• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.1104-1107
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• 2008

이미지 혹은 문서 은닉기술은 문서, 영상, 오디오 등 모든 종류의 디지털 데이터에 대하여 연구가 진행되고 있다. 이들은 다양한 목적과 용도로 이용되고 있다. 본 연구에서는 낮은 수준의 보안을 요하는 텍스트를 대용량으로 은닉하여 전달할 수 있는 단순하고 단순한 기법을 구현하였다. 먼저 텍스트 이미지를 결합하고 이를 24 비트 심도의 칼라이미지에 인코딩하여 복구하였다. 결과는 상관기법을 이용하여 분석하였으며 텍스트 이미지의 손실율이 미미한 것으로 판명되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권9호
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• pp.173-178
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• 2018

에어백이 작동되는 중고속 추돌 사고의 경우 에어백 작동 전후의 차량 데이터가 차량의 EDM(Event Driven Memory)에 저장되어 그 추돌 속도를 쉽게 알 수 있다. 하지만 에어백이 작동하지 않는 저속영역에서 추돌하는 경우 그 속도를 산정하기가 어렵다. 또한 저속이라 하더라도 추돌속도에 따라 운전자의 부상 정도가 크게 영향을 받기 때문에 그 속도의 산정이 중요하다. 본 연구에서는 블랙박스에 저장된 영상 이미지를 분석하여 저속영역의 추돌속도를 연산하는 알고리즘을 제안하였다. 전기모터로 와이어로프를 이용하여 차량을 견인하는 방식으로 저속의 후방추돌 상황을 정확하게 재현하면서 다양한 차종과 속도에 대해 실험을 수행하였다. 이 때 블랙박스의 영상 이미지에서 두 차량의 거리가 좁아지는 비율과 전방 차량의 번호판 길이가 증가하는 비율이 동일함을 이용하여 추돌속도를 정밀하게 계산할 수 있다. 즉, 미리 측정된 초기거리와 블랙박스의 영상에서의 번호판의 길이를 초기조건으로 설정하여 본 연구의 계산 알고리즘을 적용하면 저속 추돌 속도를 정확하게 산정할 수 있다. 직선 추돌사고에는 본 연구의 결과가 그대로 적용되지만 각도를 두고 추돌하는 경우에는 별도의 고려가 필요하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1475-1481
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• 2013

주체는 생존을 위한 욕구를 초과하여 근원적 결핍에 따른 욕망을 언제나 쫓는다. 이때 시각이 제공하는 직관성과 정보의 탁월성은 욕망의 대상을 향하는 중요한 수단이 되고, 주체는 이미지의 덫에서 헤어 나오지 못하게 된다. 영화가 '거울상'의 욕망을 재현하면서 무의식을 쾌락을 부상시켰다면 디지털 영상은 대상의 존재와 상관없이 완벽한 이미지로 관객을 압도함으로써 주체의 욕망에 대한 가상적 경험을 선사하고 있다. 본 연구에서는 타자와의 동일시를 통해 욕망을 섭입하고 욕망하는 경험을 통해 주체를 매료시키는 디지털 영상이 주체의 무의식과 깊숙이 연관되어 있음을 밝혀보고자 하였다. 연구결과, 디지털 영상은 핍진한 이미지의 가상성을 통해 주체의 상상적 욕망을 부상시키고 타자의 욕망에 편승하는 경로가 되어 무의식의 주체에게 쾌락을 부여함으로써 주체를 매료시키고 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.154-162
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• 2003

셀룰라 신경회로망의 연상 메모리를 이용하여 시각적인 입력 데이터의 연산을 통하여 영상 패턴의 분류와 인식을 수행한다. 셀룰라 신경회로망은 일반적인 신경회로망과 같이 비선형 데이터의 실시간 처리가 가능하고, 세포자동자와 같이 이 격자구조의 셀로 이루어져 인접한 셀과 직접 정보를 주고받는다. 응용 분야로는 최적화, 선형/비선형화, 연상 메모리, 패턴인식, 컴퓨터 비전 등에 적용할 수 있다. 영상의 이미지 픽셀을 셀룰라 신경회로망의 셀에 대응하여 전체 이미지 영상을 모든 셀룰라 신경회로망의 셀에서 동시에 병렬로 처리할 수 있어 2-D 이미지 처리에 적합하다. 본 논문은 셀룰라 신경회로망에 의한 연상 메모리 구조를 설계하고, 학습된 하중값 메모리에서 가장 적당한 하중값을 선택하여 학습된 영상과 정확히 일치하는 출력을 얻는 방법을 제시한다. 학습을 통한 연상 메모리 구현에는 각각의 뉴런에서 일정하지 않은 다른 템플릿을 사용한다. 각각의 템플릿은 뉴런들 간의 연결 하중값을 나타내고 학습에 따라 갱신된다. 학습방법으로는 템플릿 하중값 학습에 뉴런들 간의 연결 하중값을 조정하는 가장 단순한 규칙인 Hebb의 학습방법이 사용되었고 분류값 학습에 LMS 알고리즘이 사용되었다.

• 화약ㆍ발파
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• 제37권4호
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• pp.1-9
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• 2019

본 연구에서는 지하채광 발파에 따른 암반광주에서의 변위 및 진동을 측정하는 방법을 통해 디지털 이미지 영상상관 기법(DIC)이라는 기술의 적용성을 시험하였다. 디지털 이미지 영상상관 기법은 고속 사진촬영 기술과 접목하면 구조물 또는 대상물의 전면변화 속성을 2차원 또는 3차원 좌표로 변환할 수 있는 우수한 광학영상 처리능력을 제공한다. 이렇게 측정된 좌표들은 구조물이나 대상물의 변위, 변형률, 속도 등을 계산하는 데 사용된다. 이 기술은 과학 및 공학 분야에서 널리 사용되고 있으며, 그 밖의 많은 분야로도 적용성을 확장해 나가고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 DIC 시스템과 기존의 진동계측기를 사용하여 발파로 발생된 변위와 진동을 측정함으로써 그 성능을 서로 비교하였다. 현장시험 결과, 두 방법은 비슷한 결과를 보였다. 이로부터 DIC 시스템을 이용한 발파 진동 및 변위 측정에 대한 적용성을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.33-41
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• 2019

본 논문에서는 실내 공간 이미지의 의미론적 영상 분할을 위해 배경과 물체로 재설계된 클래스를 학습하는 방법을 제안한다. 의미론적 영상 분할은 이미지의 벽이나 침대 등 의미를 갖는 부분들을 픽셀 단위로 나누는 기술이다. 기존 의미론적 영상 분할에 대한 연구들은 신경망을 통해 이미지의 다양한 객체 클래스들을 학습하는 방법들을 제시해왔고, 긴 학습 시간에 비해 정확도가 부족하다는 문제가 지적되었다. 그러나 물체와 배경을 분리하는 문제에서는, 다양한 객체 클래스를 학습할 필요가 없다. 따라서 우리는 이 문제에 집중해, 클래스를 단순화 후에 학습하는 방법을 제안한다. 학습 방법의 실험 결과로 기존 방법들보다 정확도가 약 5~12% 정도 높았다. 그리고 같은 환경에서 클래스를 달리 구성했을 때 학습 시간이 약 14 ~ 60분 정도 단축됐으며, 이에 따라 물체와 배경을 분리하는 문제에 대해 제안하는 방법이 효율적임을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.371-377
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• 2020

현재 사용되고 있는 홍채 카메라는 고가이며 사용적인 부분에서 제한점을 많이 가지고 있다. 기존 홍채 카메라는 새롭게 개발된 소프트웨어와의 연동에 불편함을 가지고 있고, 홍채 촬영 시 발생하는 빛 반사는 의료용으로 사용하기에 부적합하다는 문제점을 갖는다. 따라서 기존 카메라를 이용해 스스로 이미지 촬영을 위해서는 활용이 불가능한 상태이다. 본 논문에서는 스스로 홍채 촬영이 가능하면서 우리의 관심영역을 잘 볼 수 있도록 홍채카메라를 새롭게 구성한다. IoT 디바이스를 이용해 누구나 손쉽게 안경형 홍채카메라를 착용하고 영상을 획득할 수 있으며 획득된 영상은 홍채 분석 프로그램과 연동되어 유전적 약한 부분을 판독해 주는데 활용하고자 한다. 제안된 홍채 카메라 모듈은 영상 촬영시 빛 반사, 흔들림 및 정확한 초점을 자동으로 제공해주기 때문에 영상분석의 정확도를 91.49%까지 높여주고, 정확한 영상입력으로 인해 하나의 이미지 처리시간이 0.007ms로 빠르게 실행됨을 실험을 통해 증명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1403-1410
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• 2020

최근, 비대면 경험 및 서비스에 관한 관심이 증가하면서 스마트폰이나 태블릿과 같은 모바일 기기를 이용하여 손쉽게 이용할 수 있는 웹 동영상 콘텐츠에 대한 수요가 급격히 증가하고 있다. 이와 같은 요구사항에 대응하기 위하여, 본 논문에서는 애니메이션이나 영화에 등장하는 명소를 방문하는 무대 탐방 경험을 제공할 수 있는 영상 콘텐츠를 보다 효율적으로 제작하기 위한 기법을 제안한다. 이를 위하여, Google Maps와 Google Street View API를 이용하여 무대탐방 지역에 해당하는 이미지를 수집하여 이미지 데이터셋을 구축하였다. 그 후, 딥러닝 기반의 style transfer 기술을 접목시켜 애니메이션의 독특한 화풍을 실사 이미지에 적용한 후 동영상화하기 위한 방법을 제시하였다. 마지막으로, 다양한 실험을 통해 제안하는 기법을 이용하여 보다 재미있고 흥미로운 형태의 무대탐방 영상 콘텐츠를 생성할 수 있음을 보였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권1호
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• pp.30-36
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• 2023

이 연구에서는 콘크리트 표면 이미지를 활용하여 표면공극률을 평가할 수 있는 영상 분할모델을 도출하였다. 물-시멘트비가 다른 3종류의 콘크리트 실험체 (w/c = 54, 35, 및 30%) 가 제작되었으며, 광학현미경을 활용하여 2,729장의 표면 이미지를 취득하였다. 공극이 마스킹 된 표면 이미지 를 활용하여 벤치마킹 테스트, 매개변수 최적화, 최종모델 도출이 실시되었으며, 97%의 검증정확도를 나타내는 영상 분할 모델을 도출할 수 있었다. 영상 분할모델 및 X-Ray Microscope (XRM)을 통해 얻은 공극률을 비교하여 모델을 검증하였으며, 물시멘트비가 높은 시편에 대해선 모델과 XRM이 평가한 공극률이 유사하였고, 물시멘트비가 낮은 시편에 대해서는 모델이 XRM보다 공극률을 낮게 평가하는 경향을 나타내었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.150-159
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• 2022

본 논문은 실시간 영상 분석을 통해서 산업현장에서 활동하는 여러 근로자의 영상 객체를 추출해 내고, 추출된 이미지로 부터 개별 영상 분석을 통해 헬멧의 착용 여부와 낙상 사고 여부를 확인하는 방법을 구현한다. 근로자의 영상 객체를 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모델인 YOLO를 사용하였으며, 추출된 이미지를 이용하여 헬멧의 착용여부를 판단하기 위해 따로 5,000장의 다양한 헬멧 학습 데이터 이미지를 만들어서 사용하였다. 또한, 낙상사고 여부를 판단하기 위해서 Mediapipe의 Pose 실시간 신체추적 알고리즘을 사용하여 머리의 위치를 확인하고 움직이는 속도를 계산하여 쓰러짐 여부를 판단하였다. 결과에 신뢰성을 주기위한 방법으로 YOLO의 바운딩 박스의 크기를 구하여 객체의 자세를 유추하는 방법을 추가하고 구현하였다. 최종적으로 관리자에게 알림 서비스를 위하여 텔레그램 API Bot과 Firebase DB 서버를 구현하였다.