• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.17 no.6
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• pp.545-557
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• 2017

The study is about the efficient alternative to concrete surface in the field of visual inspection technology for deteriorated infrastructure. By combining industrial drones and deep learning based image analysis techniques with traditional visual inspection and research, we tried to reduce manpowers, time requirements and costs, and to overcome the height and dome structures. On board device mounted on drones is consisting of a high resolution camera for detecting cracks of more than 0.3 mm, a lidar sensor and a embeded image processor module. It was mounted on an industrial drones, took sample images of damage from the site specimen through automatic flight navigation. In addition, the damege parts of the site specimen was used to measure not only the width and length of cracks but white rust also, and tried up compare them with the final image analysis detected results. Using the image analysis techniques, the damages of 54ea sample images were analyzed by the segmentation - feature extraction - decision making process, and extracted the analysis parameters using supervised mode of the deep learning platform. The image analysis of newly added non-supervised 60ea image samples was performed based on the extracted parameters. The result presented in 90.5 % of the damage detection rate.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.5
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• pp.797-804
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• 2003

Scene change detection algorithm, which is very important preprocessing technique for video indexing and retrieval and determines the performance of video database system, is being studied widely. In this paper, we propose a more effective abrupt scene change detection, which is robust to large motion, sudden change of light and successive abrupt shot transitions rapidly. And we also propose a new gradual scene change detection algorithm, which can detect dissolve, and fade in/out precisely. Furthermore, we also propose a representative frame extraction algorithm which performs content-based video summary by novel DCT DC image buffering technique and accumulative histogram intersection measure (AHIM).

• Korean Journal of Agricultural Science
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• v.39 no.3
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• pp.421-425
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• 2012

The objective of this study was to improve the detection limit of rapid detection kit for Salmonella Typhimurium by image analysis system. The rapid detection kit was comprised of four elements: sample pad, conjugate pad, nitrocellulose pad and absorbent pad. Gold nanoparticle and Salmonella antibody were used as a tag and a receptor. Salmonella antibody and goat rabbit IgG antibody were used as test and control lines on nitrocellulose membrane. The color intensity of test line began to increase from $10^5CFU/mL$ of Salmonella sample. A multiple linear regression analysis was employed to explain the relationship between predicted and measured number of Salmonella cells. The developed model could successfully predict the cell number of Salmonella with validation against extra-experimental result.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.11
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• pp.43-48
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• 2017

Semiconductors are leading the development of industrial technology, leading to miniaturization and weight reduction of electronic products as a leading technology, we are dragging the electronic industry market Especially, the semiconductor manufacturing process is composed of highly accurate and complicated processes, and effective production is required Recently, a vision system combining a computer and a camera is utilized for defect detection In addition, the demand for a system for measuring the shape of a fine pattern processed by a special process is rapidly increasing. In this paper, we propose a vision algorithm using mask image to detect scratch defect of semiconductor pockage. When applied to the manufacturing process of semiconductor packages via the proposed system, it is expected that production management can be facilitated, and efficiency of production will be enhanced by failure judgment of high-speed packages.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.346-349
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• 2003

본 논문은 실내외에서 얻어진 자연 영상으로부터 텍스트를 추출하는 방법과 추출되어진 텍스트가 기울어져 있을 경우 기울기 각도를 추정하고 보정하는 방법을 제안한다 이런 모든 과정은 4단계로 수행된다. 명도 이미지를 대상으로 첫째 자연 영상에서 에지 검출 처리를 위한 전처리 단계와 둘째 에지 검출과 세선화를 통한 잡음영상 및 선 제거, 텍스트 특징을 이용한 후보영역 검출단계로 이루어지고 셋째 그 텍스트 후보영역 안에서 이진화를 수행하고 불필요한 비텍스트 연결 요소를 추려내어 제거 함으로써 텍스트를 추출한다. 마지막은 후처리로써 추출된 텍스트의 기울기 각도를 추정하고 추정 된 각도만큼 회전함으로써 기울어진 텍스트를 보정한다 본 연구는 다양한 자연 영상을 대상으로 실험한 결과, 본 논문의 유용성과 정확한 텍스트추출을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1415-1416
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• 2015

본 논문은 외산 HCS장비에서 획득한 세포 이미지를 기반으로 다기능 분석 소프트웨어 개발을 위한 기초 연구로서 세포의 외곽선 검출 알고리즘을 제안한다. 기존 체인코드 알고리즘의 탐색 횟수를 줄여 ROI 검출 속도 및 전체 시스템의 성능을 높이고자 하였다. 기존 알고리즘과 제안한 알고리즘을 C언어로 구현하여 실제 영상에 실험해 본 결과 정확한 세포의 ROI 검출뿐만 아니라 속도 향상의 효과를 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.440-443
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• 2008

적목 현상은 야간에 플래시를 이용하여 촬영 시 나타나는 현상으로, 대부분 미숙한 사진 촬영 방법으로 인해 많이 발생한다. 이러한 적목 현상은 수정 시에 이미지 틀을 이용하여 제거해야 되며, 이러한 방법은 많은 시간과 기술이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 적목 현상이 일어난 영역을 자동으로 추출하여 제거하는 방법을 제안한다. 적목 영역은 RGB 레벨의 영상을, 각각 YCbCr과 HSI 컬러 공간으로 변환 후에 사람의 피부색 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 검출된 얼굴 영역에서 적목이 존재하는 눈 영역은 색상 정보와 8 방향 윤곽선 추적 방법을 적용하여 적목 영역을 검출한 후에 적목 현상을 제거한다. 제안된 적목 영역 추출 및 제친 방법을 적목 현상이 나타나는 30장의 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 적목 영역 제거에 효과적임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.339-340
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• 2019

전력사용량이 산업 발전과 더불어 기하급수적으로 증가하고 있으며, 한정된 공간 내에서 대용량의 전력설비를 설치하기 위해 폐쇄형 배전반이 운영되고 있다. 통계에 의하면, 고압 이상 전기설비 검사 결과 절연내력이 불합격인 경우가 다수 발생하고 있다. 특히 수배전반의 경우 부하설비 또는 외부의 영향을 확인할 수 있는 장치 및 보호설비가 설치되어 있으나 자체 안전장치가 마련되어 있지 않아 자체 사고를 신속히 검출하고 판단할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 열 감지 센서에 고속 디지털 신호 처리를 2차원 보간법으로 해상도를 올려서 사용하는 기술을 이용하여 아크플래시에 의해 발생되는 열 특성을 검출할 수 있는 장치 개발을 위한 기초 특성 조사를 실시하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.18 no.2
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• pp.163-168
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• 2018

In this paper, we propose and develop a test automation program tool that automates GUI based testing using black box testing technique in Windows environment. The main features of the proposed test automation program tool are as follows. First, an error condition is designated as an image, a screen is captured for each test step, and an error message is detected through comparison of image similarity. Second, the proposed system supports various setting options such as event waiting time during execution and coordinate increment value between each test step. Such black box test automation research was common in environments such as Android and Web, but not in Windows environment. The results of performance evaluation show that the proposed system performs GUI test automation as an image comparison module and confirms that the test is performed normally by confirming process status and error image detection.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1367-1368
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• 2015

본 논문에서는 지능형 인식 기술인 RBFNNs 패턴분류기와 추적 기법인 Particle Filter를 융합한 다중 객체 추적 시스템을 설계한다. 여러 객체가 동시에 존재하는 상황에서 각각의 객체를 개별적으로 추적하기 위해 추적 기법에 인식 알고리즘을 추가하였다. 학습 데이터는 다양한 상황에서 정확한 인식 결과를 확인하기 위해 정면, 좌, 우측 데이터를 사용하였으며, 테스트 영상에서 검출된 얼굴 이미지를 테스트 데이터로 사용하였다. 추적 알고리즘인 Particle Filter를 사용하여 검출된 객체의 추적을 수행하며, 인식 결과를 바탕으로 다양한 객체에 대하여 개별적인 추적을 수행한다.