• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.22 no.4
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• pp.171-176
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• 2022

CNN is a type of deep learning and is a neural network used to process images or image data. The filter traverses the image and extracts features of the image to distinguish the image. Deep learning has the characteristic that the more data, the better models can be made, and CNN uses a method of artificially increasing the amount of data by means of data augmentation such as rotation, zoom, shift, and flip to compensate for the weakness of less data. When learning CNN, we would like to check whether outline image learning is helpful in improving performance compared to conventional data augmentation techniques.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2004.05a
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• pp.377-384
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• 2004

The field based morphing requires the user to set most of the control lines manually which requires much time and skill to get satisfactory results. This thesis proposes a method to acquire semi-automation of image morphing through first acquiring shape information from the source image and the target image, then after the user manually designates the least amount of a pair of feature points, these are used as standards for polygon based vertex search to set the appropriate control line to the source mage and target image, and then using the ratio of control line lengths and space. Using the proposed method, the user can reduce the time setting the control line and unskilled persons can get natural image morphing results while designating the least amount control line.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.5 no.4
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• pp.269-274
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• 2004

The field based morping requires the user to set most of the control lines manually which require much time and skill to get satisfactory results. This tjesis proposes a method to acquire semi-automation of image morphing through first acquiring shape information from the source image and the target image, than after the user manually designates the least amount of a pair of feature points, these are used as standards for polygon based vertex to set the appropriate control line to the source image and target image, and then using the ratio of control line lengths and space. Using the proposed method the user can reduce the time setting the control line and unskilled persons can get natural image morphing results while desingnating the least amount of control line.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06d
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• pp.346-348
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• 2006

본 논문은 잎맥 특징을 이용한 식물의 잎 이미지 검색 방법을 제안한다. 식물의 검색을 위해 모양 기반의 검색방법을 사용하였으며, 잎의 외곽선 분만 아니라 내부의 잎맥 정보를 이용하여 정확율을 향상시켰다. 외곽선은 MPP(Minimum Perimeter Polygons) 알고리즘을 개선하여 표현하고, 내부의 잎맥의 특징은 CSS(Curvature Scale Space)를 개선하여 주맥과 교차점, 끝점을 추출하여 표현하였다. 특징 점들간의 관계와 거리값을 통해 가중치가 있는 그래프로 표현하고 이 값을 통해 유사도를 계산하였다. 실험에서는 식물도감에서 1000여개의 식물 잎 이미지를 추출하여 기존의 알고리즘인 Fourier Descriptor, CSSD, CCD, Moment Invariants, MPP와 비교하였다.

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2003.04a
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• pp.1148-1153
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• 2003

An adequate method for the prediction of machining errors is essential to improve productivity and product quality. But it is known that there is a remarkable difference between values calculated by conventional roughness model and measured values of actual machined surfaces under high efficient cutting condition. This paper introduces the theoretical analysis of characteristic lines of cut remainder to evaluate a geometrical surface roughness accurately. In this study, analytic equations of the characteristic lines are derived from the surface generation mechanism of ball end milling considering the actual trochoidal trajectories of cutting edges. The predicted results are compared with the results of conventional roughness model.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.646-648
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• 2000

본 논문은 악안면 기형 환자의 해부학적 구조를 기반으로 하여 임상적으로 수술 결과 영상을 생성하는 방법을 제시한다. 이 방법은 환자의 평면 방사선 사진으로부터 환자의 경조직과 연조직의 외곽선을 추출하고, 이를 바탕으로 연조직 이동량 예측 함수를 이용함으로써 환자의 해부학적 특성을 고려한 가상 수술을 수행한다. 예측함수는 경조직 특징점 8개의 이동량에 따른 연조직 특징점 10개의 변화량을 함수로 만든 것으로, 100명의 임상 결과를 바탕으로 도출한 것이다. 또한 환자의 평면 방사선 사진과 특징 부위의 외곽선, 그리고 환자의 외형사진을 쉽게 정합하는 인터페이스를 제공함으로써, 환자의 가상 수술 후 결과를 평면 방사선 사진 및 측면사진으로 표현하는 특징이 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1997.11a
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• pp.71-74
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• 1997

본 논문은 일반적으로 제약 없는 형식 문서 즉, 논-맨하탄(non-manhattan) 형식의 이진문서영상을 분석하는 기법으로서, 연결요소기법에 기반한 특징추출과 이를 이용한 영역분리 및 분류에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방식은 바텀-업(bottom-up)방식으로서 먼저 처리속도의 고속화와 축소시 특징 영역보존을 위해 임계치 축소기법을 사용하고, 축소된 이진 문서영상내의 각 연결된 검은 화소의 집합을 개체화하고 개체의 특성에 따라 텍스트, 신성분, 해프톤, 도형 그리고 표 등으로 분류한다. 영역분류는 두단계로 이루어지는데, 1차분류에서는 우선, B/W 비, 면적, 외각 테두리의 높이와 너비 비, 테두리선유무 등의 특징을 이용하여 해프톤, 수평 수직선, 테두리(표 및 도형)영역을 분리한다. 이후 2차 분류에서는 문자성분의 수평결합을 통한 텍스트행 성분을 추출한다. 마지막 후처리 과정으로 표분석 알고리듬을 통하여 테두리 영역중 표와 도형을 정확히 구분하고, 또한 도형에 관련한 문서성분을 해당 도형 개체에 연결하는 작업을 수행함으로써 완벽한 영역분류를 한다. 다양한 문서영상을 이용한 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리듬의 성능을 입증한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.131-134
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• 2002

화자 확인시스템에서 화자 변이, 잡음환경, 그리고 학습환경과 인식환경의 불일치등이 화자확인에 어려움을 가져다 준다. 본 논문에서는 유무선 전화망에서 화자 확인의 성능을 개선하기 위한 채널 보상 알고리즘을 제안한다. 화자 확인시스템에서 유무선 전화망의 채널 왜곡을 보상하기 위한 방법으로 RBF(Radial Basis Function) 신경망을 이용하여 특징 벡터를 사상하는 알고리즘을 이용하며 유선과 무선의 채널 왜곡을 감소시킨다. 동일한 화자의 유무선의 벡터 영역이 서로 다르므로 등록단계에서 RBF 신경망을 사용하여 화자의 특징 벡터를 유선과 무선의 비슷한 벡터 영역으로 사상하고, 인식단계에서는 유무선의 우도비를 비교하여 결정규칙에 의해 판별한다. 켑스트럼 평균 차감법(CMS) 보다 제안한 채널 보상 알고리즘이 인식율이 향상을 실험에 의해 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.89-91
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• 2022

본 논문에서는 생체인식 수단 중 하나인 손금을 이용한 생체인식에서 Attention U-Net을 기반으로 손금을 추출하는 방법을 제안한다. 손바닥의 손금 중 주요선이라 불리는 생명선, 지능선, 감정선은 거의 변하지 않는 특징을 가지고 있다. 기존의 손금 추출 방법인 비슷한 색상에서 손금 추출, 제한된 Background에서 손금을 추출하는 것이 아닌 피부색과 비슷하거나, 다양한 Background에서 적용될 수 있다. 이를 통해 사용자를 인식하는 생체인식 방법에서 사용할 수 있다. 본 논문에서 사용된 Attention U-Net의 특징을 통해 손금의 Segmentation 영역을 Attention Coefficient를 업데이트하며 효율적으로 학습할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.442-445
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• 2002

기존 증강현실과 같은 합성 추적기법에서, 시점을 확장시켜 깊이감을 얻을 수 있는 다시점 영상기술을 적용하였을 경우 특징추출 및 대응의 연산량은 급격히 증가하며, 넓어진 FOV(field-of-view)는 대응을 어렵게 하여 특징의 흔들림을 초래하고 광원과 가려진 영역의 영향을 증대시켜 시점간의 추적을 어렵게 한다. 이에 본 논문은 등극선 기하조건을 고려한 다시점 실감 영상 합성 추적 기법을 제안한다.