• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.573-576
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• 2017

본 연구는 홍삼 등급판정 과정에서 내부 조직 치밀도 분석을 위해 의료 영상 분석 방법을 이용하여 적외선 영상 측정기기를 개발하였다. 기존 홍삼 내부분석방법은 수동으로 암실환경에서 강한 조명을 홍삼에 투과하여 사람 눈으로 직접 판별하는 과정을 거친다. 이러한 기존 검사 과정은 작업 비효율성과 불균일한 검사기준으로 제품 품질 신뢰도 저하의 단점을 가져온다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구는 적외선 조명환경에서 자동 측정이 가능한 홍삼 내부 측정기기를 개발하였다. 개발된 장치는 홍삼의 빛 투과 특성을 응용한 920nm 파장대역의 적외선 조명기구, 조명 제어회로, 적외선 대역 촬영이 가능한 영상 측정 카메라 장치, $0.9^{\circ}$의 간격으로 $360^{\circ}$ 홍삼 영상취득이 가능한 회전 엑츄에이터로 구성이 된다. 본 연구에서 제안 하는 홍삼 단층 영상분석 방법은, 홍삼을 $0.9^{\circ}$ 간격으로 회전시키어 $360^{\circ}$ 홍삼 내부영상을 취득하여 라돈 변환(Radon transform)을 통해 사이노그램(Sinogram)으로 재구성 하였으며, 역 라돈 변환(Inverse Radon transform)을 통해 단층 영상복원(Back-projection)알고리즘을 구현하였다. 이 결과 홍삼을 절단하지 않고 홍삼 내부 단면영상 획득이 가능하였으며 내공(內空), 내백(內白)의 유무를 판단하고 직경을 파악할 수 있었다. 이를 토대로 등급 판별 공식을 산출하면 신뢰성 있는 홍삼 등급 자동화 측정기기를 개발할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.650-652
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• 2022

최근 데이터를 기반 응용개발이 다양한 분야에서 진행되고 있으며, 수집 데이터는 주요한 의사결정에 사용되고 있다. 이러한 데이터 기반 응용은 데이터의 무결성(data integrity)의 보장과 데이터 생산 과정에서의 진본 확인을 위한 체계가 요구된다. 본 논문에서는 영상 데이터의 무결성 검증 시스템을 구성하는 Logger 설계와 개발을 기술한다. 개발된 Logger 는 해시값을 통해 영상 데이터의 신뢰성을 만족할 수 있다면 영상 데이터를 통해 학습되어 생성된 학습 모델에 대한 신뢰성 또한 보장할 수 있다. Logger 는 라즈베리파이 환경에서 구현한 후 FPS 를 변경하며, 무결성 검증을 실험한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.22 no.6
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• pp.17-22
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• 2017

In this paper, a password recognition system that can overcome a shoulder-surfing attack is developed. During the time period of password insertion, the developed system can prevent the attack and enhance the safety of the password. In order to raise the detection rate of the password image, the mopology technique is utilized. By adapting 4 times of the expansion and dilation, the niose from the binary image of the password is removed. Finally, the mobile phone application is also developed to recognize the one time password and the detection rate is measured. It is shown that the detection rate of 90% is achieved under the dark light condition.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.1
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• pp.109-116
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• 2003

In this paper, a CORBA-based collaborative medical image analysis and visualization system, which provides high accessibility and usability of the system for the users on distributed environment is introduced. The system allows us to manage datasets and manipulates medical images such as segmentation and volume visualization of computed geometry from biomedical images in distributed environments. Using Bayesian classification technique and an active contour model the system provides classification results of medical images or boundary information of specific tissue. Based on such information, the system can create real time 3D volume model from medical imagery. Moreover, the developed system supports collaborative work among multiple users using broadcasting and synchronization mechanisms. Since the system is developed using Java and CORBA, which provide distributed programming, the remote clients can access server objects via method invocation, without knowing where the distributed objects reside or what operating system it executes on.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.87-88
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• 2019

최근 기계학습 기술의 급속한 발전에 힘입어 자율주행을 위한 객체 인식 및 처리 기술 역시 비약적으로 발전하고 있다. 그러나 이러한 기계학습의 성능은 모델의 구조와 학습용 데이터의 품질에 영향을 받는다. 특히 주행환경을 잘 표현하는 학습데이터가 중요한데 전혀 새로운 도로, 주행환경, 장애물, 정적 혹은 동적 객체 등을 마주하면 정확도와 안정성에서 부정적인 영향을 받을 수 있는 것이다. 해외의 주행 데이터들에 크게 의존하고 있는 우리나라의 현실에 비춰 볼 때 국내 환경에 맞는 학습데이터를 쉽고 효율적으로 확보/관리/분석할 수 있게 하는 환경의 구축이 시급하다. 따라서 본 논문에서는 자율주행을 위한 기계학습 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하기 위한 소프트웨어를 설계하고 개발하였다. 구체적으로는 수집된 영상들을 관리하는 기능, 영상에 존재하는 노이즈 제거 및 화질 개선 처리 기능, 학습 및 검증을 위한 메타 정보 태깅 기능, 태깅 정보의 통계적 분석 기능들을 포함한다. 개발한 소프트웨어는 우리나라에서 자체 촬영한 자율주행 학습 영상들에 대해 딥러닝 모델들을 학습하고 검증하는데 활용할 예정이다.

• Journal of Animal Environmental Science
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• v.11 no.1
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• pp.35-44
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• 2005

The objectives of this study were to develop an image processing algorithm for finding the sick or the dead layers(SDL) rearing in the multi-tier layer battery, which is a core technology of remote monitoring systems for layers, and to test the performance of algorithm developed in the experimental poultry housing. Based on the literature study and experiment, the standing up of layer was set as a criterion for judging layers whether sick or dead. Then, by the criterion set, an algorithm was developed. The image processing algorithm developed was tested how well it could and SDL at the experimental poultry housing. Test results showed that its monitoring correctness of layers standing up in the cages having all healthy layers was $92\%$, and $96\%$ in the cages having SDL. Therefore, it would be concluded that the image processing algorithm developed in this study was well suited to the purpose of development.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.23-24
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• 2020

현재 PC환경 뿐만 아니라 모바일 환경, 임베디드 환경에서 딥러닝 모델을 구동하기 위한 많은 연구들이 진행 중에 있다. 본 연구에서는 완성된 딥러닝 모델을 구동하는 환경을 Java로 구현하여 개발 접근성을 높이고자 한다. 이미지, 영상처리를 위해 OpenCV를 사용시 C++ API문서는 보편화되어있는 반면에 JavaCv API 문서는 그렇지 못하다. 그러나 모바일 개발 환경 특성상 Java언어로 작업한 코드를 안드로이드 스튜디오에서 작업 시 그대로 가져올 수 있어 개발이 용이하다. 모델 구동을 위한 전반적인 이미지 처리 및 작업환경을 개발하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02b
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• pp.60-63
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• 2008

The sony Eytoy is developed on Playstation 2 using webcam for detecting human. A user see his appearance in television and become real gamer in the game. It is very different interface compared with ordinary video game which uses joystick. Although Eyetoy already was made for commercial products but the interface method still is interesting and can be added with many techniques like gesture recognition. In this paper, we have developed game interface with image processing for human hand and face detection and with game graphic module. And we realize one example game for busting balloons and demonstrated the game interface abilities. We will open this project for other developers and will be developed very much.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.1035-1038
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• 2005

오늘날 원격 환경의 진료시스템이 개발되고 있는데, 이들 시스템은 미래의 원격진료 즉, 병원에 직접가지 않고 집에서 바로 혈압, 심박수 등을 검사 받을 수 있는 시스템 개발의 기본이 되고 있다. 그리고 정보통신의 발전으로 모바일 PC 즉, 개인 휴대용 단말기(PDA:Personal Digital Assistants)가 의료 분야에서 PC를 대체하여 이동성, 편리성을 제공하는 전자 차트를 선보이고 있다. 그러나 PDA는 작은 몸체로 이동성 및 편리성 등이 PC보다 뛰어나지만, 해상도가 큰 이미지, 높은 처리 속도를 요구하는 작업 등을 처리하기에는 효율성이 낮은 문제점이 있다. 또한 정보를 공유 할 수 있는 데이터를 무선 환경으로 처리 해야 하기 때문에 환자와 관련된 의료 영상 즉, MRI 사진이나 X-ray 사진 등을 의료 환경에 이용 하는 데는 보안 의 문제점을 가지고 있다 따라서 본 논문에서는 매우 빠르게 발전하고 있는 진단과 치료기술을 이러한 의료를 필요로 하는 사람들에게 제공하는 접근성의 보장 문제를 해결할 수 있는 대안으로 무선 환경의 PACS의료 인증시스템을 제안 하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.167-167
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• 2022

최근 빅데이터에 관련된 연구에 있어 데이터의 품질관리에 대한 논의가 꾸준히 이뤄져 오고 있다. 특히 이미지 처리 및 분석에 활용되어온 딥러닝 기술의 경우, 분류 작업 및 패턴인식 등으로부터 데이터의 특징을 추출함으로써 비지도학습(Unsupervised Learning)을 가능하게 한다는 장점이 있음에도 불구하고 빅데이터를 다루는 과정에 있어 용량, 다양성, 속도 및 신뢰성 측면에서의 한계가 있었다. 본 연구에서는 CCTV 영상을 활용한 강수량 산정 모델 개발에 있어 예측 정확도 향상 및 성능 개선을 도모할 수 있는 데이터 전처리 방법을 제안하였다. 서울 근린 AWS 4개소 지역(김포장기, 하남덕풍, 강동, 성남) 및 중앙대학교 지점 내 CCTV를 설치한 후, 최대 9개월의 영상을 확보하여 강수량 산정을 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 배경분리, 조도조정, 영역설정, 데이터증진, 이상데이터 분류 등이 가능한 알고리즘을 개발함으로써 데이터셋 자체에 대한 전처리 작업을 수행한 후, 이에 대한 결과를 기존 관측자료와 비교·분석하였다. 본 연구에서 제안한 전처리 방법들을 적용한 결과, 강수량 산정 모델의 예측 정확도를 평가하는 지표로 선정한 평균 제곱근 편차(Root Mean Square Error; RMSE)가 약 30% 감소함을 확인하였다. 본 연구의 결과로부터 CCTV 영상 데이터를 활용한 강수량 산정의 가능성을 확인할 수 있었으며 특히, 딥러닝 모델 개발시 필요한 적정 전처리 방법들에 대한 기준을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.