• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2358-2361
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• 2001

In recent years there have been increasing interests in real-time object tracking with image information. Since image information is affected by illumination, this paper presents the real-time object tracking method based on neural networks which have robust characteristics under various illuminations. This paper proposes three steps to track the object and the fast tracking method. In the first step the object color is extracted using neural networks. In the second step we detect the object feature information based on invariant moment. Finally the object is tracked through a shape recognition using neural networks. To achieve the fast tracking performance, this paper first has a global search of entire image and tracks the object through local search when the object is recognized.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제6권4호
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• pp.511-520
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• 2010

This paper proposes two new methods to detect the fingerprints of different persons based on one-dimensional and two-dimensional discrete wavelet transformations (DWTs). Recent literature shows that fingerprint detection based on DWT requires less memory space compared to pattern recognition and moment-based image recognition techniques. In this study four statistical parameters - cross correlation co-efficient, skewness, kurtosis and convolution of the approximate coefficient of one-dimensional DWTs are used to evaluate the two methods involving fingerprints of the same person and those of different persons. Within the contexts of all statistical parameters in detection of fingerprints, our second method shows better results than that of the first method.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권2호
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• pp.277-285
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• 2010

세계 최초로 개발된 정지궤도 해색탑재체(GOCI-I, Geostationary Ocean Color Imager-I)이 2010년 6월에 발사될 예정이다. GOCI-I의 수명은 약 7년 이므로 위성개발 소요기간 약 6년을 고려하면 제2호 정지궤도 해색탑재체의 개발을 위한 임무 및 이용자 요구사양을 준비해야할 시점이 되었다. 제2호의 임무는 우선 1호의 임무를 승계하는 것이므로 제1호와 유사한 관측 임무를 갖지만 가장 큰 차이점은 장기 기후 변화에 대응한 지구규모적 관측에 있다. 그리고 기존의 Local 관측은 그 공간해상도의 성능을 더 향상시킨 $250m{\times}250m$로 하였고, 1호에 비하여 부족한 band 수를 보강하여 12 개로 하였다. 어장정보를 위한 야간 관측을 위한 Panchromatic band를 추가하였다. 동시에 한반도 주변 고정된 영역 관측기능을 구름이 없는 해역 혹은 special event area로 신축적으로 변경 시킬 수 있는 기능을 갖게 함으로써 위성자료의 활용도를 크게 높이었다. 위성 운용은 1호와 같은 일 8회 관측, 그리고 Global mode인 full disk 관측에서는 일 1-2회 정도 관측할 수 있도록 하였다. 그리고 본 연구에서는 지금까지 위성개발 추진방법의 문제점을 해소한 개선된 개발 추진 방안에 대하여서도 제시하였다. 그 외 제2호의 하드웨어적인 구조 및 디자인에 대하여서는 국내외 개발사와의 상호협의가 필요하다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권11호
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• pp.936-946
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• 2009

그래프 컷(graph cuts) 방법은 주어진 사전정보와 각 픽셀간의 유사도를 나타내는 데이터 항(data term)과 이웃하는 픽셀간의 유사도를 나타내는 스무드 항(smoothness term)으로 구성된 에너지 함수를 전역적으로 최소화하는 방법으로, 최근 영상 분할에 많이 이용되고 있다. 기존 그래프 컷 기반의 영상 분할 방법에서 데이터 항을 설정하기 위해 GMM(Gaussian mixture model)을 주로 이용하였으며, 평균과 공분산을 각 클래스를 위한 사전정보로 이용하였다. 이 때문에 클래스의 모양이 초구(hyper-sphere) 또는 초타원(hyper-ellipsoid)일 때만 좋은 성능을 보이는 단점이 있다. 다양한 클래스의 모양에서 좋은 성능을 보이기 위해, 본 논문에서는 mean shift 분석 방법을 이용한 그래프 컷 기반의 자동 영상분할 방법을 제안한다. 데이터 항을 설정하기 위해 $L^*u^*{\upsilon}^*$ 색상공간에서 임의로 선택된 초기 mean으로부터 밀도가 높은 지역인 모드(mode)로 이동하는 mean의 집합들을 사전정보로 이용한다. Mean shift 분석 방법은 군집화에서 좋은 성능을 보이지만, 오랜 수행시간이 소요되는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 특징공간을 3차원 격자로 변형하였으며, mean의 이동은 격자에서 모든 픽셀이 아닌 3차원 윈도우내의 1차원 모멘트(moment)를 이용한다. 실험에서 GMM을 이용한 그래프 컷 기반의 영상분할 방법과 최근 많이 이용되고 있는 mean shift와 normalized cut기반의 영상분할 방법을 제안된 방법과 비교하였으며, Berkeley dataset을 기반으로 앞의 세 가지 방법보다 좋은 성능을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.1000-1015
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• 2010

본 논문에서는 손동작 인식을 위한 새로운 방법을 제안한다. 손 추출을 위한 방법으로는 피부색과 boundary energy 정보를 이용하고 moment method로 손바닥의 중심을 구하게 된다. 손동작 인식은 두 단계로 나눌 수 있다. 첫 번째 단계는 손 형상 인식으로 병렬 신경망을 이용하였다. 손 형상의 패턴을 추출하기 위해서 fitting ellipses method를 이용하였다. fitting ellipses method는 추출된 손 영역을 12개의 타원형으로 분류하고 타원 외곽선의 흰 픽셀 비율을 계산한다. 패턴은 12개의 입력 노드로 신경망에 입력되고 4개의 출력 노드로 출력되는데 각 출력 노드는 0~1사이의 값을 갖게 된다. 손 형상은 4개의 출력 노드의 구성으로 나타낼 수 있다. 두 번째 단계는 손동작 추적과 인식이다. 손동작 추적과 인식을 위해서는 손동작의 위치 정보를 예측 할 수 있는 Kalman Filter를 이용하였다. 실험은 Windows XP상에서 수행되었고 제안한 알고리즘의 효율성을 평가하였다. 손 형상을 인식하기 위해서 300개의 이미지를 인식기에 훈련시키고 200개의 이미지를 실험에 사용하였다. 194개 이상의 이미지가 정확하게 인식 되었다. 그리고 손동작 추적 인식을 실험하기 위해서 1200번의 손동작(각 동작은 400번)을 사용하였고 그 중 1002번의 손동작이 정확하게 인식 되었다.이러한 결과는 제안된 방법이 손 영역을 추출하고 손 동작을 인식하는데 유용함을 확인 할 수 있었다.

• 한국의상디자인학회지
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• 제15권3호
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• pp.69-83
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• 2013

Clothes show not just the different social status of people, but the ideology and value of former society through pattern, colour, materials, shapes, etc. The purpose of this article is to fill the academic blank of this part by researching the pattern of fabric design in Jing Pai(Beiing style) and Hai Pai(Shanghai style) cheong-sam during the period of the Republic of China. The contrastive analysis of regional pattern between Jing Pai and Hai Pai cheong-sam expect to provide the theoretical basis for the former fashion designers and scholars. There are three approaches in the article: Data collection method, comparison method and Combining theory with practice method as film. Regarding components of pattern, both Jing Pai and Hai Pai cheong-sam have mostly single or composite pattern like plants. Further the most of Jing Pai cheong-sam pattern is traditional flower pattern. But Haipai cheong-sam patterns have some western flower pattern. Beside that, it have some geometry pattern. Regarding arrangement of the pattern, both cheong-sams have scattered dot style, the border style, and pictures style. But continuous type of Jing Pai cheong-sam is less while Hai Pai cheong-sam is the most. Comparing Jing Pai cheong-sam color of patterns in "Moment in Peking" is unadorned and types are simple as chinese traditional clothes; However, "In the Mood for Love" introduces us various material colors, new types of patterns and extraneous characteristic geometry patterns of Hai Pai cheong-sam. Generally speaking, the main characteristic of Jing Pai cheong-sam is traditional and conservatism. It keeps Chinese traditional pattern and culture to the most extent. However, Hai Pai cheong-sam are confluent and open with absorbed external culture and techniques which are endowed new artistic color.

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.1-13
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• 2002

본 논문에서는 연속적으로 입력되는 칼라영상에서 물체의 이동에 의하여 형성된 동작영역을 확인하고, 영상의 시컨스(sequence)를 대상으로 움직이는 물체의 형태인 보행자 혹은 자동차들의 이동방향을 추적하는 시스템을 제안하였다. 카메라가 고정되어 있고 물체가 이동하는 상황에서 카메라시계에 진입하는 물체를 포착하여, 포착된 물체의 영역을 차 영상 분석을 통해 이진화하여 추출하고, 추출된 영역을 co-occurrence matrix의 RGB full 칼라의 특징 벡터를 추출하는 것을 제시하였다 추출되어지는 칼라 특징벡터를 분석하여 인접 프레임간의 이동물체 영역끼리의 대응관계를 조사함으로서, 이동물체를 추적한다. 군집화(clustering) 단계에서는 이전 단계에서 추출한 특징 벡터들 가운데 에너지, 엔트로피만을 가지고 인접 프레임간의 군집화를 조사하기 위하여 이동물체 영역들 간의 퍼지동적물체 정합 알고리즘을 적용시켰다. 인접 프레임간의 움직임 영역의 물체들에 대하여 멤버 쉽 함수를 근거로 중심 값을 계산하면, 동일 물체일 경우 중심 값 부근에서 군집이 형성되며, 이를 바탕으로 이동물체를 추출할 수 있는 방안을 제안하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.1105-1114
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• 2010

이 논문은 제13회 부산국제영화제(2008년10월2일부터10월10일까지 개최)조직위원회로부터 의뢰를 받아 필름으로 제작한 20초 분량의 공식트레일러 제작에 관한 연구결과를 요약한 것이다. 디지털콘텐츠 제작에서의 정체성과 방향성 확립이 필요한 시기에 한국적인 수묵채색화 기법을 3D Animation과 접목시켜 제 13회 부산국제영화제의 공식트레일러 제작에 활용하였다. 서양화가 신창식화백의 '아리랑_희망I(공식 포스터)를 모티브로 한국적인 수묵채색화의 특징을 고찰하여 모델링, 쉐이딩, 렌더링 단계에서 먹의 농담, 선의 강약, 수묵채색화의 색채요소를 디지털기법으로 어떻게 표현할 수 있는가에 대한연구결과 이다.

• 한국염색가공학회지
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• 제20권1호
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• pp.48-56
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• 2008

A real-time inspection system has been developed by combining CCD based image processing algorithm and a standard lighting equipment. The system was tested for defective fabrics showing nozzle contact scratch marks, which are one of the frequently occurring defects. Two algorithms used were compared according to both their processing time and detection rate. First algorithm (algorithm A) was based on morphological image processing such as dilation and opening for effective treatment of defective printing areas while second one (algorithm B) mainly employs well-defined edge detection technique based on canny detector and Zermike moment. It was concluded' that although both algorithms were quite successful, algorithm B showed relatively consistent performance than algorithm A in detecting complex patterns.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
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• pp.585-589
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• 2002

본 논문에서는 효과적인 특징 추출을 기반으로 한 계층적인 검색 시스템을 제안한다. 조명 변화 및 영상의 이동과 크기 변화 그리고 회전과 같은 기하학적 변형에도 강한 속성을 가지는 영상 검색을 할 수 있도록 사용자의 질의 영상을 웨이블릿(Wavelet) 변환을 한 후 동일한 크기의 부영역으로 나누어진 저대역 부밴드에서 칼라의 특징으로 추출된 모멘트와 질감 특징인 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)의 Contrast를 사용해 유사 영상들의 1차 분류 과정을 거친다. 보다 정확한 검색을 수행하기 위해 1차 분류된 후보 영상들에 대해 고대역 부밴드에서 추출된 수평, 수직, 대각선 방향별 에너지(Energy)를 기반으로 한 에너지의 상대적인 성분 분포의 비교가 수행됨으로써 효율적인 영상 검색 결과를 보였다.