• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.113-116
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• 2010

본 논문은 보행중인 시각장애인에 장착된 카메라로부터 획득한 영상에서 보도와 차도 영역을 구분하기 위한 영역분할 기법과 질감 특징추출 기법에 대해 제안한다. 영상내의 허프 변환을 이용한 라인검출을 통해 도로 경계선을 검출하고, 분할된 영역을 원근에 따라 3 레벨로 구분하여 질감 특징성분을 추출함으로써 보도와 차도영역을 분리한다. 보도블럭이 가지는 복잡하고 다양한 특성의 패턴과 차도의 균일한 질감을 가진 영역의 특성을 비교하기 위하여 회전에 강건한 LBP, GLCM 질감 특징성분들을 이용함으로써 두 영역을 구분하였다. 제안된 방법은 낮과 밤 영상에 대해 실험한 결과 조도의 변화에 강건하게 영역을 분리할 수 있었고, 또한 보행자와 장애물이 많은 영상에서도 회전이나 폐색에 관계없이 영역 분리가 가능함을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1451-1454
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• 2015

RANSAC 알고리즘은 컴퓨터 비전 분야에서 호모그래피 행렬을 추정하는데 많이 사용되고 있다. CS-RANSAC 알고리즘은 RANSAC 알고리즘에 제약조건을 설정하여 정확도를 높인 알고리즘이지만 샘플링 단계에서 정확한 호모그래피를 추정하는데 불필요한 특징점을 선택하여 알고리즘의 효율성을 저하시키는 경우가 있다. 따라서 본 논문에서는 Symmetric Transfer Error로 특징점이 참정보인지 평가하고 불필요한 특징점을 필터링하여 CS-RANSAC 알고리즘의 속도와 정확도를 증가시키는 방법을 제안한다. 실험은 제안하는 알고리즘의 수행시간과 오차율을 비교하였고, 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존 CS-RANSAC 알고리즘보다 수행시간이 평균적으로 약 5% 단축되었고 정확도는 약 14% 향상 되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권2호
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• pp.41-50
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• 2004

MPEG-4 표준에서는 객체 단위의 부호화를 수행하기 위해 자연영상으로부터 비디오 객체를 분리하는 영상분할(segmentation) 기술이 필요하다. 영상분할 방법은 크게 자동 영상분할(automatic segmentation)과 반자동 영상분할(semi-automatic segmentation)의 두 부류로 나눌 수 있다. 지금까지 개발된 대부분의 자동 영상분할 방법은 비디오 객체의 명확한 수학적인 모델을 제시하기 곤란하며 한 화면에서 개별 객체를 추출하기 어렵기 때문에 그 성능에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 active contour 알고리즘을 이용한 반자동 영상분할 알고리즘을 제안한다. 초기 곡선으로부터 변화 가능한 모든 곡선의 집합을 모양공간으로 정의하고 그 공간을 선형공간이라고 가정하면, 모양공간(shape space)은 모양 행렬에 의해 행(column) 공간과 남은 빈(left null) 공간으로 나뉘어진다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 행공간의 모양공간 벡터를 이용하여 초기 곡선으로부터 영상의 특징점까지의 변화를 기술하고 동적 그래프 검색 알고리즘을 이용하여 객체의 세밀한 부분을 묘사한다. 모양 행렬과 객체의 윤곽을 추정하기 위한 SUSAN 연산자의 사용으로 제안한 알고리즘은 저수준 영상처리로부터 생성되는 불필요한 특징점을 무시할 수 있다. 또한, 모양 행렬의 사용으로 생긴 제약은 동적 그래프 검색 알고리즘으로 보상한다.

• 한국광학회지
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• 제8권5호
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• pp.403-409
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• 1997

다양한 특징들을 광학적으로 병렬추출하여 패턴인식을 수행하는 시스템을 제안하고 실험하였다. 추출하려는 특징은 6개의 방향선소들 및 선소특징만으로 구별되지 않는 패턴들에 대한 공분산행렬의 고유벡터들이다. 이 시스템은 크게 특징추출부와 패턴인식부로 구성된다. 전자는 여러 특징을 병렬적으로 추출하기 위해 다중 Vander Lugt 필터를 사용하여 광학적으로 구현되었으며, 후자는 이들 추출된 특징들을 사용하여 패턴인식이 수행되도록 컴퓨터에서 구현되었다. 패턴인식 방법으로는, 추출된 특징을 인공신경망에 학습을 시키는 방법과 단순히 선소들의 논리적인 개수를 사용하는 방법, 두 가지가 각각 사용되었다. 여기서는 선소들로만 구성된 15개의 영문자 패턴들에 대해 실험하였고 그 실험결과를 보고한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.682-689
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• 2019

부분 기반 영상 표현(part-based image representation)에서는 영상의 부분적인 모습을 기저 벡터로 표현하고 기저 벡터의 선형 조합으로 영상을 분해하며, 이 때 기저 벡터의 계수가 곧 물체의 부분적인 특징을 의미하게 된다. 본 논문에는 부분 기반 영상 표현 기법인 비음수 행렬 분해(non-negative matrix factorization, NMF)를 이용하여 얼굴 영상을 표현하고 신경망 기법을 적용하여 가려진 얼굴을 인식하는 얼굴 인식을 제안한다. 표준 비음수 행렬 분해, 투영 경사 비음수 행렬 분해, 직교 비음수 행렬 분해를 이용하여 얼굴 영상을 표현하였고, 각 기법의 성능을 비교하였다. 인식기로는 학습벡터양자화 신경망을 사용하였으며, 인식기에서의 거리 척도로는 유클리디언 거리를 사용하였다. 실험 결과, 전통적인 얼굴 인식 방법에 비하여 제안한 기법이 가려진 얼굴 인식에 보다 강인함을 보인다.

• 공연문화연구
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• 제18호
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• pp.513-557
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• 2009

고구려 고분벽화에 나타나는 행렬도는 묘 주인의 등급에 따라 인원수와 각종 대열 및 인원 배치가 규정될 정도로 상당한 수준의 체제를 갖추고 있었다. 이러한 가두행렬에 동반되는 연희들은 대부분 산악 백희의 종목들이었다. 특히 안악 3호분의 악대는 고취와 횡취를 갖추고 있어서, 이 행렬의 국제적 교류양상을 살펴볼 수 있다. 또한 호위병, 의장대, 악대, 연희자를 갖춘 고구려의 행렬은 고려와 조선시대의 어가행렬과 일치하므로 그 영향관계를 살펴볼 수 있다. 고려시대의 대표적 가두행렬은 왕의 어가행렬이다. 연등회에서 왕이 봉은사나 흥왕사를 다녀올 때, 왕이 지나는 차도의 좌우에는 등산과 화수를 설치했으며, 그 가두행렬의 규모가 매우 컸고 다채로운 음악과 공연을 연행했다. 나례는 중국에서 생겨난 의식으로 고려시대의 궁중의례에 수용되었다. 고려의 나례에서도 중국과 마찬가지로 가두행렬과 연희를 행했다. 그리고 정초에 풍물패가 행하는 지신밟기도 나례의 유풍이다. 조선전기의 궁중나례에는 방상시 12지신 이외에 판관 조왕신 소매 등 새로운 배역이 등장한다. 그래서 나례가 시대의 변천에 따라 변모하는 모습을 살펴볼 수 있다. 조선시대의 환궁행사에서 왕이 탄 가마는 전후의 고취악대가 행진음악을 연주하고, 산붕이 인도하는 가운데 대궐을 향해 가두행렬을 진행했는데, 이때 각종 연희도 공연되었다. 이 환궁행사는 고려 의종 때의 환궁행사와 매우 유사하다. 조선시대의 삼일유가와 문희연은 양반층의 축제였다. 급제자는 악사와 연희자들을 대동하고 서울 시가를 3일간이나 돌아다니며 가두행렬을 벌이면서, 자기 가문의 경사를 축하하고 가문의 위세를 과시했다. 조선시대의 동제와 읍치제의에서는 사당의 신상이나 신대를 앞세우고 가두행렬을 진행했다. 중국의 마을제사인 영신새회가 후대에는 나례의 연문축역과 융합되었듯이, 한국의 마을제사도 지신밟기와 결합되어 마을의 수호신을 상징하는 신대를 앞세우고 집집마다 찾아다니는 가두행렬이 형성되었다. 수영야류의 가두행렬은 가면극 공연의 홍보 효과가 있었고, 참가자들의 일체감을 조성하면서 축제적 분위기를 한껏 고조시켰다. 북청군 토성리 관원놀이의 중심은 관원의 행차를 모방한 가두행렬이었다. 토성 관원놀이는 인명의 안과와 마을의 오곡 풍성을 기원하는 민속신앙의 기능, 가두행렬과 여러 연희들을 통해 흥과 신명으로 즐기는 오락적 기능, 주민들의 단결과 화합을 조성하는 사회적 기능을 갖고 있었다. 중국과 마찬가지로 한국의 가두행렬은 자생적 가두행렬과 외래 기원의 가두행렬이 있었다. 고구려 고분벽화의 행렬도의 고취와 횡취, 고려시대에 상원이라는 연등회의 시기와 왕이 참석한 가운데 행해지는 교방가무희 및 백희 공연, 동제의 지신밟기 등을 통해서 국제적 교류양상을 살펴볼 수 있다. 그러나 상원연등회는 중국에서 유입되었지만, 왕이 선대 임금들의 초상화를 모신 봉은사에 다녀올 때의 가두행렬과 그 노변에 설치되는 등산과 화수 및 수많은 등은 고려 연등회의 특징이다. 이상의 모든 행사에서 가두행렬은 축제적 분위기를 조성하는 데 큰 몫을 담당했고, 행렬의 중간이나 행렬이 끝난 후 펼쳐지는 전통연희의 공연에서 참가자들이 일체감을 느낄 수 있도록 했다. 가두행렬의 참가자들은 각 행사를 통해 문화적인 긍지와 자부심을 느낄 수 있었고, 자기들의 역량을 과시하고 자랑하는 기회를 가질 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.21-28
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• 2013

본 논문은 그레이레벨히스토그램을 이용한 움직임 영역검출, 퍼지 클러스터링을 이용한 칼라 분할, 그레이 레벨 동시발생 행렬을 이용한 특징 추출 및 서포터 벡터 머신을 이용한 화재 분류 등과 같은 다중 이종 알고리즘을 포함하고 있는 효과적인 화재 감지 방법을 제안한다. 제안한 방법은 움직임 영역을 검출하기 위해그레이레벨히스토그램에 기초한 최적의 임계값을 결정하고 난 후, CIE LAB 칼라 공간에서 퍼지 클러스터링을 적용하여 칼라 분할을 수행한다. 이러한 두 단계는 화재의 후보 영역을 기술하는데 도움이 된다. 다음으로 그레이 레벨 동시발생 행렬을 이용하여 화재의 특징을 추출하고, 이러한 특징들은 화재인지 아닌지를 분류하기 위해 서포터 벡터 머신의 입력으로 사용된다. 제안한 방법을 평가하기위해 기존의 두 알고리즘과 화재 검출율 및 오류 화재 검출율에서 비교하였다. 모의실험결과, 제안한 방법은 97.94%의 화재 검출율 및 4.63%의 오류 화재 검출율을 보임으로써 기존의 화재 감지 알고리즘보다 우수성을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.469-472
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• 2006

본 논문은 비음수 행렬 인수분해(NMF, non-negative matrix factorization)를 이용하여 문장을 추출하여 문서를 요약하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 문장추출에 사용되는 의미 특징(semantic feature)이 비 음수 값을 갖기 때문에 잠재의미분석에 비해 문서의 내용을 정확하게 요약한다. 또한, 적은 계산비용을 통하여 쉽게 요약 문장을 추출할 수 있는 장점을 갖는다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.59-61
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• 2012

TDOA 기법은 위치추정 기법의 하나로 간단한 구조와 높은 정확도를 가지는 장점으로 인해 실내측위, 군사, 의료 분야 등에 자주 사용된다. 본 논문에서는 MPM(Matrix Pencil Method)를 이용한 고분해능 TDOA 추정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 교차상관을 이용한 TDOA 기법에 비교하여 높은 정확도를 가지며 CW(Continuous Wave)와 같은 협대역 신호에 적용이 가능하다. 또한 잘 알려진 고분해능 기법 중 하나인 MUSIC(Multiple Signal Classification)에서 공분산 행렬을 사용하는 것과 달리 수집된 데이터를 바로 행렬로 만들어 사용하므로 복잡성이 낮은 특징이 있다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 소프트웨어 시뮬레이션 통해 SNR에 따른 오차와 연산량 측면에서 MUSIC 기법과 비교하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.394-396
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• 2006

기존 질의기반의 문서요약은 질의와 문서간의 사전 학습으로 요약의 질을 높이거나, 문서의 고유 구조(inherent structure)를 반영하여 요약의 정확도를 높이기 위하여 문서를 그래프로 변환한다. 본 논문은 비음수 행렬 인수분해 (NMF, Non-negative Matrix Factorization)를 이용하여 질의 기반의 문서를 요약하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 질의와 문서간에 사전학습이 필요 없다. 또한 문서를 그래프로 변형시키는 복잡한 처리 없이 NMF에 의해 얻어진 의미 특징(semantic feature)과 의미 변수(semantic variable)로 문서의 고유 구조를 반영하여 요약의 정확도를 높일 수 있다. 마지막으로 단순한 방법으로 문장을 쉽게 요약 할 수 있다.