• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.1496-1509
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• 2005

본 논문에서는 투영면 컨벌루션과 결정트리 분류기법을 사용하여 주변 환경이 복잡한 차량영상으로부터 실시간으로 번호판을 추출하고 인식하는 적응적 차량번호판 인식 시스템을 제안하였다. 일반적으로 고속도로 톨게이트와 주차장 출입구에서의 차량영상은 설치 카메라와 도로 환경에 따라 차량번호판의 크기, 각도변화, 주변잡음 등으로 매우 다양하므로 번호판 추출과 분할이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 차량 영상을 획득한 후 번호판 후보영역을 검출하고 진입 위치 변화에 따라 번호판의 기울기와 크기를 자동으로 보정하여 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 인식 방법은 차량의 에지누적 분포와 번호판의 일정한 명암값 변화 빈도수를 누적한 투영면 컨벌루션과 체인코드를 사용하여 크기와 기울기가 일정하지 않은 번호판으로부터 번호판영역을 정확히 추출하고, 적응적 이진화 기법을 이용하여 문자를 분할하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로써 실험한 결과 복잡한 영상에서 전방 및 후방 차량영상으로부터 번호판 인식이 가능하였으며 각각 $98.8\%$와 $95.5\%$의 추출률과 분할된 문자영역에서 $97.3\%$와 $96\%$의 인식률 개선 결과를 나타내었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권9호
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• pp.361-368
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• 2014

차량 번호판 인식 시스템은 복잡한 교통환경의 효율적 관리를 위해 발전되어 현재 많은 곳에 사용되고 있다. 그러나 조명, 잡음, 배경변화, 번호판 훼손 등 환경변화에 큰 영향을 받기 때문에 제한된 환경에서만 동작하며, 실시간으로 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 조명변화와 잡음에 강건하며 빠른 번호판 인식을 위한 휴리스틱 분할 알고리즘 및 이를 이용한 실시간 번호판 인식 시스템을 제안한다. 첫 번째 단계는 Haar-like 특징과 Adaboost를 이용하여 번호판을 검출한다. 이 방법은 적분영상을 이용하며 케스케이드 구조로 구성되어 있어 빠른 검출이 가능하다. 두 번째 단계에서 적응 히스토그램 평활화 방법과 노이즈를 경감시키는 바이레터럴 필터를 이용하여 번호판의 종류를 결정한 후, 번호판 종류에 따라 적분영상을 이용한 적응 이진화, 픽셀 프로젝션, 사전지식 등을 기반으로 빠르고 정확한 문자 분할을 한다. 세번째 단계에서는 HOG와 신경망 알고리즘을 이용하여 숫자를 인식하고, SVM을 이용해 한글을 인식한다. 실험결과는 번호판검출에 94.29%의 검출률, 2.94%의 오경보율을 보이며, 문자분할에서는 검출률 97.23%, 2.94%의 오경보율을 보였다. 문자인식에서 평균 인식률은 98.38%이다. 평균 운용시간은 140ms으로 빠르고 강인한 실시간 시스템을 만들 수 있다.

• The Korean Journal of Ecology
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• 제22권3호
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• pp.163-167
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• 1999

한국산 잔가시고기의 텃세 행동에 관한 특성을 연구하기 위해 1996년 3월 강원도 영동 지역의 사천천에서 본 종을 채집하였다. 채집된 개체는 아이스박스에 넣어 실험실로 운반하여 수조를 설치하고 사육하며 관찰하였다. 이들은 수조내 환경에 잘 적응하여 사육이 용이했다. 텃세권을 형성하기 전에는 보호색을 띠고 무리를 지어 이동하는 특성을 나타냈다. 그러나 생식기간에 도달하면 혼인색(흑색)을 띠고 수초를 중심으로 둥지를 짓고 텃세권을 형성했다. 이때 수초 구역과 수조의 바닥 쪽을 선호하는 경향을 나타냈다. 수컷들은 수초가 있는 장소를 확보하여 둥지를 짓기 위한 경쟁(싸움)이 치열했다. 개체의 전장이 클수록 텃세권의 확보가 우세했다. 생식기간에 수컷의 텃세권 변화는 치어의 부화와 확산에 따라 텃세권이 확장되었다. 이때 타개체에 대한 공격 성향이 절정에 이르며, 최대의 텃세권을 형성하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제30권9호
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• pp.901-908
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• 2013

The introduction of industrial intelligent robot using vision sensor has been interested in automated factory. 2D and 3D vision sensors have used to recognize object and to estimate object pose, which is for packaging parts onto a complete whole. But it is not trivial task due to illumination and various types of objects. Object image has distorted due to illumination that has caused low reliability in recognition. In this paper, recognition method of complex shape object has been proposed. An accurate object region has detected from combined binary image, which has achieved using DoG filter and local adaptive binarization. The object has recognized using neural network, which is trained with sub-divided object class according to object type and rotation angle. Predefined shape model of object and maximal slope have used to estimate the pose of object. The performance has evaluated on ETRI database and recognition rate of 96% has obtained.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.171-179
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• 2013

영상처리에서 인식에 관련된 기술들은 환경에 아주 많은 영향을 받게 되는데 이러한 인식률을 결정짓는 요소 중인 파라미터는 환경에 적절한 값을 얼마나 잘 선택하느냐에 따라서 인식률의 큰 차이를 보인다. 본 논문은 눈동자 추적 알고리즘이 사람이나 실험 환경의 변화에 따라 인식률이 저하되는 현상을 보완하기 위한 성능 향상 및 환경에 적응하는 시스템의 구현에 대한 방법이다. 최적의 파라미터를 얻기 위해 전 처리에 사용되는 이진화 알고리즘의 문턱값을 학습이 필요한 시기를 적절히 판단해 강화학습을 이용하여 다시 학습시켜 인식률을 향상시키는 방법을 사용했다. 실험데이터를 수집하기 위해 입력 장치는 가격이 저렴하고 일반적인 웹 카메라를 사용 하였으며 얼굴 영역에 해당하는 많은 양의 이미지를 수집하여 강화학습의 적응력을 실험하였다. 이미지의 그룹을 다양하게 변화시켜 실험한 결과 강화학습을 사용한 경우 그렇지 않은 경우에 비해 작게는 3% 많게는 14%가량의 성능이 향상됨을 확인하였다. 이렇게 성능이 향상된 눈동자 추적 시스템은 휴먼 컴퓨터 인터랙션 분야에 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.318-328
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• 2014

본 논문은 모바일 환경에서의 명함 인식 성능 향상을 위한 방안으로 서로 다른 알고리즘과 학습 데이터를 갖는 이종(異種)의 명함 인식 엔진을 병렬처리 하여 데이터를 결합하는 하이브리드 OCR 에이전트를 제안하였고, 모바일 카메라의 특성상 촬영자의 환경에 따라 변하는 조명, 촬영방향, 명함의 배경에 적응하는 모바일 카메라에서의 명함 이미지 전처리 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로 하이브리드 OCR 에이전트를 구성할 경우 단일 엔진을 구성하였을 때 보다 국문명함의 명함 인식률이 평균 90.69%에서 95.5%로 향상되었고, 이미지 전처리 기법을 적용함으로써 이미지 용량이 50% 수준으로 줄어들었으며 이미지 전처리 기법을 적용하기 전보다 인식률이 83%에서 92.48% 수준으로 약 9.4%의 향상 효과를 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제8C권6호
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• pp.855-864
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• 2001

인터넷상에서의 전자상거래의 중용성과 복잡성이 증가함에 따라 상거래과정을 통해 소비바와 공급자 양쪽을 다 효율적으로 지원할수 있는 지능형 소프트웨어 에이전트에 대한 관심과 요구가 급속도가 늘어나고 있다. 이러한 에이전트를 기반으로 한 지능형 전자상거래를 실현하기 위해서는 상품정보의 표준적 온토로지의확립. 메시지 교환 및 교섭을 위한 포로토콜의 정의와 중계기술의 기반기술을 바탕으로 다 중에이전트기반의 전자상거래시스템이 필요하다. 본 논문에서는 에이전트 기반의 전자상거래를 위한 개방형 기반구조의 하나로 지능형 전자상거래시스템,. ICOMA를 제안한다. 구체적으로 6종류의 에이전트기반의 전자상거래시스템의 구보와 에이전트간 상호교섭 및 상호 통신을 위한 포로토콜, 개인적응형 상품검색 및 필터링 기능을 제안, 설계, 구현하였고, 실험을 통해 그 유효성을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.525-531
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• 2019

인간과 컴퓨터 사이의 보다 자연스러운 상호적인 인터페이스를 효과적으로 구현하기 위해서 사람의 제스처를 활용하려는 노력이 최근 들어 지속적으로 시도되고 있다. 본 논문에서는 연속적으로 입력되는 3차원의 깊이 영상을 받아들여서 손 모델을 정의하고, 정의된 손 모델을 기반으로 사람의 손 영역을 강인하게 추출하는 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시된 알고리즘에서는 먼저 21개의 관절을 사용하여 손 모델을 정의한다. 본 논문에서 정의한 손 모델은 6개의 손바닥 관절을 포함하는 손바닥 모델과 15개의 손가락 관절을 포함하는 손가락 모델로 구성된다. 그런 다음, 입력되는 3차원의 깊이 영상을 적응적으로 이진화함으로써, 배경과 같은 비관심 영역들은 제외하고, 관심 영역인 사람의 손 영역만을 정확하게 추출한다. 실험 결과에서는 제시된 알고리즘이 연속적으로 입력되는 깊이 영상으로부터 배경과 같은 영역들은 제외하고 사람의 손 영역만을 기존의 알고리즘에 비해 약 2.4% 보다 강인하게 검출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 손 영역 추출 알고리즘은 제스처 인식, 가상현실 구현, 3차원 운동 게임, 수화 인식 등과 같은 컴퓨터 비전 및 영상 처리와 관련된 여러 가지의 실제적인 분야에서 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권4호
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• pp.479-488
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• 2002

최근 들어 인터넷 사용의 증가와 더불어 디지털 비디오의 수요 또한 급격히 증가하고 있는 추세이다. 따라서 디지털 비디오 데이타베이스의 인덱싱을 위한 자동화된 도구가 필요하게 되었다. 디지털비디오 영상에 인위적으로 삽입되어진 문자와 배경에 자연적으로 포함되어진 배경문자 등의 문자 정보는 이러한 비디오 인덱싱을 위한 중요한 단서가 되어질 수 있다. 본 논문에서는 뉴스 비디오의 정지 영상에서 뉴스 자막과 배경 문자를 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다음과 같이 세 단계로 구성된다. 첫 번째 전처리 단계에서는 입력된 컬러 영상을 명도 영상으로 변환하고, 히스토그램 스트레칭을 적용하여 영상의 수준을 향상시킨다. 이 영상에 적응적 임계값 추출에 의한 분할 방법을 수정 적용하여 영상을 분할한다. 두 번째 단계에서는 적응적 이진화가 적용된 결과 영상에 모폴로지 연산을 적절하게 사용하여, 우선 문자 영역은 아니면서 문자로 판단되기 쉬운 양의 오류(false-positive) 요소들이 강조되어 남아있는 영상을 만든다. 또한, 변형된 이진화 결과 영상에 모폴로지 연산과 본 논문에서 제안한 기하학적 보정(Geo-corrertion) 필터링 방법을 적용하여 문자와 문자로 판단되기 쉬운 요소들이 모두 강조되어 남아있는 영상을 만든다. 이 두 영상의 차를 구함으로서 찾고자 하는 문자 요소들이 주로 남고, 문자가 아닌 문자처럼 보이는 오류 요소들은 대부분 제거된 결과 영상을 만든다. 문자로 판단되는 양의 오류 영역들을 남기는데 사용된 모폴로지 연산은 3$\times$3 크기의 구조 요소를 갖는 열림과 (열림닫힘+닫힘열림)/2 이며, 문자 및 문자와 유사한 요소들을 남기는데 사용된 연산은 (열림닫힘+닫힘열림)/2와 기하학적 보정이다. 세 번째 검증 단계에서는 전체 영상 화소수 대비 각 후보 문자 영역의 화소수 비율, 각 후보 문자 영역의 전체 화소수 대비 외곽선의 화소수 비율, 각 외곽 사각형의 폭 대 높이간의 비율 등을 고려하여 비문자로 판단되는 요소들을 제거한다. 임의의 300개의 국내 뉴스 영상을 대상으로 실험한 결과 93.6%의 문자 추출률을 얻을 수 있었다. 또한, 본 논문에서 제안한 방법으로 국외 뉴스, 영화 비디오 등의 영상에서도 좋은 추출을 보임을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.29-37
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• 2015

이 논문에서는 모바일 기기상에서 카메라기반 악보인식을 위한 오선 두께와 오선 간격을 추정하는 전처리 기술을 제안한다. 캡쳐된 영상은 조명이나, 흐려짐, 저해상도 등의 많은 왜곡으로 인해 인식에 어려움이 있다. 특히 복잡한 배경을 가지고 있는 악보 영상인식의 경우 더욱 그렇다. 악보 기호 인식에서 오선 두께와 오선 간격은 인식에 큰 영향을 끼친다. 이들 정보는 이진화에도 사용되는데, 복잡한 배경을 가지고 있는 경우 일반적인 이진 영상은 오선 두께와 간격을 추정하는데 만족스럽지 못하다. 따라서 우리는 에지영상에서 런-길이 엔코딩 기술을 이용해 오선 두께와 간격 추정하는 강건한 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 2단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계는 소벨 연산자에 의해 영역별로 에지 영상을 기반으로 오선 두께와 간격을 추정한다. 각 에지 영상의 열은 런-길이 엔코딩 알고리즘에 의해 기술된다. 두 번째 단계는 안정한 경로 알고리즘을 이용한 오선 검출과 오선 위치를 추적하는 적응적 LTH알고리즘을 이용한 오선 제거이다. 실험결과 복잡한 영상의 경우에도 강건함과 높은 인식률을 보였다.