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      • KCI등재

        실수형 2차원 데이터를 위한 고속 미디언 필터링 알고리즘

        조태훈,Cho, Tai-Hoon 한국정보통신학회 2014 한국정보통신학회논문지 Vol.18 No.11

        미디언 필터링은 임펄스 형태의 잡음의 제거에 매우 효과적이어서, 많은 신호처리 응용분야에서 널리 사용되어왔다. 하지만, 비선형성에 의한 시간 복잡도로 인하여, 미디언 필터링은 주로 작은 필터윈도우 크기를 사용하였다. 고속 미디언 필터링 알고리즘에 대한 많은 연구가 진행되었지만 대부분 영상과 같은 한정된 정수값을 갖는 입력데이타에만 적용될 수 있으며, 실수형 2차원 데이터의 고속 미디언 필터링 알고리즘에 대한 연구는 미미한 실정이다. 본 논문에서는 간단하면서도 실수형 2차원 데이터를 고속으로 미디언 필터링할 수 있는 알고리즘을 제안하고 Matlab의 2차원 미디언 필터와 힙(heap)기반의 2차원 미디언 필터와 성능을 비교하였다. 다양한 필터윈도우 크기에 대해서 제안된 알고리즘이 Matlab의 필터보다는 훨씬 빠르고, 힙기반의 필터보다는 대부분 일관되게 더 빠른 결과를 내었다. 또한, 한정된 데이터 값 범위를 갖는 실수형 2차원 데이터는 비트수가 큰 정수형 고속 2차원 미디언 필터링 알고리즘을 이용하여 거의 오차없이 매우 빠르게 미디언 필터링을 할 수 있음을 보였다. Median filtering is very effective to remove impulse type noises, so it has been widely used in many signal processing applications. However, due to the time complexity of its non-linearity, median filtering is often used using a small filter window size. A lot of work has been done on devising fast median filtering algorithms, but most of them can be efficiently applied to input data with finite integer values like images. Little work has been carried out on fast 2-d median filtering algorithms that can deal with real-valued 2-d data. In this paper, a fast and simple median 2-d filter is presented, and its performance is compared with the Matlab's 2-d median filter and a heap-based 2-d median filter. The proposed algorithm is shown to be much faster than the Matlab's 2-d median filter and consistently faster than the heap-based algorithm that is much more complicated than the proposed one. Also, a more efficient median filtering scheme for 2-d real valued data with a finite range of values is presented that uses higher-bit integer 2-d median filtering with negligible quantization errors.

      • KCI등재

        BGA(Ball Grid Array) 높이 데이타의 고속 측정

        조태훈,주효남,Cho Tai-Hoon,Joo Hyo-Nam 한국반도체디스플레이기술학회 2006 반도체디스플레이기술학회지 Vol.5 No.1

        Recently, Ball Grid Arrays(BGAs) are getting used more frequently for a package type. The connectors on a BGA consist of a large number of small solder balls in a grid shape on its bottom side. However, since balls of BGAs mounted on PCBs are not visible, inspection before mounting them is indispensable. High speed non-contact 3D measurement technologies are necessary far real-time measurement of ball height, the most important inspection item. In this paper, an accurate 3D data acquisition system for BGAs is proposed that can acquire 3D profile at high speed using a 3D smart camera and laser slit ray projection. Some clipping and morphological filtering operations are employed to remove spiky error data, which occur due to reflections from some ball area to camera direction.

      • KCI등재

        수정 Starburst 알고리즘과 Homography Normalization을 이용한 시선추적

        조태훈,강현민,Cho, Tai-Hoon,Kang, Hyun-Min 한국정보통신학회 2014 한국정보통신학회논문지 Vol.18 No.5

        In this paper, an accurate remote gaze tracking method with two cameras is presented using a modified Starburst algorithm and honography normalization. Starburst algorithm, which was originally developed for head-mounted systems, often fails in detecting accurate pupil centers in remote tracking systems with a larger field of view due to lots of noises. A region of interest area for pupil is found using template matching, and then only within this area Starburst algorithm is applied to yield pupil boundary candidate points. These are used in improved RANSAC ellipse fitting to produce the pupil center. For gaze estimation robust to head movement, an improved homography normalization using four LEDs and calibration based on high order polynomials is proposed. Finally, it is shown that accuracy and robustness of the system is improved using two cameras rather than one camera. 본 논문에서는 두 개의 카메라를 이용하여 보다 정확한 동공 인식을 통한 원격방식의 시선 추적을 제안한다. 헤드 장착형 시선추적용으로 개발된 Starburst 알고리즘은 원격방식의 시선추적에서는 카메라가 보다 넓은 영역을 보기 때문에 눈썹, 눈꼬리 등 외란이 많아 스타버스트 알고리즘을 바로 적용하면 동공 중심 추출에 실패하는 경우가 많았다. 이에 템플렛매칭을 이용하여 대략적인 동공영역을 찾고, 찾은 영역 내에서만 스타버스트 알고리즘으로 동공의 경계 후보점들을 찾은 후 보완된 RANSAC 알고리즘으로 타원근사하여 동공의 중심을 추출하였다. 추출된 동공중심을 머리의 움직임에 거의 영향을 받지 않도록 4개의 적외선 LED를 모니터 네 구석에 부착하고 Homography normalization을 적용하였다. 스크린 좌표계로 변환할 때 기존에는 호모그래피를 사용하였으나, 카메라 렌즈의 비선형왜곡을 보상하기 위해 여기서는 고차다항식을 이용한 캘리브레이션 기법을 이용하였다. 끝으로, 두 대의 카메라를 사용하여 정확도와 신회성이 향상됨을 보인다.

      • KCI등재

        심층신경망을 이용한 PCB 부품의 인쇄문자 인식

        조태훈,Cho, Tai-Hoon 한국반도체디스플레이기술학회 2021 반도체디스플레이기술학회지 Vol.20 No.3

        Recognition of characters printed or marked on the PCB components from images captured using cameras is an important task in PCB components inspection systems. Previous optical character recognition (OCR) of PCB components typically consists of two stages: character segmentation and classification of each segmented character. However, character segmentation often fails due to corrupted characters, low image contrast, etc. Thus, OCR without character segmentation is desirable and increasingly used via deep neural networks. Typical implementation based on deep neural nets without character segmentation includes convolutional neural network followed by recurrent neural network (RNN). However, one disadvantage of this approach is slow execution due to RNN layers. LPRNet is a segmentation-free character recognition network with excellent accuracy proved in license plate recognition. LPRNet uses a wide convolution instead of RNN, thus enabling fast inference. In this paper, LPRNet was adapted for recognizing characters printed on PCB components with fast execution and high accuracy. Initial training with synthetic images followed by fine-tuning on real text images yielded accurate recognition. This net can be further optimized on Intel CPU using OpenVINO tool kit. The optimized version of the network can be run in real-time faster than even GPU.

      • KCI등재후보

        노광시스템을 위한 자동 정렬 비젼시스템

        조태훈,서재용,Cho, Tai-Hoon,Seo, Jae-Yong 한국반도체디스플레이기술학회 2007 반도체디스플레이기술학회지 Vol.6 No.1

        For exposure systems, very accurate alignment between the mask and the substrate is indispensable. In this paper, an automatic alignment system using machine vision for exposure systems is described. Machine vision algorithms are described in detail including extraction of an alignment mark's center position and camera calibration. Methods for extracting parameters for alignment are also presented with some compensation techniques to reduce alignment time. Our alignment system was implemented with a vision system and motion control stages. The performance of the alignment system has been extensively tested with satisfactory results. The performance evaluation shows alignment accuracy of lum within total alignment time of about $2{\sim}3$ seconds including stage moving time.

      • KCI등재

        키스트로크 인식을 위한 패턴분류 방법

        조태훈,Cho Tai-Hoon 한국정보통신학회 2006 한국정보통신학회논문지 Vol.10 No.5

        Keystroke time intervals can be a discriminating feature in the verification and identification of computer users. This paper presents a comparison result obtained using several classification methods including k-NN (k-Nearest Neighbor), back-propagation neural networks, and Bayesian classification for keystroke identification. Performance of k-NN classification was best with small data samples available per user, while Bayesian classification was the most superior to others with large data samples per user. Thus, for web-based on-line identification of users, it seems to be appropriate to selectively use either k-NN or Bayesian method according to the number of keystroke samples accumulated by each user. 키스트로크 시간간격은 컴퓨터사용자의 검증 및 인식에서 분별적인 특징이 될 수 있다. 본 논문은 키스트로크 시간간격을 특징으로, 신경망의 역전파 알고리즘과 Bayesian 분류기, 그리고 k-NN을 이용한 분류기의 사용자 인식 성능을 비교 실험하였다. 실험 결과, 사용자당 샘플의 개수가 작을 경우에는 k-NN 알고리즘이 가장 성능이 좋았고, 사용자당 샘플의 개수가 많을 경우에는 Bayesian 분류기의 성능이 가장 뛰어난 결과를 보였다. 따라서 웹기반 온라인 사용자인식을 위해서는 사용자별 키스트로크 샘플의 수에 따라 k-NN이나 Bayesian 분류기를 선택적으로 사용하는 것이 바람직할 것으로 보인다.

      • KCI등재
      • Chamfer 거리 보간과 서브픽셀 탐색을 이용 한 개선된 Chamfer Matching

        조태훈 ( Tai-hoon Cho ) 한국정보처리학회 2007 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.14 No.1

        chamfer 정합(matching)은 많은 응용분야에서 사용되온 에지(edge) 기반 정합기법으로, 변환된 모델에지와 영상에지간의 거리를 최소화하는 과정이다. 이 거리는 보통 거리변환을 이용하여 픽셀분해능으로 계산된다. 본 논문에서는 서브픽셀(subpixel) 거리계산을 위해 거리계산시 보간법을 사용하여, 정확한 chamfer 정합을 구현한, 개선된 chamfer 정합 방법을 제안한다. 또한, 보다 정밀한 정합을 위해, 최소거리를 갖는 픽셀위치의 주변영역을 이용하여 최적의 위치를 추정하지 않고, 서브픽셀로 실제 거리계산을 통해 최소 거리를 찾기 위해 Powell 의 최적화기법을 이용하였다. 실험결과는 제안된 방법의 타당성을 보여주었다.

      • KCI등재

        Generalized Hough Transform과 Chamfer 정합을 이용한 에지기반 정합

        조태훈(Tai-Hoon Cho) 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회논문지 Vol.17 No.1

        본 논문에서는 Generalized Hough Transform (GHT)와 Chamfer 정합(Chamfer matching)방법을 결합하여, 두 방법의 약점을 보완하는 새로운 이차원 에지기반 매칭기법이 제시된다. 먼저, GHT를 적용하여, 물체의 대략적인 위치와 방향을 추정하고, 이를 시작점으로 하여, 보다 정확한 위치와 방향을 Chamfer 정합기법을 적용하여 찾았다. 끝으로, 서브픽셀 (subpixel) 알고리즘을 사용하여, 매칭정확도를 향상시켰다. 제안된 알고리즘은 다양한 전자부품 영상에 대해 실험한 결과 좋은 결과를 나타내었다. In this paper, a 2-dimensional edge-based matching algorithm is proposed that combines the generalized Hough transform (GHT) and the Chamfer matching to complement weakness of either method. First, the GHT is used to find approximate object positions and orientations, and then these positions and orientations are used as starting parameter values to find more accurate position and orientation using the Chamfer matching. Finally, matching accuracy is further refined by using a subpixel algorithm. The algorithm was implemented and successfully tested on a number of images containing various electronic components.

      • KCI등재

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