• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.14 no.5
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• pp.139-148
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• 2009

In this paper, I propose an automatic analysis method of golf swine from single-camera video sequences. I define necessary swing features for automatic swing analysis in 2-dimensional environment and present efficient swing analysis methods using various image processing techniques including line and edge detection. The proposed method has two characteristics compared with previous swing analysis systems and related studies. First, the proposed method enables an automatic swing analysis in 2-dimension while previous systems require 3-dimensional environment which is relatively complex and expensive to run. Second, swing analysis is done automatically without human intervention while other 2-dimensional systems necessarily need analysis by a golf expert. I tested the method on 20 swing video sequences and found the proposed method works effective for automatic analysis of golf swing.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.4
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• pp.851-859
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• 2011

In this paper, we propose the method that automatically extracts the silhouette and the joints of consecutive input image, and track joints to trace object for interaction between human and computer. Also the proposed method presents the action of human being to map human body using joints. To implement the algorithm, we model human body using 14 joints to refer to body size. The proposed method converts RGB color image acquired through a single camera to hue, saturation, value images and extracts body's silhouette using the difference between the background and input. Then we automatically extracts joints using the corner points of the extracted silhouette and the data of body's model. The motion of object is tracted by applying block-matching method to areas around joints among all image and the human's motion is mapped using positions of joints. The proposed method is applied to the test videos and the result shows that the proposed method automatically extracts joints and effectively maps human body by the detected joints. Also the human's action is aptly expressed to reflect locations of the joints

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.04a
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• pp.896-897
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• 2015

본 연구는 3D 이미지 스캔 데이터 기반으로, SWEEPING 형상을 효과적으로 역설계하는 기술에 관한 것이다. 사용자가 미리 정의한 형상 단면 모델 데이터베이스를 이용해, 3차원 SWEEPING 형상을 자동으로 역설계하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해, 3D 이미지 스캔 데이터인 포인트 클라우드에서 자동으로 추출한 단면 포인트들을 처리해, 파라메터 정보를 추출하고, 미리 정의된 형상 단면들과 상호간 유사도를 비교한 후, 가장 유사한 형상 단면을 획득한다. 이러한 기술은 SWEEPING 형상 모델의 역설계 과정을 자동화하는 데 도움을 줄 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.158-161
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• 2010

본 연구에서는 기본 감성 사전과 대량의 코퍼스를 이용하여 대상 코퍼스에서 사용하는 확장된 감성 표현을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 대상 코퍼스로는 방송사들이 운영하는 시청자 게시판의 게시글을 대상으로 하였다. 이와 같은 방법으로 대상 코퍼스에서 사용하는 구체적인 감성 패턴들을 추출할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.13-17
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• 1995

본 논문은 한국어 특성을 적용하여 키워드를 자동으로 추출하는 기법을 제시한다. 기존에 제안된 명사 추출 시스템인 문법형태소 네트워크를 확장하여 단일 명사 뿐만 아니라 복합 명사를 색인어로 추출한다. 복합 명사는 단일 명사에 비해 보다 한정적 개념을 가지므로, 색인어로 추출될 때 문헌의 식별력을 높일 수 있다. 복합 명사를 구성하는 각각의 단일 명사를 인식함으로써 복합 명사를 분해하고, 간단한 구단위 구문분석을 수행하는 명사 결합 규칙에 따라 단일 명사들을 복합 명사로 합성하는 방법을 제시한다. 마지막으로 이와 같이 추출된 복합 명사에, 복합 명사를 구성하는 단일 명사간의 연관성을 고려하여 보다 정확한 가중치를 부여할 수 있는 새로운 가중치 부여 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.544-549
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• 2003

본 논문에서는 Head-up Digitizing / Vectorizing 기술에 주로 사용되는 이진 영상으로부터 사용자의 초기 입력 좌표를 기준점으로 채택한 후 기준점을 중심으로 선형 및 벡터 형상을 추출하는 반자동 선형 추출 기술 개발에 관해 기술한다. 본 기술의 동작 과정을 살펴보면 다음과 같다. 사용자는 이진 영상에서 추출하고자 하는 선형 및 벡터 형상내의 한 좌표를 선택한다. 선택된 좌표는 기준점으로 채택되며, 이 기준점을 중심으로 네 방향으로 영암 값이 0인 픽셀들의 길이 및 orientation이 계산된다. 계산된 orientation을 바탕으로 폭 넓이가 계산되고 초기 좌표가 보정된 후 폭 넓이가 임계값을 만족시키면 동일한 선형물로 간주하여 추출 연산을 반복 수행하고, 폭넓이가 임계값을 벗어나면 새로운 선형물로 간주하고 추출을 중단한다 즉, 채택된 기준값을 중심으로 동일한 명암값의 검색을 진행하여 기준값과 유사한 방향성 및 폭 넓이 정보를 갖는 성분들의 중심 좌표를 선형물 추출 결과값으로 산출하는 기술이다. 본 기술을 통해 수작업으로 진행되던 지도 제작 및 Head-up Digitizing / Vectorizing 기술이 컴퓨터를 이용한 반자동기술로 대체될 수 있으며, 이를 통해 많은 인원과 시간을 소모하여야 했던 좌표 지도제작을 위성 영상을 이용하여 보다 쉽고 저렴한 가격으로 수행할 수 있는 방안을 제시할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.268-279
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• 2001

본 논문에서는 세금 계산서 상에서의 관심 영역 및 관심 영역 내의 데이터를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 먼저, 입력되는 세금 계산서 영상의 색상 정보를 이용하여 서식을 자동으로 추출한다. 추출된 서식 영상을 가지고 문서의 기울기 및 관심 대상 영역의 위치를 파악한 후, 원 영상에 대하여 관심영역을 추출한다. 관심영역에 대한 히스토그램을 분석하여 바탕 영역으로부터 인식 대상 데이터를 추출한다. 제안한 알고리즘을 다양한 화질의 세금 계산서 영상에 대하여 적용한 결과, 정확하게 관심 영역을 분할해내고 인식 대상 데이터를 추출할 수 있음을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.35-40
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• 2015

본 논문은 영어-한국어 교차언어 정보검색의 질의어 번역에 대한 중요한 자원으로 활용되는 병렬 말뭉치의 품질 향상을 위해서, 위키피디아의 비교 말뭉치로부터 자동으로 병렬 문장을 추출하여 활용하는 기법을 제안한다. 기존 연구에서 질의어 번역을 위해 위키피디아의 이중 어휘 사전 및 동의어, 다의어 정보를 구축하고, 기 기축된 병렬 말뭉치와 함께 활용하여 여러 의미를 가진 번역 후보 단어들 중, 최적의 단어를 선택하는 방법을 이용하고 있다. 여기서 활용되는 병렬 말뭉치는 질의어 번역에서 가장 중요한 자원이다. 하지만, 기 구축된 병렬 말뭉치는 양이 적거나, 특정 영역을 중심으로 구성되어 있는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 위키피디아로부터 자동 병렬 문장 추출 기법을 이용, 대량의 영어-한국어 간 병렬 말뭉치를 구축하고, 이를 교차언어 정보검색을 위한 질의어 번역에 적용하여 개선을 보인다. 실험의 성능 비교를 위해서 NTCIR-5 데이터를 이용하였으며 기 구축된 세종 병렬 말뭉치를 활용한 질의어 번역의 성능이 MAP 31.5%, R-P 33.0%에서, 새롭게 구축한 위키피디아 병렬 말뭉치를 활용한 질의어 번역의 성능이 MAP 34.6%, R-P 34.6%로, 각각 MAP 3.1%와 R-P 1.6%의 성능 향상을 보였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.8
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• pp.2575-2586
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• 2000

In this paper, we propose an algorithm which can automatically extract the road information in a map image. The proposed method extracts the road image in the complex map image. The extracted image is converted into the skeleton image by thining method. The converted image contains various problems. In order to correct these problems, after the road is classified by the number of Rutovitz-connectivity which represents the characteristic of road, those are respectively corrected according to the load characteristic. In the simulation, the proposed method has obtained good results for the various type of map images.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.561-564
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• 2008

본 논문에서는 감성을 기반으로 텍스타일 영상을 자동으로 분류할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 때, 사용된 감성 그룹은 고바야시의 10가지 감성 키워드 - {romantic, clear, natural, casual, elegant, chic, dynamic, classic, dandy, modern} - 를 이용한다. 제안된 시스템은 특징 추출과 분류로 구성된다. 특징 추출 단계에서는 텍스타일을 구성하는 대표 컬러를 추출하기 위해서 양자화 기법을 이용하고, 패턴정보를 표현하기 위해서는 웨이블릿 변환 후의 통계적인 정보를 이용한다. 신경망 기반의 분류기는 추출된 특징들을 입력으로 받아 입력 텍스타일 영상을 분류한다. 제안된 감성인식 방법의 효율성을 증명하기 위해서 220장의 텍스타일 영상에서 실험한 결과 제안된 방법은 99%의 정확도를 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 방법이 다양한 텍스타일 영상에 대해 일반화되어 사용될 수 있음을 보여주었다.