• 암석학회지
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• 제18권4호
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• pp.315-336
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• 2009

경상분지 북동부 일대의 제3기 결정질 응회암에서 발달하는 미세균열의 빈도수, 길이 및 밀도에 대한 분포특성을 도출하였다. 포항시 흥해읍 지역에서 채취한 3개 암석시료의 수평면 상에서 발달하는 134조의 미세균열은 박편의 확대사진을 통하여 구별하였다. 채취지점의 고도를 달리하는 3개 암석시료에 대한 미세균열의 길이-빈도 히스토그램에 대한 형태의 변화성을 도출하였다. 히스토그램들의 분포형태는 암석시료의 고도와 비례하여 음의 지수함수의 분포형에서 대수-정규의 분포형으로 점변한다. 다른 암석시료보다 고도가 낮은 암석시료 1의 분포형태는 넓은 길이분포를 보여주며, 다른 암석시료에 비하여 평균길이와 중앙값, 그리고 표준 편차가 높은 것이 특징이다. 한편 이와 같은 분포특성은 하부 경상누층군의 퇴적암에서 발달하는 절리의 길이분포와 부합한다. $N0{\sim}10^{\circ}W$의 방향을 중심으로 하여 NW 및 NE의 양쪽 방향으로 갈수록 보다 길이가 짧은 미세균열의 출현빈도수는 증가하며, $N80{\sim}90^{\circ}W$ 및 $N80{\sim}90^{\circ}E$의 방향에서 각각 우세하다. 이러한 분포특성은 미세균열 조들 사이의 생성시기의 상대적인 차이 그리고 보다 짧은 미세균열의 신규 발생을 의미한다. 한편 $N60{\sim}70^{\circ}W$(최대길이:1.18 mm) 및 $N0{\sim}10^{\circ}W$(최대길이:0.80 mm)의 방향에서는 길이가 가장 긴 미세균열을 볼 수 있으며, 이러한 유형의 미세균열은 빈도수에 비하여 숫적으로 매우 제한적이다. 방향각($\theta$)-빈도수(N), 총길이($L_t$), 평균길이($L_m$) 및 밀도($\rho$)의 종합 분포도의 전 영역은 상관곡선의 형태에 의거, 5개의 구간으로 분류할 수가 있다. 분포도에서 밀도곡선은 서북서-동남동($N70{\sim}80^{\circ}W$), 남-북~북북동-남남서($N0{\sim}10^{\circ}W/N10{\sim}20^{\circ}E$), 동북동-서남서($N50{\sim}60^{\circ}E$) 그리고 거의 동-서($N80{\sim}90^{\circ}E$)의 방향에서 각각 5개의 뚜렷한 정점을 보여준다. 특히 단층의 주방향은 밀도가 높은 방향각과 부합한다. 결과적으로 밀도곡선의 이러한 분포형태는 기존의 연구에서 시사한 대표적인 최대 주응력 방향을 반영한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.82-92
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• 2006

최근 영상 인식 분야에서 얼굴 또는 표정 인식에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있으며, 얼굴의 특징을 반영하는 눈 영역을 자동으로 추출하는 방법이 얼굴 또는 표정 인식을 위한 전처리 단계로써 특히 중요하게 연구되고 있다. 눈 영역을 추출하기 위한.기존 방법들은 크게 적외선(IR) 카메라를 이용한 방법과 template-matching과 같은 영상처리를 이용한 방법으로 분류되며, 주로 정면을 바로 보는 얼굴에 대해 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 기울어진 얼굴 영상에서 눈 영역 추출 방법을 제안한다. 빠른 수행 시간을 위해 영상의 에지 정보를 이용한 방법을 기반으로 하며, 기울어진 얼굴 영상에서 눈 영역을 추출하기 위해 전역적 얼굴 영역의 에지 기울기 누적 히스토그램을 이용하며, 영상 잡음과 빛의 영향에 의해 발생되는 문제는 대략적으로 추출된 영역에서 지역정보인 가로, 세로 비와 전역 정보인 각 구성요소(component)간의 관계성을 이용하여 해결한다 실험 결과에서 에지 정보를 이용한 방법에서 생기는 3가지 오추출을 해결함으로써 정확도를 향상시키며, The Weizmann Institute of Science에서 제공하는 300개의 영상을 통해 실험한 결과 평균 0.5초와 83%의 수행 시간과 정확도을 나타냄을 볼 수 있다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권5호
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• pp.37-44
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• 2011

본 논문은 제 1 색각 이상자 (Protanopia)와 제 2 색각 이상자 (Deuteranopia)들을 대상으로 컬러 영역 분할을 이용한 CIE Lab 컬러 공간 혼동선 분리 기법을 제안한다. 영상의 hue 성분을 이용하여 유사한 컬러 정보를 가지는 인접한 픽셀들로 그룹화 하여 영역을 분할한다. 이를 위하여 Region growing 기법을 사용하는데, 여기에 사용되는 seed point는 low pass filter를 거친 hue히스토그램에서 peak점에 해당하는 픽셀들을 사용한다. 또한 색각 이상자의 혼동선 Map을 구축하기 위하여 RGB 3차원 공간에 512개의 가상의 박스를 구축하여 같은 혼동선에 존재하는 박스를 쉽게 구분할 수 있게 하였다. 이후 분할된 영역들이 같은 혼동선에 존재하는지의 여부를 검사하여 인접하는 모든 영역들이 다른 혼동선에 존재하도록 CIE Lab 색 공간에서 색변환을 수행함으로써 색각 이상자들에게 최상의 컬러 구분효과를 제공할 수 있도록 하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권6호
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• pp.123-131
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• 2008

한의학에서 혀의 상태는 인체 내부의 생리적 병리적 변화와 같은 건강 상태를 진단하는 중요한 지표로 활용된다. 혀의 상태를 진단하는 방법(설진)은 편리할 뿐 아니라 비침습적이므로, 한의학에서 널리 활용되고 있다. 하지만, 설진은 광원이나 환자의 자세, 의사의 건강 조건과 같은 검사 환경에 따라 많은 영향을 받는다. 객관적이고 표준화된 진단을 위한 자동 설진 시스템을 개발하기 위하여 촬영된 얼굴 영상으로부터 혀를 영역분할하고 설태를 분류하는 것은 필수적이지만 혀와 입술, 입 근처의 피부색이 서로 유사하므로 쉽지 않은 일이다. 제안된 방법은 전처리 과정과 영역분할, 혀의 구조로부터 발생하는 음영 영역의 지역 최소값 위치 검색, 지역 최소값의 교정, 컬러의 차이를 최대로 하는 위치를 찾는 컬러 경계면 탐색, 척의 기하적인 특성에 일치하는 경계면 선택, 경계면 평활화로 구성되어 있으며, 여기서 전처리 과정은 계산량의 감소를 위한 부 표본화, 히스토그램 평활화, 경계면 강화를 수행한다. 이러한 시스템적인 과정을 거치면, 영역분할된 혀를 획득할 수 있게 된다. 제안된 방법으로 분할된 영역은 초과적으로 혀가 아닌 영역을 제외해 낼 뿐 아니라 정확한 진단을 위해 중요한 정보를 제공함을 한의사의 진단 유효도 평가점수를 통해 확인할 수 있었다. 제안된 방법은 진단의 객관화와 표준화에 기여할 뿐만 아니라 u-Healthcare 시스템에도 활용 가능하다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권2호
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• pp.104-109
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• 2010

조명반사 문제는 영상 분석에서 흔히 존재하는 문제점이며, 영상 분석에서 필요로 하는 주요 특징들을 검출하는 데 많은 어려움을 야기한다. 특히 이러한 문제점은 야간이나 우천 시에 더욱 두드러지는 것으로 알려졌다. 본 논문에서는 조명 반사에 의해 특징 분석이 어려운 영역에서 조명 반사를 제거하거나 반사되지 않은 상태로 복원하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 다중 영상에서 획득된 다중 기하정보를 이용한 3차원 공간 분석과 기하학적 접근을 시도한다. 이러한 방법들에서 얻어진 정보들을 바탕으로 조명 반사가 이루어지는 영상들을 조합하여 조명 반사를 제거하는 방법을 제안한다. 조명 반사 영역을 제거하기 위하여 영상 내에서 조명 및 반사영역을 수직 히스토그램의 국부 최대값을 이용하여 추출한다. 이 후, 각 영상 내에서 도로 표면에 해당하는 영역을 추출하기 위해서 필요한 기본 행렬과 상동 관계 행렬을 다중 영상들의 대응점들을 분석하여 계산한다. 이렇게 얻어진 각 영상들의 도로표면을 기준 영상에 배치하여, 양쪽 영상에서 조명 반사가 상대적으로 적은 영역을 선택하는 방법을 취한다. 이러한 과정에 의하여 중복되지 않는 도로표면의 반사는 효과적으로 감소되었으며 도로가 가지고 있는 고유한 정보 또한 손실되지 않았다. 수집된 데이터를 이용하여 실험한 결과는 계산 속도에 비하여 뛰어난 성능을 보여주었으나 기하학적 공통 영역 부분의 복원은 상대적으로 부족한 것으로 판단되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권11호
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• pp.942-952
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• 2006

본 논문에서는 흉부 CT 영상의 밝기값 정보를 사용하여 폐 구조물을 자동 분할하기 위한 방법을 제안한다. 본 제안방법은 다음과 같은 다섯 단계로 구성된다. 첫 번째, 영상의 밝기값 차이를 이용하여 폐 구조물을 분할하기 위해 최적 임계값 기법을 사용하여 임계값을 계산한다. 두 번째, 흉부 CT 영상에 2차원 영역성장법의 역 연산을 사용하여 배경으로부터 흉부를, 흉부로부터 기관지 및 폐를 단계적으로 분할한다. 이 때, 밝기값이 비슷한 다른 영역들을 3차원 연결화소군 레이블링을 통해 제거한다. 세 번째, 흉부 CT 영상에 3차원 분기 기반 영역성장법을 적용하여 기관과 좌우 기관지를 분할한다. 네 번째, 기관지 및 폐에서 기관지를 영상 감산함으로써 정확한 폐 영역을 얻는다. 마지막으로, 히스토그램 분석을 통해 임계값을 계산하고 기관지 및 폐에 밝기값 기반 임계값 기법을 적용하여 폐혈관을 분할한다. 제안방법의 정확성을 검증하기 위해 폐, 기관지, 폐혈관의 분할 결과에 대해 육안평가를 수행한다. 제안한 3차원 분기 기반 영역성장법을 통한 기관지 분할 결과를 평가하기 위해 기존 영역성장법으로 분할한 결과와 비교한다. 실험 결과는 제안 분할 방법이 폐, 기관지, 폐혈관을 자동으로 정확하게 추출함을 보여준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.9-16
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• 2018

광원 자체의 밝기가 낮거나 그림자 등의 이유로 어두운 영역을 포함하는 이미지는 Retinex 기반의 영상화질 개선기법을 통해 주관적 화질을 높일 수 있다. Retinex 이론은 인간의 시각 시스템이 장면을 인식할 때 특정 위치에서의 장면의 밝기를 인식하는 것이 아니라 주변과의 상대적인 밝기를 인식하는 특징을 적용한 방법으로 크게 SSR, MSR, MSRCR의 방법으로 나눌 수 있다. 제안하는 방법은 컬러복원단계를 포함하고 있는 MSRCR에 기반한 방법으로 크게 3단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는 기존의 MSRCR 방법을 적용하고 두 번째 단계에서 MSRCR 출력의 동적 영역을 이미지의 히스토그램분포에 따라 조정한다. 마지막 단계에서는 인간의 시각특성을 고려한 로그변환함수를 이용하여 Retinex 출력 값을 디스플레이 동적영역으로 변환한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 전체적으로 어두운 이미지뿐만 아니라 밝은 영역과 어두운 영역을 모두 포함하는 이미지에서도 주관적 화질을 효과적으로 증가시키는 것을 볼 수 있다. 특히 낮은 밝기를 갖는 이미지의 경우 제안한 알고리즘은 기존의 방법들 보다 높은 성능향상을 보였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권1호
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• pp.27-34
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• 2006

본 논문에서는 영상의 에지와 칼라 분포를 부영상(sub-image)의 단위로 기술하기 위해 MPEG-7의 여러 가지 서술자 중 에지히스토그램 서술자(EHD: Edge Histogram Descriptor)와 컬러레이아웃 서술자(CLD: Color Layout Descriptor)를 조합한 영역기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 영상 내의 관심영역 (ROI) 선택의 기본 단위는 영상 공간을 $16(4{\times}4)$개의 겹치지 않는 영역으로 분할한 EHD의 부영상 블록이다. 따라서 영상 특징 벡터에 대한 블록-대-블록의 일-대-일 대응 관계를 유지하기 위해 CLD의 기술자는 $8{\times}8$ 역 DCT (IDCT)를 통해 $4{\times}4$의 각 부영상에 대응하는 컬러 특징을 생성한다 제안된 방법이 MPEG-7의 기술자에 대해 관심영역기반 영상 검색에 적용될 수 있음을 실험을 통해 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권7호
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• pp.501-510
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• 2001

일반적으로 2D 스테레오 영상으로부터 3차원 모델링을 위해서는 정확한 변위 측정이 필수이다. 기존의 스테레오 영상에서 변위 측정 방식은 전체 영상에 대하여 정합 연산을 수행함으로써 많은 연산 시간과 함께 높은 오 정합 확률의 문제가 있다. 본 논문에서는 스테레오 영상에서의 변위 벡터가 전체 탐색 범위 안에 골고루 분포되어 있지 않고 배경과 물체의 변위에 해당하는 값만을 갖는다는 특성을 이용하여 스테레오 영상을 웨이블릿 변환을 하고 1/4 크기로 줄어든 저주파 영역으로부터 영역 기반 방법을 이용하여 대략적인 변위 영역을 구한다. 대략적인 변위 백터로부터 변위 히스토그램을 생성하고, 이를 이용하여 전경과 배경을 분할 한 뒤, 다시 전경 영상만을 원 영상으로 복원하여 화소의 밝기값이 아닌 2차 미분값을 이용한 화소기반 방법을 통해 조밀한 변위를 구하는 2단계 하이브리드 방법을 제안한다. 또한, 분할된 전경 영역으로부터, 특징점들을 뽑아내고 변위 벡터와 카메라 파라미터를 이용하여 특징점들의 깊이 정보를 추정해 내는 3차원 모델링 과정을 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용할 경우, 기존의 영역 기반 방법의 문제점인 계산 시간 문제를 상당 부분 단축시킬 수 있고, LOG 필터를 통한 2차 미분값을 이용한 화소기반 방법을 추가함으로써, 정밀한 변위를 구할 수 있다. 또한 교차 일치성 검사를 통해 잘못된 변위를 제거하고, 폐색 영역들을 검사할 수 있다. 아울러 3차원 모델링 과정에서, 기존의 Delaunay 삼각측량법의 문제점인 오정합 문제를 전경/배경 분할 알고리즘을 제안함으로써 효과적으로 해결 할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권9호
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• pp.876-884
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• 2003

홍채 인식을 위해서는 먼저 홍채 영역을 추출해야 하는데 이를 위해서는 홍채의 안쪽 경계인 동공 경계와 바깥쪽 경계인 홍채 경계를 검출해야 한다. 경계를 검출하는데는 Daugman이 제안한 원형경계 검출기가 가장 일반적이고 효과적인 방법으로 알려져 있다. 이 방법은 전역적인 탐색에 의존하기 때문에 정확하지만 계산 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 계산 시간을 줄이기 위해 경험적 방법들이 사용되기도 하지만 정확성이 떨어지는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 정확성을 떨어뜨리지 않으면서 계산 속도를 줄이는 홍채 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 동공 경계와 홍채 경계가 가지는 문제에 대한 지식(problem knowledge)을 사용하여 제한조건을 부가하여 탐색한다. 경계 검출을 위한 탐색 영역은 동공을 포함하는 최대 원과 최소 원을 이용하여 제한하여 탐색 시간을 줄인다 동공 경계의 경우 이진화된 동공 영상에서 최대 원과 최소 원을 구하고, 홍채 경계의 경우 영상의 분산을 이용하여 얻은 경계점으로부터 최대 원과 최소 원을 구한다. 제안된 방법을 Daugman방법, 히스토그램 분석법, 가중치를 이용한 허프변환 방법 둥과 실험을 통해 비교하였다. 그 결과 제안된 방법은 Daugman방법과 동일한 정확도를 보이며, Daugman방법이나 가중치를 이용한 허프변환 방법보다 빠르다는 것을 알 수 있었다.