• 제목/요약/키워드: 자동 분할

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Automatic Marked Watershed를 이용한 차도 분할 (Road Segmentation using Automatic Marked Watershed)

  • 박한동;오정수
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제21권2호
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    • pp.409-415
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    • 2017
  • 본 논문은 watershed를 이용한 차도 분할 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 알고리즘은 차량과 차선 정보를 이용해 차도 마커와 배경 마커를 자동 생성하는 automatic marked watershed를 이용한 영역 분할 알고리즘이고 이는 지나치게 많은 영역이나 마커를 위한 수작업 같은 watershed 기반 영역 분할의 문제점들을 해결할 수 있다. 차도 마커는 차선은 포함되나 차량은 배제되는 순수한 차도 영역을 위한 속성을 포함하고 배경 마커는 차량과 배경을 포함하는 나머지 영역을 위한 속성을 포함하고 있다. 실제 도로 영상에 적용된 영역 분할 결과들은 제안된 알고리즘은 다양한 환경에서 적절한 마커들을 생성할 수 있고, 주행 차로와 양옆 차로를 포함한 필수 차도 영역을 적절하게 분할할 수 있는 것을 보여주고, 성능 면에 있어서는 제안된 알고리즘은 수작업으로 생성된 마커를 사용한 기존 알고리즘과 대등함을 보여준다.

시각 주의와 영상 분할을 이용한 관심 객체 자동 검출 기법 (Automatic Detection of Objects-of-Interest using Visual Attention and Image Segmentation)

  • 신도경;문영식
    • 전자공학회논문지
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    • 제51권5호
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    • pp.137-151
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    • 2014
  • 본 논문에서는 일반적인 자연 영상에서 관심 객체를 자동으로 검출하기 위한 방법을 제안한다. 영상에서의 관심 객체는 사람에 따라서 주관적으로 판단되며, 일반적으로 사람의 시각은 관심 객체에 초점이 맞춰지게 된다. 관심 객체의 자동 검출을 위한 첫 번째 단계로서 사람의 시각 인지기반의 돌출 맵을 이용하여 관심 객체의 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보영역은 객체에 대한 대략적인 위치 정보를 가지고 있지만 관심 객체를 정확하게 분할하지 못하는 문제점이 존재한다. 따라서 두 번째 단계에서 영상의 색상과 에지를 고려한 그래프 기반의 영상 분할 기법과 객체 영역의 세선화(skeletonization)를 결합함으로써 정확한 객체 영역을 자동으로 검출한다. 본 논문에서는 제안하는 방법과 기존 방법들의 성능을 비교하기 위해서 정확률(precision), 재현율(recall) 그리고 정밀도(accuracy)를 계산하였다. 그 결과, 제안하는 방법은 미 검출(under detection) 및 과검출(over detection)에 대한 문제점을 줄임으로써 기존 방법보다 더 향상된 결과를 보인다.

3차원 측정점으로부터의 객체 자동인식 (Automatic Object Recognition in 3D Measuring Data)

  • 안성준
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제16B권1호
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    • pp.47-54
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    • 2009
  • 측정점으로부터의 3차원 객체 자동인식은 컴퓨터비전, 지능형로봇 등의 분야에서 주요 연구주제이다. 본 논문에서 저자는 측정오차가 포함되어 있으며 정렬되지 않은 대용량 3차원 측정점으로부터 객체를 자동적으로 추출하며 그 형상계수를 추정하는 소프트웨어 기술에 대한 소개를 하고자 한다. 해당 소프트웨어는 기능적으로 상호 연결된 형상모델 제시, 측정점 분할, 형상모델 맞춤의 세 부분으로 이루어졌으며 최단거리 최소제곱법(ODF)이 핵심요소이다. ODF는 형상모델과 측정점 사이의 최단거리의 제곱합을 최소화하는 형상모델 계수를 추정한다. 무작위로 선정된 부분 측정점에 대한 임시 형상모델로서 이차 곡면이 ODF에 의하여 구하여지면 우리는 이로부터 3차원 객체를 자동적으로 추출하는 과정인 최종 형상모델 제시, 측정점 분할, 형상모델 맞춤에 필요한 초기값을 제공할 수 있다. 소개된 소프트웨어 기술을 실제 3차원 측정점에 적용함으로써 그의 성능을 확인하고자 한다.

공간분활 및 영역열량측정에 의한 공평 자동난방운영시스템 구현 (System Implementation for Fair Automatic Heating Operation Based on Spatial Distributing and Zonal Calorie Measuring)

  • 한상철;류광렬
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제23권8호
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    • pp.910-916
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    • 2019
  • 본 논문은 주거공간영역 별로 사용 난방열량을 측정하고 사용량을 자동으로 측정 분석하여 계량 운영 할 수 있는 공평관리 자동난방운영시스템의 구현이다. 난방공간은 4영역으로 분할하여 하나의 계량기로 유량과 열량이 계측된다. 이 시스템은 열량검출, 온도조절기, 밸브제어기, PC컨버터와 모니터링으로 구성된다. 난방 공간영역은 실내온도에 따라 열량 계산에 필요한 환수 온도가 측정되고 영역별 열량이 산출된다. 실험결과, 측정기기로 계측한 값과 비교하여 측정열량 값의 오차 범위는 1% 내이다. 기존의 유량계를 이용한 난방 분할 방식과 비교하면 난방 에너지 사용 비용이 약 7% 저감된다. 이 공평시스템은 향후에는 BEMS와 공동으로 연계하는 연구가 필요하다.

Automatic Detection System of Underground Pipe Using 3D GPR Exploration Data and Deep Convolutional Neural Networks

  • Son, Jeong-Woo;Moon, Gwi-Seong;Kim, Yoon
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제26권2호
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    • pp.27-37
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    • 2021
  • 본 논문에서는 관로를 자동으로 검출하는 지하 관로 자동 탐색 시스템을 제안한다. 시간에 따른 지반변화, 관로 시공 불일치 등 여러 가지 요인으로 실제 관로의 위치가 지하 관로 도면과 일치하지 않는다. 이로 인하여 굴착공사나 관로 노후화에 의한 여러 사고가 발생한다. 사고를 방지하기 위해 GPR(지표 투과 레이더, Ground Penetrating Radar) 탐사를 통해 지하시설물을 찾아내는 작업이 이루어지고 있지만, 분석을 담당할 수 있는 전문가의 수가 부족하다. GPR 데이터는 매우 방대하며 분석과정에도 오랜 시간이 걸리기 때문이다. 이에 본 논문에서는 3D GPR 데이터를 자동으로 분석하기 위해 딥 러닝 기술인 3D 이미지 분할을 사용하고, 이에 적합한 데이터 생성 알고리즘을 제안한다. 또한 GPR 데이터 특성에 맞는 데이터 증강 기법, 데이터 전처리 모듈을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안한 시스템은 F1 Score 40.4%의 성능을 보였으며 이를 통해 이미지 분할을 이용한 관로 분석의 가능성을 확인하였다.

잔류유량 기반 복원력 지수를 통한 빗물펌프장 자동운영 성능 검토 (A Study of the Automatic Operation Performance of a Pump Station using Resilience Considering Residual Flows)

  • 김영남;이의훈
    • 대한토목학회논문집
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    • 제42권6호
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    • pp.793-802
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    • 2022
  • 증가하는 도시 침수 피해에 대응하기 위해서는 내배수시스템의 비구조적인 개선이 필요하다. 본 연구에서는 유수지 유입량과 외수위를 고려한 빗물펌프장 펌프/수문 자동운영 기술을 제안하고, 성능을 평가하기 위해 잔류유량 기반 복원력를 사용하여 기존 운영과의 성능차이를 비교하였다. 제안된 자동운영은 3가지 펌프운영과 2가지 수문운영으로 구성되었다. 펌프운영을 위해 모니터링 지점의 수심을 사용하였으며, 모니터링 지점은 최초월류발생지점과 최대월류발생지점을 고려하여 선택하였다. 대상유역은 대구 비산빗물펌프장이며, 강우자료는 재현기간 30년, 50년 및 70년으로, 지속시간 30분, 60분, 90분 그리고 120분으로 설정한 확률강우를 사용하였다. 적용결과 자동운영과 기존 운영의 복원력 차이는 최소 5.20E-05에서 최대 8.07E-04로 나타났다. 지속시간이 길어질수록 복원력 차이는 크게 나타났다.

자동 팔 영역 분할과 배경 이미지 합성 (Automatic Arm Region Segmentation and Background Image Composition)

  • 김동현;박세훈;서영건
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제18권8호
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    • pp.1509-1516
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    • 2017
  • 일인칭 관점의 훈련 시스템에서, 사용자는 실제적인 경험을 필요로 하는데, 이런 실제적인 경험을 제공하기 위하여 가상의 이미지 또는 실제의 이미지를 동시에 제공해야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 자동적으로 사람의 팔을 분할하는 것과 이미지 합성 방법을 제안한다. 제안 방법은 팔 분할 부분과 이미지 합성 부분으로 구성된다. 팔 분할은 임의의 이미지들을 입력으로 받아서 팔을 분할하고 알파 매트(alpha matte)를 출력한다. 이는 종단 간 학습이 가능한데 이 부분에서 우리는 FCN(Fully Convolutional Network)을 활용했기 때문이다. 이미지 합성부분은 팔 분할의 결과와 길과 건물 같은 다른 이미지와의 이미지 조합을 만들어 낸다. 팔 분할 부분에서 네트워크를 훈련시키기 위하여, 훈련 데이터는 전체 비디오 중에서 팔의 이미지를 잘라내어 사용하였다.

수위-유량관계곡선의 자동구간분할을 위한 변동계수 활용기법의 개선 (Improvement of the Method using the Coefficient of Variation for Automatic Multi-segmentation Method of a Rating Curve)

  • 김연수;김정엽;안현욱;정관수
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제48권10호
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    • pp.807-816
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    • 2015
  • 일반적으로 수위-유량관계 곡선식은 선형성과 등분산성 가정을 기반으로 구축되지만, 측정단면의 형태, 단면 상 하류의 지형요인 등으로 인하여 영향을 받기 때문에 실질적인 수위 및 유량의 관계는 관계식 구축에 이용되는 가정에 위배된다. 이로 인한 오차를 줄이기 위하여 곡선식을 분할하여 이용하고 있으나, 측정단면의 변화를 고려한 관계자의 주관적인 판단이 구간분할의 주요 근거로 이용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 주관성을 배제하고 관측데이터를 기반으로 객관화된 분할근거를 제시하고자 한다. 곡선식의 구간 분할을 위하여 변동계수를 이용한 기존의 연구를 바탕으로 변동계수가 정규분포를 따르는 것으로 가정하여, 계산된 변동계수가 전 단계에서 계산된 95% 신뢰구간 이내에 존재하지 않는 경우 구간을 분할하였다. 즉, 변동계수를 이용하여 집단 간의 특성을 비교하였으며, 변동계수의 분포를 이용하여 분할을 위한 기준 값을 제시하였다. 방법론의 추정능력 검토를 위하여 가상의 곡선으로부터 생성된 데이터에 제안된 방법론을 적용하였고, 실제유역에 적용성 검토를 위하여 금강에 위치한 무주 및 산계교 수위관측소 지점에 적용하였다. 결과적으로 자동으로 분할된 관계곡선식을 사용하여 추정의 정확도를 높일 수 있을 뿐만 아니라 외삽을 하는 경우 역시 그 정확도를 향상할 수 있음을 확인하였다. 마지막으로 실측값을 활용한 수위-유량관계 곡선식의 구축 시 구간 분할 전 후의 잔차 데이터에 대하여 Shapiro-wilk 정규성 검정을 수행하였으며, 구간분할 후 잔차가 정규성을 갖게 되는 것으로 나타났다.

다중 임계치 기반의 국부적 워터쉐드 알고리즘을 이용한 자동 객체 분할 (Moving Object Segmentation Using Multiple Threshold Based Local Watershed Algorithm)

  • 이지호;유홍연;홍성훈
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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    • pp.691-694
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    • 2004
  • 본 논문에서는 실시간 처리에 적합한 효율적인 동영상 객체 분할 알고리즘을 제시한다. 제안된 동영상 객체 분할 알고리즘은 임계치 적용과 지역적 워터쉐드 알고리즘을 복합적으로 적용하였다. 첫째로 임계치 분할방법을 사용하여 초기 객체 마스크를 구성하였고 이러한 초기객체 마스크는 현재영상에서의 영역분할을 위한 입력으로 들어가게 된다. 최종적으로 지역적인 워터쉐드 분할방법을 초기 객체영역의 불명확한 지역에서만 다시 수행하여 최종적인 객체영역을 획득하여 기존 방식에 비해 분할시간을 줄였으며 분할성능을 높였다. 본 논문에서는 잡음환경에서 객체를 추출하기위해 복합적인 분할방식에 초점을 두었다. 이러한 복합적인 분할방법을 사용함으로써 객체 마스크 추출성능의 향상과 수행시간절약을 가져올 수 있었다.

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