• 한국정보처리학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.81-91
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• 1994

벡터 양자화기를 이용하여 영상의 부호화기를 설계하는데 있어서 2차원 이산여현 변환(2D-Discrete Cosine Transform)에 근거한 DCT 맵(map)과 새로운 부호책(codebook) 설계로서 알고리듬을 제안한다. 영상을 작은 부블럭으로 나누고 2차원 이산여현변환 으로 대부분의 정보를 포함하는 부분, 즉 부호화하기 어려운 부분과 부호화하기 쉬운 적은 정보를 포함하는 영역으로 나누어 맵을 만들고 이 맵에 따라 영상의 중요한 특징 들을 2차원 이산여현변환으로 추출한다. 부호책은 트리 구조에 근거한 2진 트리로 두 영역을 따로 학습세트로 나눔으로서 만들어 진다. 2진 트리의 중간 노드에서 각 학 습 벡터는 그 노드에서의 문턱 값과 비교하여 두개의 아래 노드중 하나에 속하게 된다. 국제 표준화상인 Lenna와 Boat 영상에 대하여 본 알고리듬으로 영상을 부호화했을 때 PNN과 CVQ 알고리듬에 비하여 수행 시간을 줄이고, PNN 알고리듬보다는 각각 약0.45 dB과 0.33 dB만큼, CVQ 알고리듬보다 각각 약 0.05 dB과 0.1 dB만큼 더 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권5호
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• pp.407-412
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• 2008

잡음이 심한 배경을 가진 영상 내부의 영역 분할 처리 과정은 해결하기 매우 어려운 문제로 인식되어 왔다. 그에 따라 이 문제를 해결하기 위한 기초적 방법론에 관한 연구 및 주어진 문제에 따라 실제적 적용을 위한 다양한 노력이 있어왔다. 본 논문에서는 영상 분할을 위한 새로운 접근법을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 새로운 방법론으로서 기존의 관심 객체 분할의 반대인 배경 영역 분할이라는 새로운 관점을 연구의 중심으로 하였다. 기반 이론으로는 승자 독식 원리의 자기 학습 이론 알고리즘에서 특징 선택을 위한 자기 조직화를 분석하고 이를 문제 해결에 적용하였다. 실제적 영상 데이터를 통한 실험을 통해 배경 영역 분할을 적용한 영상 분할은 효과적으로 수행될 수 있음을 실험 결과로 제시해 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권1호
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• pp.215-224
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• 2013

본 논문은 주행중 차량에 장착된 카메라의 자세 변화를 카메라 외부 파라미터의 변화로 간주하고, 이의 추정을 통하여 도로의 요철과 전방 도로의 기울기 변화 등에 강건한 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서 차선은 실세계 좌표에서 좌우가 평행하고 고정된 폭을 가진다 가정하며, 카메라 움직임을 고려한 연속된 영상들의 병합된 특징맵에서 B-snake를 이용하여 차선 검출과 카메라 외부 파라미터 추정이 동시에 수행된다. 실험을 통하여 카메라 외부 파라미터에 영향을 주는 주행 도로 환경의 변화에 강건한 차선 검출 결과를 확인하였으며, 추정된 카메라 외부 파라미터의 정확성은 전방 차량에 대한 레이더 실측 거리와의 비교를 통해 확인했다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1166-1174
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• 2019

이 논문에서는 사람 재식별 모델인 PersonNet의 성능을 개선하는 방법을 제안하고 실험한다. 특징점 추출을 위해 인셉션 레이어를 접목하여, 기존 32개의 특징점을 154개로 증가시켜 강화하였다. 또한, PersonNet에서 사용하는 CND 방식을 수정하여 비대칭성을 완화하였고, 보행자 이미지의 특징점을 3부분으로 나누어 가중치를 적용한 방법을 적용하여 특징을 더 뚜렷하게 파악하도록 하였다. 성능 평가를 위해 CUHK01, CUHK03 그리고 Market-1501 3가지의 데이터베이스를 사용하였고 실험 결과 27~31% 성능이 개선되었다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제14권2호
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• pp.119-127
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• 2004

Butterfly valves are popularly used in service in the industrial and water works pipeline systems with large diameter because of its lightweight, simple structure and the rapidity of its manipulation. Sometimes cavitation can occur. resulting in noise, vibration and rapid deterioration of the valve trim, and do not allow further operation. Thus, the monitoring of cavitation is of economic interest and is very importance in industry. This paper proposes a condition monitoring scheme using statistical feature evaluation and support vector machine (SVM) to detect the cavitation conditions of butterfly valve which used as a flow control valve at the pumping stations. The stationary features of vibration signals are extracted from statistical moments. The SVMs are trained, and then classify normal and cavitation conditions of control valves. The SVMs with the reorganized feature vectors can distinguish the class of the untrained and untested data. The classification validity of this method is examined by various signals that are acquired from butterfly valves in the pumping stations and compared the classification success rate with those of self-organizing feature map neural network.

• 대한산업공학회지
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• 제31권3호
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• pp.257-264
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• 2005

This paper suggests a heuristic algorithm for the clustering problem. Clustering involves grouping similar objects into a cluster. Clustering is used in a wide variety of fields including data mining, marketing, and biology. Until now there are a lot of approaches using Self-Organizing Feature Maps(SOFMs). But they have problems with a small output-layer nodes and initial weight. For example, one of them is a one-dimension map of k output-layer nodes, if they want to make k clusters. This approach has problems to classify elaboratively. This paper suggests one-dimensional output-layer nodes in SOFMs. The number of output-layer nodes is more than those of clusters intended to find and the order of output-layer nodes is ascending in the sum of the output-layer node's weight. We can find input data in SOFMs output node and classify input data in output nodes using Euclidean distance. We use the well known IRIS data as an experimental data. Unsupervised clustering of IRIS data typically results in 15 - 17 clustering error. However, the proposed algorithm has only six clustering errors.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.309-317
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• 2022

In this paper, we propose a machine learning-based copy-move forgery detection network with dual branches. Because the rotation or scaling operation is frequently involved in copy-move forger, the conventional convolutional neural network is not effectively applied in detecting copy-move tampering. Therefore, we divide the input into rotation-invariant and scaling-invariant features based on the wavelet coefficients. Each of the features is input to different branches having the same structure, and is fused in the combination module. Each branch comprises feature extraction, correlation, and mask decoder modules. In the proposed network, VGG16 is used for the feature extraction module. To check similarity of features generated by the feature extraction module, the conventional correlation module used. Finally, the mask decoder model is applied to develop a pixel-level localization map. We perform experiments on test dataset and compare the proposed method with state-of-the-art tampering localization methods. The results demonstrate that the proposed scheme outperforms the existing approaches.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.79-81
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• 2022

MPEG-VCM(Video Coding for Machines)에서는 머신비전(machine vision) 네트워크의 백본(backbone)에서 추출된 이미지/비디오 특징 압축을 위한 표준화를 진행하고 있다. 현재 VCM 표준기술 탐색 과정에서 가장 좋은 압축 성능을 보이는 MSFC(Multi-Scale Feature compression) 기반 압축 네트워크 모델은 추출된 멀티-스케일 특징을 단일-스케일 특징으로 변환하여 특징맵으로 구성하고 이를 VVC 로 압축한다. 본 논문에서는 MSFC 기반 압축 모델에서 Min-Max 값 시그널링을 제외한 최소-최대(Min-Max) 정규화를 포함한 개선된 특징맵 생성 기법을 제시한다. 즉, 제안기법은 VCM 디코더에서의 특징맵 복원을 위한 Min-Max 값을 학습 기반으로 생성함으로써 Min-Max 시그널링의 비트 오버헤드 절감뿐만 아니라 별도의 시그널링 기제를 생략한 보다 단순한 전송 비트스트림 구성을 가능하게 한다. 실험결과 제안기법은 이미지 앵커(Anchor) 대비 BPP-mAP 성능에서 83.24% BD-rate 이득을 보이며, 이는 기존 MSFC 보다 1.74%정도 다소 떨어지지만 별도의 Min-Max 시그널링 없이도 기존의 성능을 유지할 수 있음을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권11C호
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• pp.929-939
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• 2010

멀티미디어 기술이 발전함에 따라 대용량의 데이터베이스의 관리와 불법 복제물 검출을 위한 동영상 검색의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 이러한 요구에 맞춰 대용량 데이터베이스에서 고속 동영상 검색을 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 고속 동영상 검색 방법은 프레임의 휘도 분포를 이용하여 공간적 특징을 추출하고, 동영상의 시간적 유사성 지도를 생성하여 시간적 특정을 추출한다. 동영상의 공간적 특정과 시간적 특정을 식별자로 구성하고 단계적인 정합 방법을 수행한다. 실험에서는 원본 동영상과 밝기 변화, 압축률 변환, 자막/로고 삽입과 같은 다양한 변형을 이용하여 정확성, 추출 및 정합 속도, 식별자 크기를 측정하여 성능을 평가하였다. 또한, 제안한 방법의 파라미터를 실험적으로 선택한 과정을 기술하고 비교 알고리즘과 공간적 특정만을 이용한 단순 정합 결과를 제시하였다. 정확성, 경색 속도 식별자 크기의 모든 결과에서, 제안한 고속 검색 방법이 대용량 데이터베이스의 동영상 경색에 가장 적합한 기술임을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.11-20
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• 2006

본 논문에서는 칼라 영상의 스케치 특징점을 추출하기 위해 퍼지신경회로망을 이용하는 방법에 대하여 설명한다. 이 신경회로망은 스케치 특징점 추출을 위한 퍼지 소속함수를 학습시킴으로써 적절한 국부 임계 치를 획득할 수 있도록 구성된다. 제안한 퍼지신경회로망의 입출력 소속함수는 표준영상으로부터 추출된 최적의 특징점 추출결과를 기반으로 구성하여 학습 데이타로 사용된다. 학습에 사용된 퍼지입력변수는 디지털 영상에서의 특징점 추출 시 국부영역 밝기를 잘 반영할 뿐만 아니라 특징점 추출성능이 매우 우수한 특성이 있으며, 이들 입력변수의 소속함수를 신경회로망으로 학습시킴으로써 매우 효과적이고 신속하게 스케치 특징점들을 추출할 수 있다. 실험결과, 소속함수로 학습된 신경회로망으로부터 얻어진 임계치를 사용한 특징점 추출이 다양한 영상에 대하여 매우 우수함을 보였다.