 노드를 생성하고, 은닉층과 출력층 사이에 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었다. 그리고 기존의 식별자 인식 알고리즘보다 제안된 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 식별자의 학습 및 인식에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.502-504
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• 2001

본 논문은 동작자가 표현하는 수화 동작 중, 지문자 영상을 2차원 영상처리에 의하여 이식하는 방법을 제안한다. 손에 개인에 따라 변량이 존재하고 같은 동작을 표현하더라도 항상 일정하지 않기 때문에, 지문자 인식을 위하여 손의 구조적인 정보를 이용한다. 추출된 손 영역을 입력으로 하여 손의 외곽 정보를 이용한 MAT(Medial Axis Transform)를 수행한다. 여기에서 나온 골격의 변화에 따라 각각 손가락에 해당하는 2번 쇽(Shock)과 손 바닥에 해당하는 4번 쇽의 관계에 의하여 지문자를 인식한다. 이러한 구조적인 정보를 이용함으로써 개인에 의해 나타나는 표현의 차이를 제거할 수 있고, MAT를 이용할 때 나타나는 외곽영역의 잡음에 의한 구조 변화에도 안정적으로 대처할 수 있다. 제안한 알고리즘을 이용하여 31개의 단순 지문자에 대한 270개의 입력영상을 실험한 결과 81.1%, 모양이 흡사한 지문자를 통합하여 26개의 지문자로 식별할 경우에는 91.1%의 인식율을 나타내었다.