• Journal of Oral Medicine and Pain
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• 제35권4호
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• pp.237-243
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• 2010

흑색극세포증은 대개 피부가 접히는 부위에서 짙은 색의 반점과 함께 벨벳양상을 가진 두꺼워진 피부 그리고 혀, 치은, 점막, 구개를 포함하는 구강내 및 입술부위의 유두종증의 특징을 가진다. 그중에서도 악성 흑색극세포증은 기저 암종과 연관되어 발생되며 특징적으로 입술과 눈꺼풀의 개화성 유두종증, 손바닥 및 발바닥의 저명한 과각화증, 레제르-트렐라 증후와 같은 세가지 특징이 나타난다. 본 증례의 환자에서 악성 흑색극세포증의 전형적인 임상적 그리고 조직학적 특징과 함께 악성 위장 선암종의 병력을 가지고 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권6호
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• pp.464-468
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• 2009

본 연구는 Apoptosis세포들의 형상을 검출하기 위하여 전통적인 세포측정법과는 다른 영상기반 접근법을 제안한다. 이 방법은 세포측정 법의 단점을 극복하고 Apoptosis 세포들을 정확하게 인식할 수 있다. 본 연구에서 K-means 군집화 방법이 Apoptosis 세포의 거시적인 분할을 행하는 데 사용되었으며, '스네이코'라고 불리는 액티브 윤곽선 모델이 정밀한 경계선 검출을 위해 사용되었다. 그리고 Apoptosis세포들의 물리적 특징, 형태적 특징 그리고 무늬특징들을 포함하는 몇가지 특징들이 추출되었다. 마지막으로 Mahalanobis 거리 분류기가 Apoptosis세포와 비Apoptosis 세포로서 분할영상들을 분류한다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권1호
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• pp.37-45
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• 2002

본 논문은 차량계기판에서 벌브를 인식하기 위한 새로운 특징을 제안한다. 대부분의 모델기반 물체 인식에서 사용되는 특징으로는 물체의 다각형 근사점이 있다. 이러한 특징을 이용한 정합방식을 차량계기판의 벌브와 같은 작은 물체에 적용하며, 정합율이 낮다. 이러한 정합율을 높이기 위해서 본 논문에서는 새로운 특징을 제안한다. 제안된 특징은 물체화소의 원분포와 물체의 중심에서 경계선까지의 거리비이다. 본 논문에서는 이러한 세 개의 특징을 모두 같이 이용하기 위해서 새로운 결정함수를 정의한다. 실험 결과는 다각형 근사점을 이용한 정합방식과 3개의 특징을 모두 이용한 정합방식에서의 정합이 되지 않은 물체수로 비교를 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.548-550
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• 2005

본 논문에서는 지문 인식을 하는데 있어서 특징점의 정보를 이용하여 지문을 정합하는 방법을 제안 하였다. 지문에는 중심점(core point), 삼각주(delta point), 분기점(bifurcation), 단점(ending point)들이 있는데, 본 논문에서는 먼저 poincare index를 이용하여 중심점을 검출한다. 검출된 중심점을 중심으로 하여 관심영역(ROI : region of interest)을 결정하여 영역내의 특징점들을 검출하여, 각 각 특징별로 분류한 다음 중심점과 특징점들과의 관계를 계산하여 지문 정합에 이용한다. 입력 받은 지문은 개개인 각각 양손 모두 10개의 손가락에서 센서의 누르기 압력을 다르게 하여 2번 입력 받아 사용하였다. 실험 결과 기존의 특징점 기반 알고리즘 보다 더 적은 영역에서 좀 더 정확하고 신뢰할 수 있는 지문 정합을 보여줌을 확인 하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2005년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.601-604
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• 2005

본 논문에서는 전방향 등극기하를 이용하여 이동로봇의 효과적인 표식대응에 대하여 기술한다. 전방향 영상에서 등극점과 등극선의 특성에 따라 추출된 특징의 영상내 위치를 추정한다. 예측된 특징의 영상위치정보를 통해 효과적인 특징 대응을 하며 본 연구에서는 두영상에서 8개의 대응점을 이용하여 기초행렬 F를 구하고 이것으로 특징의 공간정보를 계산한다. 따라서 기초행렬 F에서 계산된 기초행렬 E로부터 로봇은 자신의 위치와 운동정보(회전, 병진운동)를 알 수 있다. 또한 효과적인 특징대응을 위해 탐색범위를 축소함으로써 계산시간의 단축과 강인한 특징대응을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.57-66
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• 2011

본 논문에서는 단일 입력 영상에서 특징을 추출하여 실시간으로 에지 대칭과 기울기의 방향성 특징을 이용하여 효과적으로 사람을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 전처리, 사람 후보 영역 분할, 후보 영역 검증인 3단계로 구성되었다. 여기서 전처리 단계는 주변 조도 환경과 밝기에 강인하고, 사람의 특징인 모양 특징 크기, 사람의 조건을 고려한 사람의 특성을 가진 윤곽선을 검출한다. 그리고 사람 후보 영역 분할 단계는 검출된 윤곽선에서 사람의 에지 대칭성과 크기를 가지고 영역을 분리하고, 에이타부스트 알고리즘을 적용하여 1차 후보 영역을 분할한다. 마지막으로 후보 영역 검증 단계는 분할된 국소 영역에 대한 기울기의 특징 벡터 및 분류기를 이용하여 후보 영역을 검증하여 오검출의 성능을 우수하게 한다. 제안된 알고리즘을 적용하여 모의실험을 한 결과, 제안된 알고리즘은 단일 알고리즘을 적용한 기존 알고리즘 보다 처리 속도가 약 1.7배 정도 개선되었으며, FNR(False Negative Rate)은 3% 정도 우수함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.31-38
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• 2013

특징 정규화는 인식기를 적용하기 이전의 전처리 단계로 특징의 스케일에 따른 오류를 줄이기 위해 널리 사용되고 있다. 하지만 기존 정규화 방법은 특징의 분포를 가정하는 경우가 많으며, 클래스 라벨을 고려하지 않으므로 정규화 결과가 인식률에서 최적임을 보장하지 못하는 문제점이 있다. 이 논문에서는 특징의 분포를 가정하지 않는 랭크 정규화 방법과 클래스 라벨을 사용하는 교사 학습법을 결합한 교사 랭크 정규화 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 데이터의 분포를 바탕으로 특징의 분포를 자동으로 추정하므로 특징의 분포를 가정하지 않으며, 데이터 포인트의 최근접 이웃이 가지는 클래스 라벨을 바탕으로 정규화를 시행하므로 오류의 발생을 최소화할 수 있다. 특히 SVM의 경우 서로 다른 클래스에 속하는 데이터 포인트들이 혼재되어 나타나는 영역에 경계선을 설정하므로 이 영역의 밀도를 줄임으로써 경계선 설정을 보다 용이하게 하고 결과적으로 일반화 오류를 감소시킬 수 있다. 이러한 사실들은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권11호
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• pp.87-104
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• 2007

본 논문에서는 중국 수묵애니메이션의 예술적 특징, 특히 중국애니메이션에 있어서 일 세대 감독인 특위의 <피리부는 목동>에 나타난 선적(線的) 표현을 중심으로 분석하였다. 본 작품의 연구에 앞서 선의 개념과 이해 그리고 조형적인 특성에 관한 이론적 설명과 더불어 중국애니메이션의 발전과 그 원동력인 상해애니메이션 필름스튜디오의 작품을 통해 수묵애니메이션의 변천을 살펴보았다. 아울러 본 논문의 중심인 <피리부는 목동>의 선의 표현 및 심미성과 사상성 등을 고찰하고 수묵과 선의 작용 및 애니메이션과의 관계를 통해 예술적 가능성을 알아보았다.

• 한국음향학회지
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• 제22권3호
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• pp.182-187
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• 2003

본 논문에서는 방사 기저함수 (RBF: Radial Basis Function) 신경망을 이용하여 특징 파라미터를 사상시켜 화자인식의 성능을 개선하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 동일한 화자의 유무선 전화의 백터 영역이 서로 다르므로 제안한 화자확인시스템은 유무선 학습모델을 생성하기 위해서 먼저 음성인식을 통해 유무선 채널을 판별하고, 학습하지 않은 채널의 모델은 방사 기저함수 신경망을 이용하여 학습된 모델의 특징 벡터 (LPC-켑스트럼)를 사상하는 방법이다. 모의 실험 결과 기존의 켑스트럼 평균 차감법을 사용할 때보다 제안한 알고리즘을 적용했을 때의 인식율이 약 0.6%∼10.5%의 성능 향상을 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권8호
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• pp.570-581
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• 2001

본 논문에서는 윤곽선(edge) 기반의 형태 정보와 웨이브렛 변환(wavelet transform)에 의한 방향(direction) 정보를 사요하는데 2단계 상표 영상 검색 시스템을 제안한다. 1 단계에서는 후보 상표 영상을 추출하기 위해 영상의 전반적인 정보로 원 상표 영상(original trademark image)을 웨이브렛 변환하여 얻은 X, Y 방향 고주파(high frequency) 성분으로부터 구한 방향 정보와 영상의 윤곽선에 대해 모멘트를 구하는 향상된 불변 모멘트(improved invariant moment)를 이용한다. 2단계에서는 후부 영상들에 대해 영상의 세부 정보인 윤곽선 각도(edge angle)와 윤곽선 반지름(edge radius) 정보를 추출하여 유사도 측정 알고리즘을 통해 결과 영상을 산출하게 된다. 본 상표 영상 검색 시스템은 문자 색인으로는 색인이 용이 하지 않은 기하학적도형 상표 영상만을 사용하였다. 본 시스템에서는 색상과는 상관없는 특징인 형태 정보와 방향 정보만을 이용하므로 같은 색상 구성을 가진 유사 영상뿐만 아니라, 유사하지만 바탕이 반전된 영상이나 색상이 다른 유사 영상에 대해서도 바르게 검색할 수 있으며, 각 특징을 일반화해줌으로 이동.회전.크기 변화에도 불변하는 견고성을 가진다. 또한 효율적인 검색을 위해 2단계의 구조를 사용하였으며, 각 단계마다 계산량을 줄여 검색 시간을 감소시키도록 설계되었다.