• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.194-197
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• 2016

자동차 산업이 발전하면서 안정적인 주행과 운전자의 편의성을 위한 지능형운전자보조시스템인 ADAS (Advanced Driver Assistance System)가 이슈가 되고 있다. 차선인식의 결과에 따라 차선이탈 경고시스템의 성능이 달라지기 때문에 차선인식은 ADAS에서 매우 중요한 핵심적인 기술이라 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 그림자 영역과 같이 밝기의 분포가 균일하지 않는 환경에서 강인하게 동작하는 차선인식 알고리즘을 제안하였다, 지역적인 밝기 특징을 고려하여 차선에 해당하는 특징점을 추출하며, 추출된 특징점 가운데 이상치(outlier)를 제거하기 위해 RANSAC (RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 이용하여 차선을 검출한다. 또한 RANSAC 알고리즘에서 신뢰도가 높은 차선이 검출되면 그 주위에 특징점을 추출하기 위한 관심영역을 설정함으로써 안정적인 차선 검출이 가능하도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.365-368
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• 2022

본 논문에서는 가상 물체를 현실과 오차 없이 정확하게 증강 시켜야 하는 상황에서 특징 포인트를 이용하여 효율적으로 매칭하기 위한 실린더 기반의 각도 보간 기법을 제안한다. 증강현실에서 활용되는 대표적인 객체를 증강하는 방법은 특징 포인트들을 트래킹하여 찾아낸 후, RANSAC 알고리즘을 기반으로 포인트 셋에서 바닥, 벽과 같이 하나의 평면을 구성하고 그 위에 객체를 증강한다. 이 방법은 평면을 이용하기 때문에 계산량이 적지만, 증강 위치에 대한 오차가 존재하기 때문에 때때로 잘못된 위치에 객체가 배치되는 경우가 발생한다. 특히, 의료시설, 도로 공사에서 증강 현실을 사용했을 때에 증강된 가상물체의 위치, 크기 등이 현실에서 작은 오차라도 어긋날 경우 크게 사고가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 평면 생성 없이 특징 포인트만을 이용하여 효율적으로 매칭 할 수 있는 실린더 기반의 각도 보간을 이용하여 정확하게 객체를 증강할 수 있는 결과를 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.714-717
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• 2019

IOT는 복잡하고 이질적인 네트워크 환경이며 저전력 장치를 위한 새로운 라우팅 프로토콜의 존재로 인해 혁신적인 침입탐지 시스템이 필요하다. 특히 접근이 어려운 IOT 환경에서는 공격을 받았을 때 정확하고 빠른 탐지가 용이하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 탐지의 정확성과 희소의 공격을 잘 탐지하기 위한 효과적인 특징 추출과 분류를 위한 SAR(Stacked Auto Encoder+Random Forest) 시스템을 제안한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.25 no.8
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• pp.3-11
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• 2008

네트워크의 광대역화, 방송의 디지털화와 웹2.0을 모토로 하는 사용자의 정보 소비 행태 변화는 기존의 방송과 통신의 경계를 허무는 통방 융합 서비스의 도래를 가져왔다. 본 논문에서는 대표적인 통방 융합 서비스인 IPTV 서비스의 정의 및 서비스 특징에 대하여 알아보며, 사용자의 정보 이용환경 및 기술 발전에 근거한 IPTV서비스의 진화 방향에 대하여 고찰해 보고자 한다. 이를 위하여 서비스 특징 및 기술을 고려한 IPTV 서비스정의에 대하여 알아보며, 각각의 서비스 특징 및 기술에 대하여 서비스 진화적인 측면에서 고찰한다. IPTV서비스의 향후 발전 방향은 웹2.0기반 서비스와 이동형 서비스이며, 개인화 및 개방성을 지원하기 위한 IMS/SDP 기술이 중요하게 부각되고 있다. 또한 지식기반 유비쿼터스 사회로의 전환에 징검다리 역할을 할 홈 네트워크 환경에서, IPTV서비스 및 플랫폼은 중심적인 역할을 담당할 것이다. 이를 위하여 IPTV서비스를 위한 콘텐츠 및 플랫폼 기반 기술이 중요성을 가지며 망 진화 관점에서 IPTV 서비스 관련기술이 개발되어야 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.124-125
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• 2021

최근 증강현실(AR), 가상현실(VR), 혼합현실(XR) 분야가 각광받고 있으며, 3차원 공간과 사물을 인식하여 다양한 콘텐츠 서비스를 제공하는 기술이 개발되고 있다[1]. 3차원 공간과 사물을 인식하기 위해 가장 널리 사용되는 방법은 RGB 카메라를 이용하는 것이다[2]. RGB 카메라를 이용하여 촬영한 영상을 분석한 후 분석된 결과를 이용하여 카메라와 환경의 관계를 추정한다. 시차는 사용자가 촬영한 복수의 이미지에서 특징점의 차이를 이용하여 계산된다. 실험적으로 구한 깊이에 대해 계산된 디스패리티에 시차 정보와 스케일링 정보를 더하여 3차원 특징점을 생성한다. 제안하는 알고리즘은 단일 모바일 디바이스에서 획득한 영상을 사용한다. 특징점 매칭을 기반으로한 디스패리티 추정과 시차조정 3D 특징점 생성이다. 실제 깊이 값과 비교했을 때, 생성된 3차원 특징점은 실측값의 10% 이내의 오차가 있음을 실험적으로 증명하였다. 따라서 제안하는 방법을 이용하여 유효한 3차원 특징점을 생성할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.302-305
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• 2012

평면 추적(planar tracking) 기반의 카메라 추적에 있어, 특징 검출자의 반복성과 특징 기술자(descriptor)의 정합 성능에 따라서 떨림 현상(jitter)이 발생한다. 특히, 모바일 환경에서와 같은 연산력이 부족한 환경에서 고속화를 위해 특징 검출 및 기술 알고리즘을 간략화 시킬 경우, 이러한 떨림 현상은 심각한 문제가 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 입력 영상을 워핑(warping)하여 특징 점을 재검출한 후 카메라 영상과 참조 영상(reference image) 사이의 호모그래피를 보완하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 방법이 특징 검출 및 기술 알고리즘의 성능을 보완하여 떨림 현상을 크게(70% 이상) 감소시킴을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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• pp.541-543
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• 2002

멀티미디어 관련 기술이 발전하고 인터넷 사용이 보편화되면서 모바일 단말기 상에서 비디오 데이터를 검색하려는 요구가 증가하고 있다. 그러나 모바일 단말기의 경우 낮은CPU 처리율이나 대역폭, 배터리 용량 등의 제약으로 인해 비디오를 그대로 검색하기에는 어려움이 많다. 최근 들어 비디오 데이터의 요약을 통해 모바일 환경의 제약점을 극복하고 효율적으로 비디오를 검색하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 단편적인 비디오 데이터 요약 기술에서 벗어나 요약된 비디오 데이터에 특징이나 중요도를 MPEG-7을 이용해서 주석 처리하여 사용자에게 보다 효과적인 검색 환경을 제공하고자 한다. 이러한 요약 방법은 모바일 환경에서 사용자의 우선 순위나 요구하는 특징에 적합한 동영상을 볼 수 있고 비디오의 전송시 모바일 장비의 성능에 따라 차별적으로 요약 정보를 제공함으로써 모바일 환경의 제약을 상당히 완화시킨다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.5
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• pp.651-662
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• 2010

This paper describes a method to identify objects for autonomous navigation of an outdoor mobile robot. To identify objects, the robot recognizes the object from an image taken by moving robot on outdoor environment. As a beginning, this paper presents the candidates for a segment of region to building of artificial object, sky and trees of natural objects. Then we define their characteristics individually. In the process, we segment the regions of the objects included by preprocessing using multiple features. Multiple features are HSI, line segments, context information, hue co-occurrence matrix, principal components and vanishing point. An analysis of building identifies the geometrical properties of building facet such as wall region, windows and entrance. The building as intersection in vertical and horizontal line segment of vanishing point extracts the mesh. The wall region of building detect by merging the mesh of the neighbor parallelograms that have similar colors. The property estimates the number of story and rooms in the same floors by merging skewed parallelograms of the same color. We accomplish the result of image segmentation using multiple features and the geometrical properties analysis of object through experiments.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.441-445
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• 2005

얼굴인식기술이 인증 및 보안을 위한 도구로 활용되고 있지만 입력영상의 상태 즉, 복잡한 배경과 조명환경에 따라 적용할 수 있는 범위가 제약적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 제약을 최소화하기 위한 방법과 좀 더 정확한 얼굴 영역 검출을 위한 기법을 제시한다. 제안된 방법은 움직임에 기반 한 에지 차영상을 이용하여 얼굴 윤곽을 검출한 후 이를 X와 Y축의 프로파일을 이용하여 얼굴영역을 예측한다. 그리고 얼굴의 피부 색상 정보와 특징 구성요소인 눈, 코, 입 등의 특징적인 요소의 에지정보를 이용하여 수직적으로 이를 구분한 후 얼굴인지 아닌지를 판별한다. 제안된 알고리즘은 다양한 배경 및 조명등의 많은 환경적 요인에 따른 입력영상에서도 매우 안정적으로 적용됨을 실험을 통해 확인하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.55-60
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• 1995

고차 통계 방법을 이용하여 잡음이 섞인 음성 신호에서 피치를 구하는 방법과 이를 이용하여 유성음 및 무성음 구간을 구분하는 방법을 구현하고 그 결과를 기술하였다. 고차 통계의 일종인 3차 cumulant 함수의 경우 Gaussian 또는 대칭적인 분포를 갖는 잡음 신호를 음성신호로부터 효과적으로 분리하여 제거시키는 특징을 가지고 있으며, 이러한 특징을 이용하면 잡음 환경에서 여러 가지 음성 특징 파라메터들을 보다 신뢰도 높게 추정할 수 있다. 본 논문에서는 dam성 신호의 3차 cumulant 함수의 자기상관함수로부터 음성의 피치 주기를 추정하였으며, 피치 위치에서의 normalized peak 크기에 의해 유성음과 무성음을 구분하였다. 또한 성능 비교를 위해 음성 신호 자체의 자기 상관 함수로부터 역시 피치 주기 및 유성음/무성음 구분을 수행하였다. 백색 및 유색 Gaussian 잡음 환경에서의 음성의 피치 주기 추정 실험 결과 SNR가 낮은 경우에 3차 cumulant를 이용한 방법이 2차 통계에 비해 우수한 성능을 나타내었다. 또한 동일한 잡음 환경에서의 유성음/무성음 판별 시험에서도 3차 cumulant를 이용한 방법이 기존의 2차 통계를 이용한 방법에 비해 성능이 크게 향상된 결과를 얻었다.