• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.43 no.1
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• pp.40.2-40.2
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• 2018

외계행성 탐색시스템으로 관측한 영상은 한국천문연구원 본원에 있는 자료처리 시스템으로 실시간 전송된다. 이를 위해 한국과학기술정보연구원이 운영 중인 첨단망과 UDP 전송 프로그램을 활용하고 있으며 연간 약 140TB의 관측 영상을 칠레 55Mbps, 남아공 39Mbps, 호주 410Mbps의 속도로 전송하고 있다. 관측 영상이 전송되면 MEF 포맷으로 구조화 하고 bias, flat, crosstalk 보정과 bad pixel masking 등의 전처리 과정을 거쳐 각 연구과제별로 실시간 배포하고 있다. 중력렌즈 연구를 위한 우리 은하 중심부 관측영상은 차감영상 기법을 사용하여 약 3억 개의 별에 대해 측광하고 있으며, $18K{\times}18K$ 크기의 대용량 관측 영상을 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 256개로 분할하여 분산처리하고 있다. 2014년부터 자료처리를 위한 시스템을 구축하고 증설하였으며 현재 11대의 서버(212Core)와 2.7PB의 NAS 스토리지를 운영하며 연간 700TB이상의 자료를 처리하고 있다. 우리은하 중심부 측광자료에서 검출된 변광 현상을 정리하여 측광데이터베이스를 구축하였다. 본 발표에서는 KMTNet 실시간 자료처리 과정에 대한 상세한 내용과 향후 자료처리 시스템 개선방향에 대해 소개한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.17 no.5
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• pp.97-102
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• 2017

Recently deep learning techniques such as convolutional neural networks (CNN) have been introduced to classify high-resolution remote sensing data. In this paper, we investigated the possibility of applying CNN to crop classification of farmland images captured by drones. The farming area was divided into seven classes: rice field, sweet potato, red pepper, corn, sesame leaf, fruit tree, and vinyl greenhouse. We performed image pre-processing and normalization to apply CNN, and the accuracy of image classification was more than 98%. With the output of this study, it is expected that the transition from the existing image classification methods to the deep learning based image classification methods will be facilitated in a fast manner, and the possibility of success can be confirmed.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2004.05a
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• pp.396-400
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• 2004

In this study, we have proposed the tracking system of single moving object. The tracking system was estimated motion using differential image, and than track the moving object by controlled Pan/Tilt device of camera. Proposed tracking system is devided into image acquisition and preprocessing phase, motion estimation phase and object tracking phase. To estimation the motion, differential image method was used. In the binary differential image, decision of threshold value was used adaptive method. And in grouping the object area, block_based recursive labeling algorithm was used. As a result of experiment, motion of moving object can be estimated. The result of tracking, object was not lost and object was tracked correctly.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2005.11a
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• pp.67-69
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• 2005

지문인식 시스템이란 저장되어서 가지고 있는 지문data와 지금 현재sensor로 입력받은 지문data의 유사도를 측정하는 system이다. 현 시대의 보안에 관한 요구가 많아지면서, 개인password나PIN(Personal Identification Number)같이 외워서 사용해야만 하는 불편함이 없고, 본인임을 쉽게 증명할 수 있는 생체정보를 이용한 ID system이 각광을 받고 있다. 이러한 상황 속에서 가장 손쉽게 접할 수 있는Finger-print Identification system을 구현할 것이다. 지문인식 시스템은 sensor의 방식에 따라 여러가지로 분류되는데, 본 논문에서는 광학방식 센서를 이용한 지문인식 시스템을 구현 하였다. 본 지문인식 시스템은 처음 지문영상을 센서로 입력 받고 그 입력된 영상을 전처리(pre-processing)해서 지문의 특징점을 추출한다. 이렇게 특징점들을 획득한 후, 후처리(post-processing)과정을 거쳐서 database에 저장 한다. 이렇게 지문영상의database를 구성한 후, 비교하고자 하는 지문영상을 센서로 입력 받아 지문영상을 획득할 때와 같은 processing과정을 거치고, 그 결과물과 database에 저장되어있는 지문과 1:N matching을 한다. 이렇게 해서 유사한 지문영상을 유사도에 따라 출력한다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.1 no.1
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• pp.10-16
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• 2002

In this paper, a novel algorithm for segmentation of moving multiple vehicles in video sequences using logic operations is proposed. For the case of multiple vehicles in a scene, the proposed algorithm begins with a robust double-edge image derived from the difference between two successive frames using exclusive OR operation. After extracting only the edges of moving multiple vehicles using Laplacian filter, AND operation and dilation operation, the image is segmented into moving multiple vehicle image. The features of moving vehicles can be directly extracted from the segmented images. The proposed algorithm has no the two preprocessing steps, so it can reduce noises which are norm at in preprocessing of the original images. The algorithm is more simplified using logic operations. The proposed algorithm is evaluated on an outdoor video sequence with moving multiple vehicles in 90,000 frames of 30fps by a low-end video camera and produces promising results.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.744-744
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• 2012

불투수층은 자연적인 침투를 허용하지 않는 인위적인 토지피복상태로 도시화율 추정 및 유역의 환경변화 정도를 분석하기 위한 척도로 사용되어 왔다. 특히, 수문학적 관점에서 불투수층은 단기 유출현상에 큰 영향을 끼치는 요소로 불투수율이 증가할수록 침투량이 감소하여 첨두유출량은 증가하고 도달시간은 짧아진다. 최근에는 급속한 도시화로 인해 불투수층의 영향이 더욱 커짐에 따라 불투수율의 추정에 대한 필요성이 증가하고 있다. 현재까지 위성영상을 이용한 불투수층의 추정은 고해상도 영상을 이용하여 피복분류를 수행하였다. 즉, 분류된 토지피복에 근거하여 불투수율을 산술적으로 계산하거나 분광혼합기법 및 회귀 트리기법 등 다양한 방법에 적용되어 왔다. 본 연구에서는 Sub-pixel 분류기법을 위성영상에 적용하여 섬강유역의 불투수율을 추정하고자 한다. Sub-pixel 분류는 기존 분류기법들이 다양한 토지피복이 혼합된 화소에 대해서도 가장 비중이 높은 토지피복 하나로 분류하던 것을 개선한 방법으로 fuzzy 이론을 적용하여 최소 20% 이상의 비율을 점유하는 항목 모두를 구분하여 분류하는 기법이다. 이를 위해 섬강유역의 Landsat TM 영상을 수집하고 환경부의 토지피복도와 지질도를 참조하여 트레이닝 자료를 수집하였다. 또한 결과에 영향을 미칠 수 있는 구름은 전처리를 통하여 제거하고 수집된 트레이닝 자료에 Sub-pixel 분류기법을 적용하여 섬강유역의 불투수율을 공간분포도로 작성하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.414-418
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• 2010

최근 라이프 로그의 수집과 관리에 관련된 연구가 많이 진행 중에 있다. 또 핸드폰 카메라, 디지털 카메라, 캠코더 등의 발전으로 자신의 일상생활을 비디오로 저장하고, 인터넷을 통해 공유하는 사람도 증가하고 있다. 비디오 데이터는 많은 정보를 포함하고 있는 라이프 로그의 한 예로. 동영상의 촬영 및 수집이 활발해짐에 따라 동영상의 메타정보를 생성하고, 이를 이용해 동영상 검색과 관리에 이용하려는 연구들이 진행 중이다. 본 논문에서는 라이프 로그를 수집하고 수집된 동영상과 라이프 로그를 이용하여 의미정보를 추출하는 시스템을 제안한다. 의미정보란 사용자의 행동을 나타내는 정보로써 컴퓨터 사용, 식사, 집안일, 이동, 외출, 독서, 휴식, 일, 기타로 9가지의 의미정보를 추출한다. 제안하는 방법은 사용자로부터 GPS, 가속도센서, 캠코더를 이용해 실제 데이터를 수집하고, 전처리 과정을 통하여 특징을 추출한다. 이때 추출될 특징은 위치정보와 사용자의 상태정보 그리고 영상처리릍 통한 RGB와 HSL 색공간의 요소와 MPEG-7의 EHD(Edge Histogram Descriptor). CLD(Color Layout Descriptor)이다. 추출된 특징으로부터 사람 행동과 같은 불안정한 상황에서 강점을 보이는 확률모델 네트워크인 베이지안 네트워크를 이용하여 의미정보를 추출한다. 제안하는 방법의 유용성을 보이기 위해 실제 데이터를 수집하고 추론하고 10-Fold Cross-validation을 이용하여 데이터를 검증한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.5 no.4
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• pp.399-404
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• 2002

To restore image degraded by motion blur and additive noise, it is very difficult. In conventional restoration method, regularization is usually applied to all over the image without considering the local characteristics of image. As a result, ringing artifacts appear in edge regions and the noise amplification is introduced in flat regions. To solve this problem we propose an adaptive restoration method using directional regularization operator considering edges and the regularization operator with no direction for flat regions. We verified that the proposed method showed better results in the resolution. As a result it showed visually better image and improved better ISNR further than the conventional methods.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.8
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• pp.1082-1088
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• 2009

Fundus images are highly useful in evaluating patients' retinal conditions in diagnosing eye diseases. In particular, vessel regions are essential in diagnosing diabetes and hypertension. In this paper, we used top-hat filter to compensate for non-uniform background. Image contrast was enhanced by using contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE) method. Hessian matrix was next applied to detect vessel regions. Results indicate that our method is 1.3% more accurate than matched filter method. Our proposed method is expected to contribute to diagnosing eye diseases.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.6
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• pp.1136-1140
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• 2007

In this paper dose a laver surface check using a real time image process. This system does false retrieval of a laver at a laver production line. At first, a laver image was read in real time using a CCD camera. In this paper, we use an area scan CCD camera. Image is converted into a binary code image using a high-speed imaging process board afterwards. A laver feature is extracted by a binary code image. Surface false retrieval is finally executed using a laver feature. In this paper, we use an area feature of a laver image.