• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.342-344
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• 2000

대부분 웹 검색엔진들의 검색결과로 수십 혹은 수백만건의 문서가 제시되어 사용자가 원하는 문서를 찾는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 검색 결과의 브라우징을 위한 검색 결과 문서에 대한 자동 클러스터링 방법을 제안한다. 문서간 유사도를 계산하기 위해 공통 키워드 빈도를 이용하고, 클러스터링 방법은 계층적 클러스터링을 사용하고, 각 클러스터에 대한 디스트립터를 추출하기 위해 빈도를 이용한다. 실험 결과, 완전 연결 방법이 가장 나은 정확도를 보였지만 계산시간이 많이 소요되어 동적 환경에 부적합하다는 것을 보였다. 아울러 집단 평균 연결이 정확도나 계산 시간 측면에서 우수함을 알수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1219-1222
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• 2004

임의의 유역에서 유역을 관리할 목적으로 GIS DB를 구축할 경우 DEM을 이용하여 유역의 Framework 공간 DB를 구축하는 절차에 대해 고찰해 보고자 한다. 유역의 Framework 공간 DB를 DEM을 이용하여 구축할 경우는 DEM을 이용하여 유역의 수문지형학적 특성인자를 손쉽게 추출할 수 있으며 이들이 자동으로 공간 DB의 속성으로 입력되어 관리될 수 있다. 본 연구에서는 유역정보를 관리하기 위한 기반정보인 Framework 공간 DB의 형성 과정에 대해 정의하고 HyGIS를 개발하여 Network 기반의 수자원 통합 유역관리시스템의 개발 방향을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.817-819
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• 2004

본 논문에서는 사람의 얼굴표정을 구분하기 위해서 무표정 영상으로부터 18개의 특징점을 찾고, 그 특징점 간의 거리를 템플릿으로 이용하는 방법을 연구하였다. 얼굴표정인식을 위해 정의된 기본 템플릿과 입력 표정 영상에서의 특징정 간의 상대적인 거리의 차이와 특징점의 좌표변위 차이를 이용하여 표정을 구분하도록 하였다. 각 테스트 표정영상의 특징점은 주요 얼굴요소로부터 아이겐포인트(eigen-point)를 자동으로 추출하였다. 표정 인식은 신경망 학습을 통해서 기쁨, 경멸, 놀람, 공포 슬픔 등 5가지로 나누어 실험하였고, 신경망의 인식 결과와 사람의 인식 결과를 통해서 비교한 결과, 72%의 인식성능을 보여주었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.482-485
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• 2012

본 논문은 평면 디스플레이 패널 외관 검사의 무인 자동화를 위한 전처리 단계의 알고리즘으로 패널 외관 검사 영역의 정합성 향상 및 자동 설정하는 알고리즘 기술에 관한 것이다. 평면디스플레이 패널의 제조 공정 중, 점등 검사 공정 단계에서는 Line 불량, Point 불량, 얼룩 불량, 외관 불량, Pol 불량 등 다양한 불량들을 검출한다. 이중 외관 불량 검사를 자동화하기 위한 전처리 단계로써 획득한 영상 내에서의 검사 영역을 설정함에 있어서 영상에서의 패널 위치의 변화, 패널의 Rotation/tilt, 패널 에지에 불량이 결부될 경우에도 실제 절단면을 정확하게 추출하여 불량 측정 오차를 최소화하는 알고리즘 을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.13-16
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• 2019

영상이 포함하고 있는 풍부한 정보를 검출하고 이해하기 위해서는, 영상속의 일관된 상호관계를 갖는 영상 객체 그룹을 이해하고 표현하는 영상 구문 검출 기술(Visual Phrase Detecting Technology)이 필수적이다. 영상 구문 검출 기술은, 영상이 포함하고 있는 다양하고 풍부한 정보를 추출하고 활용하기 위한 핵심 기술로 이를 이용한 자동차 주행중 전방 감시, 영상의 자동 주석 달기, 동영상의 검색, 쇼핑 공간에서의 부정행위 검출(fraud detection) 등 다양한 분야에 적용할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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• pp.474-477
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• 2010

본 논문에서는 패턴인식을 이용한 의류의 결함을 자동으로 탐색하는 시스템을 설계하였다. 이는 히스토그램을 기반으로 하여 영상의 특징을 추출하고 템플릿 매칭을 이용해서 패턴을 추적하도록 하였스며, 또한, SSIM(Structural Similarity) Index를 통해 추적된 패턴과 원 패턴의 유사도를 HVS(Human Vision System)을 기준으로 하여 결함을 판별할수 있도록 하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.11a
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• pp.335-336
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• 2009

In this paper, I propose an automatic approach to annotating images dynamically based on MBRM(Multiple Bernoulli Relevance Models) using GLCM(Grey Level Co-occurrence Matrix). MBRM is more appropriate to annotate images compare with multinomial distribution. The model is used in limited test set, MSRC-v2 (Microsoft Research Cambridge Image Database). The results show that this model is significantly outperforms previously reported results on the task of image annotation and retrieval.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.389-390
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• 2023

본 논문에서는 패션 매칭의 어려움을 해결해주기 위하여 '무신사' 쇼핑몰을 이용하여 크롤링하고 이를 정제한 dataset을 이용하여 패션 스타일의 핵심 요소 중 하나인 신발에 초점을 맞추어, 이미지 기반의 패션 매칭 시스템인 빅데이터 기반 패션 도우미, Shoes Navigator 를 제안한다. 이를 위해 컴퓨터 비전 및 딥 러닝 기술을 활용하여 이미지에서 의류 항목을 자동으로 감지하고, 스타일, 색상과 같은 패션 특성을 추출한다. 또한, 사용자의 개인적인 스타일을 고려하여 최적의 매칭을 제안하기 때문에 패션 코디 문제를 용이하게 해결할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.422-424
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• 1999

본 논문에서는 질감 특징과 신경회로망을 이용한 유방암조직영상의 분할 방법을 제안한다. 신경회로망의 입력 노드에 사용될 질감 특징을 얻기 위해 10개의 영상에 대해 각 영역(양성세포핵, 음성세포핵, 배경)에서 10개씩의 화소를 선택하고, 그 화소를 중심으로 하는 5$\times$5 영역 30개를 획득, 총 300개의 영역에 대해 R, G, B 각각의 밴드에서 18개의 질감특징을 추출한다. 54개의 입력노드, 28개의 은닉노드, 3개의 출력노드의 구조를 가진 신경회로망을 구성하고, 역전파 학습 알고리즘을 사용하여 신경회로망을 최대오차율이 10-3보다 작을 때까지 학습시킨다. 학습에 의해 획득되어진 분류기를 이용하여 유방암 조직 세포영상을 양성세포핵, 음성세포핵, 배경부분으로 자동 분할한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1252-1255
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• 2006

본 논문은 정보검색, 정보추출, 번역, 자연어처리 등의 작업을 위한 통계적 방법론에서 필요한 학습 데이터 구축을 효율적으로 하기 위한 학습 데이터 반자동 구축 장치 및 그 방법에 대하여 기술한다. 본 논문에서는 학습 데이터 구축양을 줄이기 위해서 능동 학습을 이용한다. 또한 최근 각광 받고 있는 Conditional Random Fields(CRF)를 능동학습에 이용하기 위해서 CRF를 이용한 Confidence measure를 정의한다.