• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.561-564
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• 2008

본 논문에서는 감성을 기반으로 텍스타일 영상을 자동으로 분류할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 때, 사용된 감성 그룹은 고바야시의 10가지 감성 키워드 - {romantic, clear, natural, casual, elegant, chic, dynamic, classic, dandy, modern} - 를 이용한다. 제안된 시스템은 특징 추출과 분류로 구성된다. 특징 추출 단계에서는 텍스타일을 구성하는 대표 컬러를 추출하기 위해서 양자화 기법을 이용하고, 패턴정보를 표현하기 위해서는 웨이블릿 변환 후의 통계적인 정보를 이용한다. 신경망 기반의 분류기는 추출된 특징들을 입력으로 받아 입력 텍스타일 영상을 분류한다. 제안된 감성인식 방법의 효율성을 증명하기 위해서 220장의 텍스타일 영상에서 실험한 결과 제안된 방법은 99%의 정확도를 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 방법이 다양한 텍스타일 영상에 대해 일반화되어 사용될 수 있음을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.850-852
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• 2005

차량을 포함하는 임의의 영상에서 번호판 추출은 다양한 조명조건 및 배경, 촬영 각도, 번호판 종류 등의 요인으로 인해 고도의 영상처리 과정을 필요로 한다. 본 논문에서는 실제 환경에서 발생할 수 있는 이러한 요인들에 대해 강건한 번호판 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력영상의 RGB 성분들을 색상성분과 영암성분으로 분리할 수 있는 칼라모델 HSI로 변환하고 H(hue)와 S(saturation)성분을 이용하여 번호판의 배경색상을 고려한 칼라 퍼지지도를 구성한다. 또한, I(intensity)성분을 이용하여 에지밀도를 추출하고 에지밀도 지도에 기반한 영역분리 퍼지지도를 생성한다. 마지막으로, 후보영역 탐색을 위해 칼라 퍼지지도와 영역분리 퍼지지도를 결합하고, 연결성분 해석(Connected Component Analysis)을 통해 ROI(Region Of Interest)를 추출한다. 제안하는 방법의 유효성 검증을 위해 조명 및 촬영 각도에 제한을 거의 두지 않고 촬영된 차량 영상 410장을 실험 영상으로 사용하였다. 실험 결과에서는 $97.1\%$의 효과적인 추출 성공률을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.736-738
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• 2018

최근 딥러닝의 발전에 따라 무인감시, CCTV 등 영상감시 시스템도 지능화되고 있다. 하지만 쓰레기 무단투기 감시는 여전히 관리자가 실시간으로 CCTV 영상을 관제하는 형태로 이루어지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 CCTV 영상에서 쓰레기 무단투기를 검출하는 방법을 제안하며 검출 방법으로 차 영상과 합성곱 신경망을 이용한다. 실험은 합성곱 신경망에서의 쓰레기봉투 분류 문제 위주로 진행하였다. 합성곱 신경망의 네트워크는 Inception v3를 사용하였으며 실험 결과, 약 99.52%의 쓰레기봉투 분류율을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2010.10a
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• pp.155-158
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• 2010

본 연구에서는 최근 도심지 대심도 지하도로 및 침매터널등에서 중요성이 부각되고 있는 터널내 화재안전 설계를 위한 영상유고감지시스템의 성능평가를 수행하였다. 영상유고감지시스템(VIDS)의 성능 평가를 위하여 터널 내부에서 발생할 수 있는 유고상황을 5가지로 구분하여 보행자, 낙하물, 정지차량, 역주행, 연기발생등의 상황을 인위적으로 발생시켰으며 이에 따른 감지 능력을 평가하였다. 실험결과 2, 3회 걸친 지속적인 교정과 세부조정을 거친 후에는 보행자 98.3%, 낙하물 96.7%, 정지차량 100%, 역주행 100%, 연기감지 100%의 감지율을 나타내었으며 카메라의 설치거리 100m 이내에서 비교적 높은 감지율을 나타내었다. 영상유고감지기의 적용 신뢰도는 터널내 조도, 카메라의 설치 위치에 따른 영상 변화등에 의존적이었으나 대심도 터널등의 신속한 화재감지를 위한 대안으로 적용될 수 있을 것으로 판단되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.464-467
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• 2012

본 연구는 유해 동영상을 자동으로 판단하는 시스템에 대한 것이다. 연속된 영상을 특정 Frame별로 나누어 유해 영상을 분류하는 방법을 제안하였다. 제안된 시스템의 정확성과 효율성을 검증하기 위해 다양한 영상과 상황에 대하여 실험 및 분석을 하였다. 실험 결과 제안된 시스템은 기존 연구에 비하여 시간과 효율성이 개선되었음을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.809-812
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• 2004

본 논문에서는 다중해상도에서 기존의 그레이 블록 거리(grey block distance; GBD, 이하 GBD)알고리즘과 비교하여 이차원 영상간의 상대적 식별을 더 용이하게 하기 위한 새로운 GBD 알고리즘 방법을 제안한다. 이 제시된 방법은 다중해상도에서 기존의 GBD 알고리즘과 비교해서 영상이 급격히 변화하는 부분의 정보를 잃지 않게 개선할 수 있었다. 모의 실험 예로서 주성분분석(principal component analysis; 이하 PCA)기법과 독립성분분석(independent component analysis; 이하 ICA)기법을 적용하여 유용성과 제안된 방법이 이전의 연구보다 k가 감소할 때 편차는 줄어들어 좋은 영상 분류 특징을 보였으며, ICA가 PCA에 비하여 영상간의 상대적 식별을 용이하게 하여 빨리 수렴이 되는 것을 모의 실험을 통하여 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.191-192
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝의 주요 기법 중 하나인 GAN 을 활용하여 압축된 영상의 품질을 개선하는 방법을 제안한다. 제안하는 GAN 의 생성자는 U-Net 과 ResNet 을 기반으로 구성되었으며, 판별자는 합성곱층과 전연결층으로 구성하였다. 네트워크의 학습은 HEVC (High Efficiency Video Coding)의 테스트 모델인 HM16.25 를 사용하여 RA (Random Access) 구성하에 양자화 계수 37 로 압축된 영상을 입력으로 하여 수행되었다. 제안하는 네트워크의 성능 확인을 위해 학습 시와 동일한 조건으로 압축된 다른 영상을 입력으로 하여 실험하였다. 실험 결과 영상의 평균 PSNR 은 34.20dB 에서 34.24dB 로 0.04dB 의 품질 향상이 이루어진 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.390-393
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• 2011

본 논문은 전자 제어 시스템의 응용분야로 많은 연구가 이루어 지고 있는 영상 데이터를 통한 물체 인식을 위한 방법으로서 영상처리와 기계학습을 활용하는 알고리즘을 제안하고 실제 구현과 실험을 통해 물체 인식 특성을 파악하는 것에 대한 것이다. 물체의 정확한 인식을 위해서는 영상 데이터로부터 물체의 특성을 파악할 수 있는 알고리즘과 함께 파악된 특성을 학습을 통해 데이터를 확보하는 두 가지 과정이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 방법을 구체화하기 위해 사람의 얼굴을 인식하는 알고리즘을 예로 들어 영상데이터로부터 물체를 인식하는 알고리즘을 구현하고 실험을 통해 알고리즘의 동작 특성을 확인한다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.8 no.1
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• pp.43-49
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• 2014

PACS is needed medical imaging with large-capacity storage device. Slower transmission degrades the performance of the PACS. Thus, the image read by the reading of the long-term stored image without compromising the quality of the video, which does not affect future readings in the range will be compressed and stored. Compression and video storage, and video transport Noise generated during storage and transmission of medical images and the resulting loss of information that occurs when the monitor output from many problems. The study estimates server display monitor and client display monitor of philips DSA system, and suggests that the evaluation and improvement about PSNR, process from server display signal obtaining to client display monitor. P company DSA is used in the test. Two monitors that are $1280{\times}1024$ pixel monitor of P company and 1536x2048 pixel monitor of Wide are used displaying angiography picture. MARO-view is taken in PACS program, and Visual $C^{++}$ is taken as accomplishing PSNR measurement program. As a result of experiment, no change in No 1, 3 of PSNR appear that there is no error in telephotograph and display. In terms of compressibility, low compressibility has small change of definition, and there was not remarkable drawback of compressibility which has little change in definition.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.307-309
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• 2010

본 논문에서는 깊이맵을 활용하여 살아있는 객체 입체영상 구현을 제안한다. 살아있는 객체 입체영상은 입력영상에 있는 각 객체가 움직이도록 제작되어 2D영상의 시청에서 살아있는 객체들을 시청할 수 있다. 제안 시스템은 C언어를 기반으로 제작되었으며, 한 장의 영상이 주어지면 그래픽 툴을 이용하여 영상에 따른 배경영상, 마스크 영상, 배경 깊이맵 영상, 객체 깊이 맵영상 파일을 생성한다. 이렇게 제작된 입력영상, 마스크영상을 이용하여 각 객체를 이동, 회전, 확대/축소를 통해 결과적으로 살아있는 객체로 구현하며, 이에 따라 변환된 영상에 깊이맵영상을 이용하여 실감있는 입체영상으로 구현한다. 실험영상은 조선시대 화가인 신윤복의 단오풍정을 이용하여 2D 입체영상으로 구현하였다.