• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.343-344
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• 2010

마커리스 시스템의 경우 2차원 영상에서 깊이 값을 추정하기 위해서는 스테레오 비젼과 같이 고가의 장비를 통해 깊이 값을 추정하였다. 이에 단안 영상에서 깊이 값을 추정하여 객체를 증강하기 위해 소실점을 추출하고 상대적 깊이 값을 추정한다. 객체 증강에 있어 향상된 몰입감을 얻기 위해서는 가상의 객체들이 거리에 따라 서로 다른 크기로 그려져야 한다. 본 논문에서는 획득한 영상에서 소실점을 생성하고 깊이정보를 이용하여 증강된 객체를 서로 다른 크기로 증강하여 객체간 상호 몰입감을 향상시켰다.

• Spatial Information Research
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• 제7권1호
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• pp.147-153
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• 1999

지질도와 지질자료는 국토이용계획, 자원개발, 지질재해 예방 환경오염 방지 및 교육 등 다양한 용도로 활용되고 있는 중요한 정보이나 이들에 대한 데이터베이스화는 아직 본격적으로 수행되지 않고 있어 방대한 양의 지질자료가 체계적으로 관리되지 못해 정보로서의 이용가치와 효용성이 떨어진다. 또한 지질도는 층서 체계의 미확립, 도면 보존 및 경계 일치의 문제점 등 많은 문제점을 가지고 있어 데이터베이스 구축에 많은 문제점이 있으나 국가 기본 주제도의 하나로 빠른 시일 내에 데이터베이스로 구축되어야 한다. 본 연구에서는 지질도 데이터베이스 구축 및 활용을 위해 1:50,000 축척의 안성 지질도, 1:250,000 축척의 부산 지질도 1:25,000 축척의 남창 지질도, 1:1,000,0000 축척의 한국 지질도 등을 시범지역으로 선정하여 이 지역에 대해 지리정보시스템(GIS)을 이용해 데이터베이스 설계 및 구축을 하였다. 또한 구축된 데이터베이스를 관리할 수 있는 관리 프로그램은 GIS 프로그램을 이용해 개발하였고, 구축된 데이터베이스를 이용하여 수치지질도 제작 및 인터넷과 CD를 통한 자료 제공 등을 구현하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.2017-2022
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• 2004

Data association is a process that matches a recent observation with known data set, which is used for the localization of mobile robots. Edges in topological maps have rich information which can be used for the data association. However, no systematic approach on using the edge data for data association has been reported. This paper proposes a systematic way of utilizing the edge data for data association. First, we explain a Local Generalized Voronoi Angle(LGA) to represent the edge data in 1-dimension. Second, we suggest a key factor extraction procedure from the LGA to reduce the number by $2^7-2^8$ times, for computational efficiency using the wavelet transformation. Finally we propose a way of data association using the key factors of the LGA. Simulations show that the proposed data association algorithm yields higher probability for similar edges in computationally efficient manner.

• 스마트미디어저널
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• 제6권4호
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• pp.32-40
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• 2017

In this paper, a robust text detection method based on edge enhanced contrasting extremal region (CER) is proposed using stroke width transform (SWT) and tensor voting. First, the edge enhanced CER extracts a number of covariant regions, which is a stable connected component from input images. Next, SWT is created by the distance map, which is used to eliminate non-text regions. Then, these candidate text regions are verified based on tensor voting, which uses the input center point in the previous step to compute curve salience values. Finally, the connected component grouping is applied to a cluster closed to characters. The proposed method is evaluated with the ICDAR2003 and ICDAR2013 text detection competition datasets and the experiment results show high accuracy compared to previous methods.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권2C호
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• pp.121-128
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• 2003

본 논문에서는 스테레오 영상 압축 시 흔히 사용되는 블록 정합 기법의 문제점인 블록화 에러를 줄일 수 있는 객체기반 블록 정합 기법(object based block matching algorithm : OBMA)을 제안한다. 제안된 OBMA 기법에서는 영상의 경계 정보(edge map)를 추출한 후 블록내의 경계선 정보의 유무를 가지고 영상을 각각의 객체로 나누어 객체별로 변이를 예측함으로써 기존 블록정합 기법에서 발생하던 경계부분에서의 블록화 에러를 줄일 수 있었다. 모의 실험 결과 기존의 블록 정합(block matching) 기법보다 주관적 영상 품질은 현저히 개선하면서도 유사한 성능의 PSNR을 유지할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권10호
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• pp.4108-4125
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• 2015

This paper presents a scalable coding method for depth images by considering the quality of synthesized images in virtual views. First, we design a new edge detection algorithm that is based on calculating the depth difference between two neighboring pixels within the depth map. By choosing different thresholds, this algorithm generates a scalable bit stream that puts larger depth differences in front, followed by smaller depth differences. A scalable scheme is also designed for coding depth pixels through a layered sampling structure. At the receiver side, the full-resolution depth image is reconstructed from the received bits by solving a partial-differential-equation (PDE). Experimental results show that the proposed method improves the rate-distortion performance of synthesized images at virtual views and achieves better visual quality.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.83-90
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• 2011

In cell biology area, microscopy enables detecting objects inside cells that are stained or fluorescently tagged. It is disadvantageous for observing these objects because of the noisy characteristics of their environmental surrounding. In this paper, a framework is proposed to increase the throughput and reliability for analysis of these images. First, we apply adaptive beamlet transform to extract edges meaningfully followed by orientation, location, and length in different scales. Then, a post-process is implemented to extend and map them onto original image. Our proposed scheme is compared with Canny edge detector and conventional beamlet transform from four evaluation aspects. It produces better results when experiments are conducted on real images. Much better results for observing internal parts make this framework competitive for analysis of cell images.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.37.4-37
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• 2002

$\textbullet$ Feature extraction method for robot application $\textbullet$ Using ultrasonic sensor arrays $\textbullet$ Differentiate the target as plane, corner and edge $\textbullet$ Neural network approach

• 정보과학회 논문지
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• 제44권6호
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• pp.643-648
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• 2017

Wi-Fi 기반 실내 측위 기법 중 핑거프린팅 측위는 높은 정밀도로 가장 보편적인 기술 중 하나이다. 그러나 초기 신호 지도 구축과 이 후 갱신 과정은 수동으로 이루어져 많은 노동력과 시간 비용을 발생시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 그래프를 기반으로 각 정점에서 초기 신호 지도를 구축 하는 것을 제안한다. 그리고 사용자로부터 획득한 신호 세기 데이터를 각 간선에 참조 위치를 생성하여 자동으로 매핑하여 신호 지도를 갱신하는 방법을 제안한다. 제안하는 방식은 초기 신호 지도를 그래프의 정점에서만 신호를 수집하여 구축하고 갱신은 자동으로 수행하므로 기존 핑거프린팅 무선 측위 기법의 단점인 노동력과 시간 비용을 크게 감소시킬 수 있다. 실험 결과, 실제 위치에서의 데이터와의 비교를 통해 신호 지도 갱신 기법을 검증할 수 있었고 자동으로 신호 지도를 갱신하는 작업으로 약 3.2m, 3.5m의 정밀도를 갖는 신호 지도를 구축할 수 있었다.

• Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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• 제3권4호
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• pp.283-288
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• 2001

In this paper, we proposed a method for extracting facial characteristics of human being in an image. Given a pair of gray level sample images taken with and without human being, the face of human being is segmented from the image. Noise in the input images is removed with the help of Gaussian filters. Edge maps are found of the two input images. The binary edge differential image is obtained from the difference of the two input edge maps. A mask for face detection is made from the process of erosion followed by dilation on the resulting binary edge differential image. This mask is used to extract the human being from the two input image sequences. Features of face are extracted from the segmented image. An effective recognition system using the discrete wave let transform (DWT) is used for recognition. For extracting the facial features, such as eyebrows, eyes, nose and mouth, edge detector is applied on the segmented face image. The area of eye and the center of face are found from horizontal and vertical components of the edge map of the segmented image. other facial features are obtained from edge information of the image. The characteristic vectors are extrated from DWT of the segmented face image. These characteristic vectors are normalized between +1 and -1, and are used as input vectors for the neural network. Simulation results show recognition rate of 100% on the learned system, and about 92% on the test images.