• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1461-1463
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• 2015

본 논문에서는 이동 객체를 추적하기 위해 HSI 색상 모델 기반으로 하는 파티클 필터를 이용하고, 차영상을 통해 추적하고자 하는 객체의 중심점을 보완하는 방법을 제안한다. 색상 모델 기반 파티클 필터로 이동 객체를 추적했을 때, 객체의 색 혼합도의 문제로 객체의 중심과 파티클들의 분포에 대한 정확성이 떨어져 추적의 어려움이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 각 프레임마다 차영상을 만들어 이동객체의 중심점을 찾고, 파티클 필터로 추적한 중심점과 비교하여 객체의 중심점을 보완해 추적에 대한 정확성을 높일 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.223-226
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• 2011

본 논문은 웹 카메라로부터 입력받은 영상을 이용하여 손 영역을 추출하여 마우스를 대체할 수 있는 핸드마우스를 구현한다. 먼저 웹 카메라를 이용하여 입력받은 영상에서 손 영역을 추출한다. 손영역을 추출하기 위해서 HSV 컬러 모델에서 조도 변화에 강인한 Hue값과 피부색 특징이 잘 나타나는 YcbCr 컬러 공간을 이용하여 손 후보 영역을 획득한다. 손 후보 영역에서 레이블링(labeling) 알고리즘을 적용하여 정확한 손 영역을 추출한다. 추출한 손 영역에서 무게 중심점을 구한 후, 무게 중심점으로부터 거리를 이용하여 손 영역을 분리한다. 분리된 손 영역에서 무게 중심점으로부터 거리 정보를 이용하여 손 영역의 최종 특징 점을 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법은 추출한 손 모양의 손끝 정보를 이용하여 마우스 이벤트를 수행함으로써 사용자가 사용하기 편리한 핸드마우스를 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.455-458
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• 2002

분기를 가지는 대상객체에 대한 가상 네비게이션 시 네비게이션 경로를 지정하기 위하여 일반적으로 반복적인 형태학적 연산(Iterative Morphological Operation)중 세선화(thining)연산을 기반으로 한 골격화(skeletonization)기법들이 널리 사용되었다. 이러한 방법은 반복적인 세선화 연산 수행과정을 거쳐야하므로 수행효율성이 떨어지고, 잡음에 의하여 잘못된 경로를 생성하기 쉽다. 본 연구에서 수행효율성을 개선하고, 잡음에 안정적으로 네비게이션 경로를 추적하기 위하여 영역 중심점 선형 보간 기법을 기반으로 한 네비게이션 경로추적 기법을 제안한다. 본 제안 기법에서는 2 차원 영상 분할 후, 분할 영상에 대한 영역의 수와 영역 중심점을 기반으로 분기위치를 추적하고, 분기영역에서의 영역 중심점 선명 보간을 통하여 자연스러운 네비게이션 경로를 생성한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.6 no.4
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• pp.31-43
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• 1987

As a study on Speaker-Independent Isolated Word Recognition, a Modified ISODATA clustering method is proposed. This method simplifies the outlier processing and the splitting procedure in conventional ISODATA algorithm, and eliminates the lumping procedure. Through this method, we could find cluster centers precisely and automatically. When this method applied to 11 digits by 10 males and 4 females, its recognition rates of $84.42\%$ for K=4 were better than those of the latest Modified K-means, $82.5\%$. Judging from these results, we proved this method the best method in finding cluster centers precisely.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.59-61
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• 2014

본 논문에서는 단일의 카메라로부터 획득한 영상에 있는 동공 중심을 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 원에서 현의 수직이등분선은 그 원의 중심을 지난다는 사실을 이용하여 동공의 현을 찾고 동공 중심을 계산하는 것이다. 먼저 VPF(Variance Projection Function)을 이용해 일차적으로 동공 중심을 탐지한다. 탐지된 중심점을 기준으로 원을 탐색하여 정확한 동공 중심점을 찾는다. 실험을 통하여 제안한 방법은 높은 검출율과 처리시간 관점에서 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.468-471
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• 2004

In this paper, a method for classifying fingerprint ridge lines using runlength codes is proposed. To detect feature points(minutiae) in automatic fingerprint identification system(AFIS), classification of fingerprint ridge lines are essential process. The fingerprint ridge lines are classified by run-length coding, and also the end and bifurcation regions in ridge lines are separated. To evaluate the performance of the proposed method, detected feature regions including minutiae points and classified fingerprint ridge lines are shown.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.7
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• pp.494-499
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• 2015

As the size of data increases, it becomes important to identify properties by analyzing big data. In this paper, we propose a k-Means based efficient clustering technique, called MCSKMeans (Multi centroid set k-Means), using distributed parallel processing framework MapReduce. A problem with the k-Means algorithm is that the accuracy of clustering depends on initial centroids created randomly. To alleviate this problem, the MCSK-Means algorithm reduces the dependency of initial centroids using sets consisting of k centroids. In addition, we apply the agglomerative hierarchical clustering technique for creating k centroids from centroids in m centroid sets which are the results of the clustering phase. In this paper, we implemented our MCSK-Means based on the MapReduce framework for processing big data efficiently.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2004.05a
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• pp.41-47
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• 2004

중심합성계획(central composite design: ccd)은 반응 표면이 곡면적인 특성을 나타낼때 반응 공간을 추정하기 위해 사용되는 실험계획이다. 반응공간이 2차 회귀모형으로 나타나는 경우에 반응곡면의 변화량을 알기 위해서는 변수의 수준이 3이상이 되어야하는데 ccd는 적은 횟수의 실험으로 곡면을 효과적으로 추정하기 위해 2$^{k}$ 요인실험에 추가적으로 중심점(central point)과 축점(axial point)을 표본점에 포함시키는 계획이다. 본 연구에서는 시뮬레이션 실험에서 반응변수가 2차 회귀모형으로 근사되는 경우에 cod를 이용하여 관심 성과치의 반응표면을 추정하고자 한다. 일반적인 실험에서와는 달리 시뮬레이션 실험에서는 두개의 표본점(인자 수준의 조합)에서 분석자가 공통 난수계열(common random number series)을 부여하여 시뮬레이션 시스템 요소의 변화과정을 유사하게 통제할 수 있다. 일반적으로 공통난수법(common random number method)에 의해 얻어지는 두 표본점에서의 반응변수는 서로 양의 상관관계를 가지며 대조 난수(antithetic random number)에 의한 두 반응변수는 음의 상관성을 가지는 것으로 알려졌다. 본 연구는 ccd의 표본점에 공통난수와 대조난수 법을 이용하여 회귀모형의 파라미터를 효과적으로 추정하는 방법을 조사하고 이를 (s, S) 재고관리 모형에 적용하여 그 효율성을 평가하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.195-197
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• 2010

본 논문은 기존 평행좌표를 이용하는 얼굴 영상 대신 극좌표계 변환을 이용한 얼굴 영상을 이용하여 회전에 강인한 얼굴인식 방법을 제안한다. 극좌표계 변환 방법은 얼굴의 중심부분의 한 점을 극으로 삼아 이 점을 기준으로 360도 각 방향으로 일정 길이만큼 얼굴 영상을 샘플링 하여 새로운 얼굴 영상을 제작하는 방법이다. 이 극좌표계 변환 방법을 이용해 재구성된 영상에 대해 회귀( regression )문제 해결을 위해 변형된 LDA인 LDAr(LDA for regression)을 이용하여 얼굴의 중심부분의한 점인 극을 중심으로 임의의 각도로 회전된 영상의 회전 정도를 추정하여 이를 정규화 시키는 방법을 통해 얼굴 인식의 인식률을 향상시키고자 한다. LDAr은 LDA의 기본개념인 각 클래스 간 떨어진 정도를 최대화하는 것이 목적으로 클래스간 분산과 클래스내 분산의 비율을 최대화 하는 방법을 응용하여 이를 회귀문제에 적용할 수 있게 변형을 한 것이다. 즉, LDAr은 목표값(target)의 차이가 큰 샘플들과 목표값의 차이가 작은 샘플들 간의 거리의 비율을 최대화 하는 것을 목적으로 하게 된다. 제안된 방법을 Yale데이터에 적용하여 임의의 각도로 회전시킨 영상에 대해 회전 각도를 정확히 찾아내는 것을 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.8
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• pp.11-19
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• 2013

This paper presents a simple method to estimate center of distortion and correct radial distortion from fish-eye lens. If the center of image is not locate that of lens in a straight line, the disadvantage of FOV model is low accurate because of correcting distortion without estimated centre of distortion. We propose a method accurately estimating Distortion center using FOV model and 2D pattern from wide angle lens. Our method determines the center of distortion in least error between straight lines and curves with FOV model. The results of experimental measurements on synthetic and real data are presented.