• 전기전자학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.40-46
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• 2005

본 논문은 공정변화를 검출하여 회로에 반영 및 보상하는 드레인 정규화 검출 (regulated drain detection) 방식과 차동 VCO에 적용하는 기법을 제안하였으며, 제안된 방식과 기법을 검증하기 위하여 저 전압 차동 PLL을 제작하여 그 성능을 검증하였다. 제안된 드레인 정규화 검출 방식과 이를 차동적으로 응용하여 설계된 저-지터 차동 PLL은 실제로 $0.18{\mu}m$ 1-폴리 3-메탈 공정으로 제작되었으며 공정변화에 따른 여러 가지 공정 코너 (corner)에 대한 VCO의 동작을 다양한 모의실험을 통하여 검증하였다. 제작된 PLL은 80MHz - 240MHz의 동작범위를 가지며 전체 die size는 내부 루르필터를 포함하여 $330{\mu}m\;{\times}\;380{\mu}m$이다. 1.8V 공급전압 일때 모든 동작주파수에 대한 트랙킹 지터 특성은 150psec peak-to-peak 이하로 안정적인 성능을 보였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제24권9호
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• pp.148-157
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• 2007

A new method which uses distance fields scheme and marching cube algorithm is proposed in order to get an accurate offset model of arbitrary shapes composed of triangular net. In the method, the space bounding the triangular net is divided into smaller cells. For the efficient calculation of distance fields, valid cells which will generate a portion of offset model are selected previously by the suggested detection algorithm. These valid cells are divided again into much smaller voxels which assure required accuracy. At each voxel distance fields are created by calculating the minimum distances between corner points of voxels and triangular net. After generating the whole distance fields, the offset surface were constructed by using the conventional marching cube algorithm together with mesh smoothing scheme. The effectiveness and validity of this new offset method was demonstrated by performing numerical experiments for the various types of triangular net.

• 방송공학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.559-571
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• 2013

2차원 비디오를 3차원 스테레오 비디오로 변환할 때 기존 비디오에 삽입되어 있는 오버레이 텍스트(overlay text) 그래픽 영역으로 인해 발생하는 문제점을 이 논문에서 제시한다. 이를 해결하기 위한 방법으로 2차원 비디오를 오버레이 텍스트 그래픽 영역만 있는 영상과 오버레이 그래픽 영역이 추출되어 홀(hole)이 있는 영상으로 분리하여 처리하는 시나리오를 제안한다. 그리고 이 시나리오의 첫 번째 단계로 오버레이 텍스트 영역을 검색하고 추출하는 방법에 대해서만 이 논문에서 논한다. 비디오 시퀀스(sequence)가 입력되면 불필요한 연산 과정을 줄이기 위해 해리스 코너(Harris corner)로 얻어진 코너 밀도 맵을 이용하여 프레임 내 오버레이 텍스트의 존재 유무를 먼저 판단한다. 오버레이 텍스트가 있다면, 색(color) 정보와 움직임(motion) 정보를 결합하여 오버레이 텍스트 그래픽 영역을 검색하고 추출한다. 실험에서는 여러 가지 장르의 방송용 비디오에 대한 처리 결과를 보여주고 분석했다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제16권2호
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• pp.66-73
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• 2008

In this paper, ultrasonic range system which detects parking lot in parking area is studied. The important part for detecting parking lot accurately is to detect the first and second corners of possible parking lot, and for that, new method using multiple echo function is introduced in this paper. Many probabilistic methods have been used to reduce uncertainties of ultrasonic sensor for distance and location of objects. Method using multiple echo, however, gives accurates results as well as simple algorithm. For experiments in parking space, ultrasonic range system was attached to a Pioneer AT-2 and final parking space map was created in a fusion with position information from wheels of a Pioneer AT-2. We will show the results are compared with error of another methods.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제13권2호
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• pp.133-139
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• 2013

This paper proposes a vision-based indoor localization method for autonomous vehicles. A single upward-facing digital camera was mounted on an autonomous vehicle and used as a vision sensor to identify artificial landmarks and any natural corner features. An interest point detector was used to find the natural features. Using an optical flow detection algorithm, information related to the direction and vehicle translation was defined. This information was used to track the vehicle movements. Random noise related to uneven light disrupted the calculation of the vehicle translation. Thus, to estimate the vehicle translation, a Kalman filter was used to calculate the vehicle position. These algorithms were tested on a vehicle in a real environment. The image processing method could recognize the landmarks precisely, while the Kalman filter algorithm could estimate the vehicle's position accurately. The experimental results confirmed that the proposed approaches can be implemented in practical situations.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권1호
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• pp.150-150
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• 1999

In this paper, a content-based image retrieval scheme based on scale-space theory is proposed. The existing methods using scale-space theory consider all scales for image retrieval,thereby requiring a lot of computation. To overcome this problem, the proposed algorithm utilizes amodified histogram intersection method to select candidate images from database. The relative scalebetween a query image and a candidate image is calculated by the ratio of histograms. Feature pointsare extracted from the candidates using a corner detection algorithm. The feature vector for eachfeature point is composed of RGB color components and differential invariants. For computing thesimilarity between a query image and a candidate image, the euclidean distance measure is used. Theproposed image retrieval method has been applied to various images and the performance improvementover the existing methods has been verified.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권12호
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• pp.431-438
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• 2020

본 논문에서는 입술 윤곽선을 검출하기 위한 다중 문턱치 기반의 검출방법을 제안하였다. 기존의 연구 중 Spyridonos 등이 제안한 방법은 입력영상을 RGB로부터 YIQ 좌표계로 변환하여 Q 성분만을 이용하여 Q 영상을 얻는다. Q 영상으로부터 변화 점 검출을 통하여 입술 모양의 좌우 끝점을 얻어낸다. 좌우 끝점에 대한 수직 좌표의 평균값을 이용하여 Q 영상을 상하로 분리하고, 상하 영역 각각에 대하여 별도로 Q값을 대상으로 문턱치를 적용하여 후보 윤곽선을 추출한다. 추출된 후보 윤곽선에 특징치 거리를 이용하여 최적의 문턱치를 찾고, 해당하는 윤곽선을 최종 입술 윤곽선으로 결정한다. 이 때 사용되는 특징치 거리 D는 후보 윤곽선 상의 점들을 기준으로 주변 영역에 대한 차이의 절대값을 이용하여 계산한다. 기존연구의 문제점은 세 가지인데, 첫째는 입술 끝점 추출 과정에서 피부영역의 과다한 참여로 입술 끝점의 추출의 정확도가 감소하고, 따라서 후속되는 상/하 영역 분리에도 영향을 미친다. 둘째는 YIQ 칼라 좌표계를 사용하였는데, 다양한 칼라 좌표계에 대한 분석이 미비하므로 추가적인 분석이 필요하다. 세 째, 최적 윤곽선의 선택 시 적용하는 거리 값 파라미터의 계산 과정에서, 문턱치를 적용하여 구한 해당 윤곽선 주변의 데이터들에 의한 변화분을 계산하여 변화가 가장 큰 윤곽선을 입술 후보로 채택하는데, 변화분의 최대치를 기준으로 하기 때문에 검출된 입술영역이 기준보다 축소되는 문제점이 있다. 첫 번째 문제점을 해결하기 위하여 피부영역의 계산과정 참여를 줄여서 성능을 30%정도 향상시켰다. 두 번째는 YIQ 외에 HSV, CIELUV, YCrCb 등의 칼라 좌표계에 대한 성능테스트를 거쳐 기존연구 방법이 칼라좌표계에 대한 의존성이 없음을 확인하였다. 세 번째는 윤곽선 주변의 변화분 검토 시, 윤곽선 포인트 당 변화분의 평균값 대신에 변화분의 총량을 적용하여 46% 성능개선 효과를 얻었다. 이상의 내용을 모두 적용하여 제안한 통합방법은 기존연구 대비 2배의 성능향상과 안정성을 확보할 수 있었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권3호
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• pp.59-70
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• 2024

Background: The COVID-19 pandemic (the form of coronaviruses) developed at the end of 2019 and spread rapidly to almost every corner of the world. It has infected around 25,334,339 of the world population by the end of September 1, 2020 [1] . It has been spreading ever since, and the peak specific to every country has been rising and falling and does not seem to be over yet. Currently, the conventional RT-PCR testing is required to detect COVID-19, but the alternative method for data archiving purposes is certainly another choice for public departments to make. Researchers are trying to use medical images such as X-ray and Computed Tomography (CT) to easily diagnose the virus with the aid of Artificial Intelligence (AI)-based software. Method: This review paper provides an investigation of a newly emerging machine-learning method used to detect COVID-19 from X-ray images instead of using other methods of tests performed by medical experts. The facilities of computer vision enable us to develop an automated model that has clinical abilities of early detection of the disease. We have explored the researchers' focus on the modalities, images of datasets for use by the machine learning methods, and output metrics used to test the research in this field. Finally, the paper concludes by referring to the key problems posed by identifying COVID-19 using machine learning and future work studies. Result: This review's findings can be useful for public and private sectors to utilize the X-ray images and deployment of resources before the pandemic can reach its peaks, enabling the healthcare system with cushion time to bear the impact of the unfavorable circumstances of the pandemic is sure to cause

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.299-308
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• 2009

AAM(Active Appearance Model)은 PCA(Principal Component Analysis)를 기반으로 객체의 형태(shape)와 질감(texture) 정보에 대한 통계적 모델을 통해 얼굴의 특징점을 검출하는 알고리즘으로 얼굴인식, 얼굴 모델링, 표정인식과 같은 응용에 널리 사용되고 있다. 하지만, AAM알고리즘은 초기 값에 민감하고 입력영상이 학습 데이터 영상과의 차이가 클 경우에는 검출 에러가 증가되는 문제가 있다. 특히, 입을 다문 입력얼굴 영상의 경우에는 비교적 높은 검출 정확도를 나타내지만, 사용자의 표정에 따라 입을 벌리거나 입의 모양이 변형된 얼굴 입력 영상의 경우에는 입술에 대한 검출 오류가 매우 증가되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 입술 특징점 검출을 통해 정확한 입술 영역을 검출한 후에 이 정보를 이용하여 AAM을 수행함으로써 얼굴 특징점 검출 정확성을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 AAM으로 검출한 얼굴 특징점 정보를 기반으로 초기 입술 탐색 영역을 설정하고, 탐색 영역 내에서 Canny 경계 검출 및 히스토그램 프로젝션 방법을 이용하여 입술의 양 끝점을 추출한 후, 입술의 양 끝점을 기반으로 재설정된 탐색영역 내에서 입술의 칼라 정보와 에지 정보를 함께 결합함으로써 입술 검출의 정확도 및 처리속도를 향상시켰다. 실험결과, AAM 알고리즘을 단독으로 사용할 때보다, 제안한 방법을 사용하였을 경우 입술 특징점 검출 RMS(Root Mean Square) 에러가 4.21픽셀만큼 감소하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.13-22
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• 2009

본 연구에서는 레이저 슬릿 빔을 이용한 능동 스테레오 정합 기법과 모자이크 기법을 결합한 3차원 형상 복원 기법을 제안한다. 능동 스테레오 정합 기법은 레이저 슬릿 빔이 조사된 좌, 우 영상에서 색상과 밝기 변화를 분석하여 레이저 라인의 위치정보를 검출하고, 등극선(epipolar line)에서 이를 비교하여 깊이 정보를 획득하는 방법이다. 모자이크 기법은 해리스 코너 검출 방법(harris corner detection)을 이용하여 영상의 특징점을 검출하고, 특징점 기술자(keypoint descriptor) 색인 분류 방법으로 연속 영상 간 특징점의 대응쌍을 찾고 상호 변환 관계를 추정하는 방법이다. 능동 스테레오 정합기법과 모자이크 기법을 이용하여 전체 연속 영상의 깊이 정보를 계산하였다. 이와 같은 방법으로 획득한 연속 영상의 깊이 정보를 영상의 색상, 질감 정보와 융합(blending)과정을 거쳐 최종 3차원 형상 정보로 복원하였다. 제안한 복원기법은 레이저 슬릿 빔과 스테레오 카메라를 사용함으로써 장소와 거리 제약 조건을 극복하여 용이하면서도 강인한 3차원 거리 정보를 획득할 수 있었다.