• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.9-21
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• 2014

본 논문에서는 일반 사용자가 카메라로 사진을 촬영할 경우에 시선을 집중시키면서 안정적인 구도의 영상을 얻을 수 있는 자동 구도 제시기법을 제안한다. 일반 사용자는 대부분 사진의 구도에 대한 배경지식이 없이 사진을 촬영하고, 촬영된 사진은 피사체의 위치가 적절하지 않아 전문가들이 촬영한 안정적인 구도의 사진과 대조된다. 따라서 비전문가 사용자들에게 촬영 후 영상을 처리하는 방법이 아닌 촬영 시 안정적인 구도를 자동으로 제시해주는 방법을 제공한다. 제안하는 방법은 Saliency Map, Image Segmentation, 윤곽선 검출 등을 통해 피사체를 분석하고 피사체를 안정적인 구도가 구성될 수 있는 위치에 황금분할 가이드라인과 함께 출력한다. 실험결과를 통해 피사체를 분석하고 윤곽선을 검출하여 사용자에게 자동으로 구도가 제시되는 것을 알 수 있다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제46권2호
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• pp.22-27
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• 2009

본 논문에서는 LCD 구동 모듈 PCB의 기능 검사를 위한 자동 검사 시스템인 EVT (Emulated Vision Tester)를 제안하고 구현하였다. 기존의 대표적인 자동검사 방법으로는 전기적 검사나 영상기반 검사방식이 있으나 전기적 검사만으로는 Timing이 주요한 변수가 되는 LCD 장비에서는 검출할 수 없는 구동불량이 존재하며 영상기반 검사는 영상획득에 일관성이 결여되거나 Gray Scale의 구분이 불명확하여 검출결과의 재현성이 떨어진다. EVT 시스템은 Pattern Generator에서 인가된 입력 패턴 신호와 구동 모듈을 통한 후 출력되는 디지털 신호를 직접 비교하여 패턴을 검사하고 아날로그 신호 (전압, 저항, 파형)의 이상 여부도 신속 정확하게 검사할 수 있는 하드웨어적인 자동 검사 방법이다. 제안된 EVT 검사기는 높은 검출 신뢰도와 빠른 처리 속도 그리고 간결한 시스템 구성으로 원가 절감 및 전공정 검사 자동화의 실현을 가능케 하는 등 많은 장점을 가진다.

• 한국측량학회지
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• 제25권1호
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• pp.47-53
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• 2007

인공위성 영상을 이용하여 한반도 전역과 같이 넓은 지역에 대한 효율적인 영상 판독 및 분석 작업을 수행하기 위해서는 영상모자이크 작업이 필수적으로 요구된다. 본 논문은 영상모자이크 작업시 요구되는 접합선의 자동추출 기법과 이를 기반으로 한 자동 모자이크 영상제작 방법을 제시하였다. 인위적인 불연속을 최소화하는 접합선의 자동 추출기법으로는 검색영역에 대한 제약조건을 고려한 Minimum Absolute Gray Difference Sum 알고리즘과 Canny 에지검출 알고리즘을 함께 적용하였다. 또한 획득시기가 다른 인접영상간의 밝기 차이를 균일하게 유지시키기 위한 히스토그램 매칭 방법으로는 Match Cumulative Frequency 방법을 적용하였다. 본 연구의 결과 에지검출 기법을 통해 도로나 강 등과 같은 선형특성 지형 지물을 접합선으로 선정함으로서 인접영상간의 인위적인 불연속 형성을 최소화 할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.164-173
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• 2004

본 논문에서는 등장인물 검출 및 인식과 함께 등장인물의 출연 구간 분석이 가능한 시스템을 제안한다. 드라마, 스포츠와 같은 방송 비디오는 그 특성상 인물이 중심이 되며 각 시점에 등장하는 주요 인물은 방송용 비디오의 중요한 특징이 된다. 본 논문에서는 비디오에서 등장하는 주요 인물을 자동으로 분석하는 ACAV(Automatic Cast-list Analysis in Videos) 시스템을 제안한다. ACAV 시스템은 등장인물을 자동 검출하여 인물 DB에 등록하는 FAGIS(FAce reGIStration)와 생성된 인물 DB을 이용하여 등장인물을 분석하는 FACOG(FAce reCOGnition)로 구성된다. 기존의 상용화된 등장인물 분석 시스템인 FaceIt과의 성능 비교를 통해 ACAV의 성능을 검증하였다. 얼굴 검출 실험에서 ACAV의 얼굴 검출률은 84.3%로 FaceIt 보다 약 30% 높았고, 얼굴 인식 실험에서도 ACAV의 얼굴 인식률은 75.7%로 FaceIt 보다 27.5% 높은 성능을 보였다. ACAV 시스템은 방송 멀티미디어 공급자를 위한 대용량 비디오 관리 시스템으로 이용될 수 있으며 일반 사용자를 대상으로 한 PVR(Personal Video Recorder), 모바일 폰 등의 비디오 관리 시스템으로도 이용될 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.110-115
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• 2005

본 논문에서는 아바타를 자동으로 생성하기 위한 컬러 이미지 상에서의 얼굴, 눈, 입술 윤곽선 검출 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 먼저 조명의 영향을 최대한 배제하기 위하여 HSI 색상 모델을 사용하였고 I 정보를 제외한 HS 평면상에서 피부색을 정의하고 이를 이용하여 입력된 이미지로부터 피부 영역을 검출하였다. 그리고 변형가능 템플릿과 유전자 알고리즘을 이용하여 얼굴, 눈, 입의 윤곽선을 검출하였다. 여기서 변형가능 템플릿은 B-spline 곡선과 컨트롤 포인트 벡터로 이루어지며, 이것은 다양한 얼굴, 눈, 입술 모양의 표현을 가능하게 한다. 또 유전자 알고리즘은 자연계의 진화와 선택원리를 응용한 매우 효율적인 탐색 알고리즘이다 다음으로, 검출된 얼굴과 각 요소들의 윤곽선과 퍼지 C-평균 군집화를 이용하여 아바타를 생성하게 된다. 퍼지 C-평균 군집화는 얼굴색을 일정한 수로 단순화하는 과정에서 사용하였다. 결과적으로, 이와 같은 기법을 이용하여 기존의 정해진 이미지를 가지고 표현하던 아바타와는 달리 사용자의 특성을 표현할 수 있는 아바타를 자동으로 생성할 수 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권2호
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• pp.92-99
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• 2009

본 논문에서는 교통 신호등 영역 검출을 포함한 교통 신호등 외곽 부분과 신호등 색을 자동으로 판별하여 사용자에게 알려주는 교통 신호등 자동 판별 시스템 구현을 제안하였다. 본 논문은 교통 신호등색을 정확하게 검출하기 위하여 교통 신호등색에 해당하는 파장 범위를 설정하고, 색상 성분을 분할하였다. 색상 성분을 통해 교통 신호등색(빨강 주황 녹색)을 검출하며 배경부분은 그레이 영상으로 변환한다. 다음으로 웨이브렛 변환 알고리즘을 사용하여 다양한 환경에서 신호등 영역을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 또한, 교통 신호등 인식 부분은 CBIR(Content-Based Image Retrieval)기반에서 캐니 에지 연산자와 허도로프 매칭 알고리즘의 특성을 적용한 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 교통 신호등이 첨가되어 있는 조명, 배경 등이 다양한 영상을 대상으로 실험하며, 기존 알고리즘과 비교하여 제안 알고리즘의 성능이 향상되었음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권6호
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• pp.1-15
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• 2009

본 논문에서는 이동 중인 철도차량 제륜자의 두께, 편마모 및 제륜자와 차륜 사이의 거리를 자동으로 측정하는 시스템을 제안한다. 철도차량의 제륜자는 촬영 시스템이 설치된 곳을 지날 때 자동으로 촬영되며, 두께 등을 측정하기 위해 가장 먼저 영상 내에서 제륜자의 위치를 검출한다. 이는 제륜자의 위치가 영상 마다 다르기 때문이며 이를 적응적으로 찾기 위해, 제륜자와 차륜 사이에 나타나는 그림자 영역을 이용한다. 그림자 영역의 경계는 9차 다항식을 통해 모델링되며, 그 영역을 지나는 임의의 곡선 (초기 곡선)은 제약 곡선 피팅 방법을 통해 검출된다. 다음은 검출된 초기 곡선과 명암도 변화 정보를 이용하여 제륜자의 앞과 뒤, 차륜 상의 세 곡선 및 제륜자의 수직면을 지나는 직선을 검출한다. 최종적으로, 앞서 구한 곡선과 직선을 이용하여 제륜자의 두께, 편마모 및 제륜자와 차륜 사이의 거리를 측정한다. 실험에서는 제안된 방법을 실제 선로에서 촬영한 영상에 대해 적용해 보았으며, 그 결과 평균 0.654mm의 두께 측정 오차를 나타내었다.

• 방송과미디어
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• 제22권4호
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• pp.41-49
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• 2017

본 논문에서는 최근 각광받고 있는 Convolutional Neural Network(CNN)과 같은 딥러닝 기반의 얼굴 인식 연구 동향을 살펴 보고자 한다. 얼굴 인식은 입력 영상이 들어왔을 때 자동으로 누구인지 알아내는 알고리즘으로 크게 얼굴 검출, 얼굴 랜드마크 검출 및 얼굴 특징 추출로 나누어진다. 본 논문에서는 얼굴 검출, 랜드마크 검출 및 얼굴 특징 추출에 특화된 딥러닝 알고리즘을 하나씩 살펴보고 이들이 어떻게 발전해 왔는지를 확인하고자 한다. 특히, 딥러닝 기반 얼굴 인식 알고리즘들은 딥러닝 기반 물체 인식의 발전 방향과 유사하게 진행되어 오다가 최근에는 얼굴 인식에 특화된 딥러닝 아키텍처 형태로 발전하고 있다. 어떤 방향이 얼굴 인식에 더 도움이 될지에 대해서도 확인하고 실제로 어떤 문제를 해결하고 있는지 확인하고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.191-193
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• 2016

후방 램프를 이용하는 기존의 차량 검출 기법들은 주로 색상 정보를 활용한다. 그러나 조도가 낮은 야간 환경의 특성상 색상 정보를 온전히 활용할 수 없는 경우가 빈번하게 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 야간 환경에서 후방 램프의 밝기 값만을 이용해 차량을 검출한다. 일반적으로 후방 램프를 검출하기 위해 색상 정보와 밝기 값을 이용해 이진화를 하게 되는데, 본 논문에서는 밝기 값을 이용해 톤 매핑 과정을 수행하여 후방 램프의 모양을 보존한다. 밝기 값 만을 이용하기 때문에 오검출이 증가하게 되는데 이는 후방 램프에 대한 조건을 알고리즘에 적용함으로써 해결한다. 이에 더해 추적 알고리즘을 적용하여 남아있는 오검출을 제거한다. 이러한 과정은 모두 실시간으로 이루어지기 때문에 최근 활발히 연구되고 있는 자동 주행 시스템이나 주행 보조 시스템 등에 활용 될 수 있다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 추계학술발표논문집
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• pp.73-75
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• 2009

본 논문은 영상 처리에 의해 광학렌즈의 먼지 및 이물질의 유무를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 현재 사용되고 있는 비접촉 검사용 비젼 시스템은 마스크 기법을 활용하여 기준 영상에 비해 어느 정도의 잡음이 있는지를 검사한다. 그러나 조명의 정도, 반사 및 이물질의 유형에 따라 검출하기가 어렵다. 이를 해결하기 위해 파란색 LED 광원을 수평축에 설치하여 양각 부분의 에지들을 더욱 강조하는 시스템을 구현하였다. 이물질 검출은 간단한 소벨 에지 마스크를 사용하고 이물질의 크기에 따라 먼지 및 이물질에 대한 판단을 결정하였다. 크기 및 색상이 틀린 렌즈를 사용하여 실험한 결과 일반 영상에서 검출한 것보다 파란색 LED 광원과 영상처리에 의해 잡음 및 이물질을 강건하게 검출하여 렌즈의 자동 검사용 로봇 비젼 시스템에 적용이 가능하다.