곤충 발자국 패턴 인식을 위한 Trace Transform 기반의 특징값 추출

신복숙,조경원,차의영,Shin, Bok-Suk,Cho, Kyoung-Won,Cha, Eui-Young 한국정보통신학회 2008 한국정보통신학회논문지 Vol.12 No.6

이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 인식하기 위해, 인식의 기본 단위인 세그먼트를 자동 추출하는 기법과 Trace transform을 이용하여 발자국 인식에 필요한 특징을 추출하는 기법을 제안하였다. Trace transform 방법을 이용하면 패턴의 이동, 회전, 반사에 불변하는 특징 값을 얻을 수 있다. 이러한 특징 값들은 곤충 발자국과 같이 다양한 변형이 존재하는 패턴을 인식하는 데에 적합하다. 특징 값을 도출하기 위한 첫 번째 단계로는 추출된 세그먼트에 대한 Trace transform을 통해 새로운 Trace 이미지를 생성시킨다. 그런 다음, 병렬로 표현되는 trace-line을 따라 특성 함수에 의해 특징들이 일차적으로 도출되고, 또 다시 도출된 특징들은 diametric, circus 단계의 함수를 거치면서 새로운 특징값으로 재구성된다. 2가지 서로 다른 곤충의 발자국 패턴을 이용하여 실험한 결과 곤충 발자국의 이동, 회전, 반사에 관계없이 인식에 적합한 특징 값들이 추출됨을 확인할 수 있었다. In a process of insect foot recognition, footprint segments as basic areas for recognition need to be extracted from scanned insect footprints and appropriate features should be found from the footprint segments in order to discriminate kinds of insects, because the characteristics of the features are important to classify insects. In this paper, we propose methods for automatic footprint segmentation and feature extraction. We use a Trace transform method in order to find out appropriate features from the extracted segments by the above methods. The Trace transform method builds a new type of data structure from the segmented images by functions using parallel trace lines and the new type of data structure has characteristics invariant to translation, rotation and reflection of images. This data structure is converted to Triple features by Diametric and Circus functions, and the Triple features are used for discriminating patterns of insect footprints. In this paper, we show that the Triple features found by the proposed methods are enough distinguishable and appropriate for classifying kinds of insects.

자동 임계값 설정 ART2를 이용한 곤충 발자국의 인식 대상 영역 추출

신복숙,차의영,우영운,Shin, Bok-Suk,Cha, Eui-Young,Woo, Young-Woon 한국정보통신학회 2007 한국정보통신학회논문지 Vol.11 No.8

곤충의 발자국 패턴을 이용하여 곤충을 인식하고자 할 때에는 특징을 추출하기 위한 기본 단위의 영역을 추출할 필요가 있다. 이 논문에서는 기본 단위 영역의 추출을 위한 전 단계 처리 과정으로서 군집화 기법을 사용하였다. 인식의 대상이 되는 곤충들의 크기와 종류에 따라 남겨지는 발자국 패턴의 크기 및 간격이 다르게 나타난다. 따라서 이 논문에서는 패턴의 크기와 간격에 관계없이 인식의 기본 단위가 되는 영역을 추출할 수 있도록 하는 개선된 ART2 알고리즘을 제안하였다. 제안한 ART2 알고리즘에서는 군집화를 위한 임계값이 군집화의 대상이 되는 모든 패턴들의 거리를 축적한 그래프의 형태에 따라 자동으로 설정되도록 하였다. 제안한 기법으로 2 가지 종류의 곤충 발자국 패턴에 대하여 군집화를 실험한 결과 모두 바르게 군집화가 이루어짐을 알 수 있었다. In a process of insect footprint recognition, basic footprint segments should be extracted from a whole insect footprint image in order to find out appropriate features for classification. In this paper, we used a clustering method as a preprocessing stage for extraction of basic insect footprint segments. In general, sizes and strides of footprints may be different according to type and sire of an insect for recognition. Therefore we proposed an improved ART2 algorithm for extraction or basic insect footprint segments regardless of size and stride or footprint pattern. In the proposed ART2 algorithm, threshold value for clustering is determined automatically using contour shape of the graph created by accumulating distances between all the spots of footprint pattern. In the experimental results applying the proposed method to two kinds of insect footprint patterns, we could see that all the clustering results were accomplished correctly.

인공신경망을 이용한 수중 충돌입자의 가시화 연구

신복숙,제성관,김광백,조재현,차의영,Shin Bok-Suk,Je Sung-Kwan,Jin ChunLin,Kim Kwang-baek,Cho Jae-Hyun,Cha Eui-Young 한국정보통신학회 2004 한국정보통신학회논문지 Vol.8 No.8

본 논문은 다량의 가변적인 정보를 보유하고 있는 수중에서 유동하는 입자의 움직임을 추적하고 유체의 흐름에 따라 분산되는 입자의 분산정도 그리고 입자의 침전패턴을 정확하게 예측해내기 위해 인공신경망 알고리즘을 도입한 가시화 시스템을 제안한다. 이러한 시스템은 물과 같은 공간에서 움직이는 다양한 입자들을 고려하고 있는데, 물의 흐름을 위해서 운동량방정식과 연속방정식을 일반화하여 흐름을 제어하고 있다. 또한 입자간에 작용하는 부력, 침강력 등의 물리적인 힘과 침전패턴에 주요한 영향을 주고 있는 입자간의 충돌은 인공신경망 ART2를 이용하여 충돌을 감지하도록 하고 있다. 본 논문에서 제안한 시스템을 통해 다양한 외부적인 요인에 따라 움직임을 달리하는 유동 입자들을 실제 물에서와 같이 유사하게 가시화되도록 한다. 또한 가시화된 유동 입자의 움직임을 효율적으로 추적하고, 침전하는 입자들의 패턴까지도 미리 예측해 낼 수 있다. In this paper, we proposed a visualization system with ANN algorithm that traits the motion of particles that move colliding in the water, where we got a great deal of variable information and predicts the distribution of particles according to the flowing of water and the pattern of their precipitation. We adopted ART2 to detect sensitively the collision between particles in this visualzation. Various particles and their mutual collision influencing the force such as buoyancy force, gravitational force, and the pattern of precipitation are considered in this system. Flowing particles whose motion is changed with the environment can be visualized in the system presented here as they are in real water.

Trace 변환과 퍼지 기법을 이용한 곤충 발자국 인식

신복숙(Bok-Suk Shin),차의영(Eui-Young Cha),우영운(Young Woon Woo) 한국멀티미디어학회 2008 멀티미디어학회논문지 Vol.11 No.11

생태학적 모형화를 위한 수중에서의 유동 입자의 가시화 연구

신복숙(Bok-Suk Shin),김경현(Kyung-Hyun Kim),차의영(Eui-Young Cha) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1B

본 논문은 수중에서 유동하는 입자의 움직임을 추적하고 유체의 흐름에 따라 분산되는 입자의 분산정도 그리고 입자의 침강패턴을 분석하기 위한 계산형 3차원 시스템을 제안한다. 이러한 계산형 시스템은 물과 같은 공간에서 움직이는 입자들을 고려하고 있는데, 물의 흐름을 위해 운동량방정식과 연속방정식을 일반화하여 흐름을 제어하고 있다. 또한 물이라는 공간 특성을 고려하여, 입자간에 작용하는 부력, 침강력등의 물리적인 힘을 적용시키고 있다. 이렇게 제안된 시스템을 통해 다양한 외부적 요인에 따라 움직임을 달리하는 유동 입자들은 실제 물에서와 같이 유사하게 가시화되도록 한다. 이렇게 가시화된 유동 입자의 움직임을 추적하여 입자들의 침전패턴까지도 미리 예측해 낼 수 있게 된다.

곤충 발자국 인식을 위한 기여도 기반의 퍼지 가중치 결정 방법

신복숙(Bok-Suk Shin),차의영(Eui-Young Cha),우영운(Young-Woon Woo) 한국컴퓨터정보학회 2009 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.14 No.12

이 논문에서는 개체를 명확하게 분류하기 어려운 곤충 발자국 영상으로부터 개체를 인식하기 위해서 추출된 특징값 성분들의 기여도를 측정하고, 서로 관계된 기여도에 따라 가중치를 조정하는 퍼지 가중치 결정 방법을 제안한다. 곤충은 몸의 크기가 작아서 발자국은 작은 점의 형태로 나타난다. 그리고 다른 생물체의 발자국과 달리, 규칙적인 형상을 정의하기 어렵고 발자국 데이터와 구분이 분명하지 않는 노이즈와 혼재하기 때문에 개체를 판단하는데 많은 어려움이 있다. 이런 이유로 추출된 곤충 발자국 특징값은 명확하게 구분되는 특징성분 영역과 그렇지 않는 성분을 함께 가지게 된다. 이중 어떤 성분이 다른 성분과 비교하여 다른 클래스와 구분하기에 충분한 변별력을 가질 경우, 개체를 분류하도록 높은 가중치를 할당한다. 산출된 가중치는 퍼지함수에 의해서 출력신호를 결정하고 우세한 출력신호에 의해서 개체를 판단할수 있다. 제안한 기여도 퍼지 가중치 결정 방법을 이용하여 발자국영상의 인식 실험을 수행하고 실험 결과를 제시하였다. This paper proposes a decision method of fuzzy weights by utilizing degrees of contribution in order to classify insect footprint patterns having difficulties to classify species clearly. Insect footprints revealed delicately in the form of scattered spots since they are very small. Therefore it is not easy to define shape of footprints unlike other species, and there are lots of noises in the footprint patterns so that it is difficult to distinguish those from correct data. For these reasons, the extracted feature set has obvious feature values with some uncertain feature values, so we estimate weights according to degrees of contribution. If the one of feature values has distinct difference enough to decide a class among other classes, high weight is assigned to make classification. A calculated weight determines the membership values by fuzzy functions and objects are classified into the class having a superior value.atu present experimental resultseighrontribution. Iinsect footprints with noises by the proposed method.

확장 볼록 조합 매개변수화 기반의 다중해상도 메쉬 편집

신복숙(Bok-Suk Shin),김형석(Hyoung Seok Kim),김하진(Ha-Jine Kimn) 한국멀티미디어학회 2003 멀티미디어학회논문지 Vol.6 No.7

부드러운 곡면 근사를 위한 3차원 메쉬 편집기의 구현

신복숙(Shin Bok Suk),우영운(Woo Young Woon) 한국멀티미디어학회 2001 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2001 No.1

SOM과 ART2를 이용한 곤충발자국 영역 추출

신복숙(Bok-Suk Shin),차의영(Eui-Young Cha),우영운(Young Woon Woo),김광백(Kwang-Baek Kim) 한국멀티미디어학회 2008 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2008 No.1

이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 인석하기 위해서 인식의 기본단위가 되는 세그먼트를 곤충의 크기와 종류에 관계없이 자동으로 추출하고자 한다. 특히 인식을 저하시키는 잡음 요소들을 포함되지 않도록 하는 세그먼트 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 발자국의 가장 기초적인 영역인 spot 단위를 조합하여 region 영역으로 그룹화하고, 그룹화된 region들은 SOM을 통해 주변 region들과 함께 다시 군집화되는 과정으로 처리된다. 이 과정이 처리되고 난 후 다음 단계로 region들 간의 거리 축적 정보를 이용한 ART2를 사용함으로써 곤충의 크기와 종류에 관계없이 세그먼트들이 추출됨을 확인할 수 있었다.

Trace 변환과 퍼지 가중치 평균을 이용한 곤충 발자국 인식

우영운(Young Woon Woo),김광백(Kwang-Baek Kim),신복숙(Bok-Suk Shin) 한국컴퓨터정보학회 2008 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.16 No.1

이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 인식하기 위해, Trace 변환을 이용하여 발자국의 인식에 필요한 특징을 추출하는 기법을 제안한다. Trace 변환을 이용하면 패턴의 이동, 회전, 반사에 불변하는 특징값을 얻을 수 있다. 이러한 특징값들은 곤충 발자국과 같이 다양한 변형이 존재하는 패턴을 인식하는 데에 적합하다. 이 방법은 특징값을 추출하기 위해서 병렬로 표현되는 trace-line을 따라 특징들을 일차적으로 도출하고, 또 다시 도출된 특징들은 diametric. circus 단계의 함수를 거치면서 새로운 특징값으로 재구성된다. 곤충의 발자국 패턴을 이용하여 실험한 결과 곤충 발자국의 이동, 회전 반사에 관계없이 동일한 특징값이 추출됨을 확인할 수 있고, 곤충발자국의 고유한 패턴을 찾아 인식하기 위해서 추출된 특징값들은 퍼지 가중치 평균을 이용하여 인식 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다.