• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.1641-1644
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• 2004

3차원 볼륨데이터에서 분할 대상영역의 밝기 값이 다양하면서 밝기 값이 유사한 영역과 인접한 경우 3차원 영역확장(region growing) 방법을 사용하여 영역을 분할하기 위해서는 영역확장의 중요한 요인인 동질성 기준 값의 적절한 선택이 요구된다. 본 논문에서는 영역 복셀(voxel)의 1차 미분 값의 크기인 기울기 크기(gradient magnitude)만으로 영역의 경계를 찾기가 쉽지않은 대상의 분할을 위해 볼륨데이터의 지역적인 밝기 값의 변화의 특징을 고려하면서 분할 대상영역의 복셀의 2차 미분(second partial derivation)을 행렬의 요소(element)로 갖는 Hessian 행렬의 고유치(eigenvalue)를 영역확장의 문턱치 결정에 이용하였다. 제안한 알고리즘은 3차원 영역확장의 결과에 가장 큰 영향을 미치는 적절한 문턱치의 선택으로 대상영역의 분할을 성공적으로 수행하여 3차원 영역확장의 단점을 보완하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.717-724
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• 2016

본 논문은 카메라로부터 획득한 컬러 비디오 영상에서 컬러 색상과 에지 그래디언트의 공분산 행렬에 기반한 영상의 변화영역을 검출하는 방법을 제안한다. 컬러 비디오 영상은 RGB 영상 대신에 밝기정보와 색상정보가 분리된 YCbCr 컬러비디오 포맷을 사용한다. CbCr-채널로부터 컬러의 색상분포를 알 수 있는 컬러 공분산 행렬을 계산하며, Y-채널로부터는 영상의 에지 그래디언트 분포를 알 수 있는 공분산 행렬을 계산한다. 컬러 공분산 행렬과 에지 그래디언트 공분산 행렬은 배경영상으로부터 적분영상을 사용하여 사각영역의 합계와 제곱 합계, 곱셈 합계를 효과적으로 계산하여 각 화소에서 빠르게 계산된다. 또한 시간에 따른 변화를 반영하기 위하여 배경영상과 입력영상의 가중평균에 의해 배경영상을 갱신한다. 현재 프레임에서의 배경영상으로부터의 변화영역은 컬러 공분산 행렬과 에지 그래디언트 공분산 행렬을 사용한 통계적 거리측정인 마하라노비스 거리를 이용하여 검출한다. 고속도로의 컬러 비디오 영상의 실험결과에서 컬러색상과 그래디언트의 변화영역을 효과적으로 검출할 수 있었다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제62권2호
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• pp.269-287
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• 2023

행렬이론은 수학, 자연과학, 공학뿐 아니라 사회과학과 인공지능 분야에까지 다양하게 활용되고 있다. 중·고등학교 수학에서 행렬은 학습 부담 경감을 위해 2009 개정 수학과 교육과정에서 삭제되었다가 인공지능 시대를 맞이하여 2022 개정 교육과정에 재편성될 예정이다. 이에 다른 나라에서 다루고 있는 행렬 내용을 분석함으로써 행렬 지도를 위한 의미 있는 방향을 제시하고 교과서 구성을 위한 시사점을 도출할 필요성이 있다. 이를 위해 본고에서는 독일 수학과 표준교육과정과 독일 헤센주의 수학과 교육과정을 분석하고, 독일 수학 교과서의 행렬 단원의 내용 요소 및 전개 방식의 특징을 분석하였다. 분석 결과 독일 교과서는 선형연립방정식의 풀이를 위한 행렬, 일차변환을 설명하기 위한 행렬, 전환과정을 설명하기 위한 행렬로 나누어 행렬 단원을 다루고 있으며 모두 역행렬을 다루고 있고 수학적 추론 및 수학적 모델링에 중점을 두고 행렬을 학습하는 것으로 나타났다. 분석 결과로부터 학교 수학에 행렬을 재편성할 경우 깊이 있는 개념적 이해와 수학적 추론 및 수학적 모델링에 중점을 두어 교육내용을 구성할 것을 제안하는 바이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.435-437
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• 2012

본 논문에서는 반복적인 베이시안 모델을 이용한 특징점 기반 객체 추적 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 특징점 추정 오류를 최소화하고, 추적하는 객체에 해당되는 특징점들만을 선택함으로써, 최적의 특징점들을 이용하여 변환 행렬을 추정한다. 특징점 추정 오류는 Census transform과 해밍 거리를 이용하여 최소화하고, 외곽 특징점(outlier feature)를 제거하기 위하여 반복적인 베이시안 모델을 사용한다. 보행자와 차량등을 이용한 실험 결과, 제안한 방법이 기존 방법에 비하여 좀 더 우수한 성능을 보여준다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1857_1858
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• 2009

본 논문에서는 PCA와 입자 군집 최적화 알고리즘을 이용한 얼굴이미지에서 특징선택 방법에 대하여 제안한다. 2차원 얼굴이미지의 히스토그램 분표값에서 정규화합 연산을 이용한 히스토그램 평활화 기법을 거쳐 대비효과를 주어 화질을 개선시켜 준다. PCA는 2차원 얼굴이미지를 이용하여 공분산 행렬을 구한 후 그것의 고유값에 따른 고유벡터를 구하여 얼굴인식에 사용될 특징 벡터들을 추출한다. 또한 추출된 특징벡터 중에서 얼굴인식 성능에 중요한 요소가 되는 특징 벡터들을 입자 군집 최적화 알고리즘을 이용하여 최적화한다. 다항식 기반 RBF 신경회로망을 사용하여 얼굴인식 성능을 평가한다. 본 논문에서 제안된 방법을 통해 최적화된 특징벡터와 얼굴인식률과의 관계를 알 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.177-180
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• 2015

본 논문에서는 비디오 영상을 입력 했을 때 특징점 추적을 통한 다수 영상의 고속 스트칭 기법을 제안한다. 빠른 속도로 특징점 추출을 위해서 FAST(Features from Accelerated Segment Test) 기법을 사용한다. 특징점 정합과정은 기존의 방법과는 다른 새로운 방법을 제안한다. Mean shift 를 통해 특징점이 포함된 영역을 추적하여 벡터(vector)를 구한다. 이 벡터를 사용하여 추출한 특징점들을 정합하는데 사용한다. 마지막으로 이상점(outlier)을 제거하기 위해 RANSAC(RANdom Sample Consensus) 기법을 사용한다. 입력된 두 영상의 호모그래피(homography) 변환 행렬을 구하여 하나의 파노라마 영상을 생성한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 속도가 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.291-295
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• 2005

본 논문은 변형된 2-D PCA를 이용한 얼굴 인식 방법에 대하여 제안한다. 기존의 PCA는 1 차원 벡터들로 공분산 행렬을 구하는 반면에 2-D PCA는 2 차원 영상을 직접적으로 이용하여 공분산 행렬을 구한 후 그것의 고유값에 따른 고유벡터를 구하여 특징 벡터들을 추출한다. 제안 방법은 두 개의 공분산 행렬들을 이용하여 선형 변환 행렬을 구하는 변형된 2-D PCA 방법을 적용하여 얼굴을 인식한다. 실험 결과는 2-D PCA 보다 제안된 방법이 $1\%$ 정도 얼굴 인식률이 더 좋으며, 안정된 인식률을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.90-95
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• 2009

본 논문은 선형차원감소(Linear Dimensionality Reduction)을 위해 널리 이용되고 있는 특징추출 알고리듬인 선형판별분석(Linear Discriminant Analysis)의 문제점을 해결할 수 있는 새로운 특징추출 알고리듬을 제안한다. 선형판별분석에 포함되는 평균-자료 간 거리 및 평균-평균 간의 거리에 기반한 분산행렬은 역행렬 연산, 계수의 제한 등으로 인하여 계산상의 문제와 추출되는 특징의 수가 제한되는 한계를 가지고 있다. 또한 자료의 집단이 단일 모드의 정규 분포로부터 얻어진 것으로 가정되며 그렇지 않은 경우에 대해서는 적절한 결과를 얻을 수 없다. 본 논문에서는 자료-자료 간의 거리에 기반하고 적절하게 가중치가 추가된 새로운 행렬을 정의하였으며. 이에 기반하여 특징을 추출하는 방법을 제안하였다. 그럼으로써 앞서 선형판별분석의 여러 문제를 해결하고자 시도하였다. 제안된 방법의 성능을 실험을 통해 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권4호
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• pp.605-613
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• 2015

본 논문은 패턴인식에서 자주 사용되는 투영행렬을 희소화하는 문제를 다룬다. 최근 임베디드 시스템이 널리 사용됨에 따라 탑재되는 프로그램의 용량이 제한받는 경우가 빈번히 발생한다. 개발된 프로그램은 상수 데이터를 포함하는 경우가 많다. 예를 들어, 얼굴인식과 같은 패턴인식 프로그램의 경우 고차원 벡터를 저차원 벡터로 차원을 축소하는 투영행렬을 사용하는 경우가 많다. 인식성능 향상을 위해 영상으로부터 매우 높은 차원의 고차원 특징벡터를 추출하는 경우 투영행렬의 사이즈는 매우 크다. 최근 라소 회귀분석 방법을 이용한 RSR(rotated sparse regression) 방법론[1]이 제안되었다. 이 방법론은 여러 실험을 통해 희소행렬을 구하는 가장 우수한 알고리즘 중 하나로 평가받고 있다. 우리는 본 논문에서 RSR을 개선할 수 있는 세 가지 방법론을 제안한다. 즉, 학습데이터에서 이상치를 제거하여 일반화 성능을 높이는 방법, 학습데이터를 랜덤 샘플링하여 희소율을 높이는 방법, RSR의 목적함수에 엘라스틱 넷 회귀분석의 패널티 항을 사용한 E-RSR(elastic net-RSR) 방법을 제안한다. 우리는 실험을 통해 제안한 방법론이 인식률을 희생하지 않으며 희소율을 크게 증가시킴으로써 기존 RSR 방법론을 개선할 수 있음을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.595-597
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• 2000

3차원 정보의 올바른 정합을 위해서 3차원 정보 자신 뿐만이 아니라 3차원 정보와 연관된 영상 정보를 이용한다. 먼저 영상의 정합을 수행함에 있어 서로 다른 두 영상간에 상관 윈도우를 씌워 상관계수를 계산하여 최적 정합점을 탐색한다. 본 논문에서는 카메라의 서로 다른 관점으로 인한 상관위도우의 뒤틀림을 3차원 초기 변환 행렬을 이용하여 보정하는 방법을 제안하고, 이에 의해 3차원 변환된 상관 윈도우를 정합에 이용함으로서 상관계수의 정확도를 급격히 향상시킨다. 그 결과로 개선된 특징점 정합 결과로부터 영상 전반에 걸친 3차원 특징점 정합을 통해 이와 대응하는 3차원 정보의 정확한 정합 결과를 얻는다.