• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제4권4호
• /
• pp.363-369
• /
• 2001

본 논문에서는 2 차원 패턴을 위한 볼록 헐(convex hull) 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 크게 후보 볼록점 추출과 최종 볼록점 추출의 두 단계로 나된다. 첫 번째 단계에서는 볼록 헐의 볼록점이 될 수 없는 점들을 최대한 간단한 연산을 사용하여 제거함으로써 속도의 향상을 기한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 구해진 후보 볼록점을 대상으로 최종 볼록 헐을 구한다. 이 방법은 매우 간단한 연산으로 구성되어 있기 때문에 수행 속도면에서 향상을 가져왔다. 실험 결과, 본 논문의 방법이 기존에 사용되던 두 개의 볼록 헐 알고리즘보다 2배내지 3배의 빠른 수행 속도를 보였다.

• 정보처리학회논문지A
• /
• 제13A권3호
• /
• pp.185-190
• /
• 2006

JPEG 2000 알고리즘은 기존의 정지영상 압축 PEG 알고리즘에서 발생하는 블록화 현상의 문제점을 해결하였지만, 압축 율과 이미지 복원율을 높이기 위한 과정이 복잡해 졌고 부동소수점의 연산 시간이 많이 걸리는 단점을 가지고 있다. 이 단점을 보완하기 위하여 본 논문은 JPEG 2000 알고리즘의 부동소수점 연산이 많은 필터 부분을 하드웨어로 구현하였다. 이 DWT Filter[1] 칩은 Daubechies 9/7 filter[6]을 기반으로 설계되었고 성능과 크기(반도체 숫자)를 최적화하기 위해서 3 단계 파이프라인 시스템으로 구성되었다. 본 논문에서 설계한 Filter는 소프트웨어로 구현된 것보다 부동 소수점의 연산에서 7배 정도 성능이 향상되었다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제29권3C호
• /
• pp.359-367
• /
• 2004

지문인식 시스템에서는 참특징점의 추출률인 정추출률이 시스템 성능에 중요한 요인이 되므로 의사특징점을 제거하는 후처리 과정은 중요하다. 돈 논문에서는 세선화 영상에서 추출된 후. 포함된 의사특징점을 제거함으로써 참특징점만을 추출하는 효율적인 후처리 알고리즘을 제안한다. 제안된 후처리 알고리즘은 획득된 지문 영상으로부터 얼을 수 있는 다양한 정보, 즉 특징점(끝점과 분기점)의 구조적 특징, 지문의 고유한 특성, 그리고 획득된 지문영상의 풀질 정보를 체계적으로 이용하여 세 단계에 거쳐 의사특징점을 제거한다. 광학센서로 획득한 248${\times}$292 영상크기를 갖는 다양한 품질의 지문 영상에 대해 Intel Celeron 프로세서 환경에서 실험한 결과, 참특징점은 유지하면서 의사특징점을 효율적으로 제거함을 보였다. 또한 전처리 시간 0.343초에 비하여 제안된 후처리 알고리즘의 수행 시간은 0.0154초로 거의 시판이 증가하지 않았다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.129-136
• /
• 2020

본 논문에서는 저조도 야간 감시 시스템을 위한 열영상 기반의 객체 검출 알고리즘을 제안한다. 기존 Adaboost를 이용한 Haar 특징점 선택 알고리즘은 학습 샘플에 대한 유사하거나 중복되는 특징점의 선택 문제와 잡음에 취약한 경우가 많았다. 또한 저조도 야간 환경의 감시 영상에서 얻어지는 잡음을 특징점 세트에서 제거하고 빠르고 효율적인 실시간 특징점 선택이 이루어질 수 있게 가벼운 확장형 Haar 특징점과 Adaboost 학습 알고리즘을 사용하여 구현하였다. 야간 저조도 환경에서 움직임이 있는 비예측 객체를 인식하기 위하여 열영상으로 촬영된 이미지에 확장 Haar 특징점을 사용하여 객체를 인식한다. 비디오 프레임 800*600 크기의 열영상 이미지를 입력으로 하는 Adaboost 학습 알고리즘을 CUDA 9.0 플랫폼으로 구현하여 시뮬레이션을 시행한다. 그 결과 객체 검출 결과는 성공률이 약 90% 이상임을 확인하였고, 이는 일반영상에 히스토그램 이퀄라이징 연산을 거쳐 얻어진 연산 결과보다 약 30% 더 빠른 처리 속도를 얻을 수 있었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
• /
• 제28권3호
• /
• pp.74-82
• /
• 2024

본 연구는 특징점 기반 변위 계측 알고리즘에서 환경 변화 및 타겟의 종류에 따라 특징점 검출 성능을 비교 분석하였고, 특징점 검출 알고리즘에 따른 변위 측정정확도를 비교 분석하기 위해 진행되었다. 성능 평가를 위해 3층 전단 구조물을 설계하였으며, FHD(1920×1080)급 카메라를 활용하여 구조물의 변위 응답을 기록하였다. 촬영거리 증가와 조도 변화에 따른 성능분석을 위해 최초 촬영거리를 10m로 설정하여 10m씩 멀어지면서 최대 40m까지 실험을 수행하였으며, 두 가지 조도 환경(450lux와 120lux)을 조성하였다. 구조물에 설치된 인공 타겟과 자연 타겟(볼트연결부 및 슬래브 단면적)을 관심영역으로 설정하여 Shi-Tomasi corner, SURF, BRISK 및 KAZE 특징점 검출 알고리즘으로 특징점을 검출하였다. 특징점 검출 성능분석 결과 Shi-Tomasi corner와 KAZE 알고리즘이 타겟 종류, 조도변화 및 촬영거리 증가에 강건한 것으로 보여줬으며, 두 알고리즘을 활용한 변위 측정정확도도 가장 높은 것으로 나타났다. 하지만 자연 타겟 활용시 변위 측정정확도는 인공 타겟의 경우보다 낮아지는 것을 보여주며, 밝기 대비가 가장 낮은 슬래브 단면적을 타겟으로 활용시 비전센서 운용거리가 20m로 적용 한계성을 보여줬다. 이는 촬영거리 증가에 따라 자연 타겟의 해상도가 저하되어 특징점을 추출에 한계성을 나타냈다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
• /
• pp.1012-1018
• /
• 2007

본 논문에서는 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 기존의 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 배제한 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있으며 얼굴 모션 추정과 표정 제어에 관한 연구는 독립적으로 이루어지고 있다. 제안하는 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출 방법으로는 얼굴 후보 영역 검출과 얼굴 영역 검출 과정으로 구성된다. HT 컬러 모델을 이용하며 얼굴의 후보 영역을 검출하며 얼굴 후보 영역으로부터 PCA 변환과 템플릿 매칭을 통해 얼굴 영역을 검출하게 된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 3차원 실린더 모델의 투영과 LK 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 또한 영상 보정을 통해 강인한 모션 추정을 할 수 있다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용하며 12개의 얼굴 특징점으로부터 얼굴 모델의 표정을 생성한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 눈썹, 눈, 입 주위의 얼굴 특징점을 검출하며 LK 알고리즘을 이용하여 특징점을 추적(Tracking)한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수를 획득한다. 애니메이션 매개변수로부터 얼굴 모델의 제어점을 이동시키며 주위의 정점들은 RBF 보간법을 통해 변형한다. 변형된 얼굴 모델로부터 얼굴 표정을 생성하며 모션 추정 결과를 모델에 적용함으로써 얼굴 모션 정보가 결합된 3차원 얼굴 모델의 표정을 생성한다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.81-88
• /
• 2004

3GPP 표준의 오류 정정 부호 기법 중의 하나로 채택된 turbo 부호는 그 성능이 Shannon이 제시하는 이론적 한계 값에 근사하기 때문에 많은 관심을 받고 있다. 그러나 계산상의 복잡함과 많은 메모리를 요구한다는 단점이 있고 이를 보완할 수 있는 Log-MAP, Max-Log-MAP, SOVA, sliding window 알고리즘 등이 제안되었다. 본 논문에서는 turbo복호 알고리즘을 부동 소수점 연산과 고정 소수점 연산을 이용하여 구현하였을 때 성능을 해석하였다. 그리고 Log-MAP 알고리즘의 성능에 근사하는 효율적인 고정 소수점 구현 방법을 제안하였다. 이 방법을 Log-MAP과 sliding window 알고리즘에 적용하여 성능을 분석하였다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제4권3호
• /
• pp.7-14
• /
• 2003

MPEG-1 오디오 표준은 고음질 디지털 오디오 신호의 압축 알고리즘이다. 이 표준은 인코더와 디코더의 기능을 규정하고 있고, 인코더와 디코더 알고리즘의 복잡도와 성능에 따라 세 가지 다른 계층으로 분류된다. 본 논문에서는 MPEG-1 오디오 계층3(MP3) 디코더를 고정소수점 DSP인 TMS320C541 칩으로 구현하였다 MP3 알고리즘은 인간의 청각구조의 심리음향 특성을 이용하는 알고리즘으로 인간의 귀에 들리지 않는 주파수의 성분은 미리 제거함으로써 데이터의 량을 줄이면서 음질의 손실을 최대한 줄이는 알고리즘이다. 이 알고리즘은 다이나믹 레인지가 매우 크기 때문에 고정 소수점으로 구현하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 가중 참조표를 적용하여 계산량을 줄이고 다이나믹 레인지 문제를 해결함으로써 고정 소수점 DSP칩을 이용하여 실시간 시스템을 구현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (D)
• /
• pp.586-590
• /
• 2006

본 논문에서는 다이아몬드 탐색(diamond search, DS)과 효율적인 3 단계 탐색(efficient three-step search, E3SS) 등의 블록 정합 기법(block matching algorithm, BMA)들에서 이용된 작은 다이아몬드(small diamond) 패턴을 광역 탐색에 적합하도록 확장시킨 고속의 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 탐색 윈도우(search window)의 중앙으로부터 설치된 정사각형 패턴의 크기가 내부에서 대수적으로 감소되며 작은 다이아몬드 탐색(small diamond search, SDS) 기법에 의해 탐색이 완료된다. 실험 결과는 제안된 알고리즘이 DS 보다 평균 3개의 탐색 점을 더 적게 사용하고 E3SS에 비하여 약 5개 정도의 탐색 점 수에 대한 이득을 보이지만 움직임 추정상의 정확도는 다른 고속 BMA들과 거의 동일한 수준을 유지하는 것으로 확인된다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.375-379
• /
• 2010

Support vector machine (SVM)은 튼튼한 이론적 배경을 가지고 있고 구조적 위험을 성공적으로 최소화하기 때문에 추천가 시스템과 같은 다양한 패턴 인식 분야에서 사용되고 있다. 하지만 SVM이 초평면을 결정할 때 이상점들은 margin 손실들을 가지고 있기 때문에 이들은 초평면을 결정하는데 매우 중요한 역할을 하고 있다. 그 이유로 SVM은 이상점들에게 매우 민감한 문제점을 갖는다. 강인한 SVM을 위해 우리는 이상점들의 margin 손실의 최대치를 제한하지만 이것은 non-convex 최적화 문제를 포함한다. 따라서 본 논문에서는 non-convex 최적화 문제에 적합한 유전자 알고리즘을 이용하여 강인한 SVM을 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 보여주기 위하여 UCI repository에서 선택된 여러 데이터베이스들을 이용한 실험을 수행하였다.