• Journal of Power System Engineering
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• v.9 no.4
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• pp.58-64
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• 2005

주파수 영역 민감도 해석법은 동적 시스템의 전달함수에 대한 설계 파라미터의 변화에 의한 효과를 파악하기 위해 사용되어 왔으며, 이때의 민감도 함수는 시스템 설계 파라미터에 대한 시스템 전달 함수의 편미분 값이다. 일반적으로 종래의 주파수 영역 민감도 해석은 직접 미분법이나 라플라스 변환이 사용되어 왔다. 라플라스 변환을 사용하는 경우에 시스템의 차수가 증가할수록 역행렬 조작은 매우 많은 시간을 필요로 하며 또한 어려운 작업이다. 본논문에서는 이러한 다점을 보완하기 위하여 푸리에변환을 이용한 민감도 기법을 제시하였다. 파라미터의 변화에 대한 진폭-주파수 특성의 민감도 해석을 간단한 2자유도 모델과 로터 다이나믹 시스템에 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.05a
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• pp.117-120
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• 2009

본 연구는 손동작을 하였을 때 집중력이 EEG 코히런스(coherence)에 미치는 영향을 분석하였다. 신체에 이상이 없는 대학생 8 명이 시각 자극으로 제시되는 운동 작업을 지시하는 실험에 참여하였다. 실험 중 실시간으로 오른손의 요측 수굴근에 센서를 부착하여 EMG 를 측정하였고 국제 10-20 측정법에 의거한 C3 지점과 상하좌우로 2.5cm 떨어진 지점에 5 개의 전극을 부착하여 EEG 를 측정하였다. 운동영역간의 또는 운동영역과 비운동영역 사이의 코히런스 분석을 통하여 동작과 휴식을 구분해 주는 유의한 결과를 확인할 수 있었으나 개인에 따른 차이를 보였다. 유의한 차이를 보이는 코히런스 채널 쌍의 개수에 의해 강한 코히런스와 약한 코히런스로 그룹화 할 수 있었다. 개인별로 차이가 있는 EEG 코히런스의 결과는 동작시의 채널 별 EEG 의 상대적 출현량의 결과와 동일한 패턴을 가진 것으로 확인되어 주의력에 의한 영향임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.838-840
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• 2005

얼굴인식 기술은 타 생체 인식 기술에 비해 경제성과 사용자 편리성이 높은 이유로 최근 몇 년간 영상 이해 분야의 가장 성공적인 응용의 하나로 주목받고 있다. 그러나 얼굴인식은 타 생체인식에 비해 정확도가 떨어지는 문제가 있으며 이것은 배경, 조명 또는 포즈등과 같은 요인으로 인해 얼굴인식을 위한 전처리 작업인 얼굴영역 검출이 어렵기 때문이다. 본 논문에서는 얼굴영역 검출을 하기 위해서 나타나는 문제점들인 배경, 조명등의 환경적인 요인을 8x8 블록영상과 블록들의 연결성을 이용하여 제거한 후 얼굴만을 검출한다. 제안된 알고리즘은 복잡한 배경 및 원거리에서 촬영된 입력영상에서도 매우 안정적으로 적용됨을 실험을 통해 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.443-446
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• 2011

본 연구는 컴퓨터 단층촬영 영상 (CT, Computed Tomography Image)에서 치열궁 (Dental Arch)을 자동으로 검출하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 3차원 컴퓨터 단층촬영 영상을 입력 받고 영역 확장법을 이용하여 하악을 분할 한 후 하악의 단면에서 전체적인 치아의 영역을 분할을 한다. 치아의 영역에서 세선화 작업을 거친 후 곡선 정합법을 이용하여 최종 치열궁을 검출한다. 실험 데이터로 두개골 컴퓨터 단층 촬영 데이터를 사용하였다. 본 연구는 치과 영상 데이터로부터 파노라마 영상을 얻는데 이용 될 수 있고 치과 분야의 질병 진단 및 진찰에 이용될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2002.06a
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• pp.343-347
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• 2002

본 논문에서 는 자동차 영상에서 모폴로지 연산을 이용한 번호판 추출 방법을 제안한다. 먼저 입력 받은 자동차 영상을 적응적 임계값을 적용하여 이진화 한다. 이 진화 영상에 대하여 모폴로지 연산의 침식/팽창 과정을 연속적으로 수행하여 번호판 내의 문자영역을 제거하는 opening과정 과 팽창/침식 과정을 연속적으로 수행하여 번호판 내의 문자영역을 확장하는 closing 연산을 병렬 수행한 후 그들간의 차영상을 추출한다. 추출된 차영상에 Geo-correction과 번호판의 일반적인 특성을 이용한 필터링 작업을 수행하여 실제 번호판 영역을 추출한다. 제안한 방법을 구현하고 다양한 각도에서 취득된 다양한 형태의 자동차 영상에 적용하여 본 알고리즘의 효용성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.737-739
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• 2016

파노라마 이미지 생성 기법의 중요한 부분은 입력 영상들로부터 특징을 추출하고, 영상간의 대응점을 찾는 작업이다. 특징 추출할 때 영상의 회전, 스케일, 밝기 변화에 강건하고 수행속도가 비교적 빠른 검출 알고리즘을 사용한다. 파노라마 이미지 생성 과정에 있어서 실제 대응하는 점들을 크게 다루기 때문에 불필요한 영역의 특징들은 오히려 연산속도의 방해 요소가 된다. 본 논문에서는 특징 추출 영역을 제한함으로써 특징 매칭 횟수 감소 및 속도 향상 방법을 제안한다. 특징의 개수가 감소되면 매칭 횟수 감소되고, 이후 이루어질 여러 계산량도 줄어 속도가 향상된다. 본 연구에 SURF(Speeded-Up Robust Feature) 알고리즘을 사용하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.169-172
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• 2015

영상회의 장치에서 눈맞춤 영상을 생성하기 위해 어파인 변환(affine transformation)을 이용하면 반올림 오차(round-off error) 때문에 홀이 발생한다. 이러한 홀을 채우려면 홀 영역을 가리키는 홀 채움 마스크가 필요하다. 홀 채움은 보통 홀 채움 마스크를 참조하여 홀이 아닌 이웃 화소값들을 기반으로 손상된 영상을 복원하는 작업이다. 따라서 홀 영역을 정확히 검출하고 적당한 개수의 이웃 화소값을 참조해야 자연스러운 홀 채움 영상을 생성할 수 있다. 한편, 눈맞춤 영상을 생성할 때 얼굴 특징점을 이용해 얼굴 변환 마스크를 만들고, 얼굴 변환 마스크에만 어파인 변환을 수행한다. 이 논문에서는 얼굴 특징점에도 어파인 변환을 수행하고 수정된 얼굴 변환 마스크를 획득하여 정확한 홀 채움 마스크를 구한다. 또한, 홀 채움 마스크에서 레이블링을 수행하여 큰 홀 영역을 제거한다. 마지막으로, 어파인 변환을 수행할 때 기존 영상의 좌표값을 이용하여 자연스러운 홀 채움 영상을 생성한다. 제안하는 방법으로 홀 채움을 수행한 결과, 연속적인 눈맞춤 동영상에서 이웃값들을 참조하여 홀 채움을 수행한 영상보다 자연스러움을 확인했다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.440-442
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• 2000

필기 한글 문자 인식을 위해서는 패턴을 구성하는 획 성분을 분석하는 작업이 필수적이다. 획 성분 추출을 위해 사용한 세선화 방법은 입력 영상을 왜곡하는 단점을 가지고 있다. 이를 극복하기 위하여 본 논문은 입력 영상을 왜곡하지 않고 의미 있는 부품 단위로 분할하는 방법을 제안한다. 의미 있는 부품이란 유사 볼록하게 분할된 영역을 의미한다. 분할 방법은 먼저 입력 영상에 볼록 헐 연산을 적용하여 오목 영역을 생성한다. 이 오목 영역에서 분할 기준(anchor point)점을 탐지하고 획의 반대편 외곽선 상에서 분할 끝(terminal point)점을 찾아 분할 경로를 구성하여 획을 분할한다. 모든 부품이 유사 볼록 조건을 만족할 때까지 위 과정을 반복 수행한다. 제안한 방법은 두 개의 파라미터만을 가지며 간단한 프로시져로 구성되어 있다. 또한 필기 한글 패턴뿐 아니라 여러 언어에 적용 가능하다는 장점을 갖는다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.131-134
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• 2006

본 논문에서는 가정용 로봇 및 서비스 로봇과 같은 이동로봇에서 사용자의 감정을 인식하는 방법중 한가지인 얼굴영상을 이용한 감정인식 방법을 제안한다. 얼굴영상인식을 위하여 얼굴의 여러 가지 특징(눈썹, 눈, 코, 입)의 움직임 및 위치를 이용하며, 이동로봇에서 움직이는 사용자를 인식하기 위한 움직임 추적 알고리즘을 구현하고, 획득된 사용자의 영상에서 얼굴영역 검출 알고리즘을 사용하여 얼굴 영역을 제외한 손과 배경 영상의 피부색은 제거한다. 검출된 얼굴영역의 거리에 따른 영상 확대 및 축소, 얼굴 각도에 따른 영상 회전변환 등의 정규화 작업을 거친 후 이동 로봇에서는 항상 고정된 크기의 얼굴 영상을 획득 할 수 있도록 한다. 또한 기존의 특징점 추출이나 히스토그램을 이용한 감정인식 방법을 혼합하여 인간의 감성 인식 시스템을 모방한 로봇에서의 감정인식을 수행한다. 본 논문에서는 이러한 다중 특징점 추출 방식을 통하여 이동로봇에서의 얼굴 영상을 이용한 사용자의 감정인식 시스템을 제안한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37C no.9
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• pp.751-756
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• 2012

In this paper, we propose a foreground extraction and depth map generation method using a time-of-flight (TOF) depth camera. Although, the TOF depth camera captures the scene's depth information in real-time, it has a built-in noise and distortion. Therefore, we perform several preprocessing steps such as image enhancement, segmentation, and 3D warping, and then use the TOF depth data to generate the depth-discontinuity regions. Then, we extract the foreground object and generate the depth map as of the color image. The experimental results show that the proposed method efficiently generates the depth map even for the object boundary and textureless regions.