• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.699-704
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• 2006

본 논문은 회전 및 천이불변 이미지 텍스처 검색의 새로운 방식을 소개한다. 주파수 영역의 극좌표계에서 동일한 공간 주파수에서 각도 방향으로 투영을 하는 각도 투영법을 제안하며, 제안된 각도 투영법을 이용하여 주파수 영역에서 푸리에 계수이 합과 표준편차를 특징벡터로 이용한다. 각도 투영법을 쉽게 구현하기 위해 극좌표계에서 라돈변환이 수행된다. 실험 시 MPEG-7 데이터를 이용하였으며 그 결과는 여러 텍스처 이미지를 검색하는데 있어서 특징을 잘 구별해 내는 결과를 보여준다. 또한 제안된 회전 및 천이불변 특징 추출 알고리듬은 등방성 텍스처나 국부적인 방향성을 보이는 텍스처 영상 검색에도 효율적인 검색률을 보인다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.4
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• pp.687-692
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• 2006

In a conventional ICA(Independent Component Analysis) based face recognition method, PCA(Principal Component Analysis) first is used for feature extraction, ICA learning method then is applied for feature enhancement in the reduced dimension. It is not considered that a necessary component can be located in the discarded feature space. In the new ICA(NICA), learning extracts features using the magnitude of kurtosis (4-th order central moment or cumulant). But, the pure ICA method can not discard noise effectively. The synergy effect of PCA and ICA can be achieved if PCA is used for noise reduction filter. Namely, PCA does whitening and noise filtering. ICA performs feature extraction. Experiment results show the effectiveness of the new ICA method compared to the conventional ICA approach.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.127-132
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• 2007

위성영상 기술의 발달과 고해상도 위성영상의 해상도 규제가 완화됨에 따라 건물의 높이 정보를 획득하는데 있어 고해상도 위성영상의 그림자 정보를 이용하는 연구들이 활발히 수행되어지고 있다. 그림자 정보를 이용하여 건물 높이 정보를 획득하는 연구의 정확도를 높이기 위해서는 정확한 건물의 그림자 탐지가 선행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 단영상을 이용한 그림자 탐지기법인 임계값법(Thresholding), 영상분류법, 영역확장법(Region Growing)을 건물의 그림자 탐지에 적용하여 각 기법의 장단점과 정확도를 평가하였다. 영상에서 수동으로 건물의 그림자를 디지타이징한 참조 자료와 기법들을 적용하여 탐지한 결과 영상을 시각적으로 비교하였고, 오차행렬(Confusion Matrix)을 이용한 전체정확도(Accuracy), F-measure, AOR(Area Overlap Ratio)을 이용하여 정량적인 정확도평가를 수행하였다. 실험결과 영역확장법을 적용한 경우 시각적 정량적으로 가장 높은 정확도를 보였으며, 영상분류법을 적용한 경우 시각적으로는 임계값을 적용한 경우보다 좋은 결과를 보였으나 정량적으로는 가장 낮은 정확도를 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.01a
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• pp.23-25
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• 2013

본 논문에서는 차세대 무인 군사 로봇에 활용할 수 있는 적군 및 아군 식별 수단으로 군복의 색깔을 이용한 기법을 제안한다. 이 기법은 전장지역의 군사로봇이 할 수 있는 피아식별법 중에 하나로 로봇에 부착되어 있는 카메라 외에 추가적으로 가져야 하는 장비가 필요 없기 때문에 추가비용 없이 효과적으로 적군을 포착할 수 있다. 군복의 색깔 차이를 식별하기 위해서는 먼저 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 기법을 이용하여 사람을 검출한 다음, 이후 검출된 사람영역에 대하여 인체 비율을 고려해서 추출한 상의 부분의 색깔 데이터를 받는다. 이때 색공간은 HSV 공간으로 하여 조명의 변화에 덜 민감하도록 하였다. 북한 군복 색깔 영역의 pixel들만 추출하여 이진화를 한 후, 상의 전체 픽셀에 대한 개수 비율을 계산한다. 비율이 임계값 보다 높을 경우 적으로 인식한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.184-189
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• 2000

역 해프토닝의 성능을 향상시키려면 최적의 평활화마스크가 생성되어야하고, ？거의 평활화 마스크를 생성하기 위해서는 정확한 해프톤 셀 정보가 구해져야한다. 이에 본 논문에서는 퓨리에 공간에서 가우시안 보간법에 의해 구해진 피크위치를 이용해서 해프톤 셀 정보의 초기값을 설계하고 spatial 공간에서 셀크기, 각도 및 offset을 미세조정하면서 , 반복연산 (iteration )을 통한 해프톤 셀정보 추출방법을 제안한다. 제안한 방법으로 구한 해프톤 셀 정보를 이용하면 최적의 평활화 마스크를 만들 수 있으며 , 영상의 원점에서 멀리 떨어져 오차가 많이 누적되는 부분에서도 해프톤 셀 중심(seed pixel)을 정확하게 구하는 것을 실험을 통해 확인하였다. 제안한 방법은 평활화 마스크를 만들기 위한 정보로 사용될 뿐만 아니라 , 해프톤 셀단위의 연산이나, 퓨리에 공간의 피크 정보를 이용하여 텍스쳐 패턴을 찾는 분야등에 유용하게 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.405-408
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• 2006

사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 방대한 이동객체의 위치 이력 데이터로부터 유용한 패턴을 추출하기 위한 시간 패턴 탐사가 필요하다. 기존의 시간 패턴 탐사 기법들은 이동 객체의 시간에 따른 공간 속성들의 변화를 충분히 고려하지 못하거나, 시공간 속성을 동시에 고려한 패턴 탐사는 가능하나 제약을 가진 공간 정보를 포함하는 패턴 탐사 문제에는 적용하기 어렵다. 따라서 이동 객체의 위치 이력 데이터들에 대한 시공간적 속성들을 동시에 고려하여 다양한 이동 패턴들 중 공간 제약을 만족하는 패턴들을 추출하기 위한 새로운 이동 패턴 탐사 기법이 요구된다. 이러한 패턴 탐사 기법의 개발을 위해서는 상세 수준의 위치 이력 데이터들을 공간 영역 정보 형태로 변환하는 위치 일반화 접근법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 객체의 위치값과 공간 영역간의 위상 관계를 고려하여 이동 객체의 위치 속성에 대한 공간영역으로의 일반화 방법을 제안한다. 이동 객체의 상세 수준의 위치 정보에서는 의미있는 패턴을 찾기가 어렵기 때문에 데이터 전처리 과정을 통해 일반화된 데이터 집합을 형성함으로써 효율적인 이동 객체의 시간 패턴 마이닝을 유도할 수 있다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.19 no.3
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• pp.41-47
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• 2011

Processing of the raw LiDAR data requires the high-end processor, because data form is a vector. In contrast, if LiDAR data is converted into a regular grid pattern by filltering, that has advantage of being in a low-cost equipment, because of the simple structure and faster processing speed. Especially, by using grid data classification, such as Quadtree, some of trees and cars are removed, so it has advantage of modeling. Therefore, this study presents the algorithm for automatic extraction of ground points using Quadtree and refion growing method from LiDAR data. In addition, Error analysis was performed based on the 1:5000 digital map of sample area to analyze the classification of ground points. In a result, the ground classification accuracy is over 98%. So it has the advantage of extracting the ground points. In addition, non-ground points, such as cars and tree, are effectively removed as using Quadtree and region growing method.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.27 no.4
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• pp.421-433
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• 2011

The importance of acquisition of road information has recently been increased with a rapid growth of spatial-related services such as urban information system and location based service. This paper proposes an automatic road extraction method using object-based approach which was issued alternative of pixel-based method recently. Firstly, the spatial objects were created by MSRS(Modified Seeded Region Growing) method, and then the key road objects were extracted by using properties of objects such as their shape feature information and adjacency. The omitted road objects were also traced considering spatial correlation between extracted road and their neighboring objects. In the end, the final road region was extracted by connecting discontinuous road sections and improving road surfaces through their geometric properties. To assess the proposed method, quantitative analysis was carried out. From the experiments, the proposed method generally showed high road detection accuracy and had a great potential for the road extraction from high resolution satellite images.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.11 no.4 s.27
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• pp.45-51
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• 2003

This study intended to extract the spatial data and attribute data from the images of terrestrial photographs to compile the digital map from the images using photogrammetric analysis. In this study, the plane map of present objective area was made using the single terrestial photographs and graphical method, and the spatial or attribute data for the facilities in the area was extracted. Also, it is concluded that the efficient techniques for acquiring spatial and attribute data of the building and road facilities in proper time for the concerning area were suggested.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.23 no.7
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• pp.87-94
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• 2019

Recently, the advance of accurate dynamic displacement measurement devices, such as GPS, computer vision, and optic laser sensor, has enhanced the structural monitoring technology. In this study, the dynamic displacement data was used to verify the applicability of the structural physical parameter estimation method through subspace system identification. The subspace system identification theory for estimating state-space model from measured data and physics-based interpretation for deriving the physical parameter of the estimated system are presented. Three-degree-freedom steel structures were fabricated for the experimental verification of the theory in this study. Laser displacement sensor and accelerometer were used to measure the displacement data of each floor and the acceleration data of the shaking table. Discrete state-space model generated from measured data was verified for precision. The discrete state-space model generated from the measured data extracted the floor stiffness of the building after accuracy verification. In addition, based on the story stiffness extracted from the state space model, five column stiffening and damage samples were set up to extract the change rate of story stiffness for each sample. As a result, in case of reinforcement and damage under the same condition, the stiffness change showed a high matching rate.