• Title/Summary/Keyword: 자동 영상 분할

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Detection of Plastic Greenhouses by Using Deep Learning Model for Aerial Orthoimages (딥러닝 모델을 이용한 항공정사영상의 비닐하우스 탐지)

  • Byunghyun Yoon;Seonkyeong Seong;Jaewan Choi
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.39 no.2
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    • pp.183-192
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    • 2023
  • The remotely sensed data, such as satellite imagery and aerial photos, can be used to extract and detect some objects in the image through image interpretation and processing techniques. Significantly, the possibility for utilizing digital map updating and land monitoring has been increased through automatic object detection since spatial resolution of remotely sensed data has improved and technologies about deep learning have been developed. In this paper, we tried to extract plastic greenhouses into aerial orthophotos by using fully convolutional densely connected convolutional network (FC-DenseNet), one of the representative deep learning models for semantic segmentation. Then, a quantitative analysis of extraction results had performed. Using the farm map of the Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairsin Korea, training data was generated by labeling plastic greenhouses into Damyang and Miryang areas. And then, FC-DenseNet was trained through a training dataset. To apply the deep learning model in the remotely sensed imagery, instance norm, which can maintain the spectral characteristics of bands, was used as normalization. In addition, optimal weights for each band were determined by adding attention modules in the deep learning model. In the experiments, it was found that a deep learning model can extract plastic greenhouses. These results can be applied to digital map updating of Farm-map and landcover maps.

A Development of Realtime Urban Flood Forecasting Service (도시하천의 실시간 홍수예측서비스 개발)

  • Kim, Hyung-Woo;Lee, Jong-Kook;Ha, Sang-Min
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2007.05a
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    • pp.532-536
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    • 2007
  • 급속한 도시화 및 지구온난화로 인한 집중호우로 홍수피해가 해마다 증가하고 있다. 홍수피해를 최소화하기 위하여 4대강 중심의 홍수예경보시스템이 구축되는 등 다양한 제도적 장치가 마련되고 있으나 중소하천이 분포되어 있는 도시유역에서의 홍수예측기능은 부족한 실정이다. 본 연구에서는 중소 도시하천에 적용 가능한 실시간 도시홍수예측서비스 시스템(Realtime Urban Flood Forecasting Service, U-FFS)을 개발하였다. 경기도 성남에 위치한 탄천을 대상유역으로 선정하고 실시간 강우 및 수위관측소를 설치하여 수문데이타를 수집하였으며 이를 바탕으로 수위예측모형을 구축하였다. 모형구축에는 이미 국내외 학계에서 그 정확도가 입증된 바 있는 Data-driven 모델의 일종인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 이용하였다. 개발된 수위예측모형은 지정된 시간에 자동으로 작동 가능한 실행파일로 프로그래밍되어 최종적으로 홍수예측 웹서비스와 연동된다. U-FFS는 집중호우 발생 시 최종 유출구의 30분, 1시간, 2시간 후의 수위 예측값을 웹 상을 통해 제공함으로써 언제 어디서나 홍수예측 정보를 누구나 손쉽게 획득할 수 있는 장점이 있다. 시범운영 결과, 30분 및 1시간 후의 수위 예측은 정확도가 매우 뛰어났으며 2시간 후의 수위 예측의 정확성은 다소 떨어지는 것으로 확인되었으나 전반적인 홍수예측 판단에는 무리가 없을 것으로 예상된다. 본 시스템의 홍수예측모형은 생성 및 수정이 간편하여 그 활용성이 매우 높을 것으로 기대된다. 특히 안전함을 지향하는 각종 U-City나 홍수피해가 빈번한 도시유역에 적용하면 기존 시스템과 차별화된 실시간 홍수예측 서비스가 가능해져 홍수피해를 최소화할 수 있을 것이다. 취수구 직경 D의 3.3배를 벗어나지 않는다는 결과를 도출할 수 있었다.링 목적으로 사용될 수 있다. 본 연구에서 개발한 영상수위계는 한강홍수통제소 관할의 전류, 청담대교 등 4개소 낙동강 홍수통제소 2개소, 지자체 등에 적용되었으며, 적용 결과 비교적 안정적이면서 정확하게 수위를 측정하는 것으로 나타났다. 한편 기존 CCD 카메라 이외에 CCTV를 이용한 영상수위계를 개발하여 영상의 화질 개선뿐 아니라 하천화상 감시 기능을 강화하였다.소류의 섭취율은 높았다. 집단간의 상관도를 보면 교육별로 김치, 장아찌, 콩이 각각 p>0.5 수준에서 유의한 차가 없었고, 나머지는 유의한 차가 있었다. 연령별로는 멸치가 유의한 차가 없었고(p>0.5), 수입별로는 콩이 유의한 차가 없었다(p>0.5). 4. 영양지식(營養知識) 검토 가정생활(家庭生活)에 필요(必要)한 일반적(一般的)인 영양지식(營養知識)은 대체적으로 낮은 편이었다. 어린이 영양, 편식의 해로움, 비만증의 해로움, 임신부 그리고 수유부 영양에 대하여는 일반적으로 알고 있다고 하였으며, 그다음으로 이유기 영양, 어린이 발육에 필요한 식품, 식품과 영양소와의 관계, 우유의 성분, 노인영양에 대하여 잘 알고 있는 비율이 낮았으며, 인체의 영양소, 식단작성여부, 간식의 이론, 식품감별법에 대하여는 가장 낮은 비율을 나타냈다. 각 영양지식은 교육정도가 높을수록 영양지식이 높았고, 교육별 집단간의 유의한 차가 나타났다. (0.001

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Recognition of Passport Image Using Removing Noise Branches and Enhanced Fuzzy ART (잡영 가지 제거 알고리즘과 개선된 퍼지 ART를 이용한 여권 코드 인식)

  • Lee, Sang-Soo;Jang, Do-Won;Kim, Kwang-Baek
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • v.9 no.2
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    • pp.377-382
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    • 2005
  • 본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하는 방법을 제안한다. 여권 이미지는 기울어진 상태로 스캔 되어 획득되어질 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 코드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8방향 윤관선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이진화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화 한다, 이진화된 문자열 영역에 대해 여권 코드의 인식율을 높이기 위하여 잡영 가지 제거 알고리즘을 적용하여 개별 문자의 잡영을 제거한 후에 개별 코드를 추출하며, CDM 마스크를 적용하여 추출된 개별코드를 복원한다. 추출된 개별코드는 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 인식에 적용한다. 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, CDM 마스크를 이용하여 추출된 개별 코드를 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 인식한 방법보다 잡영 제거 알고리즘과 CDM 마스크를 적용하여 개선된 퍼지 ART 알고리즘으로 개별 코드를 인식하는 것이 효율적인 것을 확인하였다. 그리고 기존의 퍼지 ART 알고리즘을 이용하여 개별 코드를 인식하는 경우보다 본 논문에서 제안한 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 이용하여 개별 코드를 인식하는 경우가 서로 다른 패턴들이 같은 클러스터로 분류되지 않아 인식 성능이 개선되었다.생산하고 있다. 또한 이러한 자료를 바탕으로 지역통계 수요에 즉각 대처할 수 있다. 더 나아가 이와 같은 통계는 전 국민에 대한 패널자료이기 때문에 통계적 활용의 범위가 방대하다. 특히 개인, 가구, 사업체 등 사회 활동의 주체들이 어떻게 변화하는지를 추적할 수 있는 자료를 생산함으로써 다양한 인과적 통계분석을 할 수 있다. 행정자료를 활용한 인구센서스의 이러한 특징은 국가의 교육정책, 노동정책, 복지정책 등 다양한 정책을 정확한 자료를 근거로 수립할 수 있는 기반을 제공한다(Gaasemyr, 1999). 이와 더불어 행정자료 기반의 인구센서스는 비용이 적게 드는 장점이 있다. 예를 들어 덴마크나 핀란드에서는 조사로 자료를 생산하던 때의 1/20 정도 비용으로 행정자료로 인구센서스의 모든 자료를 생산하고 있다. 특히, 최근 모든 행정자료들이 정보통신기술에 의해 데이터베이스 형태로 바뀌고, 인터넷을 근간으로 한 컴퓨터네트워크가 발달함에 따라 각 부처별로 행정을 위해 축적한 자료를 정보통신기술로 연계${cdot}$통합하면 막대한 조사비용을 들이지 않더라도 인구센서스자료를 적은 비용으로 생산할 수 있는 근간이 마련되었다. 이렇듯 행정자료 기반의 인구센서스가 많은 장점을 가졌지만, 그렇다고 모든 국가가 당장 행정자료로 인구센서스를 대체할 수 있는 것은 아니다. 행정자료로 인구센서스통계를 생산하기 위해서는 각 행정부서별로 사용하는 행정자료들을 연계${cdot}$통합할 수 있도록 국가사회전반에 걸쳐 행정 체제가 갖추어져야 하기 때문이다. 특히 모든 국민 개개인에 관한 기본정보, 개인들이 거주하며 생활하는 단위인 개별 주거단위에 관한 정보가 행정부에 등록되어

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3D Model Construction and Evaluation Using Drone in Terms of Time Efficiency (시간효율 관점에서 드론을 이용한 3차원 모형 구축과 평가)

  • Son, Seung-Woo;Kim, Dong-Woo;Yoon, Jeong-Ho;Jeon, Hyung-Jin;Kang, Young-Eun;Yu, Jae-Jin
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.19 no.11
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    • pp.497-505
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    • 2018
  • In a situation where the amount of bulky waste needs to be quantified, a three-dimensional model of the wastes can be constructed using drones. This study constructed a drone-based 3D model with a range of flight parameters and a GCPs survey, analyzed the relationship between the accuracy and time required, and derived a suitable drone application technique to estimate the amount of waste in a short time. Images of waste were photographed using the drone and auto-matching was performed to produce a model using 3D coordinates. The accuracy of the 3D model was evaluated by RMSE calculations. An analysis of the time required and the characteristics of the top 15 models with high accuracy showed that the time required for Model 1, which had the highest accuracy with an RMSE of 0.08, was 954.87 min. The RMSE of the 10th 3D model, which required the shortest time (98.27 min), was 0.15, which is not significantly different from that of the model with the highest accuracy. The most efficient flight parameters were a high overlapping ratio at a flight altitude of 150 m (60-70% overlap and 30-40% sidelap) and the minimum number of GCPs required for image matching was 10.

Discharge estimation using surface velocity and index velocity method (표면유속과 지표유속법을 이용한 유량산정)

  • Lee, Sin Jae;Choi, Hong Yoon;Lee, Dae Young
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.273-273
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    • 2018
  • 하천유량을 산정하는 전통적인 방법은 수위-유량관계(stage-discharge relation)를 이용하는 것이며, 최근에는 하천특성에 따라 연속적으로 유속을 직접 측정하고 지표유속법(index velocity method) 또는 유속분포법(velocity profile method)을 이용하는 방법도 적용되고 있다. 연속으로 유속을 측정하는 방법에는 전자파 또는 영상이미지를 이용하여 표면유속을 측정하는 방법과 수중에 초음파 유속계를 설치하여 수중의 유속을 측정하는 방법이 있으며, 국내에서는 초음파 유속계를 이용하는 방법이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 전자파표면유속계(MU2720)로 측정된 표면유속과 지표유속법을 이용하여 하천유량 산정방법을 검토하였다. 본 연구는 홍천강의 홍천군(반곡교)와 홍천군(홍천교), 한탄강의 철원군(한탄대교) 수위관측소에서 2016년도에 전자파표면유속계로 측정된 43개의 자료(평균유속 0.61~2.56m/s)를 이용하였다. 전자파표면유속계에 의한 유속측정은 한 지점에 고정하여 측정하지 않고 여러 개의 측선을 분할하여 표면유속을 측정하였으며, 단면 평균유속(Vm)과 가장 상관성이 높은 측선(지점)의 유속을 지표유속으로 하여 지표유속(vi)과 평균유속과의 관계식을 작성하고, 이를 통해 유량을 산정하였다. 여기서 평균유속은 전자파표면유속계로 측정한 유속을 이용하여 산정한 값이다. 그 결과 지표유속과 평균유속관계식의 결정계수($R^2$)는 0.9874~0.9976이었으며, 측정 평균유속과 지표유속관계식으로 산정된 평균유속과의 평균 편차율은 2.26~3.80%로 표면유속과 지표유속법을 이용한 유량산정 방법의 적정성을 확인할 수 있었다. 따라서 현재 국내에서 자동유량측정시스템에 초음파유속계만 상용화되고 있으나 향후에는 하천특성에 따라 전자파표면유속계를 이용하는 방법도 고려해 볼 필요가 있을 것으로 판단된다.

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Texture Cache with Automatical Index Splitting Based on Texture Size (텍스처의 크기에 따라 인덱스를 자동 분할하는 텍스처 캐시)

  • Kim, Jin-Woo;Park, Young-Jin;Kim, Young-Sik;Han, Tack-Don
    • Journal of Korea Game Society
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    • v.8 no.2
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    • pp.57-68
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    • 2008
  • Texture Mapping is a technique for adding realism to an image in 3D graphics Chip. Bilinear filtering mode of this technique needs accesses of 4 texels to process one pixel. In this paper we analyzed the access pattern of texture, and proposed the high performance texture cache which can access 4 texels simultaneously. We evaluated using simulation results of 3D game(Quake 3, Unreal Tournament 2004). Simulation results show that proposed texture cache has high performance on the case where physical size is less then or equal 8KBytes.

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Automatic Thresholding Selection for Image Segmentation Based on Genetic Algorithm (유전자알고리즘을 이용한 영상분할 문턱값의 자동선정에 관한 연구)

  • Lee, Byung-Ryong;Truong, Quoc Bao;Pham, Van Huy;Kim, Hyoung-Seok
    • Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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    • v.17 no.6
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    • pp.587-595
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    • 2011
  • In this paper, we focus on the issue of automatic selection for multi-level threshold, and we greatly improve the efficiency of Otsu's method for image segmentation based on genetic algorithm. We have investigated and evaluated the performance of the Otsu and Valley-emphasis threshold methods. Based on this observation we propose a method for automatic threshold method that segments an image into more than two regions with high performance and processing in real-time. Our paper introduced new peak detection, combines with evolution algorithm using MAGA (Modified Adaptive Genetic Algorithm) and HCA (Hill Climbing Algorithm), to find the best threshold automatically, accurately, and quickly. The experimental results show that the proposed evolutionary algorithm achieves a satisfactory segmentation effect and that the processing time can be greatly reduced when the number of thresholds increases.

A Study on the Automatic Identification of HANGEUL Seal by using the Image Processing (영상처리에 의한 한글인장의 자동직별에 관한 연구)

  • 이기돈;전병민;김상운
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.10 no.2
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    • pp.69-75
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    • 1985
  • The proposed seal identification procedure consists of the smoothing, rotation, thinning, and matching techniques. The seal images which are scanned by CCTV are thresholded into the binary prctures of $256{\times}256$ pixels through A/D converter and 6502 microcomputer. After the sample and target images are ratated into an identical orientation, a thinning process is used to extract the skeletons of the character strobes. The wighted map is constructed by distance weight from which the distance weighted correlation C is computed. The C is compared with the dicision constant C or C for the purpose of seal indentification. The identification rate is 95% and the total CPU time is less than 3 minutes for each identification in the experiment.

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A Study of Automatic Medical Image Segmentation using Independent Component Analysis (Independent Component Analysis를 이용한 의료영상의 자동 분할에 관한 연구)

  • Bae, Soo-Hyun;Yoo, Sun-Kook;Kim, Nam-Hyun
    • The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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    • v.52 no.1
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    • pp.64-75
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    • 2003
  • Medical image segmentation is the process by which an original image is partitioned into some homogeneous regions like bones, soft tissues, etc. This study demonstrates an automatic medical image segmentation technique based on independent component analysis. Independent component analysis is a generalization of principal component analysis which encodes the higher-order dependencies in the input in addition to the correlations. It extracts statistically independent components from input data. Use of automatic medical image segmentation technique using independent component analysis under the assumption that medical image consists of some statistically independent parts leads to a method that allows for more accurate segmentation of bones from CT data. The result of automatic segmentation using independent component analysis with square test data was evaluated using probability of error(PE) and ultimate measurement accuracy(UMA) value. It was also compared to a general segmentation method using threshold based on sensitivity(True Positive Rate), specificity(False Positive Rate) and mislabelling rate. The evaluation result was done statistical Paired-t test. Most of the results show that the automatic segmentation using independent component analysis has better result than general segmentation using threshold.

Graph Topology Design for Generating Building Database and Implementation of Pattern Matching (건물 데이터베이스 구축을 위한 그래프 토폴로지 설계 및 패턴매칭 구현)

  • Choi, Hyo-Seok;Yom, Jae-Hong;Lee, Dong-Cheon
    • Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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    • v.31 no.5
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    • pp.411-419
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    • 2013
  • Research on developing algorithms for building modeling such as extracting outlines of the buildings and segmenting patches of the roofs using aerial images or LiDAR data are active. However, utilizing information from the building model is not well implemented yet. This study aims to propose a scheme for search identical or similar shape of buildings by utilizing graph topology pattern matching under the assumptions: (1) Buildings were modeled beforehand using imagery or LiDAR data, or (2) 3D building data from digital maps are available. Side walls, segmented roofs and footprints were represented as nodes, and relationships among the nodes were defined using graph topology. Topology graph database was generated and pattern matching was performed with buildings of various shapes. The results show that efficiency of the proposed method in terms of reliability of matching and database structure. In addition, flexibility in the search was achieved by altering conditions for the pattern matching. Furthermore, topology graph representation could be used as scale and rotation invariant shape descriptor.