컴퓨터와 인터넷의 발달로 정보의 형태가 다양화 되어 문서 위주의 자료들로부터 이미지, 오디오, 비디오, 음성 등의 모습으로 혼합되어 가고 있다. 하지만 대부분의 검색은 문서 위주로 하기 때문에 이미지, 오디오, 비디오 등은 파일의 이름이 명확하게 설정되어 있지 않을 경우에는 검색을 할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 문서가 아닌 내용을 기반으로 검색하는 방법을 내용 기반 검색이라고 한다. 그리고 이미지의 내용을 기반으로 검색하는 방법을 내용 기반 이미지 검색이라고 한다. 본 논문에서는 HSI 컬러 공간, ART2 알고리즘, SOM 알고리즘을 이용한 내용 기반 이미지 검색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 학습 대상을 선정하기 위해 원 영상의 특징을 분할한다. 그리고 사용자가 학습 대상을 선정하도록 하기 위해 분할된 특징을 SOM 알고리즘에 적용하여 비슷한 특징을 가지는 영상들로 군집화 한다. 군집화된 영상들에 대해 사용자가 학습 대상을 선정하여 ART2 알고리즘에 적용하여 학습한다. 제안한 방법을 적용하여 이미지 검색을 실험한 결과 제안된 방법은 하나의 이미지가 여러 개의 키워드를 가질 수 있기 때문에 이미지에 포함된 정보를 효과적으로 검색하는 것을 확인하였다.
산업 인공지능의 발달과 함께 반도체의 수요가 크게 증가하고 있다. 시장 수요에 대응하기 위해 패키징 공정에서 자동 결함 검출의 중요성 역시 증가하고 있다. 이에 따라, 패키지의 자동 불량 검사를 위한 딥러닝 기반의 방법론들의 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 딥러닝 기반의 모델은 학습을 위해서 대량의 고해상도 데이터를 필요로 하나, 보안이 중요한 반도체 분야의 특성상 관련 데이터의 공유 및 레이블링이 쉽지 않아 모델의 학습이 어려운 한계를 지니고 있다. 또한 고해상도 이미지를 생성하기 위해 상당한 컴퓨팅 자원이 요구되는데, 본 연구에서는 분할정복 접근법을 통해 적은 컴퓨팅 자원으로 딥러닝 모델 학습을 위한 충분한 양의 데이터를 확보하는 방법을 소개한다. 제안된 방법은 높은 해상도의 이미지를 분할하고 각 영역에 조건 레이블을 부여한 후, 독립적인 부분 영역과 경계를 학습시켜, 경계 손실이 일관적인 이미지를 생성하도록 유도한다. 이후, 분할된 이미지를 하나로 통합하여, 최종적으로 모델이 고해상도의 이미지를 생성하도록 구성하였다. 실험 결과, 본 연구를 통해 증강된 이미지들은 높은 효율성, 일관성, 품질 및 범용성을 보였다.
기존의 영역 병합을 통한 이미지 분할 방법에서는 이웃한 두 영역 사이의 정보만을 이용하여 병합 모델을 학습한다. 학습 과정에서는 두 영역 사이의 지역적인 정보뿐만 아니라 물체 정보와 같은 전역적인 정보 또한 활용 가능하므로 주어진 모든 정보를 활용하여 병합 모델의 성능을 높이는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 학습 기반의 이미지 분할 알고리즘에서 학습 시에만 사용 가능한 특권정보를 활용하는 SVM+ 방법을 제안한다. 특권정보는 학습 시에만 사용 가능한 정보이므로 전통적인 지도학습 방법으로는 학습이 불가하다. SVM+와 같은 특권정보를 학습할 수 있는 구조를 통해 지역 정보뿐만 아니라 물체 정보를 포함하여 영역 간의 병합 여부를 결정하는 모델을 학습하였다. BSDS 500 데이터 세트와 VOC 2012 데이터 세트에서 벤치마크를 수행하였으며 대부분의 평가 지표에서 개선된 성능을 보여 주었다. 특히 학습 데이터 세트가 작은 경우에 기존의 알고리즘에 비해서 월등히 뛰어난 성능을 보인다.
최근에 광간섭 단층촬영은 생물학적 조직을 비 침습적으로 이미지를 얻는데 많이 사용되고 있다. 그러나, 광간섭 단층촬영은 노이즈 때문에 해석하는데 아직까지는 어려움을 갖고 있다. 본 논문에서는 인체와 토끼의 연골 이미지들의 이미지에서 잡음을 제거하는 다양한 영상처리 기술을 적용해 보았다. 또한 광간섭 단층촬영으로 얻은 이미지들을 영상 분할 방법을 통해 얻고자 하는 부위를 구별 하였으며 대부분의 이미지들이 영상분할 알고리즘에 적합함을 볼 수 있었다. 그리고, 광간섭 단층영상에 적합한 영상분할 방법을 선택한 후 영상을 재구성 하였다. 광간섭 단층촬영은 작은 깊이와 거리에 제한을 가지고 있기 때문에 영상처리장치에 단점을 가지고 있다. 광간섭 이미지가 매우 작은 공간에서 이루어 짐으로 같은 지역의 영상을 재구성 하기는 어려운 점이 있다. 그래서, 광간섭 단층영상 재구성을 할 때 좋은 매칭 알고리즘 방법이 필요하다. 본 논문에서는 챔퍼 매칭 알고리즘을 사용하여 재구성 하였다. 본 연구에서는 OCT 연골 이미지를 얻어 노이즈 제거, 영상 분할, 3D 광간섭 단층 영상을 재구성 할 수 있었다.
컬러 히스토그램은 멀티미디어 이미지 데이터의 특성을 표현하기 위하여 널이 이용되어 왔다. 그러나 컬러 히스토그램을 고차원으로 설정할 경우 색인 구조에 효율적이지 못할 뿐만 아니라 유사도 계산에서도 고비용이 요구된다. 이러한 단점을 보완하기 위해 히스트그램의 차원을 줄이는 여러 방법이 제시되어 왔으나 이미지의 색상정보 손실을 피할 수 없으며, 이미지의 전체 히스토그램으로는 이미지의 레이아웃을 고려할 수 없기 때문에 필터링을 통한 후보 선정 시 상이한 이미지가 선택되어지는 문제점을 지닌다. 본 논문에서는 이미지를 일정한 크기의 타일로 분할한 이미지 타일 평균 RGB 방법을 제안하였으며, 실험을 통하여 제안한 방법의 성능을 평가하였다.
의료 영상 처리 기술은 질병의 진단 및 치료를 위한 계획이나 방법을 결정하는데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있다. 뇌 MR 영상에서의 질병 진단을 위한 전처리 단계로서 필수적으로 이루어져야 하는 단계가 영상 분할 단계이다. 본 논문에서는 뇌의 질병 진단에 사용할 수 있는 자료를 제공하기 위한 뇌 영상 분할 방법을 제시한다. T2 강조 영상의 반전된 영상에서 원본 영상을 뺀 차이 영상의 결과로 회백질·뇌척수액·비정상 영역이 두드러지게 나타나는 점을 이용해 회백질 뇌척수액·비정상 영역과 백질 영역을 분리하는 방법을 제안한다. 또한 뇌척수액 영역의 위치 정보와 몇 가지 특징들을 정의하여 분할되어진 회백질·뇌척수액· 비정상 영역에서 뇌척수액 영역만을 분할하는 방법을 제시한다. 600 여 개의 T2 강조 영상에 대해서 실험을 행하러 비교적 정확한 분할 결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.
TFT-LCD 패널을 저해상도로 획득한 영상은 불균일한 휘도 분포와 노이즈 신호, 그리고 결함 신호로 구성되어 있다. 불균일한 휘도 분포와 노이즈로 인해 결함 신호를 분할하기 어려우며 이를 위해 다양한 분할 방법이 개발되고 있다. 본 논문에서는 공간영역 상에서 Eikvil et al.'s에 의해 제안되어진 크기가 다른 두 개의 창을 두고 각 창의 평균을 계산하고 그 값의 차이를 이용하는 방법을 이용하여 TFT-LCD 패널 이미지 상에 존재하는 결함의 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 하지만 이 방법은 창의 크기에 의해 검출 가능한 결함영역의 크기가 제한되어 큰 결함영역을 분할하기 위해서는 창을 키워야 하므로 효율적이지 못한 문제점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기위해 멀티스케일(Multi-scale)을 이용하고, 각 스케일에서 검출 가능한 결함 크기를 제한함으로써 다양한 크기의 결함 영역을 분할 할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 성능을 검증하기위해 다양한 크기의 결함 영역을 만들어 분할되어진 결과와 실제 결함이 존재하는 TFT-LCD 패널 이미지의 분할 결과들을 통해 실제 적용 가능한 알고리즘임을 보인다.
본 논문에서는 주로 이미지 분할의 목적으로 활용되고 있는 end-to-end 방식의 fully convolutional network 기반의 모델인 U-Net을 사용하여 식물이 포함된 이미지에서 식물과 배경을 분할하는 방법을 제안한다. 네트워크의 훈련을 위해 수동으로 식물을 배경과 분할시킨 이진 영상들을 사용하였다. 다양한 실험을 통하여 U-Net은 식물 영상에서 식물을 정확하게 분할 가능한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 Gray Scale과 이미지 분할 방법을 이용하여 OMR 답안지에 대한 자동 채점처리 시스템을 구현하였다. 제안한 방법은 취득된 이미지를 이용하여 Gray Scale과 이미지 분할 방법으로 객관식 선다형 답란의 OMR 데이터를 추출하였다. 또한 뒷면의 단답식 서답형 답란의 On-Line 채점을 할 수 있도록 하는 시스템을 개발하여 실제로 구현하였다. 그 결과 단답식 서답형을 채점하는 채점교사들은 자유롭게 주어진 기간내에 시간과 장소에 구애를 받지 않고 채점을 완료 할 수 있었고, 객관식 선다형의 채점은 추가로 OMR 판독기에 의한 처리를 하지 않아 시간적으로 많은 이점이 있었다. 향후 단답식 서답형의 경우에도 이미지처리를 활용하여 자동 채점을 하게 된다면 각 급 학교 및 국가에서 시행하는 대량의 답안지의 채점업무를 보다 효율적으로 수행할 수 있을 것으로 본다.
수 마이크로 단위로 계측되는 반도체 COG의 정밀도를 높이기 위해서 라인스캔 카메라로 영상을 획득한다. 하지만 불량 검출은 스캔속도와 조명조건에 매우 민감하다. 본 논문에서는 불량이 없는 COG 영상과 입력영상을 정합하여 불량 검출의 정확성을 높이기 위한 방법에 대하여 제안하였다. 두 이미지를 정합시키는 방법으로 영역분할 템플릿 매칭 방법을 사용하였으며 그라디언트 마스크와 AND 연산하여 최종 결과 영상을 획득하였다. 제안된 방법은 다른 이미지 정합 법에 대하여 커다란 성능향상을 보임을 일련의 실험들을 통하여 보여준다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.