• 한국통신학회논문지
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• 제25권7A호
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• pp.1044-1049
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• 2000

영상의 특징을 나타내는 방법의 하나인 투영은 영상의 근사화된 형상 및 위치 정보 등의 많은 유용한 정보를 포함하고 있다. 그러나 투영을 영상 검색을 위한 방법으로 사용할 경우, 사용되는 색인 데이터 량이 많고, 에디터 베이스의 영상 크기에 따라 토영된 벡터의 길이가 달라진다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 투영기법이 안고 있는 이러한 문제점을 극복하는 방법으로 데이터베이스 영상을 투영한 후 투영 벡터의 국부화를 통하여 영상의 지역적 특성이 반영되도록 하였으며, 색인 데이터 량을 주리기 위하여 투영된 벡터의 분산 값을 색인 데이터로 활용하였다. 제안된 방법은 검색 시 투영 기법의 장점을 수용함과 동시에 영상의 통계적 특성을 활용할 수 있을 뿐 아니라 시스템 구현 시 질의 시간 내에 응답을 얻을 수 있다는 이점이 있다.

• 지능정보연구
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• 제9권3호
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• pp.99-115
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• 2003

본 논문은 지식 기반 객체지 향 공간 데이터베이스시스템 KOBOS를 제안한다. 객체지향 공간 데이터베이스 시스템의 데이터 모델링과 근접 질의답변에 지식기반 접근법을 도입한다. 공간객체와 근접 공간 연산자를 다루기 위해 다음과 같은 세 단계 객체지향 데이터 모델을 제안하고 있다: (1) 공간 형상 모델; (2) 공간 객체 모델: (3) 내부 기술 모델. 근접 공간 연산자의 범위는 공간 타입 추상 계층으로 알 수 있다. 또한 객체지향 공간 질의어인 SOQL을 제안한다. SOQL은 공간 객체의 다양한 출력과 공간 및 비 공간 객체의 검색을 수행할 수 있는 통합 기능을 제공해준다. 효율적인 혼합 질의 처리를 위하여, 하향 공간 질의 처리 방법을 이용하여 처리해 준다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권8호
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• pp.570-581
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• 2001

본 논문에서는 윤곽선(edge) 기반의 형태 정보와 웨이브렛 변환(wavelet transform)에 의한 방향(direction) 정보를 사요하는데 2단계 상표 영상 검색 시스템을 제안한다. 1 단계에서는 후보 상표 영상을 추출하기 위해 영상의 전반적인 정보로 원 상표 영상(original trademark image)을 웨이브렛 변환하여 얻은 X, Y 방향 고주파(high frequency) 성분으로부터 구한 방향 정보와 영상의 윤곽선에 대해 모멘트를 구하는 향상된 불변 모멘트(improved invariant moment)를 이용한다. 2단계에서는 후부 영상들에 대해 영상의 세부 정보인 윤곽선 각도(edge angle)와 윤곽선 반지름(edge radius) 정보를 추출하여 유사도 측정 알고리즘을 통해 결과 영상을 산출하게 된다. 본 상표 영상 검색 시스템은 문자 색인으로는 색인이 용이 하지 않은 기하학적도형 상표 영상만을 사용하였다. 본 시스템에서는 색상과는 상관없는 특징인 형태 정보와 방향 정보만을 이용하므로 같은 색상 구성을 가진 유사 영상뿐만 아니라, 유사하지만 바탕이 반전된 영상이나 색상이 다른 유사 영상에 대해서도 바르게 검색할 수 있으며, 각 특징을 일반화해줌으로 이동.회전.크기 변화에도 불변하는 견고성을 가진다. 또한 효율적인 검색을 위해 2단계의 구조를 사용하였으며, 각 단계마다 계산량을 줄여 검색 시간을 감소시키도록 설계되었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권4호
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• pp.851-876
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• 2018

Dynamic time warping (DTW) is the main algorithms for time series alignment. However, it is unsuitable for quasi-periodic time series. In the current situation, except the recently published the shape exchange algorithm (SEA) method and its derivatives, no other technique is able to handle alignment of this type of very complex time series. In this work, we propose a novel algorithm that combines the advantages of the SEA and the DTW methods. Our main contribution consists in the elevation of the DTW power of alignment from the lowest level (Class A, non-periodic time series) to the highest level (Class C, multiple-periods time series containing different number of periods each), according to the recent classification of time series alignment methods proposed by Boucheham (Int J Mach Learn Cybern, vol. 4, no. 5, pp. 537-550, 2013). The new method (quasi-periodic dynamic time warping [QP-DTW]) was compared to both SEA and DTW methods on electrocardiogram (ECG) time series, selected from the Massachusetts Institute of Technology - Beth Israel Hospital (MIT-BIH) public database and from the PTB Diagnostic ECG Database. Results show that the proposed algorithm is more effective than DTW and SEA in terms of alignment accuracy on both qualitative and quantitative levels. Therefore, QP-DTW would potentially be more suitable for many applications related to time series (e.g., data mining, pattern recognition, search/retrieval, motif discovery, classification, etc.).

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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• pp.366-371
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• 2006

퓨리에 시리즈를 사용하면 이미지의 외곽선 특성을 표현할 수 있다. 이미지의 퓨리에 계수를 추출하기 위해서는 우선 이미지를 구성하는 주요 오브젝트를 표현하는 곡선을 추출한다. 이러한 곡선은 오브젝트의 특정 중심점에서 외곽선을 따라 일회전하면서 그 거리를 좌표상에 표시함으로써 얻을 수 있다. 기존의 퓨리에 계수를 추출하는 방법들은 추출된 계수를 이용하여 해당 곡선을 복원했을 때 원래의 곡선에 존재하던 상세한 특성을 표현하지 못한다는 단점이 있으며 이는 결국 이미지로부터 추출한 곡선을 사용하여 이미지를 검색할 때 정확도를 상당히 떨어뜨리게 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 Binary Range Reduction (BRR) 알고리즘을 제안한다. BRR 알고리즘은 원래의 곡선과 퓨리에 계수를 통해서 복원된 곡선간의 차이를 줄이기 위해서 전체의 곡선을 통해서 하나의 퓨리에 계수 세트를 추출하지 않고, 복원된 곡선이 원래의 곡선과 차이가 일정 크기 이상 나지 않도록 퓨리에 계수를 추출하는 구간을 나누어가며 퓨리에 계수를 추출한다. 이렇게 추출된 다수의 퓨리에 계수 세트를 통해서 복원된 곡선을 사용하여 이미지들 간의 유사도를 비교한다. 실험을 통하여 BRR 알고리즘을 사용하여 곡선에서 추출한 퓨리에 계수로 복원한 곡선이 원래 곡선의 특성을 정확하게 표현하고 있음을 보였고, 퓨리에 계수와 BRR알고리즘을 이미지 검색에 적용하였을 때, 높은 검색 결과를 얻을 수 있음을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.395-398
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• 2009

3 차원 객체 검색 및 자세 추정 기법은 의료, 보안 등의 다양한 산업 영역에서 매우 중요한 이슈 중 하나로써 연구되고 있다. 정확한 객체 검색 및 자세 추정을 위해서는 객체의 가능한 모든 영상 정보를 사용하여야 하기 때문에 많은 연산시간이 걸리게 되고, 특히 객체의 정확한 자세를 추정하기 위해서는 높은 CPU 의 성능과 큰 메모리 공간을 필요로 한다. 이러한 제약으로 인해, 3 차원 객체 검색 및 자세 추정은 상대적으로 하드웨어의 성능이 낮은 모바일 장치에서 실행되기 어려웠다. 따라서, 본 논문에서는 모바일 장치에서도 효과적으로 객체 검색 및 자세 추정이 가능하도록 하기 위한 클라이언트-서버 환경에서의 객체의 외형 기반 인덱스 구축 및 검색 기법을 제안한다. 제안된 기법의 주요 특징은 i) 모바일 장치의 하드웨어 환경을 고려하여 비교적 적은 수의 객체의 영상을 바탕으로 한 객체 검색 및 후보 자세 예측과 ii) 모바일 장치에서의 검색 결과와 많은 수의 객체 영상을 기반으로 한 서버에서의 정확한 자세 추정이다. 실험 결과에서는 제안된 기법들을 통해, 빠른 시간 내에 정확한 객체 검색 및 자세 추정이 가능함을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.72-75
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• 2020

조립 부품 이미지에 해당하는 3D CAD 모델 매칭 기술은 최근 로봇 조립 기술의 발전으로 필요성이 대두되고 있다. 이미지 기반 3 차원 모델 매칭 연구는 진행되어 왔지만 가구 부품 이미지와는 특성이 다른 RGB[5] 이미지나 스케치 이미지를 다루는[1] 접근들이었다. 딥러닝을 사용하는 스케치 이미지 기반 3 차원 물제 검색 연구에서는 대부분 3 차원 이미지를 다각도에서 렌더링한 view 이미지들에서 feature를 추출하고 pooling 하여 하나의 feature를 출력한다. 그러나 기존의 view pooling 방식은 단순한 평균 방식으로, 부품 이미지에 따른 view를 반영하기에는 한계가 있었다. 따라서 본 논문에서는 조립 부품 이미지 기반 3 차원 물체 검색을 위해 query 부품 이미지에 따라 다른 view 이미지에 집중할 수 있는 방식의 attentional view pooling을 제안한다. 또한 조립 부품 데이터의 특성 상 class 당 CAD 모델이 하나인 상황이므로 학습 데이터가 터무니없이 부족하여 이를 해결하기 위한 학습 데이터 증강 방법을 제안한다. 실험은 의자 부품 11가지에 대해 진행하였고 이를 통해 제안하는 방식의 성능을 입증하였다.

• 한국환경생태학회지
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• 제22권3호
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• pp.289-300
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• 2008

질감, 모양, 색채 등 내용기반 영상검색(CBIR)의 기능을 이용하여 한국의 지리산 국립공원과 영국의 케이른고럼스 국립공원의 자연 경관에 있어서의 차이를 판별하는데 본 연구의 목적이 있다. 먼저 각 국립공원의 자연경관을 디지털 사진영상으로 촬영한 후, 전형적인 경관사진을 선별하였다. 사진영상의 저단계 기능(Low-level function)이 계량화되어 수직적으로 회전된 다섯 개의 요인으로 축약되었다. 이 중 유의한 차이를 보이지 않은 물 관련 요인이 제외된 나머지 네 개의 요인에 근거한 판별선이 케이른고럼스 경관과 지리산 경관 사이에서 도출되어, 판별함수가 두 그룹을 유의하게 분할하였다($x^2(4)$=61.433; p<0.001). 고유치 2.417과 월크스 람다 0.293에 의하여 전체 변이가 두 그룹의 판별함수 평균의 차이에서 대부분 산출되었음을 확인하였다. 또한, 네 개의 독립변수가 종속변수 전체 분산의 70.7%를 설명하는 것으로 추정되었다. 경관에 대하여 가장 큰 효과를 나타내는 변수는 원거리관련 변수(r=1.073)이며, 다음으로 근거리관련 변수(r=0.896)였으며, 전체적으로 90.7%가 타당하게 분류되었다. 이는 케이른고럼스 국립공원과 지리산 국립공원 자연경관 사이에서 사진영상의 근거리 요인뿐만 아니라, 원거리 요인이 보다 경관 차이에 유의한 판별력을 보이는 것으로 해석되므로, 국립공원의 경관정체성과 관련한 원거리 스카이라인의 시각적 중요성을 보여주는 것이라 하겠다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권2호
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• pp.65-76
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• 2004

최근 대부분의 문서들이 전자적으로 생성되고 많은 고문서들이 이미지 형태로 전자화되고 있다. 이미지 형태의 전자 문서들은 정보 추출과 데이터베이스화에 많은 어려움이 있기 때문에, 이러한 문서를 효율적으로 관리하고 검색하기 위한 문서구조분석 방법과 문자 인식을 위한 많은 연구가 필요하다. 본 논문은 폰트의 구분 특성(font discrimination features)들이 폰트이미지의 공간적으로 지역적인 특징들에 기반함을 가정한 방법으로써, 객체의 부분기반 표현들을 학습할 수 있는 NMF(non-negative matrix factorization) 알고리즘을 사용하여 폰트를 자동으로 분류하는 방법이다. 제안된 방법은 부분기반의 비지도 학습 방법(part-based unsupervised learning technique)을 이용하여 전체의 폰트 이미지들로부터 각 폰트들의 구분 특징인 부분을 학습하고, 학습된 부분들을 특징으로 사용하여 폰트를 분류하는 방법이다. 실험결과에서 폰트 이미지들의 공간적으로 국부적인 특징들이 조사되고, 그 특징들이 폰트의 식별을 위한 적절성을 보인다. 제안된 방법이 기존의 문자인식, 문서 검색 시스템들의 전처리기로 사용되면, 그 시스템들의 성능을 향상시킬 것으로 기대된다.

• 비파괴검사학회지
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• 제36권4호
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• pp.295-299
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• 2016

증기발생기 2차측(관판 상단 및 관 지지판)에 잔류하는 이물질은 전열관에 마모를 야기하여 누설을 발생시킬 가능성이 있으며, 마모는 전열관 재료의 부식 특성과는 별개로 이물질의 재료, 형태, 크기 등에 따라 큰 영향을 받는다. 관판 상단 및 관 지지판 부위의 이물질 여부는 원격육안검사(FOSAR) 방법과 와전류탐상검사(ECT)를 통해 확인하고 있다. 증기발생기 2차측의 잔류 이물질은 그 재질이나 전열관과의 접촉상태 등에 따라 검출하는데 제한성이 나타난다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 형태와 재료의 이물질을 관판 상단에서 수직 및 수평한 방향으로 이동시켰을 때, 이물질에 대한 보빈신호의 검출 감도를 측정하기 위해 데이터를 수집하고 분석하였다.