A colonoscopy is a medical examination used to check disease or abnormalities in the large intestine. If necessary, polyps adenomas would be removed through scope during colonoscopy. Colorectal cancer can prevented this. However, polyp detection rate differs depending on condition and skill level of endoscopist. Even some endoscopists have 90% chance missing an adenoma. Artificial intelligence robot technologies for are being studied compensate these problems. In this study, we propose...

Depth estimation using monocular camera sensors is an important technique in computer vision. Supervised depth requires a lot of data acquired from sensors. However, acquiring expensive task. We sometimes cannot acquire due to the limitations sensor. View synthesis-based research self-supervised learning method that does not require supervision. Previous studies mainly use convolutional neural network (CNN)-based networks encoders. The CNN suitable for extracting local features through...

The gender difference of corpus callosum is a long standing controversy. Some investigators have reported that adult females more bulbous splenium and larger area relative to brain size, but others failed replicate this. Few studies on sexual dimorphism during development. Midsagittal ultrasonographs were obtained through the anterior fontanelle healthy Korean neonates (100 males, 100 females) analyzed with NIH Image. total sub-regions showed no differences. However, male had significantly...

본 논문에서는 키넥트(Kinect)를 통해 얻은 깊이 영상에서 찾아낸 손가락의 끝점으로 임의의 3차원 공간인 공중에 그린 서명을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 공간상에서 서명 궤적의 시프팅(Shifting), 스케일링(Scaling) 변화에 대응하기 위해 X, Y, Z좌표에 관한 각각 10개의 통계적 특징을 사용하였다. 인공신경망(Artificial Neural Network)은 기계학습 중 하나이며, 패턴인식 분야의 복잡한 분류 문제를 해결할 수 있는 도구로 사용되고 있다. 제안한 실제 온라인 서명인식 시스템을 구현하여 적용하였고, 앞서 추출한 인공신경망의 입력값으로 사용하여 학습 과정을 거친 후 4가지 분류하는 것을 확인하였다. In this paper, we propose an on-line signature recognition algorithm using fingertip point in the air from depth image acquired by Kinect....

In this paper, we propose an algorithm for on-line signature recognition using fingertip point in the air from depth image acquired by Kinect. We extract 10 statistical features X, Y, Z axis, which are invariant to changes shifting and scaling of trajectories three-dimensional space. Artificial neural network is adopted solve complex classification problem. 30 dimensional converted into principal components component analysis, 99.02% total variances. implement proposed test actual...

This paper presents the implementation of a high-throughput successive-cancellation decoder for 1024-bit polar code. The proposed processes kernels in two successive layers fused manner within cycle, so as to reduce cycle count taken decode codeword. In addition, log-likelihood ratios are represented redundant form realize high-speed kernel processing. As result, period is not lengthened even with processing and thus achieving high throughput. Implemented 180nm CMOS, shows throughput 655...

Object tracking is a technique for specific object appearing in video sequence while observing its features or changes. Recently, many algorithms showing high performance have emerged by applying the Siamese network to field. A designed learn similarity between two images. In tracking, tracks finding location most similar target image search image. Algorithms based on networks are vulnerable partial and total occlusion of objects. addition, since tracked using only with obtained ground-truth...

최근 무인항공기는 군사용뿐만 아니라 민간용으로도 많이 사용되고 있다. 미리 입력된 좌표에 따라 GPS 정보를 이용하여 자동비행한다. 그러나 재밍이나 외부 교란에 의해 신호를 수신할 수 없으면 자동비행이 불가능 해진다. 이러한 문제를 해결하기 위한 한 방법으로, 본 연구에서는 무인기에 탑재된 카메라로부터 촬영된 영상으로부터 실시간으로 특정 영역을 검출하고 인식하는 알고리즘을 제안한다. 실시간 분류와 기계 학습에 사용할 특징을 추출하기 전처리 과정으로 군집화 알고리즘인 그래프 기반 분할 사용하여 슈퍼 픽셀화 하였다. 다양한 컬러모델 및 혼합 컬러 모델을 비교 분석하여 가장 이상적인 선정하고, 분류 알고리즘으로는 적은 트레이닝 데이터로도 뛰어난 성능을 낼 있는 서포트 벡터 머신을 사용하였다. 무인항공 18개의 컬러와 텍스처 특징 벡터를 추출하고 학습 예측과정을 통해 하천, 비닐하우스, 논 등 3 종류의 분류하였다. Recently UAV(unmanned aerial vehicle)...

In this paper, we propose multiple CAMShift Algorithm based on Kalman filter and weighted search windows that extracts skin color area tracks several human body parts for real-time tracking system. The searches the region by detecting from background model. stabilizes floated of Algorithm. Each occlusion areas are avoided using window non-search main-search area. And shadows eliminated model intensity shadow. proposed modified Camshaft algorithm can estimate pose in achieves 96.82% accuracy...

본 논문에서는 항공기 복합재료 내부의 결함을 자동으로 검출하고 분류하는 초음파 검사 방식을 제안한다. 결함 검출을 위해서 초음파의 국부 최대값을 이용해 피크(peak) 값을 추출해낸다. 피크의 거리정보를 히스토그램화 하며 시편의 표면과 바닥의 백월에코(back-wall echo)를 결정한다. 이를 통해 C-scan 영상을 생성한다. 검출된 평균과 분산을 임계값을 정하고 그 값으로 결함여부를 판단한다. 결함의 종류를 구분하기 위해서는 주성분 분석(PCA; principal component analysis)와 이차 판별 분석(QDA; quadratic discriminant analysis)를 수행하였다. PCA를 통한 512개의 차원은 주성분으로 변환 시 30개의 주성분에 99% 이상의 분산이 포함되었다. 개수를 한정시킴으로써 차원 축소를 계산량을 크게 줄였고 오분류를 최소화하였다. 분석을 적용해 결정경계(decision boundary)의 방정식을 얻었고 분류할 수 있음을...

항공영상은 디지털 광학 영상 기술의 성장과 무인기(UAV)의 발달로 인하여 영상의 도입 및 공급이 크게 증가하였고, 이러한 항공영상 데이터를 기반으로 지상의 속성 추출, 분류, 변화탐지, 융합, 지도 제작 형태로 활용되고 있다. 특히, 영상분석 활용에 있어 딥 러닝 알고리즘은 패턴인식 분야의 한계를 극복하는 새로운 패러다임을 보여주고 본 논문은 알고리즘인 ConvNet기반으로 항공영상의 영역분할 분류 결과를 통한 더욱더 넓은 범위와 다양한 분야에 적용할 수 있는 가능성을 제시한다. 학습데이터는 도로, 건물, 평지, 숲 총 3000개 4-클래스로 구축하였고 클래스 별로 일정한 패턴을 가지고 특징 벡터맵을 결과가 서로 다르게 나옴을 확인할 연구의 두 가지로 구성 되어 있는데 특징추출은 2개의 층을 쌓았고, 학습과정으로 다층 퍼셉트론과 로지스틱회귀 알고리즘을 활용하여 특징들을 학습시켰다. Aerial scene is greatly increased by the...

본 논문에서는 키넥트 센서를 이용한 AdaBoost 기반 제스처 인식에 관한 알고리즘을 제안한다. 최근 스마트 TV에 대한 보급으로 관련 산업이 주목받고 있다. 기존 리모컨을 이용하여 TV를 컨트롤 하던 시대에서 벗어나 제스처를 할 수 있는 새로운 접근을 학습 모델에 신체 정규화 된 시간 간격 특징 벡터의 집합을 패턴으로 하여, 속도가 다른 동작들을 인식할 있도록 하였다. 또한 다양한 인식하기 위해 다중 적용하였다. 제안된 실제 동영상 플레이어와 연결하여 적용하였고, 실험 후 좌표 변화를 알고리즘에 비해 정확도가 향상되었음을 확인하였다. The task of 3D gesture recognition for controlling equipments is highly challenging due to the propagation smart TV recently. In this paper, algorithm applied by using Kinect sensor. By...

본 논문에서는 사람의 신체 일부분을 추적하는 시스템을 위해서 피부영역을 추출하고 여러 개의 영역을 칼만 필터와 가중 탐색 이용한 다중 CAMShift 알고리즘(KWMCAMShift)을 제안한다. 배경모델을 구성하고 손과 얼굴의 피부색영역을 영역으로 하는 CAMShift를 이때 CAMShift의 유동적인 탐색영역을 안정화하기 위해 필터를 이용한다. 얼굴 등이 상호 겹쳐지는 경우 탐색영역의 손실을 막기 주 탐색영역과 비 탐색영역에 대한 가중치를 부가하여 서로 폐색 영역에 회피 알고리즘을 영역과 양손의 중심으로 인간의 자세를 추정하여 어깨와 손과의 관계로 팔꿈치를 추정하였고, 가우시안 배경 모델에 생성되는 그림자를 제거하여 발끝을 찾아 전체를 추정하였다. 제안된 KWMCAMShift 적용하였을 때 시에도 96.82%의 인식률을 보였으며 실시간이 가능하였다. In this paper, we propose Modified Multi Algorithm based on Kalman...

본 논문에서는 형태학적 처리와 에지 가반 영역 분할을 이용해 환경변화에 강인한 실시간 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 매 프레임마다 가장 적절한 임계값을 적용시키기 위해 적응적 사용하고 투사변환을 통해 영상의 왜곡을 보정한다. 이 후, 관심영역을 지정하고 에지를 검출해 실시간적으로 차선을 검출한다. 처리의 유무에 따른 정확도와 연산 속도를 비교한다. 실험 결과 제안한 98.8%의 검출율과 프레임 당 36.72ms의 처리가 가능함을 확인하였다. In this paper, we proposed an algorithm for real-time lane detecting against luminance variation using morphological image processing and edge-based region segmentation. order to apply the most appropriate threshold value, adaptive was used in...

본 연구에서는 연속 제거 극 복호기를 위한 고효율 준 병렬 구조를 제안한다. 제안하는 구조에서는 마지막 stage에서의 연속되는 log-likelihood ratio (LLR) 처리 과정을 결합하여 두 비트를 동시에 복호한다. 또한 LLR 과정은 상위 과정 중 일부와 병렬로 수행된다. 이러한 이중 비트 복호 및 중첩된 스케쥴링 기법은 큰 하드웨어 오버헤드 없이 throughput을 증가시킨다. 구조에 기반하여 0.18μm CMOS 공정으로 1024 극복호기가 구현되었다. 구현된 복호기의 throughput은 181Mbps이고 가장 작은 2-input NAND gate를 복잡도의 단위로 볼 때, 복잡도는 96.7KGE이다. 해당 기법에 의한 throughput efficiency 향상은 약 1.5배이며, 이는 기존의 구현 결과와 비교하여 5배이상 우수하다.