• Child Health Nursing Research
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• v.21 no.1
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• pp.11-19
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• 2015

Purpose: The purposes of this study were to develop an infant sleep health education program using a video for SIDS prevention education and to measure the effects of the program. Methods: The infant sleep health education program consisted of presentations and motor images. The formation of educational material was directed by the systematic design of instruction. Participants in this study were 59 primiparous women from postpartum care centers. The instruments used in this study were criterion referenced test items for knowledge about infant sleep health and confidence inventory. Experimental group I was given the treatment of infant sleep health education program. Experimental group II was given the program using a video reinforcement after 2 weeks. On the other hand, control group was given no treatment. Results: There was a significant increase in knowledge and confidence in the performance of mother's roles of both experimental group I and experimental group II over the control group. No significant difference was founds for knowledge and confidence in the performance of mother's roles between experimental group I and II. Conclusion: The results indicate that this program is a very effective intervention for better sleep health in infants by helping the mothers increase confidence in their role performance.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.28 no.2
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• pp.181-189
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• 2012

Recently, interest in potential for estimating water quality using high resolution satellite images is increasing. However, low SNR(Signal to Noise Ratio) over inland water and radiometric errors such as non-linearity of brightness value of high resolution satellite images often lead to accuracy degradation in water quality estimation. Therefore radiometric correction should be carried out to estimate water quality for high resolution satellite images. For KOMPSAT-2 images parameters for brightness value-radiance conversion are not available and precise radiometric correction is difficult. To exploit KOMPSAT-2 images for water quality monitoring, it is necessary to investigate non-linearity of brightness value and noise over inland water. In this paper, we performed brightness value comparison between KOMPSAT-2 images and IKONOS/GeoEye-1, which are known to show the linearity. We used the images obtained over the same area and on the same date for comparison. As a result, we showed that although KOMPSAT-2 images are more noisy;the trend of brightness value and pattern of noise are almost similar to reference images. The results showed that appropriate target area to minimize the impact of noise was $5{\times}5$. Non-linearity of brightness value between KOMPSAT-2 and reference images was not observed. Therefore we could conclude that KOMPSAT-2 may be used for estimation of water quality parameters such as concentration of chlorophyll.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.23 no.4
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• pp.297-309
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• 2007

The first Korean geostationary weather satellite, Communications, Oceanography and Meteorology Satellite (COMS) will be launched in 2008. The ground station for COMS needs to perform geometric correction to improve accuracy of satellite image data and to broadcast geometrically corrected images to users within 30 minutes after image acquisition. For such a requirement, we developed automated and fast geometric correction techniques. For this, we generated control points automatically by matching images against coastline data and by applying a robust estimation called RANSAC. We used GSHHS (Global Self-consistent Hierarchical High-resolution Shoreline) shoreline database to construct 211 landmark chips. We detected clouds within the images and applied matching to cloud-free sub images. When matching visible channels, we selected sub images located in day-time. We tested the algorithm with GOES-9 images. Control points were generated by matching channel 1 and channel 2 images of GOES against the 211 landmark chips. The RANSAC correctly removed outliers from being selected as control points. The accuracy of sensor models established using the automated control points were in the range of $1{\sim}2$ pixels. Geometric correction was performed and the performance was visually inspected by projecting coastline onto the geometrically corrected images. The total processing time for matching, RANSAC and geometric correction was around 4 minutes.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.223-226
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• 2009

유해 영상 검출은 유해 동영상을 내용 기반으로 검색하고 차단하기 위한 방법의 하나로써, 유해 동영상 추적 시스템의 전체 성능을 좌우하는 중요한 기술이다. 기존의 유해 영상 검출은 웹 사이트 내에 음란 콘텐츠를 추출함으로 유해 사이트를 차단하는데 사용되었으며, 주로 RGB 비율, Histogram 등을 이용한 Skin color와 Edge를 추적한 Texture를 기반으로 유해 영상을 검출하였다. 그러나 기존 방식은 UCC 유해 동영상과 같이 저화질 영상에서의 유해 여부를 판단하기에는 정확성이 낮다. 따라서 본 논문에서는 영상 크기에 따른 고/저화질 분류를 이용하여 동영상에서 보다 효과적인 유해 영상 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능을 확인하기 위해 고/저화질 분류 사용의 유/무에 따른 검출 실험을 하였으며, 그 결과 분류를 방법이 기존 방법보다 12%의 성능이 향상됨을 알 수 있었다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.19-23
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• 2006

본 연구는 컬러항공사진을 이용하여 컬러영상, 그레이영상 그리고 각 밴드별(RGB) 수치고도모형(DEM)을 생성하여 정확도를 평가하기 위한 것이다. 항공 영상지도의 경우 불과 4-5년 전까지만 해도 흑백항공사진 필름을 이용해 왔으나 최근 들어 판독을 더욱 용이하게 하기 위하여 컬러항공사진을 많이 이용하고 있다. 품질이 높은 정사영상제작을 위해서는 정확한 수치고도모형이 필요하다. 수치고도모형을 생성하기 위한 대표적인 방법으로 수치지도를 이용하는 방법과 영상정합기법을 이용하여 수치고도모형을 생성할 수 있다. 영상정합기법에 의한 수치고도모형 생성 방법은 흑백항공사진에서와는 달리 컬러항공사진은 항공사진 전용 스캐너에서 3개의 밴드(RGB)로 스캔된 영상을 사용한다. 본 연구에서는 수치고도모형의 정확도를 분석하기 위하여 모두 5가지 영상(컬러영상, 그레이영상, Red 영상, Green 영상, Blue 영상)을 획득하였으며 각 밴드별 수치고도모형을 생성하여 수치지도에서 추출된 표고점 자료와의 평균제곱근오차(RMSE) 값을 비교하였다. 본 연구에서는 Red 영상을 이용하는 경우 가장 정확한 수치고도모형을 얻을 수 있었음을 실험을 통해 검증하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.247-250
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• 2007

다양한 지구관측위성으로부터 획득된 윈격탐사 자료들은 맴핑 환경모니터링, 재난 관리，도심 모니터링등과 같은 다양한 분야의 정보를 생성하고 분석하는데 많은 잠재력을 가지고 있다. 특별히 고해상도 위성영상의 경우 도심 지역의 다양한 정보를 손쉽게 파악이 가능하며， 이를 기반으로 효과적인 도심 관리 및 시설 투자가 이루어 질 수 있다 그러나 이러한 고해상도 위성영상의 경우 공간 해상력은 매우 좋으나분광해상력 측면에서는 많은 한계를 보이고 있는 단점을 가지고 있다 이를 보완하기 위한 방법으로 고해상도 흑백모드영상과 중${\cdot}$ 저해상도 다중분광영상 혹은 초분광영상간 영상 합성기법을 통해 분광 능력의 향상을 도모하는 기법들이 연구되어져 왔으며보다 최적의 결과를 위한 다양한 알고리즘들이 개발되어 왔다 본 연구에서는 이러한 영상융합결과의 향상을 위한 방법으로 객체기반 단위의 영상합성 방법을 제시하였으벽이 결과와 화소기반 영상융합 결과와의 비교${\cdot}$ 분석도 수행해 보았다. 이를 위해 Landsat-7 ETM+ 혹백영상과 Hyperion 초분광영상을 실험대상으로 선정하여 분석하였으벽 대표적인 영상융합방법인 PCA 융합기법을 활용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.892-894
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• 2005

본 논문에서는 스테레오 영상에서 깊이 정보를 추출하여 사람의 자세를 학습된 2차원 깊이 영상들의 선형 결함으로 표현하여 3차원 인체 모델을 재구성하는 방법을 제안한다. 한 장의 2차원 깊이 영상으로 최소 제곱법을 이용하여 프로토타입 깊이 영상의 선형 결합으로 표현되는 최적의 계수를 찾을 수 있다. 입력된 깊이 영상의 3차원 인체 모델은 프로토타입 깊이 영상에서 예측된 계수를 적용하여 생성한다. 학습 단계에서는 데이터를 계층적으로 나누어 모델을 생성한다. 또한, 재구성 단계에서는 실루엣 영상과 깊이 영상으로부터 계층적으로 나누어진 학습 데이터를 이용하여 3차원 인체 자세를 재구성한다. 학습 및 재구성의 마지막 단계에서는 실루엣 영상 대신 깊이 영상을 이용하여 3차원 인체 모델을 재구성한다. 한 장의 실루엣 영상을 이용하면 영상의 노이즈에 민감하기 때문에 재구성 단계의 상위 레벨에서는 실루엣 영상의 누적 영상을 이용한다. 실험 결과는 제안된 방법이 효율적으로 3차원 인체 자세를 재구성함을 보여준다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.447-448
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• 2007

얼굴인식은 카메라로부터 영상을 취득하여, 이미 등록되어 있는 영상 중에 가장 높은 유사성을 보이는 영상을 취득 영상의 대상자로 판단하는 것이다. 정확한 판단을 위해서 일반적으로 얼굴인식에 사용되는 영상은 취득 당시 영상의 정보를 모두 가지고 있는 영상, 즉 압축되지 않은 영상을 사용한다. 하지만 대용량 데이터 얼굴인식 시스템에서는 저장 공간의 이유로 영상에 압축을 해야 하는 상황이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 영상압축이 얼굴인식에 미치는 영향에 대해서 고찰한다. 영상압축을 위해 사용되는 압축 형식은 JPEG, JPEG2K, SPIHT 이다. 동일은 형식의 얼굴인식의 알고리즘이라도 취득된 얼굴영상의 형식에 따라 인식률에 차이가 발생한다. 얼굴의 조명(illumination), 표정(expression), 자세(pose)는 인식률에 영향을 미치는 대표적인 요인이다. 따라서 얼굴인식이 압축에 미치는 영향을 설명하기 위해 영상별로 조명조건이 차이가 나는 데이터를 사용하여 실험하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.179-182
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• 2009

서로 다른 색상의 조명환경에서 촬영된 영상으로부터 동일 객체를 자동으로 검출하기 위하여 객체의 색상 비교가 요구된다. 본 논문에서는 서로 다른 조명 영상들에서 비교 대상 객체들의 색상을 비교 분석하기 위하여, 조명 차이 요소를 제거하고, 입력영상을 목표 조명영상으로 변환하기 위한 색 보정 기법을 제안한다. 제안 색상 보정 기법은 촬영전에 색상 팔렛트를 이용하여 조명색상 정보를 분석하여 각 조명간 RGB 색상 요소별 차이를 전처리 단계에서 계산한다. 각 조명환경에서 촬영한 영상에 대해, 미리 계산된 조명간 차이값을 입력되는 각 영상화소값에 반영함으로써 영상의 색상을 보정한다. 실험에서, 서로 다른 색상의 조명 조건에서 촬영된 두 영상에 대하여 하나의 영상을 기준 영상으로 선정하고, 다른 하나의 영상에 제안 보정처리를 수행한다. 보정 전후 영상과 기준 영상과의 가시적인 비교 방법과 히스토그램 비교에 의하여 제안 보정 기법의 성능을 평가한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.01a
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• pp.19-22
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• 2013

본 논문은 조명을 제거한 차영상을 이용하여 객체의 움직임을 탐지하는 시스템을 제안한다. 먼저, 입력받은 RGB영상을 Lab영상으로 변환하여 L채널 영상을 분리해낸다. 분리해낸 L채널 영상을 반전시켜 역 조명 영상을 만들어 원 영상과 합성한다. 그 후 만들어진 영상에 모폴로지 기법을 적용하고, 잡음 제거를 위해 크기 필터링을 사용한다. 그리고 배경 영상과 현재 영상의 차영상을 이용하여 객체의 움직임을 탐지한다. 실험 결과 제안된 시스템은 조명이 밝거나 어두워 영상 분석이 힘든 경우, 제대로 분석되지 않은 배경과 전경에 있어서 더욱 효과적으로 작동함을 증명한다.