• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1202-1205
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• 2005

This paper describes a method for vision-based person identification that can detect, track, and recognize person from video using multiple cues: height and dressing colors. The method does not require constrained target's pose or fully frontal face image to identify the person. First, the system, which is connected to a pan-tilt-zoom camera, detects target using motion detection and human cardboard model. The system keeps tracking the moving target while it is trying to identify whether it is a human and identify who it is among the registered persons in the database. To segment the moving target from the background scene, we employ a version of background subtraction technique and some spatial filtering. Once the target is segmented, we then align the target with the generic human cardboard model to verify whether the detected target is a human. If the target is identified as a human, the card board model is also used to segment the body parts to obtain some salient features such as head, torso, and legs. The whole body silhouette is also analyzed to obtain the target's shape information such as height and slimness. We then use these multiple cues (at present, we uses shirt color, trousers color, and body height) to recognize the target using a supervised self-organization process. We preliminary tested the system on a set of 5 subjects with multiple clothes. The recognition rate is 100% if the person is wearing the clothes that were learned before. In case a person wears new dresses the system fail to identify. This means height is not enough to classify persons. We plan to extend the work by adding more cues such as skin color, and face recognition by utilizing the zoom capability of the camera to obtain high resolution view of face; then, evaluate the system with more subjects.

• 전기전자학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.224-231
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• 2010

이미지에서의 자동 객체 인식은 컴퓨터 비젼 및 패턴 분석을 포함한 많은 분야에서 아주 중요한 이슈중의 하나이다. 특히, 최근 스마트폰과 같은 개인용 이동형 단말기가 빠르게 보급되면서, 그러한 기술들을 지원할 필요성이 커지게 되었다. 이러한 단말기들은 대개 카메라, GPS, 가속도 센서 등과 같은 장치들을 갖추고 있으며 사용자들에게 다양한 서비스를 편리한 인터페이스를 통해 제공하고 있다. 하지만 제한된 시스템 자원 때문에 처리속도가 비교적 느리다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 우리는 전처리 과정과 단순 지역 특징을 기반으로 한 객체 인식 성능 향상 기법을 제안한다. 전처리 단계에서는, 우선 객체 종류별 이미지로부터 각 객체의 특징이라고 생각되는 부분을 자동으로 판별하고 비슷한 부분끼리 분류한 다음 이들의 특징을 추출하고 학습한다. 질의 영상에 대해 우선 지역 특징 후보들을 파악한 다음 전처리 과정에서 학습된 정보와 비교하여 객체인식을 하게 된다. 실험을 통하여 제안된 기법의 객체 인식 성능을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.107-114
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• 2017

홍채진단은 홍채의 패턴, 색 등 다른 특징들을 조사하여 환자의 병을 진단하는 대체의학이다. 이 논문에서는 촬영한 홍채이미지의 차영상을 이용해 홍채를 분석하고 홍채 변화에 따른 환자의 건강진단에 활용한 질병예측 알고리즘을 제안한다. 그러나 기존의 연구는 홍채영상을 이용하여 홍채 내의 특정 패턴을 검출하는 알고리즘 연구로 홍채의 다양한 정보로부터 건강 상태를 체크하는 진단시스템으로 사용하기에는 부족하다. 따라서 이 논문에서는 촬영된 홍채영상의 차영상을 이용해 질병의 조기 진단 및 질병의 전개과정을 명확히 판단한다. 또한 홍채영상으로부터 8가지 주요 홍채병소징후를 추출하고 검진의 정확도를 실험한 결과 패턴 매칭 기법에 의한 인식률 91%로 홍채진단의 자동화에 적용 가능하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.842-848
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• 2018

스마트 플러그는 가정집에서 콘센트와 제품 간 중간에 연결하는 장치로써, 전원 On/Off 제어 기능과 전력 측정 기능으로 에너지 절약을 유도하고 외부에 정보를 전송할 수 있는 IoT 기기를 말한다. 여기에 사람의 사고방식을 컴퓨터에 학습 시키는 인공지능 기술의 딥러닝을 스마트 플러그에 탑재하여, 입력 교류 전류 패턴을 이용하여 제품이 동작만 하면 어떤 제품인지 자동으로 분류하고 세탁기의 동작 상태를 자동으로 판단하는 시험을 하였다. 본 연구를 통해 제품이 IoT 기능이 안 되더라도 스마트 플러그 연결만으로도 제품의 종류와 동작 상태를 분류하므로, 한 가정의 생활패턴과 에너지 절감의 새로운 패러다임을 그릴 수 있을 것이다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제26권1호
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• pp.52-58
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• 2015

본 연구팀이 개발한 신개념 강내형 치과 진단 장치에서 촬영한 X선 치아영상으로부터 치아 우식증을 조기 단계에서 판별하고 치과의사의 정확한 진단을 돕기 위해서 병변진단 보조시스템인 치아 와동 자동 검출 프로그램을 개발하고자 하였다. 치아 와동 자동 검출 시스템을 구성하고 있는 기본 알고리즘은 치아 와동과 정상 치아를 구분 할 수 있는 영상분별 알고리즘과 치아 영상의 고유 특성 정보를 분석하고 이를 병변 검출에 적용할 수 있는 알고리즘으로 나눌 수가 있는데, 본 연구에서는 먼저, DRLSE 방법을 적용하여 병변과 정상치아 사이의 윤곽선 분할 성능을 테스트 하였다. 개발된 알고리즘의 와식 판별 성능을 테스트하기 위해서 다양한 형태의 와식을 포함하는 전치, 견치, 소구치 등의 7개의 치아팬텀을 제작하고 치아 와식 분별을 실시하였다. 총 14 개의 와식 중에 와식의 경계를 부분적으로 식별한 2개를 제외하고는 12개 와식의 경계를 정확하게 구별하여 개발된 자동 치아 병변 알고리즘의 가능성을 입증하였다. 그러나 실제 치아 와식의 형태는 개개인마다 다르고 복잡하기 때문에 무작위로 선택된 실제 치아에 적용하기 위해서는 보강된 알고리즘이 필요하다. 향후에는 치아에 대한 사전정보를 처리하고 적용하는 패턴 인식 혹은 기계학습 알고리즘을 추가하여 보다 효과적이고 정확한 병변 알고리즘으로 개선할 예정이다.

• 한국음향학회지
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• 제25권5호
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• pp.213-221
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• 2006

합성음의 음질을 향상시키기 위하여 분할된 corpora로부터 합성유닛을 선택하여 사용하는 연속음성합성에서 정확한 음소분할은 매우 중요하다. 일반적으로 음소분할은 사람에 의해 수행되지만 많은 작업량으로 인한 시간적 지연, 일관 성 유지 어려움 등 많은 문제가 발생한다. 이에 따라 음성인식에서 도입된 HMM 기반의 자동음소분할이 음성인식, 음성 합성에서 널리 사용되어지고 있지만 음성전문가의 수작업 결과와 비교할 때 HMM 기반 자동음소분할은 오류가 있고, 이는 합성음 품질의 열화의 주요 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 HMM 기반의 자동음소분할기를 사용하여 나타난 자동음소분할 결과와 수작업에 의한 음소분할 결과를 비교하고 유형별로 분석함으로써 음성합성의 성능향상을 위해 개선해야 할 문제점들을 제시한다. 실험에서는 ETRI의 표준형 한국어 공통 음성 DB을 사용하였고, 오차의 범위가 20ms를 벗어난 경우를 분절 오류로 간주하였다. 실험 결과 여성화자의 경우 파열음 + 모음, 파찰음 + 모음, 모음 + 유음 음소쌍에서는 각각 약 99%, 99.5%, 99%의 높은 정확률을 보인 반면, 폐쇄음 + 비음, 폐쇄음 + 유음, 비음 + 유음 음소쌍에서는 44.89%, 50%, 55% 의 낮은 정확률을 보였으며, 남성화자에 대한 실험결과에서도 유사한 경향을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.93-102
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• 2005

최근 네티즌들은 사이버 공간에서 자신의 정체성을 나타내기 위해 가상 캐릭터 '아바타(Avatar)'를 많이 이용하고 있으며, 더 나아가 사용자들은 좀 더 자신과 닮은 아바타를 요구하고 있다. 본 논문은 자동 아바타 생성의 기반기술인 얼굴 영역과 구성요소의 추출에 대한 연구로써 얼굴 구성 요소의 추출은 ACM과 에지의 정보를 이용하였다. 또한 얼굴 영역의 추출은 얼굴 영역의 면적 변화량을 ACM의 외부에너지로 사용하여 저해상도의 사진에서 발생하는 조명과 화질의 열화에 의한 영향을 감소시킬 수 있었다. 본 연구의 결과로 얼굴영역 추출 성공률은 $92{\%}$로 나타났으며, 얼굴 구성 요소의 추출은 $83.4{\%}$의 성공률을 보였다. 본 논문은 향후 자동 아바타 생성 시스템에서 얼굴 영역과 얼굴 구성요소를 정확하게 추출함으로써 패턴 부위별 특징처리가 가능하게 될 것으로 예상된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.105-112
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• 2006

본 연구에서는 일반적으로 잘 알려진 기저 세포암 검출을 위한 간단한 전처리 방법을 제안하였다. 전처리 과정은 half Hanning 윈도우와 함께 데이터를 클리핑하고 PCA(principal components analysis)를 이용하여 차원을 감소하였다. Half Hanning 윈도우는 $1650cm^{-1}$ 피크 부근의 크기를 낮춤으로써 음성 오류율을 줄여 분류 성능을 향상시켰다. 이 실험에서 사용한 MAP(maximum a posteriori), KNN (k-nearest neighbor), PNN(probabilistic neural network), MLP(multilayer perceptron), SVM(support vector machine)와 MSE(minimum squared error)의 분류결과는 제안한 방법이 효과적임을 입증하고 있다. KNN 분류방법은 216개 라만 스펙트럼에 대한 분류실험에서 민감도가 약 97.3%로 제안한 윈도우를 적용한 이 실험에서 기저 세포암 검출 성능이 가장 많이 개선되었다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권4호
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• pp.993-1002
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• 2016

Hepatitis is a major public health problem all around the world. This paper proposes an automatic disease diagnosis system for hepatitis based on Genetic Algorithm (GA) Wavelet Kernel (WK) Extreme Learning Machines (ELM). The classifier used in this paper is single layer neural network (SLNN) and it is trained by ELM learning method. The hepatitis disease datasets are obtained from UCI machine learning database. In Wavelet Kernel Extreme Learning Machine (WK-ELM) structure, there are three adjustable parameters of wavelet kernel. These parameters and the numbers of hidden neurons play a major role in the performance of ELM. Therefore, values of these parameters and numbers of hidden neurons should be tuned carefully based on the solved problem. In this study, the optimum values of these parameters and the numbers of hidden neurons of ELM were obtained by using Genetic Algorithm (GA). The performance of proposed GA-WK-ELM method is evaluated using statical methods such as classification accuracy, sensitivity and specivity analysis and ROC curves. The results of the proposed GA-WK-ELM method are compared with the results of the previous hepatitis disease studies using same database as well as different database. When previous studies are investigated, it is clearly seen that the high classification accuracies have been obtained in case of reducing the feature vector to low dimension. However, proposed GA-WK-ELM method gives satisfactory results without reducing the feature vector. The calculated highest classification accuracy of proposed GA-WK-ELM method is found as 96.642 %.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제12권2호
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• pp.99-106
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• 1991

For the automatic detection of pulmonary blood vessels, a new algorithm is proposed using the fact that human recognizes a pattern orderly according to their size. This method simulates the human recognition process by the pyramid images. For the detection of vessels using multilevel image, large and wtde ones are detected from the most compressed level, followed by the detection of small and narrow ones from the less compressed images with FCM(fuzzy c means) clustering algorithm which classifies similar data into a group. As the proposed algorithm detects blood vessels orderly according to their size, there is no need to consider the variation of parameters and the branch points which should be considered in other detection algirithms. In the detection of patterns whose size changes successively like pulmonary blood vessels, this proposed algorithm can be properly applied