• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.427-428
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• 2014

화재발생 시 인명 안전을 위하여 초기의 화재감지가 매우 중요한 요인이다. 기존 연기감지기의 경우 일정한 조건만 맞으면 작동하기 때문에 비화재보의 우려가 높다. 특히 차량 매연도 연료가 연소되어 나오는 연기이므로 차량정체 시 트럭 등에서 발생하는 심한 매연에도 반응하여 오작동의 가능성이 높다. 이러한 기존 화재감지기의 문제점을 해결하기 위해 다양한 IR 레이저 기반 연기검출장치가 활용되고 있다. 하지만 IR 레이저 기반 연기검출장치는 100m 거리가 이격된 레이저 발광부와 수광부 구조에 따라 발광부 레이저광선의 각도변화에 따른 수광부 레이저 포인트 위치가 매우 민감하게 변화함에 따라 초기 레이저 포인트의 초점을 정확히 정합하고, 이후 보정하기 위한 고정밀 자동 초점 정합장치가 필요하다. 이에 본 논문에서는 레이저 투광부와 수광부를 분리하여 레이저 송신기, 수신기로 구성되는 고정밀 자동초점 정합장치를 설계하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.499-500
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• 2014

화재발생 시 인명 안전을 위하여 초기의 화재감지가 매우 중요한 요인이다. 특히 도로터널, 지하철역사 등 광범위 폐쇄공간에서 연기에 의한 질식사 등 2차 피해의 발생위험이 높다. 이에 최근 광범위 공간에서 적외선 레이저를 활용한 원거리 연기검출 화재탐지기에 대한 연구가 진행되고 있다. 이러한 레이저 기반 원거리 연기검출장치는 이격(100m 이상) 설치되는 레이저 발신기와 수신기의 레이저 포인트가 정확히 정합되어야 한다. 아울러, 레이저 발신기와 수신기 사이의 거리에 비례하여 레이저 초점의 이동거리가 매우 민감하게 변화하므로 이를 정확히 정합하기 위한 고정밀 제어장치가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 복수개의 레이저 발신모듈과 복수개의 조도센서(CdS)를 통해 초점의 정합을 자동 추적할 수 있는 알고리즘을 설계, 구현하였다. 이는 초기 레이저 초점의 설정과 이후 외부환경에 따른 초점의 틀어짐을 자동 보정하여 다양한 레이저 인식 장치에 적용될 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.613-615
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• 2001

본 논문은 동영상 내의 얼굴을 특정인 얼굴로 자동 변환 및 정합하는 기술을 제안한다. 얼굴에 나타난 동작이나 표정은 높은 자유도로 인하여 기존에 사용되어온 2차원적이고 고정된 물체 위주의 동영상 정합 기술로는 자연스러운 결과물을 얻기가 어렵다. 본 논문에서는 입력 받은 정면 유사방향의 사진으로부터 3차원 얼굴 모델을 복원한다. 각 프레임에 등장한 얼굴의 3차원 방향을 추출하여 복원한 3차원 얼굴 모델에 적용한 후 대체할 얼굴 영역에 저합시킨다. 정합 과정 시 비디오 프레임 내의 조명효과와 얼굴색 등을 분석하고 3차원 얼굴 모델에 블렌딩하여 비디오 프레임과 자연스럽게 정합할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.469-473
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• 2010

본 논문에서는 조각 병리 영상을 강체 정합을 통해 하나의 영상으로 자동 스티칭하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 영상의 위치 초기화, 위치 보정, 강체 정합의 세 단계로 이루어진다. 첫째, 영상의 위치 초기화 단계에서는 순서 없이 흩어진 부분 영상을 탬플릿 매칭 기법을 사용한 영상 내 문자 인식을 통해 위치를 초기화한다. 둘째, 강체 정합의 정확성을 높이기 위해 코너점을 이용해 부분 영상의 위치를 보정한다. 셋째, 조각 영상 간 거리를 최소화하는 강체 정합을 수행한다. 실험 결과, 부분 영상 간 간격이 최소화되어 하나의 영상으로 스티칭되는 것을 확인하였고, 최적화 반복 횟수와 변환 벡터에 따른 정확성, 견고성 평가를 통해 거리 차의 제곱 합이 최소화되어 수렴됨을 알 수 있었다. 본 논문의 제안 방법은 조각 영상을 하나의 영상으로 스티칭함으로써 병리 조직의 전체적인 구조 파악과 이를 이용한 전립선암 확진에 사용될 수 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.6
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• pp.791-803
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• 1999

본 논문은 두 장의 스테레요 영상으로부터 자동적으로 특징점 정합을 수행하도록 하는 새로운 절차의 효율적인 정합방법을 제안한다. 이를 위해 초기정합의 결과로 얻을 수 있는 유일 정합쌍을 이용한다. 즉, 본 논문에서는 초기정합의 결과로 얻어낸 유일 정합쌍의 정보를 이용하여 바로 outlier들을 제거시키므로써 초기정합의 결과가 갖는 애매성까지도 동반하여 상당량을 줄이도록 한다. 결국 애매성 제거에 대한 부담이 줄어들게 되므로 애매성 제거과정에서는 이완화 방법을 사용하지 않고 빠르게 애매성을 제거시킨다. 아울러 정합의 정확도를 높이기 위해 초기정합 후 바로 서브픽셀 정확도의 정합을 수행하며 정합의 마지막 단계에서는 추가정합을 수행하므로써 정합의 성능을 향상시킨다. 실내, 실회 스테레요 영상에 대한 다양한 실험결과는 본 논문에서 제안하는 방법의 특징점 정합기법이 빠르고 효율적임을 보여준다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.35 no.6_1
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• pp.907-917
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• 2019

Recently, the demand for high-resolution satellite images increases in many fields such as land monitoring and terrain analysis. Therefore, the need for geometric correction is increasing. As an automatic precision geometric correction method, there is a method of automatically extracting the GCP by matching between the GCP Chip and the satellite image. For automatic precision geometric correction, the success rate of matching GCP Chip and satellite image is important. Therefore, it is important to evaluate the matching performance of the manufactured GCP Chip. In order to evaluate the matching performance of GCP Chips, a total of 3,812 GCP Chips in South Korea were used as experimental data. The GCP Chip matching results of KOMPSAT-3A and Google Map showed similar matching results. Therefore, we determined that Google Map satellite imagery could replace high-resolution satellite imagery. Also, presented a method using center point and error radius of Google Map to reduce the time required to verify matching performance. As a result, it is best to set the optimum error radius to 8.5m. Evaluated the matching performance of GCP Chips in South Korea using Google Maps. And verified matching result using presented method. As a result, the GCP Chip s in South Korea had a matching success rate of about 94%. Also, the main matching failure factors were analyzed by matching failure GCP Chips. As a result, Except for GCP Chips that need to be remanufactured, the remaining GCP Chips can be used for the automatic geometric correction of satellite images.

• The Journal of Korean Academy of Prosthodontics
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• v.59 no.3
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• pp.299-304
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• 2021

Purpose. The purpose of the present study was to investigate the effects of image matching experience of operators on the accuracy and working time of image registration between radiographic and optical scan images. Materials and methods. Computed tomography and optical scan of a dentate dental arch were obtained. Image matching between the computed tomography and the optical scan (IDC S1, Amann Girrbach, Koblah, Austria) was performed using the point-based automatic registration method in planning software programs (Implant Studio, 3Shape, Copenhagen, Denmark) using two different experience conditions on image registration: experienced group and inexperienced group (n = 15 per group, N = 30). The accuracy of image registration in each group was evaluated by measuring linear discrepancies between matched images, and working time was recorded. Independent t test was used to statistically analyze the result data (α = .05). Results. In the linear deviation, no statistically significant difference was found between the experienced and inexperienced groups. Meanwhile, the working time for image registration was significantly shorter in the experienced group than in the inexperienced group (P = .007). Conclusion. Difference in the image matching experience may not influence the accuracy of image registration of optical scan to computed tomography when the point-based automatic registration was used, but affect the working time for the image registration.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2555-2557
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• 2003

본 논문에서는 열화된 이미지상에서의 자동 패턴 분할을 위해 농담 정규화 정합(NGC)법과 다중 템플레이트를 이용하여 검사 이미지내의 각 문자의 정합 계수치 합을 이용한 문자나 패턴을 자동으로 분할(segmentation)하는 알고리즘을 제안한다. 전통적인 NGC를 사용하는 검사 알고리즘은 기준 패턴의 기하학적인 level 값에 의해 계산되어 지기 때문에 검사 이미지의 획득이 불완전하다면 정합의 부독율(reject rate)은 높아진다. 제안한 알고리즘은 가시화가 좋지 않은 영상 회득 시 문자부와 배경부를 효과적으로 자동으로 분류하며 이미지 영역내의 정보와 정규화 된 상관관계를 이용하여 실제 영상에 적용시켜 제안된 알고리즘의 검증을 목표로 한다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.18 no.3
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• pp.315-322
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• 2000

DSM(Digital Surface Model) is a digital model which represents the surface elevation of a region. DSM is necessary for orthoimage generation, and frequently used in man-made object extraction from aerial photographs nowadays. Image matching technique enables automatic DSM generation. This proposed a image matching method which can be applied to automatic generation of DSM for Built-up Area. The matching method proposed is to find conjugate points and conjugate lines from overlapping aerial images. In detecting conjugate points, the positional relation between possible conjugate point pair as well as correlation of pixel gray value is compared. In detecting conjugate lines, the color attribute of flank region of line, shape of line, positional relation between neighborhood points and lines, and the connection relation between lines are compared. The proposed matching method is assumed to be useful for DSM generation including Built-up Area.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.359-361
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• 2012

본 논문은 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 강체 정합을 통해 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하여 자궁내막암의 위치를 자동으로 찾는 방법을 제안한다. 영상해상도와 밝기값 분포가 서로 다른 두 영상간 정합의 정확성을 향상시키기 위해 잡음을 제거하고 두 영상의 밝기값 신호 분포의 유사성을 강화시킨다. 유사성이 향상된 두 영상의 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하기 위해 정규화 상호정보를 최대화 하는 강체 정합을 반복적으로 수행한다. 정합된 영상에서 악성 종양을 쉽게 판별 할 수 있도록 현상확상계수지도를 컬러맵으로 생성하여 T2강조 MR 영상에서 얻은 종양의 후보군에 매핑하여 T2강조 MR 영상과 융합한다. 실험을 위하여 최적화 반복 과정에 따른 정규화 상호정보 수치 수렴 과정을 확인하고, 융합 후 종양 영역이 매핑되는 것을 육안평가를 통해 분석하였다. 제안방법을 통하여 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상을 융합함으로써 종양의 위치를 자동으로 파악하고 자궁내막암의 병기를 확정하는 용도로 활용할 수 있다.