• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.41-51
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• 2024

본 논문에서는 적외선 이미지에서 딥러닝 물체 탐지를 사용하여 유도무기의 표적 탐지 정확도 향상 방법을 연구한다. 적외선 이미지의 특성은 시간, 온도 등의 요인에 의해 영향을 받기 때문에 모델을 학습할 때 다양한 환경에서 표적 객체의 특징을 일관되게 표현하는 것이 중요하다. 이러한 문제를 해결하는 간단한 방법은 적절한 전처리 기술을 통해 적외선 이미지 내 표적 객체의 특징을 강조하고 노이즈를 줄이는 것이다. 그러나, 기존 연구에서는 적외선 영상 기반 딥러닝 모델 학습에서 전처리기법에 관한 충분한 논의가 이루어지지 못했다. 이에, 본 논문에서는 표적 객체 검출을 위한 적외선 이미지 기반 훈련에 대한 이미지 전처리 기술의 영향을 조사하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 영상과 이미지의 전역(global) 또는 지역(local) 정보를 활용한 적외선 영상에 대한 전처리인 Min-max normalization, Z-score normalization, Histogram equalization, CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)에 대한 결과를 분석한다. 또한, 각 전처리 기법으로 변환된 이미지들이 객체 검출기 훈련에 미치는 영향을 확인하기 위해 다양한 전처리 방법으로 처리된 이미지에 대해 YOLOX 표적 검출기를 학습하고, 이에 대한 분석을 진행한다. 실험과 분석을 통해 전처리 기법들이 객체 검출기 정확도에 영향을 미친다는 사실을 알게 되었다. 특히, 전처리 기법 중에서도 CLAHE 기법을 사용해 실험을 진행한 결과가 81.9%의 mAP (mean average precision)을 기록하며 가장 높은 검출 정확도를 보임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.573-574
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• 2023

화염 영역 검출을 위해 이전 기법에서는 화재 이미지에서 연기제거 및 색상보정을 통해 이미지를 전처리하였다. 그러나 이 기법은 임계값에 영향을 많이 받고, 밝기채널을 이용하여 검출하기 때문에 밤에 일어난 화재 이미지에서는 평균이상의 퍼포먼스를 수행하지만, 주변이 밝은 대낮의 화재 이미지에서는 퍼포먼스가 줄어드는 문제가 있다. 이를 보완하고자 본 논문에서는 CycleGAN을 이용하여 낮 이미지를 밤 이미지로 바꾸어 이미지 전처리를 진행하는 기법을 제안함으로써 화염 감지의 정확도가 개선되었음을 실험을 통해 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.561-562
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• 2023

본 논문에서는 YOLOv5m과 이미지 전처리 기법을 활용한 문 객체 감지 시스템을 제안한다. 이미지 전처리를 하지 않은 Original 이미지 그리고 이미지 전처리를 한 CLAHE 이미지, Bilateral 이미지 세 가지를 사용해서 가장 좋은 기법을 비교한다. mAP 진행 그래프 및 이미지 출력을 통해 결과를 검증한다. 본 논문의 목표는 인공지능이 문을 감지하는 알고리즘을 구현하여 배송 로봇이 목적지의 문을 찾아내는 것이다

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.460-462
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• 2001

컴퓨터 이미지처리는 여러 분야에서 응용되고 있는데 어떤 특성을 만족하는 객체들의 계수를 자동으로 분류시키는 생물학분야, 편지봉투나 일반양식에 인쇄되어 있는 글자를 자동으로 검출하고 인식하며 초음파검사 혹은 X-Ray 촬영에서 이미지를 획득하여 향상시키는 의료분야, 지문 및 얼굴인식 등에 이용되고 있다. 최근 몇 년 동안 이미지인식, 형태론, 이미지데이터 압축에 관한 연구가 진전되면서 본 연구에서 형태론적인 기법을 사용하여 문자인식을 위한 전처리 혹은 후처리 단계에서 사용되는 이미지향상을 위해서 팽창, 침식, 골격화의 3단계를 적용하고 기존의 연구 방법과 비교하여 이미지획득 시간을 줄이고 이미지를 향상시켰다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.397-402
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• 2008

본 논문에서는 햅틱 인터랙션 기반의 3차원 가상 얼굴 메이크업 시뮬레이션에서 메이크업 대상에 대한 정교한 페인팅을 적용하기 위한 자동화된 마스크 생성 방법을 개발한다. 본 연구에서는 메이크업 시뮬레이션 이전의 전처리 과정에서 마스크를 생성한다. 우선, 3차원 스캐너 장치로부터 사용자의 얼굴 텍스쳐 이미지와 3차원 기하 표면 모델을 획득한다. 획득된 얼굴 텍스쳐 이미지로부터 AdaBoost 알고리즘, Canny 경계선 검출 방법과 색 모델 변환 방법 등의 영상처리 알고리즘들을 적용하여 마스크 대상이 되는 주요 특정 영역(눈, 입술)들을 결정하고 얼굴 이미지로부터 2차원 마스크 영역을 결정한다. 이렇게 생성된 마스크 영역 이미지는 3차원 표면 기하 모델에 투영되어 최종적인 3차원 특징 영역의 마스크를 레이블링하는데 사용된다. 이러한 전처리 과정을 통하여 결정된 마스크는 햅틱 장치와 스테레오 디스플레이기반의 가상 인터페이스를 통해서 자연스러운 메이크업 시뮬레이션을 수행하는데 사용된다. 본 연구에서 개발한 방법은 사용자에게 전처리 과정에서의 어떠한 개입 없이 자동적으로 메이크업 대상이 되는 마스크 영역을 결정하여 정교하고 손쉬운 메이크업 페인팅 인터페이스를 제공한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.594-596
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• 2022

본 논문은 무인비행장치에 탑재된 카메라를 통해 획득한 고화질의 이미지를 무인비행장치 상에서 전처리를 하여 이동통신망을 통해 서버로 전송하기 위한 시스템 및 기법에 관한 것이다. 기존의 이미지 획득 서비스용 무인비행장치의 경우, 무인비행장치에 탑재된 카메라의 외부저장장치에 획득한 이미지를 저장하고, 비행이 완료된 이후에 저장장치를 직접 옮기는 방식으로 이미지를 확인하였다. 이러한 방식의 경우, 외부저장장치를 통해 직접적으로 이미지 데이터를 확인하기 전에는 이미지 획득이나 전처리가 제대로 수행되었는지 확인할 수 없다는 한계점이 존재한다. 또한 해당 데이터는 외부저장장치에만 저장되기 때문에 데이터의 공유가 번거롭다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 원격에서 이미지를 실시간으로 확인 가능한 시스템을 제안한다. 더 나아가, 무인비행장치에서의 촬영을 통한 이미지 획득 외에 지오태깅과 같은 전처리와 이동통신망을 통한 전송까지 수행이 가능한 시스템 및 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.805-808
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• 2005

엔트로피부호화(entropy coding)는 텍스트와 같은 일반적인 데이터들을 효율적으로 압축하는 반면에, 이미지 데이터들에 대해서는 그 성능이 다소 저하된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선시키기 위한 효율적인 전처리기법(preprocessing technique)을 소개한다. 제안한 전처리기법은 입력된 명암도 등급 이미지를 무손실 압축하기 이전에, 이미지 내에서 인접한 명암도 값들의 발생빈도(occurrence frequency)를 조사한다. 다음으로 각 픽셀 쌍들의 명암도 값들을 발생빈도에 기반한 순서화된 값(ordered number)들로 대체시킨 후, 최종적으로 엔트로피부호화에 의한 압축을 수행한다. 이와 같은 단계들을 거치면서 이미지 데이터의 통계적인 특성(statistical feature)이 보다 강화되기 때문에, 엔트로피부호화에서의 무손실 압축 성능을 효율적으로 개선시킬 수 있다. 실험을 통하여 256 명암도 등급 이미지들을 산술부호화와 허프만부호화를 사용하여 압축한 결과, 제안한 전처리기법이 압축 후 비트율(bit rate)을 최대 37.49%까지 감소시켰음을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.167-167
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• 2022

최근 빅데이터에 관련된 연구에 있어 데이터의 품질관리에 대한 논의가 꾸준히 이뤄져 오고 있다. 특히 이미지 처리 및 분석에 활용되어온 딥러닝 기술의 경우, 분류 작업 및 패턴인식 등으로부터 데이터의 특징을 추출함으로써 비지도학습(Unsupervised Learning)을 가능하게 한다는 장점이 있음에도 불구하고 빅데이터를 다루는 과정에 있어 용량, 다양성, 속도 및 신뢰성 측면에서의 한계가 있었다. 본 연구에서는 CCTV 영상을 활용한 강수량 산정 모델 개발에 있어 예측 정확도 향상 및 성능 개선을 도모할 수 있는 데이터 전처리 방법을 제안하였다. 서울 근린 AWS 4개소 지역(김포장기, 하남덕풍, 강동, 성남) 및 중앙대학교 지점 내 CCTV를 설치한 후, 최대 9개월의 영상을 확보하여 강수량 산정을 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 배경분리, 조도조정, 영역설정, 데이터증진, 이상데이터 분류 등이 가능한 알고리즘을 개발함으로써 데이터셋 자체에 대한 전처리 작업을 수행한 후, 이에 대한 결과를 기존 관측자료와 비교·분석하였다. 본 연구에서 제안한 전처리 방법들을 적용한 결과, 강수량 산정 모델의 예측 정확도를 평가하는 지표로 선정한 평균 제곱근 편차(Root Mean Square Error; RMSE)가 약 30% 감소함을 확인하였다. 본 연구의 결과로부터 CCTV 영상 데이터를 활용한 강수량 산정의 가능성을 확인할 수 있었으며 특히, 딥러닝 모델 개발시 필요한 적정 전처리 방법들에 대한 기준을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.964-966
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• 2022

본 연구는 유료 OCR 서비스를 이용하여 야외 촬영 이미지의 텍스트를 검출하는 프로젝트에서 야외 촬영 텍스트를 학습시킨 Yolov4 모델을 통한 전처리 작업을 제안한다. 텍스트 감지를 통한 이미지 텍스트 전처리 진행은 불필요한 OCR 실행을 줄여 리소스를 절약하고 유료 서비스의 경우 비용 절감 효과까지 도모할 수 있다는 장점이 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.319-322
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• 2011

시각 피처를 사용한 이미지 표현은 이미지 검색 분야에서 이미 광범위하게 사용되고 있다. 특히 이미지 자체에 태깅이 되어있지 않거나 다른 추가 정보가 없는 경우에는 이미지 콘텐츠자체의 정보만으로 검색하기 위해서는 이러한 전처리가 필수적이다. 이미지로 부터 얻어진 시각적 피처들이 시각 단어로 사용되기 위해서는 k-means 와 같은 군집 알고리즘을 통한 시각적 피처의 양자화를 위한 전처리가 필요한데, 시각 단어의 개수 k를 정하는데 모호함이 있다. 본 논문에서는 임의의 k를 사용하더라도, 대표적 토픽 모델링 기법인 LDA (Latent Dirichlet Allocation)를 사용하여 데이터의 차원을 줄이게 되면 여러개의 시각적 단어들의 조합을 각각의 토픽이 나타낼 수 있게 됨을 이미지 검색 성능으로써 확인해 보고, 이러한 방법을 사용하면 표현형의 사이즈를 줄일 수 있고, 검색에 있어서도 이미지의 유사성을 더욱 효과적으로 표현할 수 있음을 확인해 본다.