• 제목/요약/키워드: 자동 영상 분할

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

  • 윤병현;성선경;최재완
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권2호
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    • pp.183-192
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    • 2023
  • 위성영상 및 항공사진과 같은 원격탐사 자료들은 영상판독과 영상처리 기법을 통하여 영상 내의 객체를 탐지하고 추출하는 데에 사용될 수 있다. 특히, 원격탐사 자료의 해상도가 향상되고, 딥러닝(deep learning) 모델 등과 같은 기술의 발전으로 인하여 관심객체를 자동으로 추출하여 지도갱신 및 지형 모니터링 등에 활용될 수 있는 가능성이 증대되고 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 의미론적 분할에 사용되는 대표적인 딥러닝 모델인 fully convolutional densely connected convolutional network (FC-DenseNet)을 기반으로 하여 항공정사영상 내 존재하는 비닐하우스를 추출하고, 이에 대한 결과를 정량적으로 평가하였다. 농림축산식품부의 팜맵(farm map)을 이용하여 담양, 밀양지역의 비닐하우스에 대한 레이블링을 수행하여 훈련자료를 생성하고, 훈련자료를 이용하여 FC-DenseNet의 훈련을 수행하였다. 원격탐사자료에 딥러닝 모델을 효과적으로 이용하기 위하여, 각 밴드별 특성이 유지되도록 instance norm을 이용하여 정규화과정을 수행하였으며, attention module을 추가하여 각 밴드별 가중치를 효과적으로 산정하였다. 실험결과, 딥러닝 모델을 이용하여 영상 내 존재하는 비닐하우스 지역을 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였으며 팜맵, 토지피복지도 등의 갱신에 활용될 수 있을 것으로 판단하였다.

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

  • 김형우;이종국;하상민
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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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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잡영 가지 제거 알고리즘과 개선된 퍼지 ART를 이용한 여권 코드 인식 (Recognition of Passport Image Using Removing Noise Branches and Enhanced Fuzzy ART)

  • 이상수;장도원;김광백
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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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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시간효율 관점에서 드론을 이용한 3차원 모형 구축과 평가 (3D Model Construction and Evaluation Using Drone in Terms of Time Efficiency)

  • 손승우;김동우;윤정호;전형진;강영은;유재진
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권11호
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    • pp.497-505
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    • 2018
  • 대형폐기물량을 산정해야 하는 상황에서 드론을 이용하여 폐기물의 3차원 모형을 구축하여 폐기물의 정량적인 양을 산출할 수 있다. 필요에 따라서 단시간에 폐기물량을 산정해야 하는 경우가 있다. 본 연구에서는 다양한 비행변수와 지상기준점 측량을 통해 드론 기반의 3차원 모형을 구축하고 정확도와 소요되는 시간의 관계를 분석하였으며 단시간에 폐기물량 산정을 위한 적절한 드론 활용 기법을 도출하고자 하였다. 드론을 이용하여 폐기물의 영상을 촬영하여 자동정합하고 3차원 좌표를 가지는 모형을 생성하였다. 3차원 모형의 정확도는 RMSE(Root Mean Square Error) 계산을 통해 평가하였다. 총 49개 모형의 RMSE는 최고 0.08부터 최저 124.75로 나타났다. 정확도가 높은 상위 15개 모형의 소요시간과 그 특성을 분석한 결과, RMSE가 0.08로 영상의 정확도가 가장 높은 1번 모형의 소요시간이 954.87분으로 나타났다. 또한 소요시간이 98.27분으로 가장 짧은 10번 3차원 모형의 RMSE는 0.15로써 정확도가 가장 높은 모형과 큰 차이가 없음을 확인하였다. 가장 효율적인 드론 비행변수는 비행고도 150m에서 높은 촬영중복도(종중복도 60-70%, 횡중복도 30-40%)이며 영상정합에 필요한 지상기준점 개수는 최소 10개 이상인 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 드론을 활용하여 신속하고 효율적인 폐기물량 산정하는데 기초자료로 활용될 수 있다.

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

  • 이신재;최홍윤;이대영
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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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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텍스처의 크기에 따라 인덱스를 자동 분할하는 텍스처 캐시 (Texture Cache with Automatical Index Splitting Based on Texture Size)

  • 김진우;박용진;김영식;한탁돈
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제8권2호
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    • pp.57-68
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    • 2008
  • 텍스처 매핑(texture mapping)은 실감 있는 영상을 만들기 위해 3차원 그래픽스 칩에서 사용되는 기술이다. 이 방식 중 이중선형 필터링 모드(bilinear filtering mode)에서는 1개의 픽셀(pixel)을 처리하기 위해 4개의 텍셀(texture element: texel)에 접근이 요구된다. 본 논문에서는 텍스처의 접근패턴을 분석하여 동시에 4개의 텍셀을 접근할 수 있는 고성능 텍스처 캐시의 구조를 제시하였다. 3차원 게임인 퀘이크3(Quake 3)와 언리얼 토너먼트 2004(Unreal Tournament 2004)의 텍스처 접근 추출파일을 이용한 시뮬레이션 결과로 성능평가를 하였으며, 제시한 텍스처 캐시의 구조는 물리적인 크기가 8KBytes 이하인 경우 콜은 성능을 갖게 됨을 분석하였다.

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

  • 이병룡;;;김형석
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제17권6호
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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.

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

  • 이기돈;전병민;김상운
    • 한국통신학회논문지
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    • 제10권2호
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    • pp.69-75
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    • 1985
  • 印章識別은 平滑化, 回轉 및 移動, 細線化整合技法의 순서로 수행된다. CCTV카메라에 入力된 印章映像은 A/D變換機와 8bit microcomputer에 의하여 $256{\times}256$畵素의 2進映像으로 변환한다. 두 映像을 定位置로 回轉시킨 후, 細線化過程을 거쳐 文字의 골격선을 찾는다. 畵素거리에 따라 Weight.를 정하고 distance-weighted Correlation, C를 계산한다. 계산된 $C^K$와 결정상수 $C_YES$, $C_NO$를 비교하여 印章을 識別한 결과 95%의 높은 識別率을 얻었고 한 개의 對象印章을 識別하는데 걸린 시간은 3분 이내였다.

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

  • 배수현;유선국;김남형
    • 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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    • 제52권1호
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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.

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

  • 최효석;염재홍;이동천
    • 한국측량학회지
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    • 제31권5호
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    • pp.411-419
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    • 2013
  • 3차원 건물을 모델링하기 위해 항공영상 또는 라이다 데이터를 이용하여 건물 외곽선 추출이나 지붕을 구성하는 패치를 추출하는 단계를 거친다. 이러한 3차원 정보를 자동으로 획득하는 알고리즘 개발과 같은 효과적인 정보의 획득에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 추후 추출된 정보의 활용이나 유지관리에 대한 연구는 미흡한 상태이다. 본 연구는 3차원 정보를 얻었다는 가정 하에 건물의 형태에 따른 검색을 위한 연구이다. 이를 위하여 벽면, 분할 지붕면, 바닥과 같은 건물의 구성체를 노드(node)로 표현하고 이들의 인접성 관계를 그래프 구조로 객체의 형태를 정의하는 토폴로지 설계 방법을 제안하였다. 제안된 방법에 의해 생성된 토폴로지를 건물 그래프 데이터베이스에 저장하고, 토폴로지 정보를 이용한 패턴매칭을 수행하여 건물을 검색한 결과의 분석을 통해 제안된 객체 토폴로지 설계방법의 효용성을 입증하였다. 그래프 구조의 토폴로지를 기반으로 건물을 검색할 수 있었으며, 검색 조건을 부여하여 건물의 유사 정도를 조절하며 검색할 수 있었다. 또한 축척 및 회전에 불변한 객체의 형태묘사 방법으로 사용될 수 있다고 사료된다.