• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.315-319
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• 2007

최근 들어 전 세계적으로 자연재해가 급격하게 증가하고 있으며，국내의 경우에 있어서도 홍수，산불，지진 등과 같은 자연재해의 발생빈도， 피해규모 및 피해양상이 매우 다양해지고 었다. 따라서 이러한 다양한 피해양상에 적극적으로 대처할 수 있는 멀티 센서 피해조사 시스템의 개발 및 이를 활용한 신속하고 객관적언 피해 분석 방안이 요구되고 있다. 고해상도 위성 및 다양한 탐측센서의 개발，유비쿼터스 관련 인프라 기술의 확대，그리고 인터넷 및 데이터베이스 관련 기술의 발달은 피해지역의 공간정보의 취득 기회를 획기적으로 증가시켰으며，이러한 다양한 정보들은 멸티 센서기반의 피해정보 분석 시스템의 기반기술들로 활용이 가능하다. 본 연구는 위성영상을 이용한 풍수해 피해조사 기법에 있어서 SAR 영상의 그림자영역 제거와 기하보정 기법을 연구 개선하였으며 광학영상은 객체기반분류 기법을 적용하여 재해조사에 활용할 수 있는 방법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.87-89
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• 2022

ICT 정보기술에 기초한 시설원예의 복합환경제어 시스템에 빅데이터 분석과 인공지능기술을 접목하여 농업생산성을 극대화하기 위한 영농기법을 딸기 농업에 적용하는 기술을 개발하고 있으며, 본 논문에서는 이 개발과정의 중간결과물에 대해 기술하게 되며, 향후 진행할 내용에 대해서도 논문 중에 간략히 소개되어 있다. 대상 재배작물인 딸기의 재배방식에 적합한 영상촬영 시스템을 고려하여 시스템을 구성하였고, 경제적인 촬영시스템이 되도록 시스템 설계를 하였으며, 엣지 컴퓨팅 기술을 응용하여 궁극의 목표인 신속하고 다양한 의사결정 서비스를 로컬의 로봇시스템에 구현할 예정이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.802-804
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• 2004

현재 연구되고 있는 대부분의 홍채인식 기술은 홍채영역 추출 시, 획득된 눈 영상의 기울기가 일정하다는 가정에 기초하고 있다. 그러나 머리가 일정한 기울기를 가지고 있지 않다면 인식률의 저하를 가져오게 된다. 본 논문에서는 이 문제를 보완하기 위한 방안으로, PCA를 이용하여 분산이 최대가 되는 방향을 구하고 이를 기준으로 홍채데이터를 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 우리가 제안하는 방법을 사용하여 실제 다양한 기울기로 취득한 모든 눈 영상에 대한 실험을 한 결과, 98.97%의 인식률을 얻어 비교적 일정한 홍채영역을 추출할 수 있음을 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.261-264
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• 2000

본 논문에서는 이동 통신용 단말기에 주로 사용되는 RF-chip inductor의 자동 외관검사를 위한 시스템 개발에 필요한 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 영상취득 후 처리과정에서 동적 이진화 방법, 가산투영 등 영상처리에 관련된 방법을 이용해 코일 부분과 코어부분을 분리한 후 세선화 방법, 라벨링 방법 등을 적용하여 분리된 코일부분에 대해 코일의 감긴 회수와 피치간격의 불균일 검사를 수행하고 기준값 이상의 오차를 갖는 소자를 불량으로 처리하는 보다 개선된 처리방법을 제안하였으며 모의실험을 통해 성능을 검증하였다.

• Korean Journal of Food Science and Technology
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• v.26 no.4
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• pp.448-452
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• 1994

This paper presents a computer image processing system, which measures the thickness of the food extrudate on a real-time basis. The image processing system was established with a CCD camera, an image grabber, and a 486 PC. The image obtained by the system was analyzed by a devised C-program, specially designed for the real-time thickness measurement of the extrudate. Experimental results showed that the proposed computer algorithm yielded an accurate measurement of the thickness of the food extrudate within 1 second.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.20 no.1
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• pp.59-67
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• 2002

Recently, much demand of vector data have increased rapidly such as a digital map instead of traditional a paper map and the raster data such as a high-resolution orthoimage have been used for many GIS application with the advent of industrial high-resolution satellites and development of aerial optical sensor technologies. Aerial photogrammetric technologies using an airship can offer cost-effective and high-resolution color images as well as real time images, different from conventional remote sensing measurements. Also, it can acquire images easily and its processing procedure is short and simple relatively. On the other hand, it has often been used for the production of a small-scale land use map not required high accuracy, monitoring of linear infrastructure features through mosaicking strip images and construction of GIS data. Through this study, the developed aerial photogrammetric system using the airship expects to be applied to not only producing of scale 1:5, 000 digital map but also verifying, editing, and updating the digital map which was need to be reproduced. Further more, providing the various type of video-images, it expects to use many other GIS applications such as facilities management, scenery management and construction of GIS data for Urban area.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.901-904
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• 2012

In this paper, we proposed the context-aware system which can estimate the information on the objects and transmit video information by utilizing multi-sensors. The proposed system is to reduce the excessive video information from a system capturing videos outdoor. This system uses the human-detect sensor attached on the multi-sensor board and four ultrasonic sensor to measure the object's size and movement speed, to recognize the human body's information, and finally to send videos. In order to assess the performance of the context-aware system based on the multi sensor, a comparison has been made between video system and human-detect sensor. As a result, The body human-detect sensor had more reliable images and transmitted information more effectively than when the images were sent by server without sensors attached.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.125-131
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• 2004

최근 급속한 도시화와 국토개발에 의해 대규모의 사회기반시설이 확충되면서 각종 재해와 환경오염이 우리의 생활환경을 위협하고 있다. 따라서 체계적이고 효율적으로 시설물을 관리하기 위한 핵심기술로서의 GIS는 정보화시대에서 그 활용성이 높이 평가되고 있다. 이러한 지리 정보시스템에 비디오 데이터 연계 기능을 더하여 영상을 기반으로 직접 사용자와 상호작용을 하며 공간 데이터를 분석, 관리, 출력하는 비디오 지리 정보 시스템(Video Geographic Information System: Video GIS)이 GIS 분야에 있어서 새로운 연구 분야로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 급변하는 도시지역의 시설물들을 실시간적으로 관리를 하기 위해 비행선촬영시스템을 통하여 취득된 비디오 자료를 데이터베이스화하고 이를 공간정보와 연계시켜 도시지역에 존재하는 각종 시설물을 관리할 수 있는 동영상 정보시스템을 prototype으로 구축하여 그 가능성을 제시하였다.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.25 no.6
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• pp.555-567
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• 2023

The cracks in the tunnel are currently determined through visual inspections conducted by inspectors based on images acquired using tunnel imaging acquisition systems. This labor-intensive approach, relying on inspectors, has inherent limitations as it is subject to their subjective judgments. Recently research efforts have actively explored the use of deep learning to automatically detect tunnel cracks. However, most studies utilize public datasets or lack sufficient objectivity in the analysis process, making it challenging to apply them effectively in practical operations. In this study, we selected test datasets consisting of images in the same format as those obtained from the actual inspection system to perform an objective evaluation of deep learning models. Additionally, we introduced ensemble techniques to complement the strengths and weaknesses of the deep learning models, thereby improving the accuracy of crack detection. As a result, we achieved high recall rates of 80%, 88%, and 89% for cracks with sizes of 0.2 mm, 0.3 mm, and 0.5 mm, respectively, in the test images. In addition, the crack detection result of deep learning included numerous cracks that the inspector could not find. if cracks are detected with sufficient accuracy in a more objective evaluation by selecting images from other tunnels that were not used in this study, it is judged that deep learning will be able to be introduced to facility safety inspection.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.10 no.6
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• pp.153-159
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• 2010

This article presents a method that improve the drive-license test system, especially the course-driving by using the image processing. Decision(pass or not) is recorded and informed to test-driver after the image processing such as image capture, grayscaling, normalization, Hough transform and decision. That result system enables us to manage much more economically and effectively.