• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.870-878
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• 2013

본 논문에서는 생체인증 시스템의 하나인 지문인식 시스템의 정확도와 효율성을 높이기 위한 새로운 지문 분류 방법을 제안한다. 기존 연구에 따르면 지문은 융선과 골의 방향과 형상에 따라 몇 가지 유형으로 분류할 수 있다. 지문 데이터베이스를 사전에 유형에 따라 분류해 놓고 인식 대상인 지문의 유형을 정확하게 분류할 수 있다면 지문 인식 시간을 크게 줄일 수 있다. 왜냐하면 선택된 부류 안의 지문들만을 상대로 인증 대상인 지문과 비교하면 되기 때문이다. 본 논문은 우선 지문 영상으로부터 실제 지문 정보가 위치하는 관심영역 추출 방법을 제시한다. 다음엔 추출된 관심영역을 대상으로 질감 인식기반의 명암도 동시발생 행렬과 웨이브릿 변환을 통한 특징 추출 방법을 제시하고 기존의 명암도 동시발생 행렬만을 이용한 특징 추출 방법과 다층 퍼셉트론 및 서포트 벡터 머신을 사용해 성능을 비교한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제8권1호
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• pp.105-110
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• 2000

고해상도 위성영상의 출현으로 인해 인간이 사용하는 다양한 판독기재를 영상판독에 적용할 가능성이 넓어졌고, 컴퓨터비전, 패턴인식, 인공지능, 원격탐사 등 많은 분야에서 이런 가능성들을 연구해왔다. 이중 질감은 '영상의 밝기와 색조간의 공간적 분포와 관계'된 양으로 영상판독에 중요한 역할을 한다. 특히 통계적 모델을 기초로 질감정보을 얻는 방법이 많이 연구되어 왔고, 이러한 기법 중 공기행렬을 이용하여 질감을 측정한 연구는 다른 기법에 비해 계산이 간편하며 위성영상과 항공사진에 적용되어 높은 분류정확도를 나타내어 좋은 질감측정치로 평가되었다 하지만 기존의 논문들에서 특성치의 선택에 관한 연구 없이 임의적으로 특성치가 선택되었고, 또한 공기행렬이 질감을 잘 표현할 수 있는 적정해상도에 판한 연구가 부족했다. 따라서 본 연구에서는 첫째, 질감측정의 방법으로 공기행렬의 개념을 소개하고, 둘째, 위성영상으로부터 도출된 공기행렬로부터 얻어질 수 있는 여러 가지 특성치들의 유용성을 평가하여 컴퓨터를 이용한 분류 시 적절한 특성치를 선정할 수 있는 근거를 마련하며, 셋째, 여러 특성치들의 공간해상도에 따른 변화추이를 조사하여 공기행렬이 적용될 수 있는 적정해상도를 제시하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.81-88
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• 1996

클러스터링은 주어진 데이타 집합의 패턴을 비슷한 성질을 가지는 그룹으로 나누어 패턴 상호간의 관계를 정립하기 위한 방법론이다. 이러한 클러스터링 기법을 위하여 많은 알고리즘이 개발되었고, 패턴인식과 영상처리 등의 여러 공학영역에 적용되어 왔다. 대부분의 실세계 데이타는 그 경계가 명확하지 않으므로 그 특성을 보다 정확히 반영하기 위하여 퍼지이론이 도입되었다.이와 같은 클러스터 분석 방법은 보다 적절히 으용하기 위하여 클러스터링의 적절성을 평가하기 위한 방법론과 함께 연구되어야 한다. 이를 위하여 각 데이타 패턴이 얼마나 잘 분류되었는지를 수학적으로 계산하기 위한 함수들이 제안되었다. 그러나 클로스터 타당성 문제는 주어지 클러스터링 방법론의 특성, 그 알고리즘에서 사용한 파라메터의 성질, 주어진 입력 데이타 집합의 특성 등 여러 복잡한 상황을 포함하고 있으므로 기존의 연구에서와 같이 하나의 함수를 이용하여 해결하기는 어렵다. 그러므로 본 논문에서는 기존에 연구되어온 타당성 측정 함수를 조사하고 그의 단점을 고찰하여 이를 해결하기 위한 방법으로 4가지성능 측정자를 제안하고 이의 결합에 의하여 형성된 클러스터 타당성의 정도를 구하는 방법론을 제시하고자 한다. 또한 이러한 방법은 퍼지 클러스터링을 위한 학습 알고리즘과 결함하여 클러스터의 수나 데이타의 분포에 대한 정보없이 최적 클러스터를 찾아주는 방법에 응용될 수 있음을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.247-253
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• 2019

본 논문에서는 레이저 센서 시스템을 이용한 이동중의 사람들을 실시간으로 추종하는 새로운 방법을 제시하였다. 제시한 방법은 $r-{\theta}$로 표현되는 센서데이터를 x-y좌표로 표현되는 2차원 공간으로 표현이 가능하다. 이러한 이동중인 사람들에 대한 정보는 보행패턴과 입력 센서데이터 값에 의해서 이동중인 사람의 특징값을 이용하여 적용하였다. 레이저 센서 기반 사람 추적 방법은 기존의 영상기반의 얼굴인식 방법보다 간단하면서도 이점을 가지고 있다. 제안방법에선 이동궤적알고리즘 기반으로 이동중인 사람의 발목부위를 계측하였도록 하였다. 게다가 제안된 추적 시스템은 중첩된 상황에서도 사람을 강건하게 추적할 수 있도록 HMM 방법을 적용하였다. 적용한 방법을 검증하기 위하여 실제 시스템을 적용한 실험결과를 제시하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.180-192
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• 2021

이미지 인식 및 패턴 감지를 위해 널리 사용되는 알고리즘 중 하나는 convolution neural network(CNN)이다. CNN에서 대부분의 연산량을 차지하는 convolution 연산을 효율적으로 처리하기 위해 외부 하드웨어 가속기를 사용하여 CNN 어플리케이션의 성능을 향상 시킬 수 있다. 이러한 하드웨어 가속기를 사용함에 있어서 CNN은 막대한 연산량을 처리하기 위해 오프칩 DRAM에서 가속기 내부의 메모리로 데이터를 갖고 와야 한다. 즉 오프칩 DRAM과 가속기 내부의 온칩 메모리 혹은 글로벌 버퍼 사이의 데이터 통신이 CNN 어플리케이션의 성능에 큰 영향을 끼친다. 본 논문에서는 CNN 가속기 내의 온칩 메모리 혹은 글로벌 버퍼의 크기에 따른 주메모리 혹은 DRAM으로의 접근 횟수를 추산할 수 있는 시뮬레이터를 개발하였다. CNN 아키텍처 중 하나인 AlexNet에서, CNN 가속기 내부의 글로벌 버퍼의 크기를 증가시키면서 시뮬레이션 했을 때, 글로벌 버퍼 크기가 100kB 이상인 경우가 100kB 미만인 경우보다 가속기 내부와 오프칩 DRAM 간의 접근 횟수가 0.8배 낮은 것을 확인 했다.

• 핵의학기술
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• 제19권1호
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• pp.12-16
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• 2015

주성분분석(Principal component analysis, PCA)은 고차원 변수들 사이의 복잡한 상관성 구조를 더 낮은 차원으로 단순화하여 상관성의 구조를 쉽게 설명하기 위한 다변량분석기법으로 뇌영상 분석에서 자주 사용되는 방법이다. 주성분분석의 기본개념은 서로 직교하는 변수들의 선형결합을 통해서 원래의 뇌영상 자료가 가지고 있는 전체정보를 최대한 설명할 수 있는 서로 독립적인 새로운 변수들을 유도하는 것이다. 뇌영상분석에서 주성분분석의 효율성과 유용성을 알아보기 위해서 C[11]-PIB 영상을 이용하여 분석하였다. 대상 및 방법으로는 평균나이가 같은 9명의 정상인, 10명의 알츠하이머/경도인지장애환자들의 C[11]-PIB 영상을 이용하였다. PET-CT 장비로는 Biograph 6 Hi-Rez (Siemens-CTI, Knoxville, TN)를 영상을 획득하였고 9.6 MBq/kg C[11]-PIB를 정맥주사 한 후 40분 후에 20분 동안 3D acquisition mode로 방출영상을 얻었다. Attenuation map은 X-ray CT scan을 이용하여 재구성하였다(130 kVp, 240 mA). PIB template을 만들기 위해서 정상인에서 3T MRI T1-weighted 영상을 동시에 얻었다. 주성분분석을 위한전처리과정으로서 공간정규화 및 공간편평화를 SPM8을 이용하여 실시하였고 주성분분석은 Matlab2012b를 이용하여 분석하다. 결과는 주성분분석을 통해서 서로 독립적인 주성분영상들을 얻을 수 있었다. 주성분분석을 통해서 얻어진주성분영상은 C[11]-PIB brain PET 영상의 패턴을 몇 개의 주성분으로 단순화 할 수 있었으며 주로는 neocortex를 변동 나타내는 영상, white matter의 변동을 나타내는 영상 그리고 pons등 deep brain의 변동을 나타내는 영상 등으로 단순화되었다. 결론으로는 주성분분석은 C[11]-PIB brain 영상을 단순화하여 영상의 패턴을 해석하는데 매우 유용하였다. 이러한 주성분분석은C[11]-PIB영상 분석뿐만 아니라 뇌의 포도당 대사를 측정하는 FDG-PET 또는 뇌기능영상등의 다변량분석 방법으로서 그 적용범위가 클 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.73-80
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• 2023

최근 최저시급의 가파른 인상으로 인건비에 대한 부담이 늘어남과 함께 코로나19의 여파로 무인 상점의 점유율이 높아지고 있는 추세이다. 그로 인해 무인 점포를 타겟으로 하는 도난 범죄들도 같이 늘어나고 있어 이러한 도난 사고를 방지하기 위해 Just-Walk-Out 시스템을 도입하고 고비용의 LiDAR 센서, 가중치 센서 등을 사용하거나 수동으로 지속적인 CCTV 감시를 통해서 확인하고 있다. 하지만 이런 고가의 센서를 많이 사용할수록 점포 운영에 있어 비용 부담이 늘어나게 되고, CCTV 확인은 관리자가 24시간 내내 감시하기 어려워서 사용이 제한적이다. 본 연구에서는 이런 센서들이나 사람에 의지하는 부분을 해결할 수 있고 무인점포에서 사용할 수 있는 저비용으로 도난 등의 이상행동을 하는 고객을 탐지하여 클라우드 기반의 알림을 제공하는 인공지능 영상 처리 융합 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한 본 연구에서는 mediapipe를 이용한 모션캡쳐, YOLO를 이용한 객체탐지 그리고 융합 알고리즘을 통해 무인 점포에서 수집한 행동 패턴 데이터를 바탕으로 각 알고리즘들에 대한 정확도를 확인하며 다양한 상황 실험을 통해 융합 알고리즘의 성능을 증명했다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제37권3호
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• pp.12-26
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• 2000

본 논문에서는 정합 과정에서 계산량, FAR(False Acceptance Rate), 그리고 FRR(False Rejection Rate)을 증가 시켜 자동 지문 인식 시스템의 성능을 저하시키는 원인이 되고있는 의사 특징점(False Minutiae)을 제거하기 위한 후처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 우선 전처리 과정을 통하여 얻은 세선화된 지문 화상에서 이웃 화소의 교차수를 검사하여 후보 특징점들을 추출한다. 추출된 후보 특징점에서 지문의 구조적 특성을 고려하여 복원 가능 영역에 속하고, 의사 특징점이라고 간주되는 특징점을 선택한다. 이와 같이 선택된 특징점이 세선화 화상에 위치하는 영역은 잡음에 의해 잘못 세선화된 부분이기 때문에 해당 영역을 올바르게 재구성하고, 후보 특징점 목록에서 선택된 특징점을 삭제한다. 마지막으로 지문 원화상의 부 영역별 융선 방향(Direction map)과 지문의 구조적 특성을 근거로, 재구성된 세선화 화상에서 후보 특징점이 위치한 영역의 패턴을 검사하여 진짜 특징점만을 선택함으로써 의사 특징점을 제거하게 된다. NIST Special Database 14의 지문 화상에 적용한 결과는 제안 알고리즘이 정추출율에는 적은 영향을 미친 반면 오추출율을 상당히 개선하고, 자동 지문 인식 시스템의 인식 성능도 향상 시켰음을 나타내고 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권5호
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• pp.29-37
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• 2006

스레쉬홀딩(thresholding)은 영상 화소의 군집이나 강도를 이용하여 영상을 분할하는 기본 기술이다. Otsu의 스레쉬홀딩 방법에서는 정규화 된 히스토그램을 이산 밀도함수로 보아 화소의 클래스 간 분산을 최대화시키는 판별식을 이용한다. 그러나 Otsu의 방법에서는 여러 객체로 이루어진 영상에서 최적의 스레쉬홀드를 찾기 위하여 그레이레벨 전 구간에 대해 모든 가능한 분산 값을 반복적으로 계산해 보아야 하기 때문에 계산 시간이 길게 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 Otsu의 방법을 개선하여 간단하지만 고속으로 멀티-레벨의 스레쉬홀드 값을 구할 수 있는 방법을 제안한다. 전체 그레이 구간 영역에 대하여 Otsu의 방법을 적용시키기 보다는 먼저 그레이 영역을 작은 부분-구간으로 나눈 다음 Otsu의 방법을 적용시키는 처리를 반복하여 원하는 개수의 스레쉬홀드를 구하는 방법이다. 본 제안 방법에서는 맨 처음 대상 영상의 그레이 구간을 2부류로 나눈다. 이 때, 분할을 위한 스레쉬홀드는 전 구간을 대상으로 Otsu의 방법을 적용하여 구한다. 그 다음에는 전체 구간이 아닌 분할된 부분-구간을 대상으로 Otsu의 방법을 적용하여 두 부류를 4부류로 나눈다. 이와 같은 처리를 원하는 개수의 스레쉬홀드를 얻을 때 까지 반복한다. 세 종류 벤취마크 영상과 50개 얼굴영상에 대해 실험한 결과, 제안 방법은 대상 영상을 특성에 맞게 고속으로 잘 분할하였으며, 패턴 매칭이나 얼굴인식에 이용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.124-132
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• 2002

영상처리라는 것은 문자를 인식하거나 물체를 인식하는 등 어떠한 물체의 특징을 추출하여 그에 대한 정보를 가지고 자동제어 시스템이나 인식시스템에 도입하는 것이다. 그러나 이러한 시스템들에 도입시키기 위해서는 찾고자 하는 물체의 특징을 잘 검출할 수 있어야 하며 검출된 특징의 패턴도 잘 잘 구별해야 한다. 그러나 본 논문에서 다루고 있는 고무 타이어의 특성은 배경과 문자열이 존재하는 특징면이 잘 구분되지 않는다는 것이다. 이것은 곧 특징 추출이 어렵다는 것을 간접적으로 나타내고 있는 것이다. 그러므로 수많은 논문에서 손실된 특징 정보를 복원하기 위한 기술과 끊어진 문자 정보를 유추하여 맞춰 내는 등의 기술을 많이 연구해 왔다. 그러나 우리는 무엇보다 처음에 입력받는 영상이 좋아야만 나머지 필터링이나 영상 처리기법이 쉽다고 생각하여 입력 영상을 개선시킬 수 있는 광학적인 환경에 관심을 두기로 하였다. 본 논문은 이리한 영상처리기법 중에서 입력 영상을 보다 선명하게 받아들이기 위한 조건을 찾고 광학적인 이론을 찾고자 하는 논문이다. 본 논문은 타이어를 생산하는 라인에서 타이어에 각인되어 있는 문자를 인식하고 상위 컴퓨터인 호스트 컴퓨터에 자료를 전송함으로써 물류를 관리하고, 다음 공정인 전수 검사공정에서 각 타이어에 맞는 휠을 끼우기 위한 작업을 위한 것이다. 이러한 시스템을 위해서는 나은 양질의 입력영상을 획득해야만 인식과정에서 오인식을 줄일 수 있고 자동화 공정에 응용할 수 있다. 양질의 입력영상을 획득하기 위해서는 빛의 입사각도와 피사체가 이루는 각도가 어떠한 각의 형태를 가지는가 하는 것이 중요하며 또한 이것을 받아들이는 카메라의 각도가 피사체와 어떠한 각을 이루는가? 하는 것도 중요한 문제이다. 본 논문에서는 이에 대한 최적조건을 실험적인 방법으로 찾고, 이에 대한 결과를 광학적으로 증명해 보고자 한다.