• 정보과학회 논문지
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• 제42권6호
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• pp.699-706
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• 2015

최근 이미지 컨텐츠에 쉽게 접근할 수 있는 인터넷 환경과 이미지 편집 기술들의 보급으로 근-복사 이미지가 폭발적으로 증가하면서 관련 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 근-복사 이미지 검출 방법으로 주로 쓰이는 BoF(Bag-of-Feature)는 고차원의 지역 특징을 저차원으로 근사화하는 양자화과정에서 서로 다른 특징들을 같다고 하거나 같은 특징을 다르다고 하는 한계가 발생할 수 있으므로 이를 극복하기 위한 후-검증 방법이 필요하다. 본 논문에서는 BoF의 후-검증 방법으로 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 기술자를 128bit의 이진 코드로 변환한 후 BoF 방법에 의하여 추출된 짧은 후보 리스트에 대하여 변환한 코드들간의 거리를 비교하는 방법을 제안하고 성능을 분석하였다. 1500장의 원본이미지들에 대한 실험을 통하여 기존의 BoF 방법과 비교하여 근-복사 이미지 검출 정확도가 4% 향상됨을 보였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.597-602
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• 2016

In image guided surgery, a patient registration process is a critical process for the successful operation, which is required to use pre-operative images such as CT and MRI during operation. Though several patient registration methods have been studied, we concentrate on one method that utilizes 3D surface measurement data in this paper. First, a hand-held 3D surface measurement device measures the surface of the patient, and secondly this data is matched with CT or MRI data using optimization algorithms. However, generally used ICP algorithm is very slow without a proper initial location and also suffers from local minimum problem. Usually, this problem is solved by manually providing the proper initial location before performing ICP. But, it has a disadvantage that an experience user has to perform the method and also takes a long time. In this paper, we propose a method that can accurately find the proper initial location automatically. The proposed method finds the proper initial location for ICP by converting 3D data to 2D curvature images and performing image matching. Curvature features are robust to the rotation, translation, and even some deformation. Also, the proposed method is faster than traditional methods because it performs 2D image matching instead of 3D point cloud matching.

• 한국HCI학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.45-55
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• 2015

최근 증강현실 분야에서 특징점 인식 및 추적 기술은 비마커 기반의 증강 현실 서비스 구현에 중요한 역할을 담당하고 있다. 특징점 인식 및 추적 기술은 오래 전부터 컴퓨터 비전 등 여러 분야의 많은 연구자들에 의해 심도 있게 연구되어 왔으며, 특히 최근 급성장하고 있는 모바일 관련 시스템에 적용하기 위해 모바일 임베디드 환경에 접목 가능한 특징점 기반의 다양한 인식 및 추적 기술들이 소개되고 있다. 따라서 본 논문에서는 널리 활용되고 있는 특징점 기반의 매칭 및 추적의 다양한 핵심 요소 기술 (특징점 추출, 특징점 기술, 특징점 매칭 및 추적)에 대한 최신 동향을 분석하고, 본 한국과학기술연구원 연구팀이 수행한 모바일 증강현실 서비스 관련 사례 연구인 관광 지도 인식 및 추적 연구를 소개하고자 한다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권8호
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• pp.187-195
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• 2013

차량 번호판 검출의 기존 연구들은 대부분 높은 성능을 얻기 위해 영상 획득 환경을 제한한다. 본 논문은 제약사항이 적은 환경에서 다양한 종류의 차량 번호판을 검출하기 위해 SIFT와 신경망을 이용한 새로운 방법을 제안한다. SIFT는 영상의 크기, 회전 변화에 불변하는 지역특징으로서 처리해야 할 환경이 고정되지 않은 경우에도 분별력이 뛰어나다. 영상에서 추출한 SIFT를 번호판 내부의 것(내부 부류)과 외부의 것(외부 부류)으로 나누어 2부류 분류기를 학습한다. 분류기는 신경망을 사용하며, 찾고자 하는 번호판의 종류를 학습 집합에 포함하는 것으로 다양한 종류의 번호판을 동일한 알고리즘으로 검출할 수 있다. 제안하는 방법은 입력 영상에서 지역특징을 추출하고 미리 학습한 분류기로 번호판 내부 부류를 가려낸다. 분류기의 성능이 높지 않더라도 분류 결과 내부 부류는 번호판 내부에 밀집하여 나타나고 번호판 외부에서는 흩어져 나타난다. 이러한 특성을 이용해 지역특징 맵을 만들고, 이 맵에서 임계값 이상인 전역 최댓값을 번호판 영역으로 검출한다. 다양한 환경에서 데이터 베이스를 수집하고 지역특징 분류와 번호판 검출 알고리즘을 실험한다. 지역특징을 분류기로 분류한 결과 정인식률은 97.1%, 정확률은 62.0%, 재현율은 50.2%를 보였다. 정인식률에 비해 정확률과 재현율은 낮았지만, 번호판 검출 결과 98.6%의 높은 검출 성능을 보였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권9호
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• pp.666-673
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• 2014

본 논문에서는 비제약적 얼굴 데이터 베이스를 위한 확장성 있는 얼굴 인식 방법을 연구하고, 간단한 실험 결과를 소개한다. 기존의 얼굴 인식 연구들은 주로 조명, 얼굴 각도, 표정, 배경 등 제약이 있는 환경에서의 정확도 향상에 초점을 맞추고 있어서 비제약적 얼굴 데이터 베이스에 사용하기에 적합하지 않다. 제안하는 얼굴인식 방법은 비제약적 얼굴 인식을 위한 특징 추출 알고리즘으로, 먼저 지역적 특징이 존재하는 눈, 코, 입과 같이 얼굴의 중요한 특징을 나타내는 영역을 분리한다. 각 얼굴 주요 위치는 고차원의 다중 스케일 국부 이진패턴 히스토그램(Multi-scale LBP histogram) 특징 벡터로 기술된다. 단일 얼굴 주요 위치에 해당하는 다중 스케일 국부 이진패턴 히스토그램 특징 벡터는 주성분 분석법(PCA: Principal Component Analysis)과 선형 판별 분석법(LDA: Linear Discriminant Analysis)의 차원 축소 과정을 통해 저차원 얼굴 특징 벡터를 생성한다. 저차원 얼굴 특징 벡터는 랭크 획득과 Precision at k(p@k) 성능 평가 방법을 이용하여 제안한 알고리즘의 얼굴 인식 성능을 검증한다. 본 연구는 FERET, LFW 및 PubFig83 데이터 베이스를 이용하여 얼굴 인식 실험을 수행하였으며, 제안한 알고리즘을 이용한 얼굴 인식 방법이 기존의 방법보다 향상된 인식성능을 보였다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제57권4호
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• pp.329-335
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• 2004

연구 배경 : 중환자의 예후를 예측할 수 있는 지표로 현재까지 APACHE II, III 점수체계와 SAPS 등이 임상에 응용되고 있다. 1996년 유럽에서 SOFA 점수체계가 제안되었고 1998년 다기관 전향적 연구를 통하여 장기부전을 평가하고 경과를 감시하는 간편하고 효과적인 점수체계임을 입증하였다. 이 연구는 춘천성심병원에서 내과계 중환자만을 대상으로 SOFA 점수체계의 유용성을 조사하였다. 방 법 : 2000년 5월 1일부터 6월 30일까지 춘천성심병원 내과계 중환자실에 입원한 154명을 대상으로 하였고, 이중 타과환자, 타병원으로 전원된 경우, ECG 관찰만을 위하여 입원한 경우, 처치 후 관찰을 위해 48시간 이내만 체류한 환자를 제외한 105명을 연구에 포함시켰으며, 91명에서 평가가 가능하였다. SOFA 점수와 APACHE III 점수는 입원 시부터 매일 24시간 간격으로 중환자실에서 퇴실할 때까지 하였다. 결 과 : 1) 사망률은 20%였고 중환자실 체류기간의 중앙값은 3일이었다. 2) 사망군과 생존군 간의 24시간 내 SOFA 점수는 각각 $8.17{\pm}4.05$, $3.85{\pm}3.24$로 유의한 차이가 있었다. 3) 장기부전이 없는 경우의 사망률은 6.5%, 5개의 다발성 장기부전이 있는 경우 사망률은 100%였다. 4) 48시간 이상 체류했던 74명을 분석한 결과 사망군에서는 최대 SOFA 점수가 81%에서 증가하였고 생존군에서는 21%에서 증가하여 유의한 차이를 보였다. 5) 24시간 내 SOFA 점수와 APACHE III 점수와의 관련성을 평가한 결과 r=0.85 (p<0.01)로 유의한 상관관계가 있었다. 결 론 : SOFA 점수체계는 다발성 장기부전이 있는 환자에서 장기부전을 평가하고 예후를 예측하며 임상경과를 관찰하는데 이용할 수 있는 간편하고 임상적 효용성이 있는 지표로서 임상적으로 많은 도움이 될 것으로 생각한다.