• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제2권2호
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• pp.183-192
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• 1991

형광 안저 사진은 형광 물질을 정맥에 주사한 후 안저를 연속 촬영한 것으로 이로부터 망막 및 맥락막의 혈관 상태를 관찰하여 안과계 질환 뿐만아니라, 당뇨병, 고혈압 등 내과계 질병도 진단한다. 순차적으로 안저 사진을 촬영할 때 안구의 불규칙적인 운동으로 인하여 프레임마다 특정 영역의 위치가 달라질 수 있으며, 조명 상태의 변동에 의해 프레임마다 배경 명암이 달라질 수 있다. 이러한 형광 안저 사진에서 프레임간 변화분을 검출하기 위해 직접 두 프레임을 빼는 것은 부적합하다. 본 논문에서는 형광 안저 사진의 프레임간 변화분을 정확하게 검출할 수 있도록 형광안저 사진의 기하 왜곡을 교정하는 방법을 제안한다. 먼저 안저 사진으로부터 혈관을 검출하고 이를 세선화하여 제어점의 좌표를 정한다. 제어점을 이용하여 기하 변환함수를 구하고 각 프레임을 맵핑하므로써 기하 왜곡을 교정한다. 기하 왜곡을 교정한 두 프레임을 화소별로 빼어 차영상을 구한 결과 프레임간 변화를 정확하게 검출할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.43-53
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• 2012

본 논문에서는 화면상 약속된 동작을 찾고 추적하는 알고리즘을 이용한 사용자 인터페이스를 제안한다. 현재 frame과 복수의 이전 frame간의 차영상을 이용하여 움직임 영역을 검출하고 약속된 제스처를 취하는 영역을 제어대상으로 인식한다. 이를 통하여 사용자가 장갑을 사용한다던지, 인종, 피부색등에 구애받지 않고 손동작 영역을 검출해 낼 수 있다. 또한 기존 색체 분포 추적 알고리즘을 개량하여 유사한 배경을 가로지르는 경우의 무게중심 위치의 정확성을 높였다. 그 결과 기존 피부색 인식 방법에 비해 약속된 손동작 인식률의 향상이 있었으며 기존 색체 추적 알고리즘에 비교하여 추적 인식률 향상을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.77-82
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• 2022

GUI(Graphical User Interface)를 대신하는 차세대 인터페이스로서 NUI(Natural User Interace)에 기대가 모이는 것은 자연스러운 흐름이다. 본 연구는 NUI의 손가락 관절을 포함한 손동작 전체를 인식시키기 위해 웹캠과 카메라를 활용하여 다양한 배경과 각도의 손동작 데이터를 수집한다. 수집된 데이터는 전처리를 거쳐 데이터셋을 구축하며, ResNet50 모델을 활용하여 전이학습한 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 알고리즘 분류기를 설계한다. 구축한 데이터셋을 입력시켜 분류학습 및 예측을 진행하며, 실시간 영상에서 인식되는 손동작을 설계한 모델에 입력시켜 나온 결과를 통해 가위바위보 게임을 구현한다.

• 한국화예디자인학연구
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• 제42호
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• pp.97-116
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• 2020

본 논문에서 현대사회는 인구감소와 평균수명의 증가로 평생교육과 원격교육의 필요성이 증가되고 있으며 많은 사람들이 질 좋은 교육적 혜택을 받을 수 있게 되었다. 게다가 일상과 학습이 함께 결합되는 교육의 대중화와 일상화가 교육적 특징이다. 개개인은 더욱 쉽게 지식에 다가갈 수 있게 되었으며 이에 동영상이 중요한 역할을 담당하게 되었다. 영상 콘텐츠는 교육의 대중화와 일상화를 이끌어내는 가장 기본 매체이며 정보통신기술의 발달과 미디어 콘텐츠 제작, 편집기술의 대중화로 누구나 쉽게 만들고 공유할 수 있게 되었다. 영상교육콘텐츠 사업은 SNS를 통해 세계적으로 증대할 것으로 보이는데 특히, 화예디자인 관련 영상콘텐츠 교육산업은 환경이 필수인 시대에 적합한 콘텐츠 분야로 여겨진다. '1인가구, 1인 미디어' 시대가 특징인 현시대에 식물로 구성된 환경은 인간의 정서적인 능률과 환경의 쾌적성, 안정감을 회복시켜서 스트레스로부터 보호해 준다. 즉 본능적으로 인간은 자연에 대한 선호성을 가지고 있기 때문에 식물은 인간성 회복을 위해 중요한 역할을 한다. 이러한 배경 하에 화예디자인은 고성장, 고부가가치 및 고용 창출 효과가 높은 유망산업분야가 될 것으로 기대된다. 인류 4차 혁명시대에 경쟁력 있는 영상콘텐츠는 미래국가의 성장을 좌우 할 것으로 예상되면서 화예디자인 분야 교육콘텐츠 산업에 수요자 눈높이에 맞는 의견과 감성적인 사고가 반영된다면 더욱 발전된 화예디자인 분야의 발전을 기대해 볼 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권4호
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• pp.249-254
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• 2007

본 논문에서는 초음파 및 적외선 센서와 무선 카메라를 장착한 소형 이동 로봇의 물체 검출 방법을 제시한다. 전방 물체의 존재 여부를 판단하기 위해, 초음파 센서는 초음파 발생 신호의 귀환시간, 적외선 센서는 감지한 적외선 아날로그신호의 양, 카메라는 영상 데이터 중 물체의 특징 등을 추출하여 그 결과를 융합함으로써 물체의 유무 또는 이동 로봇과 물체와의 거리를 판단하여 로봇의 움직임을 제어하는데 사용한다. 초음파와 적외선 센서는 물체의 유무와 물체의 대략의 거리를 예측하는 1차 센서로 사용되며 거리 계산결과와 실제 거리 값과의 오차는 5%이내이다. 영상처리에 의해 2차의 섬세한 물체 검출 및 추적을 수행하여 최종적으로 센서 융합에 의한 물체 검출율을 개선하였다. 영상처리방법은 물체와 배경 및 유사잡음들과의 강인한 분리를 위하여 고유색상정보와 움직임 정보 등의 사전정보를 활용하였으며, 형태의 변화가 수반되는 경우에도 유연한 대처능력을 갖도록 하기 위해 시그니처를 이용한 영역분할 방법을 통해 모든 후보영역내의 물체의 존재를 확인하고 목표 물체영역만을 검출하였다. 세가지 센서에 의한 대상 물체 검출 결과의 합은 최종적인 검출을 결정하는데 확률적 근거로 활용되며 각 개별 센서를 사용한 경우보다 최소 7% 이상의 검출율이 개선되었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.345-349
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• 2023

본 논문은 영상장치를 이용한 차세대 스마트 LED 전광판의 불량픽셀 검출을 위한 딥러닝 구조 개발에 관한 연구를 제안한다. 이 연구에서는 영상장치를 활용하여 딥러닝을 통해 실외 LED 전광판의 결함을 자동으로 검출하는 기법을 제안한다. 이를 통해 LED 전광판의 효율적인 관리와 발생할 수 있는 다양한 오류와 문제를 해결하고자 한다. 연구 과정은 3단계를 거쳐 이루어진다. 첫 번째로, 평면화된 전광판 이미지 데이터를 calibration을 통해 배경을 완전히 제거하고 필요한 전처리 과정을 거쳐 학습 데이터셋을 생성한다. 두 번째로, 생성된 데이터셋은 객체 인식 네트워크를 학습을 시키는 데 활용된다. 네트워크는 Backbone과 Head로 구성된다. Backbone에서는 CSP-Darknet을 활용하여 특징 맵을 추출하고, Head에서는 추출된 Feature Map을 기반으로 물체를 검출한다. 이 과정에서 네트워크는 Confidence score와 IoU가 일치하도록 오차를 수정하며 지속적으로 학습된다. 세 번째에서는 생성된 모델을 활용하여 실제 실외 LED 전광판에서 불량픽셀을 자동으로 검출한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하여 LED 전광판의 불량픽셀 검출에 대한 공인 측정 실험 결과로는 실제 LED 전광판에서 불량픽셀을 100% 검출한 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 LED 전광판의 불량 관리와 유지보수의 효율성이 향상되었음을 확인할 수 있다. 이러한 연구 결과는 LED 전광판 관리의 획기적인 개선을 이룰 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권1호
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• pp.117-126
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• 2022

현재 국내 교량 구조물은 지속적으로 증가 및 대형화되고 있으며 그에 따라 공용된 지 30년 이상 된 노후 교량도 꾸준히 늘어나고 있다. 교량 노후화 문제는 국내뿐 아니라 전 세계적으로도 심각한 사회 문제로 다루어지고 있으며, 기존 인력 위주의 점검 방식은 그 한계점을 드러내고 있다. 최근 들어 딥러닝 기반의 영상처리 알고리즘을 활용한 각종 교량 손상탐지 연구가 이루어지고 있지만 교량 손상 데이터 세트의 한계로 인하여 주로 균열 1종에 국한된 교량 손상탐지 연구가 대부분이고, 이 또한 Close set 분류모델 기반 탐지방식으로서 실제 교량 촬영 영상에 적용했을 시 배경이나 기타 객체 등 학습되지 않은 클래스의 입력 이미지들로 인하여 심각한 오인식 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 균열 포함 5종의 교량 손상을 정의 및 데이터 세트를 구축해서 딥러닝 모델로 학습시키고, OpenMax 알고리즘을 적용한 Open set 인식 기반 교량 다중손상 인식 모델을 개발했다. 그리고 학습되지 않은 이미지들을 포함하고 있는 Open set에 대한 분류 및 인식 성능평가를 수행한 후 그 결과를 분석했다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권1호
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• pp.25-32
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• 2015

학교폭력 및 성폭력 등의 범죄가 증가되어감에 따라 범인 검거에 있어서 CCTV에 대한 의존도가 높아지고 있다. 그러나 항상 사람 노동력으로 감시하기에는 경제력 및 인력의 한계가 있어 최근에는 지능형 보안 시스템으로 관심이 높아지고 있다. 따라서 기존에 연구한 객체 행동 인식 기법을 확장하여 본 연구에서는 CCTV에 획득되는 영상으로부터 2~3 객체간의 폭력 행위를 감지하는 시스템을 제안한다. 배경영상과의 차연산 및 모폴로지를 통해 객체를 검출하고 인식하여 추적한다. 폭력행위의 특징을 이용하여 폭력행위 판단 근거를 제시하였다. 더욱이, 여러 폭력 상황에 대한 측정을 통해 보다 객관적인 판단 메트릭 임계값을 도출하였다. 이 값을 바탕으로 폭력 행위 인식 실험을 진행한 결과 80% 이상의 인식 성공률을 보였으며, 향후연구로 다수 군중이 있는 상황 등에서의 이상행위 감지 시스템에 대한 연구가 남아있다.

• 한국기록관리학회지
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• 제17권4호
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• pp.225-250
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• 2017

4차 산업혁명에 대한 관심이 고조되고 있다. 인공지능은 그 기반기술이며 핵심적인 기술이다. 기록관리 분야에서도 해외를 중심으로 효율적인 업무처리를 위해 인공지능이 도입되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 먼저 인공지능의 개념을 제시 한 후, 인공지능이 태동되게 된 배경을 알아보았다, 또 인공지능의 다양한 분야에 대해 알아보고, 획기적인 사례를 중심으로 발전 과정을 살펴보았다. 다양한 영역에서 인공지능의 활용사례를 텍스트 분석, 영상인식 관련, 음성인식 관련하여 살펴보았다. 이 각각의 영역에서 기록정보서비스 측면에서의 적용 사례를 확인해보고, 지능형 기록정보서비스 모듈 구성 및 인터페이스 등 앞으로 기록관리 영역에서 가능한 활용 방안을 알아보고 제시하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.667-673
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• 2009

본 논문에서는 전처리 기반 히스토그램 거리측정에 의한 효율적인 얼굴표정 인식기법을 제안하였다. 여기서 전처리는 중심이동과 히스토그램 평활화에 의해 인식성능을 개선하기 위함이고, 히스토그램 사이의 거리측정은 영상 상호간의 유사도를 측정하기 위함이다. 특히 중심이동은 1차 모멘트 평형에 기반을 둔 것으로 불필요한 배경을 제거시켜 위치나 크기 변화에 강건한 인식을 위함뿐만 아니라 거리의 측정부하를 줄이기 위함이다. 히스토그램 평활화는 조명의 세기에 의한 영상의 명암대비 감소에 강건한 인식을 위함이다. 제안된 기법을 320*243 픽셀의 72개(4명*18장) 표정얼굴을 대상으로 히스토그램 사이의 유사도 측정을 위해서 city-block, Euclidean, 그리고 ordinal 거리를 각각 이용하였다. 실험결과, 제안된 기법은 중심이동 및 히스토그램 평활화의 전처리를 거치지 않는 기법보다 우수한 인식성능이 있으며, ordinal 거리가 가장 높은 인식성능이 있음을 확인하였다.