형광분광법을 이용한 수용액 중의 carbaryl의 정량

김욱현(Wook Hyun Kim),이상학(Sang Hak Lee) 한국분석과학회 2009 분석과학 Vol.22 No.4

Texture-based Segmentation and Classification for Document Image

Bo-Ram Kim(김보람),Jun-Taek Oh(오준택),Hyun-Wook Kwak(곽현욱),Young-Ho Sohn(손영호),Wook-Hyun Kim(김욱현) 한국정보과학회 영남지부 2005 한국정보과학회 영남지부 학술발표논문집 Vol.13 No.1

In this paper, we propose a novel segmentation and classification method using texture features for the document image. First, the local entropy is extracted and the document image is segmented to separate the background and the foreground using the Otsu’s method. Then we classify the segmented regions into each components using principle component analysis(PCA) algorithm base on the texture features that extracted with the co-occurrence matrix in the entropy image. The entropy based segmentation process robust to not only noise and change of light, but also skew and rotation. Contrary to the gray value, texture features don't restrict the form of the document and is superior to the discrimination of components. And contrary to the neural network, the PCA algorithm that use for the classifier can classify components robustly.

비교사 블록-기반 군집에 의한 다중 텍스쳐 영상 인식

이우범,김욱현,Lee, Woo-Beom,Kim, Wook-Hyun 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지B Vol.9 No.3

Texture analysis is an important technique in many image understanding areas, such as perception of surface, object, shape and depth. But the previous works are intend to the issue of only texture segment, that is not capable of acquiring recognition information. No unsupervised method is basased on the recognition of texture in image. we propose a novel approach for efficient texture image analysis that uses unsupervised learning schemes for the texture recognition. The self-organization neural network for multiple texture image identification is based on block-based clustering and merging. The texture features used are the angle and magnitude in orientation-field that might be different from the sample textures. In order to show the performance of the proposed system, After we have attempted to build a various texture images. The final segmentation is achieved by using efficient edge detection algorithm applying to block-based dilation. The experimental results show that the performance of the system Is very successful. 텍스쳐 분석은 표면, 물체, 모양, 깊이 인식 등의 많은 영상 이해 분야에서 활용되는 가장 중요한 인식 기술 중의 하나이다. 그러나 기존의 방법들은 다중 텍스쳐 영상에 내재된 텍스쳐 성분의 인식 정보를 활용할 수 없는 분할만을 목적으로 하고 있으며, 내재된 텍스쳐 인식을 기반으로 하는 비교사적인 방법에 관한 연구는 거의 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 텍스쳐 성분을 방향장(orientation-field) 특징 정보인 방향각과 방향강도로 정의하고 블록-기반 자기조직화 신경회로망에 의해서 비교사적으로 영상 내에 존재하는 텍스쳐 영역을 군화(clustering) 및 통합(merging) 처리에 의해서 식별한다. 또한 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해서는 다양한 형태의 다중 텍스쳐 영상을 생성하여 블록 기반의 불림(dilation) 및 윤곽 검출 과정을 통해서 영상에 내재하는 텍스쳐 영역을 분할함으로써 그 유효성을 보인다.

획 정보를 이용한 한글문자와 펜 제스처 인식 시스템의 설계 및 구현

오준택,김욱현,Oh, Jun-Taek,Kim, Wook-Hyun 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지B Vol.9 No.6

본 논문은 멀티미디어 단말기, PDA등에 적용할 목적으로 획 정보를 이용한 한글문자와 펜 제스처 인식 시스템을 설계 및 구현한다. 한글문자 인식은 다양한 필체 유형을 수용하기 위해 한글의 특성정보와 획 정보 등을 기반으로 구축한 한글데이터베이스를 이용하며 빠른 자소분리를 수행하기 위해서 획간의 위치정보를 이용한 순차적 자소분리와 자소를 이루는 획 수의 변경에 의한 백트래킹 자소분리를 이용한다. 펜 제스처 인식은 정의한 15가지 유형의 펜 제스처에 대해서 민감한 획 정보가 아닌 획 내의 교차수, 방향변화, 방향벡터, 방향코드의 개수, 위치관계, 획에 대한 시작점과 끝점간의 거리 비율정보 등을 분류특징으로 이용함으로써 강건한 인식과 빠른 처리속도를 가진다. 제안한 방법에 의해 구현한 인식 시스템은 실시간으로 수행하며 실험결과, 높은 인식률과 빠른 처리속도를 보였다. The purpose of this paper is a design and implementation for korean character and pen-gesture recognition system in multimedia terminal, PDA and etc, which demand both a fast process and a high recognition rate. To recognize writing-types which are written by various users, the korean character recognition system uses a database which is based on the characteristic information of korean and the stroke information Which composes a phoneme, etc. In addition. it has a fast speed by the phoneme segmentation which uses the successive process or the backtracking process. The pen-gesture recognition system is performed by a matching process between the classification features extracted from an input pen-gesture and the classification features of 15 pen-gestures types defined in the gesture model. The classification feature is using the insensitive stroke information. i.e., the positional relation between two strokes. the crossing number, the direction transition, the direction vector, the number of direction code. and the distance ratio between starting and ending point in each stroke. In the experiment, we acquired a high recognition rate and a fart speed.

시각정보 처리 메커니즘을 이용한 형태정보인식 신경회로망의 구성

강익태,김욱현,이건기,Kang, Ick-Tae,Kim, Wook-Hyun,Lee, Gun-Ki 대한의용생체공학회 1995 의공학회지 Vol.16 No.1

A new neural network architecture for the recognition of patterns from images is proposed, which is partially based on the results of physiological studies. The proposed network is composed of multi-layers and the nerve cells in each layer are connected by spatial filters which approximate receptive fields in optic nerve fields. In the proposed method, patterns recognition for complicated images is carried out using global features as well as local features such as lines and end-points. A new generating method of matched filters representing global features is proposed in this network.

문서 영상의 영역 분류와 회전각 검출

모문정,김욱현,Mo, Moon-Jung,Kim, Wook-Hyun 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지B Vol.9 No.4

본 논문에서는 그림, 글자, 표, 직선 등과 같은 다양한 정보를 포함하는 문서 영상 인식에 대한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 이 시스템은 문서영상의 기울짐을 보정하기 위한 회전각검출 단계, 불필요한 배경영역을 제거하는 단계, 문서영상에 내재된 각 구성요소를 검출하는 분류 단계로 구성된다. 알고리즘은 문서의 기울어짐에 의해서 발생되는 오류를 최소화하기 위한 회전각 검출과정과 검출된 회전각을 기반으로 문서를 보정하는 전처리단계를 수행한다. 입력된 문서영상의 수평성분과 수직성분만을 이용하여 회전각을 검출하고, 문서의 구성요소 검출과정에서 불필요한 배경영역을 제거함으로써 계산시간을 최소화하였다. 그리고 영상에 내재된 그림영역, 글자영역, 표영역, 직선영역 둥의 다양한 구성요소를 분류한다. 제안한 문서 인식 시스템의 성능 평가를 위해서 다양한 문서영상에 제안한 방법을 적용하고 성공적인 결과를 보인다. This paper proposes an efficient algorithm which recognizes the mixed document image consisting of the images, texts, tables, and straight lines. This system is composed of three steps. The first step is the detection of rotation angle for complementing skewed images, the second is detection of erasing an unnecessary background region and last is the classification of each component included in document images. This algorithm performs preprocessing of detecting rotation angles and correcting documents based on the detected rotation angles in order to minimize the error rate by skewness of the documentation. We detected the rotation angie using only horizontal and vertical components in document images and minimized calculation time by erasing unnecessary background region in the detecting process of component of document. In the next step, we classify various components such as image, text, table and line area included in document images. we applied this method to various document images in order to evaluate the performance of document recognition system and show the successful experimental results.

이동 카메라 영상에서 컬러 정보를 이용한 다수 보행자 검출 및 추적

임종석,김욱현,Lim, Jong-Seok,Kim, Wook-Hyun 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지B Vol.11 No.3

본 논문에서는 이동 카메라에서 취득한 영상에서 컬러 정보를 이용하여 다수의 보행자를 검출하고 특정 보행자를 추적하는 방법을 제안한다. 먼저 연속한 동영상 입력에 대해 BMA(Block Matching Algorithm)을 이용하여 움직임 벡터를 추출하고 움직임 보상을 한 후 차 영상을 생성한다. 다음은 이진 영상으로 변환한 후 불필요한 잡음 능을 제거하친, 프로젝션을 수행하여 보행자를 검출한다. 만약 검출된 보행자가 서로 인접하거나 겹쳐졌을 경우 RGB 컬러 정보를 이용하여 분리시킨다. 검출된 다수의 보행자로부터 특정 보행자를 추적하기 위해 보행자 가운데 영역의 RGB 컬러 정보를 이용하여 추적한다. 제안된 방법에 대하여 비디오 카메라로 녹화한 영상을 컴퓨터에서 입력받아 검출과 추적 실험을 수행한 결과, 검출 성공률이 97%, 검출 실패율이 3%로 나타났고 추적 또한 우수함을 입증하였다. This paper presents a new method for the detection of multiple pedestrians and tracking of a specific pedestrian using color information from a moving camera. We first extract motion vector on the input image using BMA. Next, a difference image is calculated on the basis of the motion vector. The difference image is converted to a binary image. The binary image has an unnecessary noise. So, it is removed by means of the proposed noise deletion method. Then, we detect pedestrians through the projection algorithm. But, if pedestrians are very adjacent to each other, we separate them using RGB color information. And we track a specific pedestrian using RGB color information in center region of it. The experimental results on our test sequences demonstrated the high efficiency of our approach as it had shown detection success ratio of 97% and detection failure ratio of 3% and excellent tracking.

시각매카니즘을 이용한 지도에서의 파선정보추출기구의 제안

박시동,김욱현,Park, Si-Dong,Kim, Wook-Hyun 대한전자공학회 1996 전자공학회논문지-B Vol.b33 No.1

본 논문은 고양이와 원숭이의 시각피질에서 보이는 특징추출경로를 모델화하여 지도화상으로부터 파선을 추출하는 파선정보추출용 뉴럴 네트워크를 제안한다. 제안하는 파선정보추출기구는 칼라입력화상을 흑백화상으로 변환한 후, 방향별 직선을 추출한다. 다음으로, 추출된 각 방향별 직선 중 추출하고자 하는 파선보다 긴 직선을 제거한 후, 파선의 성질인 연속된 짧은 직선을 찾아내어 추출한다. 제안하는 뉴럴 네트워크는 국립지리원에서 발행한 1/25,000 축척의 지도에 적용되었으며, 지도화상으로부터 성공적으로 파선 정보를 추출할 수 있음을 보였다. In this paper, we propose a neural network for extracting dashed lines from map images based on the feature extracting path be found in a cat and monkey's visual cortex. The proposed system converts a color image to a binary image and extracts the lines per orientation. Next, the system removes the lines longer than the dashed line and extracts the dashed lines by finding the consecutive short lines. The proposed system for extracting the dashed lines was tested using 1/25,000 scaled maps published by the National Geographic Institute of Korea. This paper shows that the proposed system can extract the dashed-lines from maps.

자기조직형 최적 가버필터에 의한 다중 텍스쳐 오브젝트 추출

이우범,김욱현,Lee, Woo-Beom,Kim, Wook-Hyun 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지B Vol.10 No.3

The Optimal filter yielding optimal texture feature separation is a most effective technique for extracting the texture objects from multiple textures images. But, most optimal filter design approaches are restricted to the issue of supervised problems. No full-unsupervised method is based on the recognition of texture objects in image. We propose a novel approach that uses unsupervised learning schemes for efficient texture image analysis, and the band-pass feature of Gabor-filter is used for the optimal filter design. In our approach, the self-organizing neural network for multiple texture image identification is based on block-based clustering. The optimal frequency of Gabor-filter is turned to the optimal frequency of the distinct texture in frequency domain by analyzing the spatial frequency. In order to show the performance of the designed filters, after we have attempted to build a various texture images. The texture objects extraction is achieved by using the designed Gabor-filter. Our experimental results show that the performance of the system is very successful. 고유의 텍스쳐 성분에만 최적 반응을 하는 최적 필터(optimal filter)는 다중 텍스쳐 영상으로부터 원하는 텍스쳐 성분을 추출하기 위한 가장 뛰어난 기술이다. 그러나 기존의 최적필터 설계 방법들은 영상에 내재된 텍스쳐 정보가 사전에 주어지는 교사적 방법이 대부분이며, 내재된 텍스쳐 인식을 기반으로 하는 완전 비교사적인 방법에 관한 연구는 거의 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 텍스쳐 분석을 위한 비교사 학습 방법과 가버필터의 주파수 대역 통과형 특징을 이용한 새로운 최적 필터 설계 방법을 제안한다. 제안한 방법은 자기조직형 신경회로망에 의해서 영상에 내재된 텍스쳐 영역을 블록 단위로 군화(clustering)하며, 가버필터의 최적 주파수는 인식된 텍스쳐 오브젝트(texture objects)의 공간 주파수를 분석한 최적 주파수에 동조(turning)한다. 그리고 설계된 최적 가버필터의 성능 평가를 위해서는 다양한 형태의 다중 텍스쳐 영상을 생성하여 내재된 텍스쳐 오브젝트를 추출함으로써 성공적인 결과를 보인다.

최신 ASIC 기술동향

김응수,김욱현,안희일,윤용호,Kim, Eung-Su,Kim, Wook-Hyun,Ahn, Hei-Il,Yun, Yong-Ho 한국전자통신연구원 1988 전자통신동향분석 Vol.3 No.1

최근 시스템 설계를 위해 크게 각광받고 있는 ASIC 설계기술에 대한 정의 및 흐름에 대하여 기술하였으며, 특히 최근의 동향으로서 인터페이스 부문, 테스트 용이화 설계, 고급언어와 실리콘 컴파일러, H/W엔진 개발의 동향 등에 관하여 한 subject씩 구체적인 설명을 하였다.