• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02b
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• pp.249-255
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• 2007

컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어의 발전으로 그래픽 처리 기술은 날로 발전을 거듭하고 있으며 하드웨어의 기능을 최대한 이끌어내기 위한 소프트웨어 기술 또한 발전하고 있다. 이러한 발전으로 인하여 다양한 영상처리 분야에서 빠른 이미지 프로세싱이 가능하게 되었지만 빠른 이미지 프로세싱 능력에도 불구하고 프로그래밍 기술은 기존 것을 고수하고 있다. 일반적으로 사용해오던 기술은 높은 프로그래밍 지식을 필요로 하는 분야였고 이러한 이유로 이미지 프로세싱 기법을 전문적인 프로그래밍 지식이 부족한 예술계의 사용자가 이용하는 데에는 어려움이 있었다. 이러한 문제점을 해결하고 이미지 하드웨어 및 소프트웨어의 효율적인 사용 환경을 위하여 Apple사에서 OpenGL과 Objective-C를 이용한 좀더 간단한 이미지 프로세싱 기법인 코어 이미지(Core Image)를 개발하였다. OS와 어플리케이션 상에서 빠른 이미지 프로세싱을 위해 개발된 코어 이미지는 기존의 이미지 프로세싱 기법에서 복잡한 형태의 프로그래밍을 요했던 것과는 달리, 여러 이미지 프로세싱 기법을 간단한 플러그인 형태로 지원한다. 예술적인 측면에서 다양한 이미지 프로세싱 기법을 보다 손쉽게 사용할 수 있으며 사용 방법 또한 간단하여 전문적인 프로그램 지식이 부족한 일반 사용자도 예술적인 측면에서 이미지 프로세싱 기술을 쉽게 접목할 수 있도록 구성되어 있다. 하지만 코어 이미지가 국내에서는 소수의 사용자만이 이용하는 Mac OS에서만 사용 가능한 프로세싱 기술이라는 문제점 또한 지니고 있다. 본 논문에서는 코어 이미지의 개념과 구동 원리 및 실제 예술 작품에 적용된 사례를 분석하고, 이를 통하여 다양한 분야에서의 코어 이미지의 가능성에 대하여 전망해 본다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.9 no.2
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• pp.101-107
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• 1992

디입그로잉용 냉간 압연 강판의 인장시험편에 디지탈 이미지 프로세싱 기술을 적용하여 표면에서의 변형 및 변형도 분포 구하는 방법을 제안한다. 이 방법은 시편표면상의 절점 위치를 이미지 프로세싱에 의해 결정하는 부분과 이들 위치점들을 이용하여 변형도를 계산하는 두 부분으로 구성되어,있다. 본 연 구에서는 시편상의 각 절점 위치를 구하기 위해 검은 원형의 반점들로 배열된 사각 형상의 격자를 사용하 였고, 이미지 프로세싱에 의해 구해진 절점 좌표를 이용하여 소재 표면에서의 변형 패턴, 주 변형도 분포, 유효 변형도 분포, 임계 변형도 등을 구하였다. 인장시험하는 동안 시편 표면상의 국부 네킹이 발생될때 까지 주변형도에 의한 변형 이력은 거의 적선적으로 변형되고 있기 때문에, 유효 변형도 값은 매 변형 단계마다 변형도 증분의 누적에 관계없이 거의 일정한 값을 보여주고 있었으며, 최대 유효 변형도는 시편의 중앙부에서 나타나고 있음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.559-561
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• 2019

이미지 프로세싱이란 기존의 이미지에 대해 컴퓨터를 이용하여 새로운 이미지로 창작하거나 수정하는 일련의 작업 과정이다. 우리는 알약의 이미지를 가져와 machine이 인지 할 수 있도록 수정한 후, 사진에 찍힌 알약을 구별하고 사용자 에게 그 알약의 정보들을 제공 할 수 있는 텐서플로우 기반의 이미지 프로세싱 방법에 대해 연구 하였다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.20 no.3
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• pp.111-121
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• 2016

In this study, measurements were conducted by image processing to do an in-depth evaluation of strain of rebar in a uniaxial tension test. The distribution of strain and the necking region were evaluated. The image processing is used to analyze the color information of a colored image, so that the parts consistent with desired targets can be distinguished from the other parts. After this process, the image was converted to a binary one. Centroids of each target region are obtained in the binary images. After repeating such process on the images from starting point to the finishing point of the test, elongation between targets is calculated based on the centroid of each target. The tensile test were conducted on grade 60 #7(D22) and #9(D29) rebars fabricated in accordance with ASTM A615 standards. Strain results from image processing were compared to the results from a conventional strain gauge, in order to see the validity of the image processing. With the image processing, the measuring was possible in not only the initial elastic region but also the necking region of more than 0.5(50%) strain. The image processing can remove the measuring limits as long as the targets can be video recorded. It also can measure strain at various spots because the targets can easily be attached and detached. Thus it is concluded that the image processing helps overcome limits in strain measuring and will be used in various ways.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.350-352
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• 1999

하위레벨 이미지프로세싱(Low-Level Image Processing)과 이미지인식과 해석을 주로하는 상위레벨 이미지프로세싱(High-Level Image Processing)의 접목은 현존하는 기술과 연구소서는 상대적으로 접목이 힘들며 아직까지도 많은 연구가 진행되고 있다. 후자에 더 가까운 접근을 위해서 본 논문에서는 특정 이미지를 인식하는 과정에서 모양-기반 객체(Shaped-Based Object)와 기계학습(Machine Learning) 이론을 바탕으로 두 분야의 연관을 시도하였다. 이미지 내의 객체에 대한 기하학적인 특징을 얻기 위해서 모양-기반의 특징값 추출방법을 제시하고 있으며, 보다 발전된 인식을 위해서 기계학습이론을 적용시키고 있다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.38 no.5
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• pp.61-71
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• 2022

Soil color is used to determine soil classification and its physical, chemical, and biological properties. Visual determination is the most commonly used method for identifying soil color. However, it is subjective and, in many cases, non-repeatable. Digital image processing obtains useful information from digital images, accelerates soil classification, and enables the rapid identification of soil types in a field. This study develops a digital image processing-based soil color analysis technology that can consider irregular light conditions in the field. The digital image studio was designed to simulate the characteristics of natural light (illuminance and color temperature). Also, digital images of two soil samples (Jumoonjin sand and Anseong weathered soil) were captured under 12 different light conditions. For the RGB and CIELAB color systems, soil color intensities of 24 images were obtained using digital image processing. CIELAB was suitable for dealing with irregular light conditions in the field.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.234-237
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• 2009

많은 건설 현장에서 카메라와 CCTV(Closed-circuit Television)와 같은 장비를 활용하여 건설 현장의 상황을 모니터링 하고 있다. 하지만 많은 작업이 실외에서 이루어지는 토목 건축공사의 특성상 적절한 수준의 영상 데이터를 축적하는 것은 쉽지 않은 일이다. 특히, 이미지 프로세싱기법을 사용 하여 자동화된 건설 관리의 수행 시, 영상 데이터의 품질에 따라 에러가 발생하여 건설 관리자가 잘못된 정보를 얻게 될 경우도 발생하게 된다. 본 연구에서는 케니엣지(Canny Edge) 인식기법과 워터쉐드(Watershed) 변환, 그리고 3D CAD Mask를 이용한 건축 구조물 기둥의 시공 상황 분석 기법에 근거하여, 영상 데이터 분석 시 오류를 최소화하기 위한 에러 제거 알고리즘을 제시한다. 실제 데이터와 비교를 통하여 그 활용 가능성 또한 검증한다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 1994.11a
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• pp.43-52
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• 1994

ER Mapper는 호주의 ERM(Earth Resource Mapping Ltd.)사에서 개발한 이미지 프로세싱 전문 소프트웨어로서 GIS/LIS 분야의 벡터자료와 인공위성 및 항공측량에 의한 래스터 이미지를 통합 관리함으로써 여러 활용분야별 분석 및 의사 결정시 효율성을 높있 수 있다. 1989년 설립된 ERM은 이피지 프로세싱 시스템 개발에 집중적으로 투자하여 90년 6월 ER Mapper의 첫 버젼을 발표한 이래 현재 버젼 4.2까지 발표하였다. 같은 용도의 타 경쟁제품에 비하여 가격 대 성능비와 사용 편의성, 융통성 등이 뛰어난 것으로 판명된 ER Mapper는 산업계 표준을 지향하며 주변기기 접속성 둥에서도 탁월한 성능을 발휘한다. 또한 모든 기능이 하나의 패키지에 포함 지원되므로 모듈별 기능 구성을 지향하는 경쟁 소프트웨어에 비해 사용자 지향적 구조를 지니고 있다. ER Mapper는 현재 호주 이미지 프로세싱 시장의 80%에 이르는 높은 점유율을 보유하고 있으며 아시아, 아메리카, 유럽 등 전세계 지역에 약 70여개의 판매망을 가지고 그 시장점유율을 높여가고 있다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.32 no.4
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• pp.265-272
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• 2019

In this paper, a vision-based deep learning algorithm and image processing method are proposed to detect bolt-loosening in steel connections. To achieve this objective, the following approaches are implemented. First, a bolt-loosening detection method that includes regional convolutional neural network(RCNN)-based deep learning algorithm and Hough line transform(HLT)-based image processing algorithm are designed. The RCNN-based deep learning algorithm is developed to identify and crop bolts in a connection image. The HLT-based image processing algorithm is designed to estimate the bolt angles from the cropped bolt images. Then, the proposed vision-based method is evaluated for verifying bolt-loosening detection in a lab-scale girder connection. The accuracy of the RCNN-based bolt detector and HLT-based bolt angle estimator are examined with respect to various perspective distortions.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.5 no.1
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• pp.371-376
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• 2019

Creative thinking appears even before it is expressed in language, and its existence is revealed through emotion, intuition, image and body feeling before logic or linguistics rules work. In this study, Lego is intended to present experimental child interactive content that is applied with a computer vision based on image processing techniques. In the case of infants, the main purpose of this content is the development of hand muscles and the ability to implement imagination. The purpose of the analysis algorithm of the OpenCV library and the image processing using the 'VVVV' that is implemented as a 'Node' in the midst of perceptual changes in image processing technology that are representative of object recognition, and the objective is to use a webcam to film, recognize, derive results that match the analysis and produce interactive content that is completed by the user participating. Research shows what Lego children have made, and children can create things themselves and develop creativity. Furthermore, we expect to be able to infer a diverse and individualistic person's thinking based on more data.