• 제목/요약/키워드: 후보점

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다해상도 영상을 이용한 얼굴 구성요소 추출 (Face Component Extraction Using Multiresolution Image)

  • 장경식
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제6권12호
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    • pp.3675-3682
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    • 1999
  • 이 논문에서는 칼라정보나 움직임 정보를 사용하지 않고 명암 영상에서 얼굴 구성요소론 추축하는 방법을 제안한다. 라플라시안 피라미드를 구성하고 저해상도 라플라시안 영상에서 명암 정보만을 이용하여 눈과 코 후보를 추출한 후 양 눈과 코로 구성될 수 있는 쌍을 구한다. 원 입력 영상에서는 이들 후보점들과 연관된 얼굴 구성요소들의 영역에서 수평 에지와 수직 에지를 찾고 이득 에지 정보를 사용하여 눈, 코, 입을 추출한다. 다양한 얼굴 크기, 위치를 가진 영상들에 대한 실험 결과 좋은 결과를 얻었다.

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맘모그램 영상에서의 군집화된 미세석회질 컴퓨터 보조 검출 시스템 구현 (Implementation of Clustered Microcalcification Computer Aided Detection System in Mammograms)

  • 이정철;엄경식;이형지;박상근
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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    • pp.1-5
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    • 2006
  • 본 논문에서는 유방암의 조기발견에 있어서 중요한 소견중 하나인 군집화된 미세석회질을 유방촬영 영상으로부터 자동으로 분석 및 검출하는 컴퓨터 보조 검출 시스템을 구현하였다. 전처리단계로서 유방영상에 메디안 필터를 사용하여 잡음을 제거하고, 히스토그램과 레이블링 연산을 수행하여 실제 유방영역만을 추출 하는 작업을 구현하였다. 그런 후에 추출된 실제 유방영역에서 LoG (Laplacian of Gaussian)연산을 수행하고 히스토그램을 분석하여 이진화를 수행한후에 후보점을 검출하였다. 마지막으로 이를 이용하여 영역확장 알고리즘을 수행하여 미세석회질의 후보영역을 검출한 후, 미세석회질간의 거리를 분석하여 최종 관심영역을 추출하였다. 데이터베이스는 총 20개의 MIAS Mini Database의 맘모그램 영상을 사용하였으며 실험결과 89%라는 검출 성능을 얻을 수 있었다.

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원통좌표시스템을 이용한 상반신 포즈 분석 (Upper-body Pose Analysis using Cylindrical Coordinate System)

  • 박재완;김대영;이칠우
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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    • pp.359-361
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    • 2012
  • 본 논문에서는 깊이영상에서 상반신 포즈 분석을 위하여 원통좌표시스템을 제안한다. 깊이영상에서 포즈 후보 영역을 설정하고, 포즈 후보 영역을 이용하여 카메라로부터 신체 중심점까지의 거리와 신체 특징에 따라 원통좌표계를 설정한다. 그리고 밝기값으로 표현되는 깊이 정보를 이용하여 특징벡터를 추출한다. 추출된 원통좌표계의 특징벡터는 원형의 특징공간에 표현되고 포즈 패턴으로 분류된다. 그리고 포즈 패턴들은 특징벡터들의 평균값을 이용하여 학습되고 미리 정의된 포즈 패턴들과 유클리디언 거리로 비교하여 포즈로 분류된다. 본 논문은 상반신 포즈 후보 영역에 동적인 원통 모델을 적용하여 간단한 연산을 통해 머리와 몸통, 팔을 구분할 수 있도록 효과적인 포즈 정보 추출에 목적을 두고 있다.

영상 분할 및 주요 특징 점을 이용한 다중 객체 검출 (Multi-Object Detection Using Image Segmentation and Salient Points)

  • 이정호;김지훈;문영식
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제45권2호
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    • pp.48-55
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    • 2008
  • 본 논문은 영상 분할 기법 및 특징 점 추출 기법을 이용한 객체 추출 방법과 영상 검색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 크게 네 단계의 과정으로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서는 데이터베이스 영상에 대해서 JSEG 알고리즘을 이용하여 영상을 분할한다. 두 번째 단계에서 각 분할된 영역과 질의 영상에서 대표 색상을 추출하고, 색상 히스토그램을 생성한다. 질의 영상과 데이터베이스 영상의 각 영역간의 대표 색상과 색상 히스토그램을 비교한 결과를 종합하여 객체 후보 영역을 추출한다. 영상분할 과정에서 지나치게 분할된 영역을 위해 인접해 있는 후보 영역들을 합병한다. 세 번째 단계에서는 각 후보 영역과 질의 영상에서 DoG(Difference of Gaussian) 피라미드의 극치 점으로부터 영상의 크기 변화에 일관된 중요 특징 점들을 추출한다. 추출된 특징 점들을 정합하여 질의 영상에 해당하는 객체를 검출한다. 마지막 단계에서는 질의 영상과 객체 영역이 추출된 DB 영상과의 유사도 측정을 통한 검색을 수행하며, 유사도 측정은 색상 상관도표(Color correlogram)를 사용한다. 실험 결과를 통하여 본 논문에서 제안하는 영상 검색 방법은 질의 객체 영상에 대해 영상 전체를 비교하는 것이 아니라 객체가 존재하는 영역을 추출한 후 유사도를 측정함으로써, 배경에 의한 오검색률이 감소하고, 검색 성능이 향상됨을 확인하였다.

지상라이다 데이터를 이용한 구조물 윤곽선 자동 추출 알고리즘 연구 (An Automatic Extraction Algorithm of Structure Boundary from Terrestrial LIDAR Data)

  • 노이주;김남운;윤기방;정경훈;강동욱;김기두
    • 전자공학회논문지 IE
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    • 제46권1호
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    • pp.7-15
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    • 2009
  • 본 논문에서는 지상라이다를 이용한 구조물의 자동 윤곽선 추출을 다룬다. 본 논문에서는 사진을 이용하지 않고 전처리를 하지 않은 데이터를 직접 이용하여 구조물의 정면 윤곽선을 추출하는 것을 제안한다. 또한, 구조물의 크기와 데이터 수 즉, 라이다로 측정한 포인트 수를 고려한 효율적인 데시메이션 방법을 제안하였다. 이렇게 데시메이션된 데이터에서 라이다 데이터의 주요 특성중 하나인 거리정보를 이용하여, 구조물과 구조물이 아닌 점으로 구별해낸다. 그 후, 분산을 이용해 지역적으로 절대 좌표값이 큰 값과 작은 값을 찾아내고, 이를 윤곽선 후보 점으로 한다. 이렇게 찾아낸 구조물 윤곽선의 후보점들을 이어 윤곽선으로 만들고 최종적으로 정리하여 좀 더 현실에 가까운 윤곽선을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다.

A firmware base address search technique based on MIPS architecture using $gp register address value and page granularity

  • Seok-Joo, Mun;Young-Ho, Sohn
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제28권2호
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    • pp.1-7
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    • 2023
  • 본 논문에서는 MIPS 아키택처 기반 펌웨어의 정적분석 환경을 구축하기 위한 방법으로, $gp 레지스터와 페이지 입상도를 활용한 베이스 주소 후보군 선정 방식을 제안한다. 해당 연구는 기존 연구의 귀납적 추론을 통한 베이스 주소 후보군 선정 방식의 단점인 베이스 주소 탐색 시간 단축을 위한 방법으로 기존 베이스 주소 후보군 선정방식 내 $gp 레지스터를 탐색의 기준점을 바탕으로 페이지 단위의 탐색을 수행하는 방법을 제시한다. 이후, 제시된 방법을 바탕으로 베이스 주소탐색 도구를 구현 및 정적분석 환경구축을 통해 대상 도구의 타당성을 증명하고자 한다. 본 논문에서 제시된 방법은 기존 귀납적 추론을 통한 후보군 선정 방안보다 속도 면에서 더 우수함을 나타낸다.

지리공간 웹 서비스 기반의 기준점 자동추출 기법 연구 (Automatic Extraction Method of Control Point Based on Geospatial Web Service)

  • 이영림
    • 대한공간정보학회지
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    • 제22권2호
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    • pp.17-24
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    • 2014
  • 본 논문에서는 지리공간 웹 서비스 기반의 기준점 자동 추출 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 3단계로 구성된다. 1) 첫 번째 단계에서는 지리공간 웹 서비스를 통해 대상영상의 촬영지역에 해당하는 기준자료를 자동으로 획득하고, 2) 두 번째 단계에서는 획득된 기준자료와 대상영상에 SURF 알고리즘을 적용하여 후보 기준점을 찾는다. 3) 마지막 단계에서는 RANSAC 알고리즘을 이용하여 추출된 후보 기준점 중 정 정합점을 최종 기준점으로 산출한다. 제안하는 기법은 기준자료를 획득하기 위해 지리공간 웹 서비스를 활용하였다. 이를 통하여 제안하는 기법은 기준영상과 고도자료의 관리 및 획득 시 사용자 편의성을 증대 시켰고, 표준을 따르기 때문에 높은 확장성을 가진다. 본 논문에서는 제안하는 기법을 SPOT-1, SPOT-5, IKONOS 위성영상에 적용하여 실험을 수행하였다. 실험지역에 적용한 결과, 제안하는 기법은 대상영상의 촬영센서, 촬영일자, 해상도 변화에도 RMSE 5화소 미만의 일관된 정확도를 산출하였고, 대상영상의 해상도가 좋아짐에 따라 정확도의 지속적인 향상 가능성을 확인하였다. 또한 기준영상과 고도자료로 군 표준 자료를 사용함으로써 제안하는 기법의 군사적 활용가능성을 확인하였다.

고해상도 영상 자료로부터 추출한 DEM 및 정사영상 생성에 관한 연구 (Research for DEM and ortho-image generated from high resolution satellite images.)

  • 정재훈;이태윤;김태정;박완용
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.80-85
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    • 2008
  • 최근 도심지역이 급변하고 고해상도 위성영상의 보급이 증가함에 따라 고해상도 위성영상을 이용한 수치표고모델과 정사영상 생성에 관한 연구가 활발해 지고 있다. 본 연구에서는 IKONOS, SPOT5, QUICKBIRD, KOMPSAT2 위성영상을 이용하여 DEM 과 정사영상을 생성하였으며 USGS DTED 와 기준점을 이용하여 결과의 정확도를 비교 분석하였다. 보다 정확한 DEM 생성을 위해 자동 피라미드 알고리즘을 적용하고 영상 정합시 에피폴라 기하학을 적용하였다. 정사 영상 생성시 DTED 높이값을 이용하여 보정을 수행하였으며 생성 속도를 높이기 위하여 리샘플링 그리드를 적용하였다. 본 연구에서 DEM 과 정사영상 생성시 QUICKBIRD 와 SPOT5 의 경우 영상의 용량이 매우 커 메모리 부족문제와 알고리즘 수행 속도 저하가 발생함을 확인하였다. 이를 개선하기 위하여 DEM 생성시 정합 후보점의 개수를 줄이는 알고리즘을 고안하여 기존에 메모리 문제로 생성하지 못했던 QUICKBIRD와 SPOT5 의 DEM 을 생성하였으며 정사 영상 생성시 리샘플링 그리드를 적용하여 고해상도 정상영상 생성 속도 개선에 상당한 효과를 가져왔다. 그러나 고해상도 위성 영상의 용량이 점점 커져감에 따라 이러한 메모리 문제와 처리 속도 저하에 관한 문제는 추후 계속적으로 연구되어야 할 부분이라고 할 수 있다. 본 연구에서 생성한 IKONOS, SPOT5, QUICKBIRD DEM 의 정확도를 USGS DTED 와 비교한 결과 13${\sim}$15 m 정도의 RMS 높이 오차가 산출되었으며 생성된 IKONOS, QUICKBIRD, KOMPSAT2 정사영상을 기준점과 비교한 결과 3 m 정도의 거리오차가 산출되었음을 확인하였다.

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18대 대통령 선거 후보자의 연설문 네트워크 분석: 단어의 가시성(visibility)과 단어 간 연결성(connectivity)을 중심으로 (Presidential Candidate's Speech based on Network Analysis : Mainly on the Visibility of the Words and the Connectivity between the Words)

  • 홍주현;윤해진
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제14권9호
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    • pp.24-44
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    • 2014
  • 이 연구는 제18대 대통령 선거에 출마했던 후보자들의 연설문 담화를 네트워크 관점에서 접근 해 구조적으로 분석하고 연설문에 내재된 의미를 파악하고자 했다. 이를 위해 연설문 담화에서 언급된 단어의 가시성(visibility)과 단어 간 연결성(connectivity)을 살펴보았다. 단어의 가시성은 특정 단어가 얼마나 자주 등장 하는지로, 단어 간 연결성은 네트워크 분석을 통해 연설문에 언급된 단어 간 상호작용을 그래프로 나타내 파악하였다. 박 후보의 경우 '국민행복'과 '약속'이 핵심 키워드로, 문 후보의 경우 '정권교체'와 '한반도,' 안 후보의 경우 '국민'과 '변화'가 핵심 키워드로 나타났다. 이 단어를 중심으로 어떤 단어들이 서로 연결되었는지 네트워크 분석을 하였다. 단어 간 중심성을 분석한 결과 박 후보의 경우 국민과 대한민국, 국민행복, 신뢰가, 문 후보의 경우 대한민국, 보통사람, 국민, 정권교체가, 안 후보의 경우 국민, 정치, 변화가 단어들 간의 관계에서 중심 역할을 하는 것으로 나타났다. 이 연구는 이론적인 측면에서 단어의 네트워크 분석을 통해 대통령 연설문에 내재된 의미를 실증적으로 파악했다는 점에서 의미가 있다. 방법론적인 측면에서는 대통령 후보자의 연설문 담화에 대한 단어 간 연결성을 구조적 측면에서 파악했다는 점에서 정치 커뮤니케이션 연구 분야의 확장에 기여하였다.

융선 추적을 이용한 세선화 보정 및 의사 특징점 제거 (Thinning Compensation and Pseudo Minutiae Removal Using Ridge Trace)

  • 이건익;김성락
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제11B권1호
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    • pp.7-12
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    • 2004
  • 이 논문에서는 음선 추적을 이용한 세선화 보정 및 의사 특징 점 제거에 관하여 연구하였다. 세선화 보정 과정은 첫째로, 교차수가 6인 픽셀 중에서 8-이웃 연결합이 3이 아닌 경우 불필요한 픽셀을 삭제하고 둘째로, 교차수가 6인 픽셀의 주위 8픽셀 중에서 융선에 해당하는 픽셀과 교파수가 2인 픽셀을 시작 픽셀로 하여 융선을 추적하면서 제거할 픽셀이 없을 때까지 반복하여 처리한다. 세선화 보정이 끝나면 교차 수와 8-이웃 연결합을 이용하여 후보 특징 점을 추출하였다. 추출된 후보 특징 점 중에서 의사 특징 점 제거 알고리즘을 이용하여 실제 특징 점을 재 추출하였다. 제안 방법의 성능 평가를 위하여 기존 방법과 비교하였으며, 실험결과 제안방법이 세선화정도가 우수하고 많은 의사 특징 점들이 제거되었음을 알 수 있었다.