• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.97-99
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 기반 특징점 필터링 방법을 이용한 원격 탐사 영상에 대한 영상 정합 (Image Registration) 고속화 방법을 제안한다. 기존의 특징 기반 영상 정합 방법의 복잡도는 특징 매칭 (Feature Matching) 단계에서 발생한다. 이 복잡도를 줄이기 위하여 본 논문에서는 특징 매칭이 영상의 인공구조물에서 검출된 특징점으로 매칭되는 것을 확인하여 특징점 검출기에서 검출된 특징점 중에서 인공구조물에서 검출된 특징점만 필터링하는 방법을 제안한다. 딥러닝 기반 특징점 필터링은 영상 정합을 위하여 필수적인 특징점을 잃지 않으면서 그 수를 줄이기 위하여 인공구조물의 경계와 인접한 특징점을 보존하고, 축소한 영상을 사용하며, 영상 분할(Image Segmentation) 방법의 결과에서 생기는 영상 패치 경계의 잡음을 제거하기 위하여 영상 패치를 중복하여 잘라 냄으로써 정합 속도와 정확도를 향상시킨다. 영상 정합 고속화 방법을 의 성능을 검증하기 위하여 아리랑 3 호 위성 원격 탐사 영상을 사용하여 기존 특징점 추출 방법과 속도와 정확도를 비교하였다. 딥러닝 기반 영상 정합 방법을 기준으로 하여 비교하였을 때 특징점의 수를 약 82% 감소시키면서 속도를 약 9.17 배 향상시켰지만 정확도가 0.985 에서 0.855 으로 저하되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.727-729
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• 2004

지문은 사람마다 고유한 특징 정보를 가지고 있어 오래 전부터 가장 신뢰할 수 있는 생체 특징으로 알려져 왔다. 따라서 범죄수사, 출입통제, 입출금 서비스 등 많은 분야에서 지문을 이용하여 개인 인증을 실시하고 있다. 그러나 지문인식은 아직까지 인식성능, 처리속도 대용량 지문 분석 등에서 많은 문제점을 가지고 있다. 특히 지문인식에서 인식성능은 다양한 지문수집 환경의 변화와 실시간 인증에 적응하도록 요구되고 있다. 본 논문에서는 지문인식에서 흔히 사용하는 특징점 추출 방식을 개선하여 전체적인 인식성능을 향상시키기 위한 방법으로 그리드 기반 매칭 방법을 제안하고 기존의 매칭 알고리즘과 비교하여 결과를 분석한다. Nitgen DB 4로 실험한 결과, 일반적인 매칭 알고리즘인 Jain의 특징점 패턴 정렬 매칭 방법 보다 인식성능이 우수함을 알 수 있었다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• 제21권2호
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• pp.132-151
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• 2022

Vehicle localization is one of the core technologies for autonomous driving. Image-based localization provides location information efficiently, and various related studies have been conducted. However, the image-based localization methods using feature points or lane information has a limitation that positioning accuracy may be greatly affected by road and driving environments. In this study, we propose a line segment matching framework for accurate vehicle localization. The proposed framework consists of four steps: line segment extraction, merging, overlap area detection, and MSLD-based segment matching. The proposed framework stably performed line segment matching at a sufficient level for vehicle positioning regardless of vehicle speed, driving method, and surrounding environment.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.556-558
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• 2000

본 논문은 지문 특징점 들에서 서로 연결되어진 구조 정보를 활용한 지문 매칭 알고리즘에 대해 연구하였다. 매칭에 이용한 특징은 분기점, 단점 그리고 융선의 방향 등이다. 한 융선 위에 존재하는 여러 특징점들의 연결정보를 찾고, 이를 저장하여 기준좌표축(한쌍의 특징)을 검출한다. 서로 일치하는 한 쌍의 특징을 이용해 입력지문을 이동하고 회전하여 원본지문과 일치시킨 후 각 특징들의 위치, 융선 방향이 일치하는 개수에 따라 지문의 동일여부를 판단하였다. 제안된 알고리즘은 회전과 이동에 무관한 지문인식이 가능하며, 처리 속도가 빨라 실시간 지문인식에 적용할 수 있다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• 제13권1호
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• pp.126-133
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• 2009

In this paper, we propose an object recognition technique for implementing marker less augmented reality. Scale Invariant Feature Transform (SIFT) is used for finding the local features from object images. These features are invariant to scale, rotation, translation, and partially invariant to illumination changes. Extracted Features are distinct and have matched with different image features in the scene. If the trained image is properly matched, then it is expected to find object in scene. In this paper, an object is found from a scene by matching the template images that can be generated from the first frame of the scene. Experimental results of object recognition for 4 kinds of objects showed that the proposed technique has a good performance.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.671-672
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• 2009

네트워크 대역폭과 침입 기술의 발달하는 상황에서 침입탐지 시스템의 패턴 매칭 방식으로는 대용량화된 패킷을 스니핑되는 환경에서 기존의 패턴 매치 방식은 서비스에 따른 순차적인 패턴 매칭 방법으로는 모든 패킷들의 패턴을 분석하는 것에는 한계가 발생하며, 중요한 패킷을 패턴 매칭을 통하여 분석하지 못하여 여러 취약점에 대한 공격이 발생할 수 있는 악성 봇, 정보의 유출이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 패턴 매칭 기법을 이용하는 침입탐지 시스템의 패턴 매칭 성능 향상을 위하여 서비스별로의 순차적인 패턴 매칭 방법에서 해시 기반의 패턴 매칭을 이용하여 패턴 매칭의 시간을 단축 시켜 빠른 속도로 탐지 할 수 있는 시스템을 제시하고 검증하고자 한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• 제7권11호
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• pp.3544-3555
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• 2000

매칭방법은 기하 및 입체 모델링에서 재단 곡면과 이들에 대한 부울 연산에 사용되는 기초적인 연산이다. 그러나 매칭연산은 부드러움을 정확하게 표현하는데 고 차수의 미분계수 제약조건으로 인하여 많은 계산량이 필요할 뿐만 아니라 곡면상의 여러 점을 동시에 선택하여 이동하였을 때, 곡면표현에 사용되는 복잡한 함수식으로 인하여 일반해를 구하기 어려운 단점을 가진다. 본 논문은 분수식에 의하여 RMC(Rotation-Minimizing Curve)을 정의하고 이를 이용하여 자유 형태 곡면간에 변형 매칭 방법을 제안한다. RMC는 매칭곡선과 곡면의 접선벡터, 회전벡터, 곡률의 변화율과 같은 기하학적 기법을 기반으로 한다. 제안한 방법은 입력으로 주어지는 곡면의 기하학적 복잡도와는 무관하게 매칭을 수행할 수 있으며 수행 성능은 계산된 매칭 곡선의 복잡도에 의해서만 좌우된다. 또한 곡선 표현에 사용된 값들을 정의된 매칭 곡선식에 그대로 적용할 수 있었으므로 최적화 응용 문제에 효율적으로 적용할 수 있다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• 제15권6호
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• pp.768-782
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• 2010

Because of the different shooting position between multi-view cameras and the imperfect camera calibration, Illumination mismatches of multi-view video can happen. This variation can bring about the performance decrease of multi-view video coding(MVC) algorithm. A histogram matching algorithm can be applied to recompensate these inconsistencies in a prefiltering step. Once all camera frames of a multi-view sequence are adjusted to a predefined reference through the histogram matching, the coding efficiency of MVC is improved. However the histogram distribution can be different not only between neighboring views but also between sequential views on account of movements of camera angle and some objects, especially human. Therefore the histogram matching algorithm which references all frames in chose view is not appropriate for compensating the illumination differences of these sequence. Thus we propose new algorithms both the image classification algorithm which is applied two criteria to improve the correlation between inter-view frames and the histogram matching which references and matches with a group of pictures(GOP) as a unit to advance the correlation between successive frames. Experimental results show that the compression ratio for the proposed algorithm is improved comparing with the conventional algorithms.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.322-324
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• 2020

본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 얻은 특징점들을 활용하여 기초행렬(Fundamental matrix)을 추정하는 실험을 한다. 획득한 영상들은 보정이 되어 있으며, 특징점 추출 후 매칭은 RANSAC 등의 기존 알고리즘을 활용한다. 기초 행렬을 얻기 위해 스테레오 영상으로부터 정의되는 에피폴라 점, 에피폴라 선, 에피폴라 평면을 정의하고, 이들로부터 얻을 수 있는 기하학적 관계식을 활용하여 기초행렬을 수학적으로 추정해 보고, 실험으로 수학적 이론을 검증해 본다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.312-314
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• 2010

본 논문에서는 하나의 카메라로 일정 영역에서 랜덤하게 촬영되어 얻어진 영상으로 파노라마 영상을 제작하는 방법을 제안한다. 실험 영상으로는 디지털카메라로 일정 영역을 랜덤하게 촬영한 여러 장의 영상을 사용한다. 여러 장의 영상에서 제어점이 될 특징 점들을 검출한 후, 유클리드의 좌표로 바꿔준다. 이 좌표들을 통해 각각의 제어 점에 가장 인접해 있는 좌표 4개를 추출한다. 이 인접 좌표들이 서로 다른 각각의 영상에서 매칭 되는 확률을 계산하여, 가장 높은 매칭 확률을 갖는 영상과 매칭 되는 pose값을 이용하여 각각의 영상을 회전 및 이동하여 매칭시킴으로써 촬영된 영상들의 파노라마 영상을 구현한다.