• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.49-52
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• 2006

최근 대규모 지역 혹은 전 지구에 걸친 분석 및 모니터링을 위한 위성영상의 사용이 늘어나면서 이를 처리하기 위한 효율적인 '영상좌표 상호등록'법이 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 일반적으로 오랜 시간이 소요되는 '영상좌표 상호등록'의 효율성을 높이기 위해 '사전검수영역기반정합법'(Pre-qualified area based matching)을 사용하였다. 이를 통해 '영상좌표 상호등록'시 연산시간을 현저히 단축시켰고 추출된 정합점에 과대오차제거법을 적용함으로서 단순히 영역기반정합법을 적용한 경우에 비해서 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 제안한 알고리즘을 이용하여 테스트 프로그램을 작성, 한반도 Landsat ETM+ 영상 3장을 이용하여 테스트하였다. 정합점 간의 평균제곱오차는 0.436 영상소, 정합점은 평균 38,475개로 나타났다. 연산시 간은 평균 약 8분으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권5호
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• pp.587-594
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• 2005

본 논문은 전이 영역에서 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용한 multi-level thresholding 방법을 제안한다. 대부분의 임계치 기반 영상 분할은 영상의 히스토 그램 분포를 기반으로 임계치를 결정한다. 그러므로 많은 처리시간과 기억공간을 요구할 뿐만 아니라 복잡하고 무분별한 히스토 그램 분포를 가지는 실영상에서의 임계치 결정에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 영상의 대표적인 성분들로 구성된 전이 영역을 추출한 후 퍼지 클러스터링 알고리즘에 의해 최적의 임계치를 결정한다. 전이 영역을 추출하기 위해 이용되는 지역적 엔트로피는 잡음에 강건하며 영상에 내재된 정보를 잘 표현한다는 특성을 가진다. 그리고 퍼지 클러스터링 알고리즘은 복잡하고 무분별한 분포의 실영상에 대해서도 정확히 임계치를 설정할 수 있으며 multi-level thresholding으로 쉽게 확장이 가능하다. 다양한 실영상을 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법보다 향상된 성능을 가짐을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.1769-1772
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• 2005

본 논문에서는 사용자의 작업을 최소화하고 결과의 정확성을 높일 수 있는 3 차원 영역 분할 알고리즘을 제시하고 있다. 경계선을 강화하고 유사영역을 평탄화하는 SRAD(Speckle Reducing Anisotropic Diffusion) 필터링은 잡음에 의한 3 차원 영역확장의 오류를 줄이고 분할 대상의 경계부분까지 안정적으로 영역을 확장시켜준다. 3 차원 영역확장 방법은 사용자에 의해 입력된 시작점을 기반으로 영역의 유사성과 집합성을 판단하는 평가함수(cost Function)를 계산하여 3 차원으로 영역을 확장시킨다. 이러한 방법을 이용할 때에 보다 효과적으로 3D MRI 데이터에 대한 영상 분할을 수행할 수 있다. 또한 논문에서 제시한 알고리즘의 검증을 위해서 분할 결과에 대한 의료진의 검증을 수행하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.277-280
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• 2000

기존의 웨이브릿 기반 프랙탈 압축 방법은 전 영역에 대하여 최적의 정의역을 탐색하므로, 부호화 과정에서 많은 탐색시간이 소요되는 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 웨이브릿 변환영 역에서 SAS(Self Affine System) 기법을 이용한 웨이브릿 변환 기반 프랙탈 영상 압축 방법을 제안한다. 웨이브릿 변환영역에서 정의역과 치역을 구성하고, 각각의 정의역과 치역에 대해 모든 블록을 탐색하는 것이 아니라, 각 대역별로 공간적으로 같은 위치에 있는 블록을 정의역으로 선택한다. 이와 같이 웨이브릿 변환 영역에서 정의역 탐색과정이 필요 없는 SAS 프랙탈 영상 압축방법을 도입하여 부호화 과정에서 곱셈 계산량을 감소시켜 고속 부호화를 가능하게 하였고, 복호화 과정에서 각 레벨별로 서로 다른 스케일을 사용하여 화질을 개선하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.903-906
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• 2021

인공지능 기술 발전으로, 의료영상 분야에서도 딥러닝 기반 질병 진단 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 모델 개발 시, 학습 데이터 품질은 모델의 성능과 신뢰성에 매우 큰 영향을 미친다. 그러나 의료 분야의 경우 도메인 지식에 대한 진입 장벽이 높아 개발자가 학습에 사용되는 의료영상 데이터의 품질을 평가하기 어렵다. 이로 인해, 많은 의료영상 분야에서는 각 분야의 특성(질병의 종류, 관찰 아나토미 등)에 따른 영상 품질 평가 방법을 제시해왔다. 그러나 기존의 방법은 특정 질병에 초점이 맞춰져, 일반화된 품질 평가 기준을 제시하고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 대부분의 흉부 질환을 진단하기 위한 흉부 X선 영상의 품질을 평가할 수 있는 기준을 제안한다. 우선, 흉부 X선 영상을 대상으로 관찰된 영역인 심장, 횡격막, 견갑골, 폐 등을 분할하여, 3D 히스토그램을 기반으로 각 영역별 통계적인 정밀 품질 평가 기준을 제안한다. 본 연구에서는 JSRT, Chest 14의 오픈 데이터셋을 활용하여 적용 실험을 수행하였으며, 민감도는 97.6%, 특이도는 92.8%의 우수한 성능을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.117-128
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• 2010

소모적이고 안전사고에 노출된 실탄 사격을 대체할 수 있는 사격 시뮬레이션 시스템과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 센서 기반 기술을 이용한 인식 방법을 사용하지 않고 영상처리기반 기술을 이용하여 탄착점을 추출하는 과정을 제시하였다. 이를 위해 모의총기의 총구에 부착된 카메라로부터 획득한 영상 분석을 통해 탄착점 위치를 찾아내고, 그 탄착점의 좌표 값과 과녁과의 매핑을 통한 최종 사격결과를 계산하여 제공할 수 있도록 한다. 이 시스템은 전송된 영상에서 영사영역을 구분하는 단계, 영사영역 내에서 탄착점 위치를 추출하는 단계, 탄착점 위치에 따른 사격결과를 계산하여 사용자에게 제공하는 단계로 나누어진다. 전송된 영상을 이진 영상으로 변환 후 영사영역의 꼭짓점의 위치를 찾고 그 안에 존재하는 탄착점을 추출한다. 구현된 탄착점 추출과정을 단계별로 제시하였으며 모의 사격 시스템을 위한 인터페이스에서 결과를 확인 할 수 있도록 하였다. 실험을 통해 영사영역의 꼭짓점 위치의 정확성을 확인하였으며 탄착점 추출 및 그에 따른 점수 환산결과를 확인할 수 있도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.833-836
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• 2004

세그먼트 패치(Segment Patch) 기반의 스테레오 매칭에 있어서, 매칭의 속도와 정확도는 세그먼트 패치를 생성하는 과정에 의존한다. 본 논문에서는 매칭 프리미티브로 사용되는 세그먼트 패치를 결정하는 과정으로 영상의 강도와 함께 인접 세그먼트 패치들 사이의 깊이를 고려하여 최적의 세그먼트 패치를 결정하는 방법을 제안하였다. 그 결과 영상의 강도 변화가 작은 영역에서 뿐만 아니라 패치 매칭의 취약함으로 지적되었던 복잡한 영역에서도 좋은 결과를 보여 주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.315-318
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• 2007

자동 얼굴 인식, 표정 인식과 같은 얼굴 영상과 관련된 다양한 연구 분야는 일반적으로 입력 얼굴 영상에 대한 정규화가 필요하다. 사람의 얼굴은 표정, 조명 등에 따라 다양한 형태변화가 있어 입력 영상 마다 정확한 대표 특징 점을 찾는 것은 어려운 문제이다. 특히 감고 있는 눈이나 작은 눈 등은 검출하기 어렵기 때문에 얼굴 관련 연구에서 성능을 저하시키는 주요한 원인이 되고 있다. 이에 다양한 변화에 강건한 눈 검출을 위하여 본 논문에서는 눈의 텍스처 정보를 이용한 눈 검출 방법을 제안한다. 얼굴 영역에서 눈의 텍스처가 갖는 특성을 정의하고 두 가지 형태의 Eye 필터를 정의하였다. 제안된 방법은 Adaboost 기반의 얼굴 영역 검출 단계, 조명 정규화 단계, Eye 필터를 이용한 눈 후보 영역 검출 단계, 눈 위치 점 검출 단계 등 총 4단계로 구성된다. 실험 결과들은 제안된 방법이 얼굴의 자세, 표정, 조명 상태 등에 강건한 검출 결과를 보여주며 감은 눈 영상에서도 강건한 결과를 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.331-333
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• 2003

본 논문에서는 새로운 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력 영상에서 눈이라고 생각되는 영역을 형판 정합방법을 이용하여 먼저 추출하고. 양 눈의 위치 정보를 사용하여 얼굴 영역의 크기와 회전정도를 보정하여 정규화된 얼굴영상을 만들며, 결국 PCA 방법을 사용하여 인식하게 된다. 이렇게 함으로써 PCA가 안정된 영상이 입력되면 좋은 인식률을 보이지만 전반적인 조명의 변화에 잘 대응하지 못하고, 복잡한 배경인 경우 얼굴영역의 위치 변화에 민감하며, 많이 기울어진 영상에 취약하다는 단점을 형판 정합을 통한 전 처리 과정을 통해 보완할 수 있게 된다. 실험 결과 제안된 방법이 PCA의 인식 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1709-1712
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• 2013

교통 신호등은 운전자 혹은 보행자들의 뚜렷한 시인성 확보를 위해 가능한 주위 배경과 구분되는 색상, 모양, 질감 등으로 구성하여 설치되어 있는 특징을 가지고 있다. 결국 기존 교통 신호등 검출 연구들에서는 대부분 교통 신호등의 색상과 모양을 기반으로 한 검출 연구가 주류를 이루고 있는 것이 사실이다. 하지만, 외부 날씨, 복잡한 시내, 다른 물체와의 겹침 등의 문제로 인해 색상 및 모양 기반의 교통 신호등, motion blur, 검출 오류가 증가 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 입력 영상에서 색상정보를 배제하고 motion blur나 밝기 변화에 덜 민감하고 먼 거리에서도 뛰어난 시인성을 가진 spot light 검출을 통해 입력 영상에서 가장 밝은 교통표지판 후보 영역들을 검출한다. 그리고 교통 신호등의 특징인 가능한 원형을 유지하고 있으며 원형 외부 색상과 내부 색상이 현저하게 두드러지는 영역을 maximally stable extremal regions (MSER) 알고리즘을 사용하여 입력 영상에서 후보 영역을 선택한다. 마지막으로, 검출된 영역들에서 교통 신호등 영역을 검출하기 위해 템플릿 매칭 방법을 적용한다. 제안한 방법을 도로 상에서 실험한 결과, 평균 94% 이상의 검출율을 제시하였고, 특히 야간 시간대에 검출율이 비교적 높게 제시되었다.