• Plant Journal
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• v.17 no.3
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• pp.37-41
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• 2021

P&ID((Piping and Instrument Diagram) is a key drawing in the engineering industry because it contains information about the units and instrumentation of the plant. Until now, simple repetitive tasks like listing symbols in P&ID drawings have been done manually, consuming lots of time and manpower. Currently, a deep learning model based on CNN(Convolutional Neural Network) is studied for drawing object detection, but the detection time is about 30 minutes and the accuracy is about 90%, indicating performance that is not sufficient to be implemented in the real word. In this study, the detection of symbols in a drawing is performed using 1-stage object detection algorithms that process both region proposal and detection. Specifically, build the training data using the image labeling tool, and show the results of recognizing the symbol in the drawing which are trained in the deep learning model.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.165-169
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• 2000

인터넷과 같은 개방형 컴퓨터 네트워크의 발전에 따라, 오디오 ,이미지, 비디오 EH는 텍스트 문서와 같은 멀티미디어 데이터에 대해 어느 정도의 열화없이도 지적 재산권의 불법적인 이용이 가능해졌다. 본 논문에서는 불법으로 배포되거나 복제되는 텍스트 문서의 저작권 보호를 위한 워터마팅 스킴을 제안한다. 이 스킴에서는 텍스트 문서 이미지에 대한 diagonal 프로파일을 이용하여 문서상에 원소유자의 비밀정보, 즉, 저작권 정보를 삽입하여 불법 복제를 억제하기 위한 새로운 워터마킹 미치 추출방법을 소개한다. 이 방법에 따른 diagonal 프로파일의 특성으로 인해 공격자에 의한 워터마크의 제거나 문서의 형태 변경을 쉽게 검출할 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1310-1310
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• 2015

대단위 태양광 발전소 또는 고층건물에 설치된 태양광 모듈의 결함을 분석하는데 있어 열화상 카메라를 통한 온도로써 태양광 모듈의 결함을 검출하는 방식이 대두되고 있다. 본 논문에서는 열화상 카메라로 얻은 영상을 온도로 표현하는데 필요한 영상처리를 각각의 태양광 모듈들을 셀 단위로 분류하고 해당 셀을 기준으로 행 이미지를 ROI로 잡은 후 이미지 저장을 하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.93-95
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• 2023

본 논문에서는 장편의 드라마나 영화에서 스토리 기반의 축약된 요약본을 자동으로 제작하기 위해 미디엄 숏(medium shot) 크기의 숏(shot)들을 추출하기 위한 방법을 고려한다. 미디엄 숏 정도의 크기는 보통 인물에 중심을 둔 숏들로 인물들 간의 관계에서 특히 대사나 표정으로 내용을 전달하기 위한 목적으로 적극 권장된다. 비디오 검색을 위한 인덱싱에서 신(scene) 전환 검출 및 숏 경계 검출, 그리고 이미지에서 심도와 초점기반의 화질 및 피사체 추출 등을 위해 전통적인 신호/영상처리 기법의 활용에서부터 최근의 기계학습 접목 등 다양한 연구들이 진행되고 있다. 영상문법에 근거하여 편집된 영상물에서 미디엄 숏 정도 크기의 숏들을 추출하여 배열한다면 어느 정도 원본 내용을 충실히 전달할 수 있는 축약된 요약본을 제작할 수 있다는 가정하에 해당 샷들을 블러(blur) 기반으로 검출하기 위해 이와 관련된 키워드들을 기반으로 기존 연구들을 살펴보고 적용 방법을 모색한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.36 no.6
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• pp.446-454
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• 2009

Among various region detector and shape feature extraction method, MSER(Maximally Stable Extremal Region) and SIFT and its variant methods are popularly used in computer vision application. However, since SIFT is sensitive to the illumination change and MSER is sensitive to the scale change, it is not easy to apply the image similarity retrieval. In this paper, we present a Scale and Rotation Invariant Region Feature(SRIRF) descriptor using scale pyramid, MSER and affine normalization. The proposed SRIRF method is robust to scale, rotation, illumination change of image since it uses the affine normalization and the scale pyramid. We have tested the SRIRF method on various images. Experimental results demonstrate that the retrieval performance of the SRIRF method is about 20%, 38%, 11%, 24% better than those of traditional SIFT, PCA-SIFT, CE-SIFT and SURF, respectively.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.3
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• pp.51-57
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• 2021

In this paper, we propose a method to find the DoF(Depth of field) that is blurred in an image by focusing and out-focusing the camera through a efficient convolutional neural network. Our approach uses the RGB channel-based cross-correlation filter to efficiently classify the DoF region from the image and build data for learning in the convolutional neural network. A data pair of the training data is established between the image and the DoF weighted map. Data used for learning uses DoF weight maps extracted by cross-correlation filters, and uses the result of applying the smoothing process to increase the convergence rate in the network learning stage. The DoF weighted image obtained as the test result stably finds the DoF region in the input image. As a result, the proposed method can be used in various places such as NPR(Non-photorealistic rendering) rendering and object detection by using the DoF area as the user's ROI(Region of interest).

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.05a
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• pp.171-174
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• 2003

This paper is a study on the 3D infrared image enhancement with Stereoscopic algorithm on still infrared image. The adapted stereo method is that the depth is extracted by comparison with right-left image, and the enhanced 3D infrared image by matching based on feature is realized. As the result of experiment this method forced the more smooth edge lines of 3D infrared images.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.3
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• pp.577-581
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• 2003

The 3D infrared image enhancement with Stereoscopic algorithm on still infrared image is presented. The adapted stereoscopic method is that the depth is extracted by comparison with right-left image, and the enhanced 3D infrared image by matching based on feature is realized. As the result of experiment this method forces a 3D infrared image by the edge lines to be more smooth.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.947-950
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• 2014

CCTV와 차량용 블랙박스 등의 영상기반 감시장비들로 사회안전망이 구축되고 있다. 하지만 디지털 영상 획득 센서는 실세계의 다이나믹 레인지를 온전히 감지하지 못한다는 한계점을 가지고 있는데 이로 인해 역광과 같은 특정 조명 조건하에서는 발생하는 움직임들을 감지하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 종래에는 HDR 이미지를 사용하는데, 움직임이 많은 영상에 적용하기 어렵다. 별도의 WDR 이미지 센서를 사용할 수도 있으나 가격이 비싸고 영상처리가 복잡하다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 프레임을 목표 다이내믹 레인지별로 그룹핑하고 프레임 그룹별로 노출시간을 달리하는 다중노출 방식을 제안한다. 이 방식에 따르면 어떤 조명 조건 상황에서도 물체의 변화를 모두 검출할 수 있으며 기존 이미지 센서와 영상 감지 시스템을 그대로 사용하기에 저비용으로 구현이 가능하다는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.120-122
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• 2018

이미지에서 단순히 객체탐지를 하는 것이 아닌, 맥락정보를 탐지하는 해내는 것은 이미지 분석 분야에서 활발히 진행해온 연구분야 중 하나이다. 본 논문은 검출된 객체와 사람 간의 맥락 정보를 실시간으로 검출하기 위해 관심있는 객체와 인체의 키포인트를 탐지한 후, 그 두 영역 사이의 거리정보를 이용하여 맥락정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 이는 CNN으로 이루어진 단일 구조 방식이기에 낮은 시스템 복잡도를 갖는다. 이 방법을 통하여 사람과 연관된 객체 사이의 맥락 정보와 그 위치정보를 출력함으로써 CCTV내 무장한 테러범의 위치나 축구 경기 내 공을 소유한 선수를 찾는 경우 등의 실질적인 이미지 분석에 활용할 수 있다.