• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.1089-1095
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• 2010

We propose an image segmentation method for auto-teaching system of PCB (Printed Circuit Board) assembly inspection machines. The inspection machine acquires images of all components in PCB, and then compares each image with its standard image to find the assembly errors such as misalignment, inverse polarity, and tombstone. The component window that is the area of component to be acquired by camera, is one of the teaching data for operating the inspection machines. To reduce the teaching time of the machine, we newly develop the image processing method to extract the component window automatically from the image of PCB. The proposed method segments the component window by excluding the soldering parts as well as board background. We binarize the input image by use of HSI color model because it is difficult to discriminate the RGB colors between components and backgrounds. The linear combination of the binarized images then enhances the component window from the background. By use of the horizontal and vertical projection of histogram, we finally obtain the component widow. The experimental results are presented to verify the usefulness of the proposed method.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.331-338
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• 2016

본 논문에서는 기존의 문제점인 얼굴 움직임이 있을 시 시선 식별이 어려운 점과 사용자에 따른 교정작업이 필요하다는 점을 해결하고자 새로운 시선 식별 시스템과 얼굴인식에 필요한 GRNN(: Generalized Regression Neural Network) 알고리즘을 제안한다. Kalman필터를 사용하여 현재 머리의 위치정보를 이용하여 미래위치를 추정하였고 얼굴의 진위 여부를 판단하기 위해서 얼굴의 특징요소를 구조적 정보와 비교적 처리시간이 빠른 수평, 수직 히스토그램 분석법을 이용하여 얼굴의 요소를 검출한다. 그리고 적외선 조명기를 구성하여 밝은 동공효과를 얻어 동공을 실시간으로 검출, 추적하였고 동공-글린트 벡터를 추출한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.505-508
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• 2006

홍채인식 시스템은 홍채영역 검출, 홍채특징 코드 생성, 그리고 홍채코드 비교 판단의 과정으로 이루어져 있다. 기존의 논문이나 연구들의 대부분은 앞에서 나열한 홍채인식 시스템의 과정의 일부만을 수정하여 성능개선, 즉 인식속도 향상과 인식률 향상 등을 꾀하였다. 이에 반해, 본 논문에서는 홍채인식 과정 전체의 개선을 통하여, 획기적으로 홍채인식 시간을 단축시키는 홍채인식 방법을 제안 하였다. Hough Transform과 Vertical & Horizontal Histogram을 사용한 홍채영역 검출, gradient를 사용한 홍채코드 생성, 그리고 variance를 이용하는 홍채코드의 비교와 판단 과정을 빠르고 단순한 알고리즘으로 구성하여, 홍채인식 속도를 개선하였다. 본 논문에서 제안한 홍채인식 시스템의 성능을 실험한 결과, mobile 환경에서 실시간으로 사용 할 수 있는 속도와 기존 홍채인식 시스템과 비슷한 홍채인식률을 나타내었다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.838-843
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• 2021

This paper presents an algorithm for effective retrieval of score information to an input score image. The originality of the proposed algorithm is that it is designed to be robust to recognition errors by an OMR (Optical Music Recognition), while existing methods such as pitch histogram requires error induced OMR result be corrected before retrieval process. This approach helps people to retrieve score without training on music score for error correction. OMR takes a score image as input, recognizes musical symbols, and produces structural symbolic notation of the score as output, for example, in MusicXML format. Among the musical symbols on a score, it is observed that filled noteheads are rarely detected with errors with its simple black filled round shape for OMR processing. Barlines that separate measures also strong to OMR errors with its long uniform length vertical line characteristic. The proposed algorithm consists of a descriptor for a score and a similarity measure between a query score and a reference score. The descriptor is based on note-count, the number of filled noteheads in a measure. Each part of a score is represented by a sequence of note-count numbers. The descriptor is an n-gram sequence of the note-count sequence. Simulation results show that the proposed algorithm works successfully to a certain degree in score image-based retrieval for an erroneous OMR output.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제51권1호
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• pp.155-162
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• 2019

To reduce the secondary damage caused by leakage accidents in plant piping systems, a constant surveillance system is necessary. To ensure leaks are promptly addressed, the surveillance system should be able to detect not only the leak itself, but also the location of the leak. Recently, research to develop new methods has been conducted using cameras to detect leakage and to estimate the location of leakage. However, existing methods solely estimate whether a leak exists or not, or only provide two-dimensional coordinates of the leakage location. In this paper, a method using multiple cameras to detect leakage and estimate the three-dimensional coordinates of the leakage location is presented. Leakage is detected by each camera using MADI(Moving Average Differential Image) and histogram analysis. The two-dimensional leakage location is estimated using the detected leakage area. The three-dimensional leakage location is subsequently estimated based on the two-dimensional leakage location. To achieve this, the coordinates (x, z) for the leakage are calculated for a horizontal section (XZ plane) in the monitoring area. Then, the y-coordinate of leakage is calculated using a vertical section from each camera. The method proposed in this paper could accurately estimate the three-dimensional location of a leak using multiple cameras.

• 전자공학회논문지
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• 제52권11호
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• pp.105-114
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• 2015

본 논문은 흉부 엑스레이 영상에서 배경 제거 및 관심 영역을 분할하는 기법을 제안한다. 일반적으로 화질 개선 기법을 적용할 때 영상의 밝기 정보나 주파수 정보를 이용하여 영상 선명도와 대비를 개선하는 방법을 사용한다. 이러한 기법을 엑스레이 영상 전체에 적용하는 경우 배경과 같은 영상의 불필요한 정보 때문에 좋은 성능을 얻기 어렵다. 그래서 본 논문은 사용자가 원하는 영역에만 화질 개선 기법을 적용할 수 있도록 배경 제거 및 관심 영역 (ROI)을 분할하는 방법을 제안한다. 배경 제거를 위해 먼저 원본 영상의 히스토그램 분포를 분석하고 문턱치 처리로 몸체와 배경을 일차적으로 분리한다. 다음으로 유도 필터 (guided filter)를 이용하여 몸체 경계 혹은 배경 경계를 보정한다. 관심 영역 분할을 위해서는 먼저 폐의 위치 정보를 이용하여 폐의 주 밝기 값을 찾는다. 이를 이용하여 문턱치 처리를 한 후 번호 매김과 상기 배경 정보를 이용하여 분류 이외의 것을 제거한다. 마지막으로 폐만 검출된 이진영상을 통해 경계 상자 영역을 생성한다. 모의실험을 통해 제안하는 기법의 우수성을 검증하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.923-932
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• 2017

본 논문에서는 기존의 문제점인 얼굴 움직임이 있을 시 시선 식별이 어려운 점과 사용자에 따른 교정작업이 필요하다는 점을 해결하고자 새로운 시선 식별 시스템과 얼굴인식에 필요한 GRNN(: Generalized Regression Neural Network) 알고리즘을 제안한다. Kalman필터를 사용하여 현재 머리의 위치정보를 이용하여 미래위치를 추정하였고 얼굴의 진위 여부를 판단하기 위해서 얼굴의 특징요소를 구조적 정보와 비교적 처리시간이 빠른 수평, 수직 히스토그램 분석법을 이용하여 얼굴의 요소를 검출한다. 그리고 적외선 조명기를 구성하여 밝은 동공효과를 얻어 동공을 실시간으로 검출, 추적하였고 동공-글린트 벡터를 추출하여 의료정보 보호에 도움을 주고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.1373-1382
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• 2011

본 논문에서는 사용자가 스스로 미소 훈련을 할 수 있도록 자동으로 미소를 분석하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 입력 영상으로부터 AdaBoost 알고리즘을 통해 얼굴 영역을 검출한 다음, ASM(active shape model)을 이용하여 생성된 얼굴 형태 모델을 이용하여 얼굴의 특징을 찾는다. 얼굴 특징을 찾은 다음에는 미소 분석에 필요한 입술 라인과 개별 치아 영역을 추출한다. 미소의 정도를 분석하기 위해 입술 라인과 치아와의 관계 판별이 필요한데, 이를 위해 치아 영상에 대해 2차 미분을 실행한 후, 세로축과 가로축에 히스토그램 프로젝션 방법을 이용하여 개별적인 치아 영역을 찾는다. 입술 라인과 개별 치아 영역에 대한 분석을 통해 사용자의 미소 정도를 자동으로 분석하고 결과를 실시간으로 사용자가 직접 확인할 수 있게 해 준다. 본 논문에서 개발된 시스템은 기존에 치과 병원에서 이루어진 미소 훈련을 위한 미소 평가 결과와 8.6% 이하의 오차를 보였으며 사용자가 혼자서도 미소를 훈련하는데 활용할 수 있는 것으로 분석되었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.73-80
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• 2016

자동차 번호판 인식은 뺑소니차량의 추적이나 교통량의 측정, 교통사고의 조사 및 차량의 증가에 따른 차량범죄의 추적에 이용되고 있다. 실제 적용되는 교통 환경에서는 눈이나 비 그리고 주야간의 조명 변화에 따라서 입력되는 영상에 외란의 영향을 받기 쉬우며, 또한 영상을 촬영하는 순간의 차량의 직진방향과 카메라가 보는 방향에 따라서 동일한 번호판에 대해서도 기하학적으로 변형된 영상이 입력되게 된다. 본 연구에서는 이러한 카메라를 이용한 번호판 인식 환경의 문제를 해결하는 방법으로 호모그래피를 이용하여 기하학적으로 변형된 영상을 원래의 영상으로 변환하는 방법과 투영 히스토그램을 이용한 문자의 분리 방법을 제안하였다. 분리된 영상은 다중 퍼셉트론방법을 이용하여 문자와 숫자를 인식하였고 특히 최적한 입력, 은닉, 출력 층의 비율을 실험을 통하여 도출 하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제55권1호
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• pp.45-55
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• 2018

Concerns are emerging in marine industry on the additional fatigue damages induced by hydroelasticity, and large container carriers, among others, are considered to be susceptible to this hydroelastic response due to its large size, deck openings and high speed. This study focuses on the fatigue damage estimation of 9,400TEU container carrier based on the full scale measurement data via long-base strain gage installed on the ship. Some correlation analyses have been also done to check whether there was significant torsional response during the voyage. Direct cycle counting method was used to derive stress histogram and the long-term fatigue damage was estimated based upon that analyzed data. It turned out that the fatigue damage of this particular ship during the measurement period increased by more than 60% due to the hydroelastic response of the hull, and main contribution is considered to come from vertical bending mode.