• 재활복지공학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.133-138
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• 2014

본 논문에서는 시공간 실루엣 분석을 사용하여 간단하지만 효율적인 보행 인식 방법을 제안한다. 각각의 이미지 시퀀스에 대해, 먼저 차분 기법과 화소기반 적응분할기법이 보행자의 실루엣을 분할하는데 사용된다. 그 후, 사람을 인식하기 위하여 보행하는 사람의 걸음수와 보폭이 실루엣 영상에서 구해진다. 124개의 객체를 포함하는 CASIA 데이터 집합에서의 실험결과는 제안된 방법의 유효성을 보여준다. 또한, 제안된 시스템은 보행자 인식에 대한 응용을 위해 충분한 적용 가능성이 있을 것으로 판단된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제18권4호
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• pp.349-356
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• 1997

본 논문에서는 의료 영상의 순차전송을 위한 무손실 부호화 기법을 제안한다. 제안된 방법은 두 단계로 나누어지는데, 먼저 영상은 본 논문에서 제안하는 고속 적응대역분할 방법에 의하여 무손실 부호화에 적합하게 대역분할된다. 분할 후의 영상은 두 개의 조건화 화소를 이용하는 산술부호기에 의해 부호화되는데, 대역의 특성에 따라서 각각의 부대역에 적합한 조건화 화소가 다르게 선정된다. 일반적으로 조건화 상태를 줄이기 위해 조건화 문맥을 양자호하는 방법이 사용되는데, 본 논문에서는 감소된 문맥으로 우수한 압축 성능을 얻기 위하여 양자화 범위를 최적화하는 방법을 제안한다. 제안된 무손실 부호화 방법은 부호기/복호기가 비대칭적으로 구조를 갖게 하고 JPEG 무손실 부호화 방법[1]보다 우수한 압축 성능을 보인다.

• 전산구조공학
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• 제9권3호
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• pp.145-155
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• 1996

이 논문은 평면 상의 영역 경계와 조절선(control curve)에 맞추어서 요소망을 자동 생성하는 알고리즘을 제시하는데 목적이 있다. 여기서 제안하는 알고리즘은 요소망 생성 영역의 경계와 조절선들을 하나의 수퍼 루프(super loop)로 연결하고, 루프(loop)위에 있는 두 절점을 연결하는 최소벌점(minimum penalty)의 경로를 따라서 순환적으로 분할하여 요소를 생성하는 기법에 바탕을 두고 있다. 이 방법은 요소망 생성영역의 형상에 제한이 없으며, 모든 과정을 쉽게 자동화 할 수 있기 때문에 복잡한 영역의 요소망을 최소한의 사용자 개입을 통해서 간편하게 처리할 수 있는 프로그램으로 쉽게 이행할 수 있다. 이 알고리즘은 곡면 요소망 생성이나, 적응적 요소망 생성등에 쉽게 확장하여 적용할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.1418-1426
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• 2009

주어진 배경 이미지로부터 전경 객체를 분리하는 것을 목표로 하는 배경 차분화 기법에 관한 많은 연구가 있어 왔다. 최근에 발표된 몇 가지 통계 기반 배경 차분화 기법들은 동적인 환경에서 동작할 수 있을 정도로 안정된 성능을 보이는 것으로 보고되고 있다. 그러나 이들 기법은 일반적으로 매우 많은 계산 자원을 요구하며, 객체의 명확한 윤곽을 획득하는데 있어서는 아직 어려움이 있다. 본 논문에서는 점진적으로 변화하는 배경을 모델링하기 위해 복잡한 통계 기법을 적용하는 대신 간단한 이동-평균 기법을 사용한다. 또한 픽셀별로 할당되는 다중의 임계치 대신 유전자 학습에 의해 최적화되는 하나의 전역적 임계치를 사용한다. 유전자 학습을 위해 새로운 적합도 함수를 정의하여 학습하고 이를 이용하여 이미지의 분할 결과들을 평가한다. 본 논문의 시스템은 웹 카메라가 장착된 개인용 컴퓨터에서 구현하였으며, 실사 이미지들에 대한 실험 결과에 의하면 기존의 가우시안 믹스쳐 방식보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권7호
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• pp.689-698
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• 2006

패턴인식은 주위 환경을 관찰하는 방법, 배경으로부터 관심있는 패턴을 구분하는 방법, 소리를 얻는 방법, 그리고 패턴 범주들 중에서 타당한 결정을 얻는 방법에 관한 연구이다. 패턴인식 시스템을 설계할 때 필수적으로 1) 데이터의 획득과 전처리, 2) 데이터의 표현, 3) 결정방법 선택과 같은 세 가지 사항을 고려해야한다. 그 이유는 영상을 획득하기 위한 센서의 선택, 전처리 기법, 표현 기법, 의사결정 모델에 따라 인식의 결과가 달라질 수 있기 때문이다. 컬러영상은 다양한 컬러 패턴으로 구성된다. 대부분의 패턴인식 방법은 훈련되어진 컬러정보를 사용하여 컬러의 특징을 추출한다. 본 논문은 몇 가지 제한된 컬러를 가진 영상으로부터 특정한 컬러 패턴을 적응적으로 추출한다. 컬러 패턴의 수가 한정되어 있기 때문에 영상에서 컬러의 분포가 유사하다. 그러나, 영상에 잡음이나 열화가 존재하면, 그 분포가 변화한다. 그러므로 이미 알고 있는 컬러정보를 가지고 특정한 컬러의 특징을 추출할 수 없다. 그래서 본 논문에서는 유사한 컬러 패턴을 가진 영상에 대하여 특정한 컬러의 특징을 적응적으로 추출함으로서 인식의 오류를 감소시킬 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법을 실험하기 위하여 열화가 적은 표본영상을 사용하고, 잡음과 열화가 포함된 여섯 가지의 검사영상을 사용한다. 결론적으로 제안한 방법이 통계적인 패턴인식의 결과보다 정확한 결과를 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권12호
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• pp.1739-1741
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• 2016

OFDM 기반 통신시스템에서 압축 센싱을 단계적으로 적용하여 임펄스 잡음과 클리핑 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 이 방법은 1단계로 적응적 임계값을 적용한 블랭킹 기법을, 2단계 및 3단계에서 압축 센싱 기법을 반복적으로 적용하며 판정 궤환을 통해 비트 오율을 점차 감소시킨다. 임펄스 잡음 채널에서 모의실험결과 비트 오율이 $10^{-5}$일 때 4.5dB의 SNR 이득을 얻을 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제10권4호통권29호
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• pp.632-642
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• 2005

본 논문에서는 다각형 기반 윤곽선 근사화를 위한 새로운 정점 선택 방법을 제안한다. 제안 방법은 전체 윤곽선을 부분 윤곽선으로 분할하고, 분할된 각 부분 윤곽선을 가변적 정확도에 따라 적응적으로 근사화한다. 근사화 정확도는 각 부분 윤곽선의 상대적 중요도에 의해 결정된다. 이때 근사화 오차 영역에서 발생하는 밝기 왜곡을 고려하여 각 부분 윤곽선의 상대적 중요도를 결정함으로써, 같은 윤곽선 데이터 량으로 보다 높은 재생영상의 화질 향상을 이룰 수 있다. 이러한 개념을 바탕으로 영역간 대조와 최대허용오차($d_{max}$)와의 관계식을 유도하고, 이 식을 이용한 적응적 정점 선택 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안된 방법이 영상 부호화의 측면에서 기존 기법보다 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권2호
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• pp.128-137
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• 2002

이 논문은 고차원 이미지 데이타의 효율적인 색인을 위한 LCP+-file을 제시한다. 멀티미디어 데이타의 사용이 증가하면서 고차원 이미지 데이타의 색인과 검색의 지원에 대한 요구가 증가하고 있다. 최근에 고차원 데이타의 색인을 위해 벡터 근사에 기반한 LPC-file (5)이 개발되었다. LPC-file은 특히, 데이터 집합이 균일하게 분포할 때는 좋은 성능을 나타내지만 클러스터(cluster)를 이를 때는 성능이 하락한다. 본 논문은 강하게 클러스터를 이루는 이미지 데이타 집합에 대해 LPC-file의 성능을 향상시킨 LCP+-file을 제시한다. 기본 아이디어는 고밀도 클러스터를 갖는 부분 공간을 찾기 위해 데이타 공간을 적응적으로 분할하고, 그 공간에 대해 벡터 근사의 식별 능력을 향상시키기 위해 더 많은 수의 비트를 할당한다. 그러나 분할된 공간이 비트들을 공유하기 때문에 사용되는 전체 비트 수는 오히려 줄어든다. 실험 결과에 따르면 LCP+-file은 강하게 클러스터를 이루는 이미지 데이터 집합에 대해 LPC-file의 성능을 크게 향상시킨다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권5호
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• pp.66-79
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• 2009

본 논문에서는 최신 압축 기술인 H.264/AVC의 화면내 부호화 효율을 향상시키기 위해 1차원 및 2차원 정수 변환을 이용한 적응적 화면내 부호화 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 부호화될 블록에 대해 예측모드에 따라서 1차원 정수 변환과 2차원 정수 변환을 수행한 후 가장 효과적인 예측모드와 정수 변환 방법이 선택된다. 1차원 정수 변환을 이용한 부호화를 수행할 경우에는 먼저 예측모드에 따라 $4{\times}4$ 블록을 $1{\times}4$ 또는 $4{\times}1$의 서브블록으로 분할하고, 각각의 서브블록에 대해 예측을 수행한다. 이때 서브블록들에 대한 예측 신호는 이전의 재생된 서브블록을 이용하여, 예측 방향으로 가장 가까운 신호를 예측에 사용함으로써, 상관성의 활용을 극대화한다. 각각의 서브블록들은 생성된 예측 신호와의 뺄셈 과정을 통해 잔여신호를 생성하고, 1차원 정수 변환 및 양자화 과정을 통해 양자화된 신호를 생성한다. 양자화된 서브블록들은 다시 분할되기 이전의 $4{\times}4$ 블록 단위로 합쳐지고, 예측모드에 따라 DC에 우선 순위를 둔 스캐닝 패턴을 이용하여 1차원으로 정렬된다. 1차원 정수 변환을 사용하여 생성된 해당 블록의 비트스트림이 기존 2차원 정수 변환을 사용하여 생성한 비트스트림과 부호화 효율 측면에서 비교되어, 최종적으로 부호화될 예측모드와 변환 계수가 선택되어 전송된다. 제안 기술은 실험 결과를 통해 다양한 영상과 비트율에서 H.264/AVC보다 평균적으로 BD-PSNR을 0.34dB 향상 또는 BD-bitrate를 4.03% 감소시킴으로써, 기존의 H.264/AVC 부호화 효율을 크게 개선할 수 있음을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.417-422
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• 2000

본 논문에서는 적응 뉴로-퍼지 모델링을 위해 최근에 BBS(blind source separation)분야에서 발전된 독립 성분 분석기법(ICA)을 전처리로 이용하여 효과적인 퍼지 규칙을 생성하는 방법을 제안한다. 기존의 뉴로-퍼지 모델링은 입력 데이터 성분간의 상관관계를 고려하지 않고 입력공간을 분할하기 때문에 효과적으로 분할하지 못하는 단점이 있다. 이로 인해 과도한 규칙 수와 큰 오차를 가지고 있었다. 이에, 본 연구에서는 독립 성분 분석기법을 이용하여 입력 데이터 성분간의 상관관계를 제거함으로서 적은 규칙 수를 갖으면서도 효율적인 퍼지 규칙을 얻을 수 있도록 하였다. 시뮬레이션 예로서 Box-Jenkins의 가스로 데이터의 모델링에 적용하여 유용성과 제안된 방법이 이전의 연구보다 좋은 결과를 보임을 알 수 있었다.