• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.87-89
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• 2013

본 논문에서는 Ends-In Search Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조하고, 명암 대비가 강조된 영상에서 삼각형 타입의 소속 함수를 이용한 퍼지 이진화 기법을 적용한 후, 그 다음 임의의 패턴 입력에 대해서도 효과적으로 특징을 분류하는 개선된 ART2 알고리즘을 이용하여 결함 영역을 검출한다. 제안된 방법을 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 효율적으로 결함이 검출되는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.695-698
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• 2002

최근 시각 관련 측정기 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구는 자동 시각 굴절력 곡률계의 전자 부문에 연동될 굴절력 측정 알고리즘을 개발하였다. 만약 자동화된 시스템이 광학계로부터 나오는 영상을 이용하여 내부 처리를 거친 후 정확한 시각 측정치를 검사자에게 알려줄 수 있다면 잘못 측정되는 측정 횟수를 크게 줄일 수 있을 것이다. 본 연구는 형태학적 필터링(morphological filtering)과 그레이-레벨의 신호 강조(signal enhance) 기술들을 이용하여 자동 시각 굴절력 측정 시스템에 연동될 측정 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘에서는 광학계로부터, 도출된 영상으로부터 첫째로 형태학적 필터링 처리를 행하여 처리가 어려운 원 영상을 좀 더 다루기 쉬운 상태로 바꿔준 후 영상에 가해주는 그레이 수준 한계 기법을 통해 신호를 강조함으로써 영상의 그레이 값 분포가 다양함으로 인해서 발생되는 오차를 줄이게 된다. 그리하여 본 전자 부문 소프트웨어는 정확한 측정값 도출이 어려운 시각 영상에 적용되어 효과적으로 오차를 줄임으로써 보다 효율적인 시각 측정을 가능하게 하였다.

• 보존과학회지
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• 제25권4호
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• pp.363-371
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• 2009

이 연구는 사진 조명 기법과 디지털 기법을 이용한 사진 탁본을 통해 기존 탁본을 대체할 수 있는지 알아보는 것에 목적이 있다. 조명 기법은 전자플래시를 사용한 질감 묘사 이론에 근거했으며, 명문의 판독이 목적이므로 조명을 양 측면에서 조사하여 음각된 명문을 강조하였다. 촬영한 사진은 포토샵을 이용해 명문을 강조하는 방향으로 수정하였고 이 과정에서 지의류로 인해 비석에 생긴 얼룩을 약화시킬 수 있었다. 특히 비문 일부가 훼손 혹은 박락되어 명문이 희미한 경우에도 디지털 기법을 이용하면 어느 정도 판독의 가능성을 보여주었다. 또한, 기존 탁본으로는 할 수 없는 비석의 재질, 풍화상태, 박락 등에 대한 기록을 따로 하지 않아도 촬영과정에서 자연스럽게 기록이 되므로 문화재 연구와 보존, 복원 등에 도움을 줄 것으로 생각한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.296-304
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• 2005

고양이 뇌 지방색전증을 유발한 후 자기공명 관류영상기법을 이용하여 대뇌혈류량을 정량적으로 분석하고 동적특성 변화를 구현 할 수 있는 기법을 제안한다. 고양이 20마리를 대상으로 한쪽 내경동맥에 리노레익 (n=11)을 주입하여 뇌 지방색전을 유발시켰고, 대조군으로는 이바론 입자 (n=9)를 주입하여 색전이 유발되게 하였다. 그 후 30분과 2시간에 각각 T2강조, 확산강조영상을 획득하고 가장 색전이 많이 일어난 부위에서 관류강조영상을 획득하였다. 획득한 데이터는 IDL 소프트웨어와 자체 개발한 영상처리 알고리즘을 이용하여 신호강도 곡선을 ${\Delta}R_2^*$ 곡선으로 변환한 후 적분하여 뇌혈류량을 측정하였다. 실험군에서 병변부위의 뇌혈류량은 정상부위에 비해 감소하였으며, 뇌혈류량 비는 시간경과에 따라 유의한 차이가 있었다 (P<0.005). 뇌 지방색전증의 초기에는 혈류량이 감소하였으나, 2시간에서는 30분에 비해 뇌혈류량이 다소 증가됨을 관찰 할 수 있었다. 뇌경색 발생시 조기에 자기공명확산 및 관류강조영상을 획득하여 개발한 영상처리 알고리즘을 적용하여 뇌 혈류량의 다양한 동적변화 특성 및 혈류역학적 변화를 상대적 관류도 맵으로 얻을 수 있었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2007년도 추계학술대회 및 제23회 정기총회
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• pp.290-292
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• 2007

최근 우리나라 여러 주요 항만에 해상교량의 건설이 진행 중이거나 계획 중에 있는데, 이들 교량의 설치 위치나 규모가 주로 경제적인 측면만을 강조하여 이루어짐으로써, 선박 통항안전에 위협을 주고 있으며, 이해 당사자 간의 갈등이 고조되고 있는 현실이다. 따라서 이 연구에서는 국내에서 해상교량 건설시 사전에 수행되어지는 SHS(Ship Handling Simulation)에 관한 수행기관별 평가기법에 대하여 조사하고 분석한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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• pp.55-56
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• 2019

본고는 캐나다 국립영화위원회(NFB, National Film Board of Canada)의 단편 애니메이션 (1999) 속에 재현을 위한 새로운 시도로서 로토스코핑 기법이 갖는 미학적 의미를 도출해내고자 한다. 이러한 연구를 통해, 관습적인 제작방식에서의 탈피와 응용이 창조적 정신을 갖춘 작가를 배양할 수 있음을 강조하고, 로토스코핑 기법의 새로운 미학 발견으로 인한 다양한 영상 분야 속 로토스코핑의 효과적 도입 가능성을 함께 제시하고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.721-723
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• 2020

부분 공간 군집화는 고차원 데이터에서 의미 있는 특징들을 선별 및 추출하여 저차원의 부분 공간에서 군집화 하는 것이다. 그러나 최근 딥러닝 활용한 부분 공간 군집화 연구들은 AutoEncoder을 기반으로 의미있는 특징을 선별하는 것이 아닌 특징 맵의 크기를 증가시켜서 네트워크의 표현 능력에 중점을 둔 연구되고 있다. 본 논문에서는 AutoEncdoer 네트워크에 Channel Attention 모델을 활용하여 Encoder와 Decoder에서 부분 공간 군집화를 위한 특징을 강조하는 네트워크를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 네트워크는 고차원의 이미지에서 부분 공간 군집화를 위해 강조된 특징 맵을 추출하고 이를 이용해서 보다 향상된 성능을 보여주었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.224-231
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• 2009

언샤프 마스킹 기법은 회색조 영상의 화질 향상을 위해 널리 사용되는 영상 강화기법 중 하나이다. 하지만 언샤프마스킹 알고리즘은 노이즈에 민감하며 오버/언더슛이 발생하여 영상을 열화시키는 문제가 있다. 또한 칼라 영상성분에 기존 알고리즘을 그대로 적용하게 되면 영상에서 색차의 왜곡현상이 발생한다. 이러한 여러 가지 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 고급 언샤프 마스킹 알고리즘을 사용하여 색차왜곡 없이 영상의 경계를 강조하고 노이즈와 오버/언더슛 문제를 해결한다. 제안하는 알고리즘은 오버/언더슛과 노이즈 문제를 해결하기 위하여 인간의 시각적 특성과 영상의 지역적 색차 대비 특성을 이용하여 영상 강화의 단계를 조절하고, RGB영상과 HSI영상의 관계를 바탕으로 RGB의 벡터적 특성에 기반한 투사 방법을 이용하여 색차왜곡을 방지한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 성공적으로 경계 영상을 강조하는 동시에 타 알고리즘을 적용했을 때 발생하는 색차왜곡과 노이즈 및 오버/언더슛 현상 없이 영상이 강조된다는 것을 확인할 수 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제19권2호
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• pp.95-108
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• 2014

오피니언 마이닝은 문서로부터 의견을 추출하는 텍스트 마이닝의 응용분야로 현재 활발한 연구가 진행되고 있다. 대부분의 관련 연구는 특정 제품군에 대해서 주어진 특징별로 긍정과 부정 평가를 나누는 감성분류에 초점을 맞추고 있다. 하지만 제품별로 강조되는 특성들을 구별해내는 연구는 거의 이루어지고 있지 않다. 본 논문에서는 특성별로 오피니언 문서들을 분류하고, 이를 이용하여 특정 제품군에 대해서 제품별로 강조되는 특성들을 선별하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 텍스트 클러스터링을 활용하였으며, 새로운 유사도 계산 방식을 사용하였다. 또한 실험을 통하여 제안된 방법의 유용성을 증명하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.55-61
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• 2021

본 논문에서는 정밀한 semantic segmentation을 위해 강조 기법을 활용한 DeepLabv3+ 기반의 인코더-디코더 모델을 제안하였다. DeepLabv3+는 딥러닝 기반 semantic segmentation 방법이며 자율주행 자동차, 적외선 이미지 분석 등의 응용 분야에서 주로 사용된다. 기존 DeepLabv3+는 디코더 부분에서 인코더의 중간 특징맵 활용이 적어 복원 과정에서 손실이 발생한다. 이러한 복원 손실은 분할 정확도를 감소시키는 문제를 초래한다. 따라서 제안하는 방법은 하나의 중간 특징맵을 추가로 활용하여 복원 손실을 최소화하였다. 또한, 추가 중간 특징맵을 효과적으로 활용하기 위해 작은 크기의 특징맵부터 계층적으로 융합하였다. 마지막으로, 디코더에 강조 기법을 적용하여 디코더의 중간 특징맵 융합 능력을 극대화하였다. 본 논문은 거리 영상 분할연구에 공통으로 사용되는 Cityscapes 데이터셋에서 제안하는 방법을 평가하였다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존 DeepLabv3+와 비교하여 향상된 분할 결과를 보였다. 이를 통해 제안하는 방법은 높은 정확도가 필요한 응용 분야에서 활용될 수 있다.