• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권11호
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• pp.1350-1358
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• 1999

이 논문에서는 유전밴드 영상신호에 포함되어 있는 지형적 특징을 이용하여 밝기의 변화가 일정하지 않은 유전밴드를 인식하는 방법을 연구하였다. 유전밴드는 동일인을 식별하는데 있어서 지문보다 높은 신뢰성을 가지고 있으므로, 유전밴드 영상에서 유전밴드의 유무와 위치를 자동적으로 검출하는 것은 매우 중요하다. 레인내의 밝기의 변화가 일정한 유전밴드는 미분연산자에 의해 검출할 수 있지만, 밝기의 변화가 일정하지 않은 레인내의 유전밴드는 일반적인 인식방법에 의해서는 검출하기 어렵다. 따라서 유전밴드 영상으로부터 지형적 특징을 추출하고, 이것으로부터 계산한 곡률(curvature)의 크기에 의해 유전밴드를 인식함으로써 레인의 밝기가 변화하는 경우에도 효과적으로 인식하였다.Abstract This paper presents recognition of DNA band using the topographical features of DNA band images. The DNA band provides a more reliable way of identification than fingerprints. Recognition based on differentiation operators can easily detect the DNA band if the brightness of lane in the image is almost uniform. When the brightness of the lane changes gradually, the DNA bands are hard to be recognized. Using the curvature magnitude of the lane computed from topographic features extracted from DNA images, the DNA bands are efficiently recognized in the lane whose brightness changes.

• 한국항해항만학회지
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• 제42권3호
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• pp.237-244
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• 2018

수중에서 로봇으로 사석 고르기 작업을 실시할 경우 로봇 주위의 지형 정보를 실시간으로 제공해야 원격조종이 가능하다. 현 위치로부터 주변지형의 높낮이를 보여줘야 운전자가 작업 계획을 수립하고, 전복과 같은 사고도 예방할 수 있다. 지금까지 지형인식은 멀티 빔 소나에 의해 이뤄졌는데 이는 작업 전후의 품질을 평가하는 용도만 사용되었지 원격조종에서 필요한 실시간 정보로는 사용될 수 없었다. 본 연구는 수중 사석 고르기 작업을 위한 실시간 지형인식 방법을 개발한다. 버킷이 지면을 누를 때 전달되는 힘을 측정해 접촉여부를 판단하고, 실린더의 길이를 읽어 접촉위치를 계산한다. 버킷의 위치제어를 위해 가변 뱅뱅제어 알고리즘을 적용하고 숙련된 굴삭기 운전자의 작업패턴을 프로그램화해 지형인식, 긁기, 밀기, 전진 등의 작업을 자동으로 수행하도록 한다. 개발된 방법은 로봇 몸체로부터 버킷의 거리에 따라 3차원 격자 지형을 상대적으로 보여줌으로써 작업자가 쉽게 지형을 인식하고 지형에 따라 작업계획을 세우도록 한다.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권1호
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• pp.154-160
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• 1995

Maps are one of the most complicated types of drawings. Drawing recognition technology is not yet sophisticated enough for automated map reading. To automatically extract a road map directly form more complicated topographical maps, a very complicated algorithm is needed, simce the image generally involves such complicated patterns as symbols, characters, residential sections, rivers,etc. This paper describes a new feature extraction method based on the human optical neural field. We apply this method to extract complete set of road segments from topographical maps. The proposed method successfully extract road segments from various areas.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권11호
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• pp.1496-1505
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• 1995

Maps are one of the most complicated types of drawings. Drawing recognition technology is not yet sophisticated enough for automated map reading. To automatically extract a road map dircetly from complicated topographical maps, a very sophisticated algorithm is needed, since the image generally involvfes such complicated patterns as symbols, characters, residential sections, rivers, railroads, etc. This paper proposes a new feature extraction method based on the morphology. We apply this method to extract complete set of road segments from topographical maps. The proposed method successfully extract road segments from various areas.

• 한국음향학회지
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• 제14권2호
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• pp.101-112
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• 1995

본 논문에서는 패턴 매칭 방법에 근거하여 인식 단위가 음소인 음소 기반 인식 시스템을 구성하였다. 선택한 신경망 구조는 생물학적 신경망인 코호넨(T. Kohonen)의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)으로 패턴 매칭 과정 중 클러스터러(clusterer)로 사용하였다. SOFM 신경망은 신호 공간에 대해서 최적의 국소(局所) 해부적 사상(local topographical mapping)에 의한 자기 조직화 과정을 수행하며, 그 결과 인식 문제에 있어서 상당히 높은 정확도를 나타낸다. 따라서 SOFM 신경망은 음소 인식에도 효과적으로 응용될 수 있다. 또한 음소 인식 시스템의 성능 향상을 위해 K-means클러스터링 알고리즘이 결합된 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 음소 인식 시스템의 성능을 평가하기 위해 먼저, 인식 대상음소는 모음군 17개, 자음의 경우 파열음9개, 마찰음 3개, 파찰음 3개, 유음 및 비음 4개, 음소의 성질이 다른 종성 7개의 음소군으로 모두 43개의 음소를 대상으로 실험하였으며, 각 음소군에 대한 특징 지도를 구성하여 레이블러(labeler)의 기능을 수행하게 하였다. 화자 종속 인식 실험 결과 $87.2\%$의 인식률을 보였으며 제안한 학습법의 빠른 수렴성과 인식률 향상을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제1권4호
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• pp.452-460
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• 1994

정보의 다양화와 고도화에 따라 지도정보 시스템 구축에 대한 요구가 급격히 대두 되고 있다. 본 논문에서는 생체 시각신경계(Opitcal Neural Field)의 처리과정에서 시 각영역의 특징추출 기구인 수용영역 즉, RF(Receptive Field) 모델을 이용하여 지도도 형의 도로정보를 추출하는 방법을 제안한다. 지형도에는 각종화상 정보가 다양하게 중 첩 포함되어 있는데 대한 복잡한 정보의 분리추출과 계층화 및 데이터베이스화등 시각 적으로 더욱 명백한 처리과정이 필요하다. 본 기법의 특징은 일반적인 처리과정에서 사용한 평행선 추출수법과 윤곽선 추출방법과는 달리 새로운 접근에 의한 특징추출방 법으로 국소적인 처리에서 얻어진 도로정보를 대국적인 처리로 통합 추출하는 것으 로서 실제 국립 지리원에서 발생한 1/25000 지도에 적용하여 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.16-24
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• 2019

최근 뇌파를 기반으로 한 인간의 감정을 인식하는 연구가 인간-로봇 상호작용 분야에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 MAHNOB-HCI에서 사용된 자기평가와 주석 레이블링 방법과는 다른, 이미지 기반의 뇌파 Topography를 이용한 레이블링을 통해 감정을 평가하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 뇌파 신호를 Topography의 이미지로 변환하여 기계학습 모델을 학습하고 이를 기반으로 Valence 기반의 감정을 평가한다. 제안한 방법은 레이블링 과정을 자동화하여 지연 시간을 없애고 객관적인 레이블링을 제공할 수 있다. MAHNOB-HCI 데이터베이스를 적용한 실험에서 SVM, kNN의 기계학습 모델을 학습하여 주석 레이블링과 성능 비교를 하였으며, 제안 방법의 감정인식 정확도를 SVM에서 54.2%, kNN에서 57.7%로 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.2355-2362
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• 2016

해무 제거는 컴퓨터 비전과 영상처리 분야에서 상당히 중요하게 다루고 있는 분야이다. 해무 혹은 안개제거 기술은 자동 제어 시스템, CCTV, 영상인식 등과 같은 여러 분야에서 사용되고 있다. 이와 같이 컬러 영상의 해무 제거 기술이 다양하게 연구되고 있고 특히 Dark Channel Prior (DCP) 기술을 이용한 방법이 가장 활발하게 이용되고 있다. 본 논문에서는 DCP 알고리즘을 적용하여 해무를 빠르고 효율적으로 제거하는 기술을 소개한다. 이 기술은 GPU를 기반으로 구현한다. 병렬 프로그래밍과 최적화 과정을 거쳐 약 250배 정도의 연산속도를 빠르게 개선하였다. 이를 위해 기존의 프로그램 일부분을 몇 가지 과정을 거쳐 병렬화와 최적화 과정을 수행하였다. 제안한 GPU 프로그래밍 알고리즘과 구현결과는 선박의 안전항해, 지형조사, 지능형 자동차 등과 같은 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전통조경학회지
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• 제37권3호
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• pp.49-61
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• 2019

본 연구는 과거 안의삼동을 유람하고 이를 기록으로 남겼던 인물들의 공간인식을 살펴보고자 관련 문헌에서 확인되는 인물들의 학파별 관계와 경관요소들을 분석함으로써 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 안의삼동 관련 기록을 저작한 인물들은 영남 유학계보와 함께 안의삼동 일대 거주하는 지역사림을 중심으로 관계가 확인되었다. 15세기 정여창을 시원으로 16세기 남명학파 중심의 관계가 나타났으나 당시에는 학맥과 관계없이 안의삼동을 유람했었다. 17세기에는 남명학파와 퇴계학파의 대립으로 퇴계학파의 영향은 확인되지 않으며, 18세기 영남학파로 발전되면서 남명학파, 퇴계학파, 기호학파의 비중이 유사하게 나타났다. 19세기 이후에는 학맥보다는 일제 항거운동에 참여했던 애국지사의 비중이 높게 나타났다. 둘째, 안의삼동 관련 문헌에서 주로 이용되는 장소는 원학동, 화림동, 심진동 순으로 확인되었다. 관련문헌의 대상으로 이용된 주요 요소는 총 21개소로, 이 중 수승대, 모리재, 농월정, 사선대, 척수암이 주를 이루었다. 원학동의 요소들은 수승대를 중심으로 16세기 이후 주요지점으로 각광받았다. 화림동의 요소는 18세기 이후 점차 증가하는 양상을 보이고 있으나, 심진동의 경우 원학동이나 화림동에 비해 상대적으로 적은 비중을 보이고 있었다. 셋째, 안의삼동을 방문했던 인물들의 관계와 문헌 분석 결과 안의삼동에 대한 공간인식 양상은 경관 묘사, 안의삼동에서의 감회, 문헌에 내재된 상징성으로 구분되었다. 안의삼동의 경관인식은 수경관과 지형경관 중심의 묘사가 주로 확인되는데, 당시 인물들이 안의삼동을 계곡경관 중심의 명승지로 인식했을 것으로 보인다. 16·17세기 남명학파와 퇴계학파의 상호영향관계는 각 학파의 주요 인물들이 안의삼동의 유람을 수련문화로 인식하던 양상이, 18세기 유람문화의 성행과 19세기 혼란스런 정세를 거치면서 과거 선조들의 자취를 그리워하는 정서로 이어졌다. 이외에 주로 나타나는 상징적 표현은 신선세계로의 장소성이 확인됨에 따라 탈속의 장소로 인식되었을 것으로 보인다.