• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권6호
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• pp.48-60
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• 2011

최근 3차원 영상과 자유 시점 영상에 대한 연구가 매우 활발하다. 다수의 카메라로부터 취득된 다시점 영상 사이를 가상적으로 이동하며 시청할 수 있는 자유 시점 렌더링은 다양한 분야에 적용될 수 있어 주목받는 연구주제이다. 하지만 다시점 카메라 시스템은 경제적인 비용 및 전송의 제약이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위한 대안으로 한 장의 텍스처 영상과 상응하는 깊이 영상을 이용하여 가상 시점을 생성하는 방법이 주목받고 있다. 가상 시점 생성 시 발생하는 문제점은 원래 시점에서는 객체에 의해 가려져 있던 영역이 가상시점에서는 보이게 된다는 것이다. 이 가려짐 영역을 자연스럽게 채우는 것은 가상 시점 렌더링의 질을 결정한다. 본 논문은 가상 시점 렌더링에서 필연적으로 발생하는 가려짐 영역을 깊이 기반 인페인팅을 이용하여 합성하는 방법을 제안한다. 텍스처 합성 기술에서 우수한 성능을 보인 패치 기반 비모수적 텍스처 합성 방법에서 중요한 요소는 어느 부분을 먼저 채울 지 우선순위를 결정하는 것과 어느 배경 영역으로 채울 지 예제를 결정하는 것이다. 본 논문에서는 헤시안(Hessian) 행렬 구조 텐서(structure tensor)를 이용해 잡음에 강건한 우선순위 설정 방법을 제안한다. 또한 홀 영역을 채울 적절한 배경 패치를 결정하는 데에 있어서는 깊이 영상을 이용해 배경영역을 알아내고 에피폴라 라인을 고려한 패치 결정 방법을 제안한다. 기존 방법들과 객관적인 비교와 주관적인 비교를 통하여 제안된 방법의 우수성을 보이고자 한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제31권11호
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• pp.5-13
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• 2015

저소음, 저진동 공법으로 널리 사용되고 있는 매입말뚝도 과거와 달리 정재하시험 보다는 동재하시험을 이용한 지지력 확인시험을 많이 수행하고 있다. 본 연구의 목적은 선단부 근처의 지반조건이 상이한 곳에 시공된 두본의 매입말뚝의 최종 경타동안에 획득된 힘과 속도 파형을 대하여 동적해석을 수행하여 매입말뚝의 지지 및 관입 거동을 분석하는 것이다. 파동방정식을 근거로 하는 동재하시험 분석 프로그램으로는 CAPWAP과 WEAP 등이 있으며 본 논문에서는 실제 현장에서 동재하시험을 수행한 매입말뚝을 CAPWAP과 WEAP을 이용하여 분석하였다. 동재하시험에서 측정된 데이터를 분석한 CAPWAP의 입력값과 결과값, 힘-속도 그래프 파형을 분석하였고, WEAP의 입력조건을 변화시키며 CAPWAP 결과와 유사한 WEAP 결과를 도출하였다. 이 때, 선단부 근처의 지반조사 결과를 고려하여 관입 깊이에 따른 N치의 분포가 지수 함수 형태이면 입력조건 중 Toe quake의 값이 작으며 이로 인해 큰 지지력이 얻어지고, 관입 깊이에 따른 N치의 분포가 선형 함수 형태이면 이와 반대되는 결과가 얻어진다. 또한 정확한 값을 구하기 어려운 해머 및 말뚝 쿠션의 강성 입력값으로서 500kN/mm 이하인 값을 추천할 수 있었다. 본 연구는 WEAP으로 실제 측정된 데이터를 분석하는 CAPWAP과 유사한 결과를 얻을 수 있으며, WEAP을 이용하여 매입말뚝의 지지력 평가가 가능함을 보여준다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제12권5호
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• pp.79-88
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• 2012

본 논문에서는 키보드나 마우스를 이용하지 않고 손 포즈나 동작으로 직관적인 사용자 인터 페이스를 제공하기 위한 실시간 손 포즈 인식 방법을 제안한다. 먼저 깊이 카메라 입력영상에서 왼손과 오른손의 영역을 분할 및 잡음 보정 후 각 손 영역에 대하여 손 회전각과 손 중심점을 계산한다. 그리고 손 중심점에서 일정간격으로 원을 확장해 나가면서 손 경계 교차점의 중간 지점을 구해 손가락 관절점과 끝점을 검출한다. 마지막으로 앞서 구한 손 정보와 이전 프레임의 손 모델간의 매칭을 수행하여 손 포즈를 인식한 후 다음 프레임을 위하여 손 모델을 갱신한다. 본 방법은 연속된 프레임간의 시간 일관성을 이용하여 이전 프레임의 손 모델 정보를 통하여 은닉된 손가락의 예측이 가능하다. 양손을 사용하여 은닉된 손가락을 가진 다양한 손 포즈에 대해 실험한 결과 제안 방법은 평균 95% 이상의 정확도로 32 fps 이상의 성능을 보였다. 제안 방법은 프리젠테이션, 광고, 교육, 게임 등의 응용분야에서 비접촉식 입력 인터페이스로 사용될 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.82-92
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• 2006

최근 영상 인식 분야에서 얼굴 또는 표정 인식에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있으며, 얼굴의 특징을 반영하는 눈 영역을 자동으로 추출하는 방법이 얼굴 또는 표정 인식을 위한 전처리 단계로써 특히 중요하게 연구되고 있다. 눈 영역을 추출하기 위한.기존 방법들은 크게 적외선(IR) 카메라를 이용한 방법과 template-matching과 같은 영상처리를 이용한 방법으로 분류되며, 주로 정면을 바로 보는 얼굴에 대해 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 기울어진 얼굴 영상에서 눈 영역 추출 방법을 제안한다. 빠른 수행 시간을 위해 영상의 에지 정보를 이용한 방법을 기반으로 하며, 기울어진 얼굴 영상에서 눈 영역을 추출하기 위해 전역적 얼굴 영역의 에지 기울기 누적 히스토그램을 이용하며, 영상 잡음과 빛의 영향에 의해 발생되는 문제는 대략적으로 추출된 영역에서 지역정보인 가로, 세로 비와 전역 정보인 각 구성요소(component)간의 관계성을 이용하여 해결한다 실험 결과에서 에지 정보를 이용한 방법에서 생기는 3가지 오추출을 해결함으로써 정확도를 향상시키며, The Weizmann Institute of Science에서 제공하는 300개의 영상을 통해 실험한 결과 평균 0.5초와 83%의 수행 시간과 정확도을 나타냄을 볼 수 있다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제12권4호
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• pp.289-307
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• 2010

The problem of model selection arises in a number of contexts, such as subset selection in linear regression, estimation of structures in graphical models, and signal denoising. This paper studies non-asymptotic model selection for the general case of arbitrary (random or deterministic) design matrices and arbitrary nonzero entries of the signal. In this regard, it generalizes the notion of incoherence in the existing literature on model selection and introduces two fundamental measures of coherence-termed as the worst-case coherence and the average coherence-among the columns of a design matrix. It utilizes these two measures of coherence to provide an in-depth analysis of a simple, model-order agnostic one-step thresholding (OST) algorithm for model selection and proves that OST is feasible for exact as well as partial model selection as long as the design matrix obeys an easily verifiable property, which is termed as the coherence property. One of the key insights offered by the ensuing analysis in this regard is that OST can successfully carry out model selection even when methods based on convex optimization such as the lasso fail due to the rank deficiency of the submatrices of the design matrix. In addition, the paper establishes that if the design matrix has reasonably small worst-case and average coherence then OST performs near-optimally when either (i) the energy of any nonzero entry of the signal is close to the average signal energy per nonzero entry or (ii) the signal-to-noise ratio in the measurement system is not too high. Finally, two other key contributions of the paper are that (i) it provides bounds on the average coherence of Gaussian matrices and Gabor frames, and (ii) it extends the results on model selection using OST to low-complexity, model-order agnostic recovery of sparse signals with arbitrary nonzero entries. In particular, this part of the analysis in the paper implies that an Alltop Gabor frame together with OST can successfully carry out model selection and recovery of sparse signals irrespective of the phases of the nonzero entries even if the number of nonzero entries scales almost linearly with the number of rows of the Alltop Gabor frame.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권4호
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• pp.10-21
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• 2008

본 논문은 실시간 감시 시스템을 위한 웨이블릿(wavelet) 기반의 신경망과 불변 모멘트를 이용한 이동물체 인식과 추적 방법을 제안한다. 제안한 방법의 첫 번째인 움직임 후보영역 검출 단계에서는 연속된 두 프레임간의 차영상 분석 방법을 기반으로 하여 물체의 움직임에 의해 화소값 변화가 발생한 후보영역을 검출한다. 두 번째인 물체 인식 단계에서는 검출된 후보영역에 웨이블릿 신경망(wavelet neural network: WNN) 기반의 인식 방법을 사용하여 추적하고자하는 물체가 포함되어 있는지를 판별한다. 세 번째인 물체 추적 단계에서는 인식된 물체에 웨이블릿 불변 모멘트(invariant moments) 기반의 매칭 방법을 사용하여 인식된 이동 물체를 추적한다. 영상내에서 이동물체를 검출하기 위해 본 논문에서는 이전 영상과 현재 영상간의 화소밝기 차이에서 적응적 임계값(adaptive threholding)을 사용하여 주위 환경 변화에 강인한 이동물체 검출이 가능하였다. 또한 물체의 인식과 추적을 위해 웨이블릿 특징값을 사용함으로써, 계산 시간의 감소와 영상의 잡음에 의한 영향을 최소화시킬 수 있을 뿐만 아니라, 물체 인식 정확도가 향상되었다. 제안한 방법을 일반 도로에서 획득한 영상에서 실험한 결과, 자동차 검출율은 92.8%, 프레임당 처리 시간은 0.24초이다. 이것을 통해 제안한 방법은 실시간 지능형 교통 감시 시스템에 유용하게 적용될 수 있음을 알 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권5호
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• pp.1-10
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• 2007

대부분의 자연 영상은 프랙탈 이론의 기반이 되는 자기 유사성이라는 특징을 가지고 있다. 비록 국부적으로 영상을 정상 신호라고 가정할 수 있지만 일반적으로 영상 신호는 에지나 코너 부분과 같은 불연속성을 가지고 있는 비정상 신호이다. 이 때문에 대부분의 선형 알고리즘의 성능 저하가 나타난다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 영상 내에 포함되어 있는 자기 유사성을 이용하는 새로운 비선영 잡음 제거 알고리즘을 제안 한다. 이를 위해 우선 잡음 제거를 수행 할 위치의 화소 주변 화소들을 이용하여 평탄 영역인지를 판단한다. 평탄 영역일 경우 그 주변 픽셀들의 평균으로 잡음을 제거하고, 평탄 영역이 아닌 경우, 블록 MSE(block Mean Square Error) 관점에서 유사도가 높은 블록을 탐색하여 그 블록들의 중심 화소값들을 이용하여 잡음 제거를 수행한다. 실험 결과는 PSNR 측면에서 잡음 제거 성능이 약 $1{\sim}3dB$ 정도 향상됨을 보여준다. 또한 추정 이론 관점에서 추정자의 분산 분석 결과 가장 낮은 분산을 갖음을 보였다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.102-108
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• 2020

본 논문에서는 사람의 손동작에 의해 모바일장치상의 전기장센서를 통해 감지되는 동작신호의 실시간 검출 및 프레임 추출 알고리즘을 제안한다. 동작인식에 사용되는 전기장센서는 주변 환경 및 시점에 따라 랜덤잡음 및 센서 표면의 초기 대전상태의 가변적인 특성으로 인해 안정적으로 동작신호를 검출하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 환경에서도 안정적이고 강건하게 동작신호를 감지하여 검출할 수 있는 동적문턱치 방법(dynamic thresholding method)을 제안한다. 동작발생감지여부는 10Hz low-pass 필터와 MA(Motion Average) 필터를 통한 입력신호가 특정 문턱 전압값을 넘을 경우 감지되는데 감지 시점 센서상의 정전하상태가 가변적이므로 주기적으로 offset 값을 계산하여 새로운 문턱치를 동적으로 적용하는 방법이다. 이러한 방법으로 동작신호 감지율을 98% 이상으로 향상 시킬 수 있었다. 또한 일단 동작이 감지되면 정문턱치(positive thresold)와 부문턱치(negative threshold)의 통과시점, 횟수와 평균 동작주기를 고려한 동작신호프레임 알고리즘을 제안하였으며 이의 프레임추출 성공률도 98% 이상의 성능을 보였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 추출된 동작신호는 이후 신호정규화를 거쳐 LSTN 심층신경망 인식부를 거쳐 높은 손동작 인식률을 보임으로서 제안된 알고리즘의 우수함을 입증하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.143-151
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• 2010

지문분류는 1:N 지문인식 시스템의 효율성을 높이는 단계로 지문의 매칭 시간 단축과 인식의 정확성을 높여주는 역할을 한다. 지문 각 클래스의 융선 패턴은 한 개 이상의 클래스와 중복되는 성질을 가지기 때문에 지문분류 작업은 어렵다. 또한 잡음을 많이 포함하거나 예외적인 입력 상태인 경우에도 분류 작업은 어려워진다. 본 논문에서는 다양한 품질의 지문을 효과적으로 분류하기 위해 지문의 방향특징을 이용해 확률 모델을 설계하고, 이를 최적화 하여 지문분류를 수행하는 방법을 제안하였다. 지문 융선을 픽셀단위로 탐색하여 방향 값을 산출하고, 산출된 방향 값을 일정 픽셀 단위로 병합하여 지문의 방향특징을 추출한다. 추출된 방향 특징을 이용해 확률론적 정보추출 및 인식 방식인 마코프 모델을 이용하여 지문의 클래스별 마코프 모델을 생성한다. 생성된 클래스별 마코프 모델의 상태전이 행렬을 분석하여 클래스별 분류 모델의 가중치 항목을 결정하고 유전자 알고리즘을 이용하여 지문분류 성능을 향상시킬 수 있는 최적의 수치를 찾아낸다. 유전알고리즘에 의해 최적화된 분류모델에 다양한 품질의 지문 데이터베이스를 적용하여 실험해 본 결과 최적화 되기 전의 분류 모델에 비해 우수한 분류성능을 보였다. 또한 실험에 사용한 다양한 품질의 데이터베이스를 분석해본 결과 제안한 방법은 특이점 유, 무 및 상태에 독립적으로 예외적인 입력상황의 지문에 대해 효율적으로 지분분류를 수행했다.