• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.403-409
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• 2016

최근 들어, 나체 사진이나 그림과 같은 유해한 영상 콘텐츠가 쉽게 유통 및 보급되고 있는 실정이어서 이런 유해 영상 콘텐츠를 효과적으로 검출하고 필터링하기 위한 연구 방법들이 지속적으로 소개되고 있다. 따라서 본 논문에서는 입력되는 칼라 영상으로부터 영상의 유해성을 나타내는 요소인 사람의 배꼽 영역을 하르-라이크(Haar-like) 특징과 에이다부스트(Adaboost) 알고리즘을 이용하여 강인하게 검출하는 새로운 접근 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 입력 영상으로부터 색상 정보를 이용하여 사람의 유두 영역을 검출하고, 검출된 유두 영역과의 위치 정보를 사용하여 배꼽의 후보 영역을 검출한다. 그런 다음, 하르-라이크 특징과 에이다부스트 알고리즘을 이용한 필터링을 통해 실제 배꼽 영역들만을 검출한다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 입력되는 칼라 영상으로부터 배꼽 영역을 기존의 방법보다 1.6% 더 정확하게 추출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 배꼽 영역 검출 알고리즘은 2 차원이나 3 차원의 유해 콘텐츠 검출 및 필터링과 관련된 여러 가지 응용 분야에서 매우 효과적으로 이용될 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권3호
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• pp.30-38
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• 2006

본 논문에서는 스테레오 얼굴영상으로부터 3차원 정보인 거리와 깊이 정보를 이용해 거리에 따라 얼굴인식률이 떨어지는 것을 개선하였다. 단안 영상은 객체의 거리, 크기, 이동, 회전, 깊이 등의 불확실한 정보로 인해 인식률이 떨어지는 문제점이 있다. 또한 얼굴의 회전, 조명, 표정변화 등의 영상정보가 취득되지 않으면 인식률이 매우 저하되는 단점이 있다. 그래서 본 연구는 이와 같은 문제점을 해결하고자 한다. 제안된 방법은 눈 검출 알고리듬, 얼굴의 회전 방향분석, PCA(Principal Component Analysis)로 구성된다. 또한 제한된 영역에서 얼굴을 고속으로 검출하기 위해 RGB컬러공간에서 YCbCr공간으로 변환한다. 얼굴후보 영역에서 다층 상대적인 밝기 맵을 생성하여 얼굴의 기하학적인 구조로부터 얼굴인지를 판별한다. 스테레오 얼굴영상으로부터 거리 및 눈과 입의 깊이 정보를 취득하고, 거리에 따라 확대, 축소, 이동, 회전 등의 정규화를 통해 $92{\times}112$ 크기의 얼굴을 검출한다. 검출된 왼쪽 얼굴영상과 추정된 방향의 차를 PCA로 학습한다. 제안된 방법은 정면에서 최대 95.8%(100cm), 포즈변화에 따라 98.3%의 인식률을 얻을 수 있었다. 따라서 실험을 통하여 제안된 방법은 거리에 따라 확대, 축소와 회전 등의 정확한 정규화로 높은 인식률을 얻을 수 있음을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.919-927
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• 2019

본 논문에서는 입체 영상을 획득하기 위한 정밀 카메라 캘리브레이션(calibration) 기법을 제안한다. 일반적인 카메라 캘리브레이션 기법은 체커보드 구조의 목적 패턴을 이용하여 수행한다. 체커보드 패턴은 사전에 인지된 격자구조를 활용할 수 있으며, 체커보드 코너점을 통해 특징점 매칭을 용이하게 수행할 수 있음에 따라 2차원 영상 픽셀 지점과 3차원 공간상의 관계를 정확히 추정할 수 있다. 특징점 매칭을 통해 카메라 파라미터를 추정하므로 정밀한 카메라 캘리브레이션을 위해선 영상 평면내의 정확한 체커보드 코너 검출이 필요하다. 따라서 본 논문은 정확한 체커보드 코너 검출을 통해 정밀한 카메라 캘리브레이션을 수행하는 기법을 제안한다. 정확한 코너를 검출하기 위해 1-D 가우시안 필터링을 활용하여 코너 후보군들을 검출한 후 코너 정제(refinement) 과정을 통해 이상치(outlier)들을 제거하며 영상내의 부분 픽셀(sub-pixel) 단위의 정확한 코너를 검출한다. 제안한 기법을 검증하기 위해 카메라 내부 파라미터를 추정 결과를 판단하는 재투사 오차(reprojection error)를 확인하며, 카메라 위치 ground truth 값이 제공된 데이터 셋을 활용하여 카메라 외부 파라미터 추정 결과를 확인한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제4권1호
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• pp.101-110
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• 2004

The robots that will be needed in the near future are human-friendly robots that are able to coexist with humans and support humans effectively. To realize this, humans and robots need to be in close proximity to each other as much as possible. Moreover, it is necessary for their interactions to occur naturally. It is desirable for a robot to carry out human following, as one of the human-affinitive movements. The human-following robot requires several techniques: the recognition of the moving objects, the feature extraction and visual tracking, and the trajectory generation for following a human stably. In this research, a predictable intelligent space is used in order to achieve these goals. An intelligent space is a 3-D environment in which many sensors and intelligent devices are distributed. Mobile robots exist in this space as physical agents providing humans with services. A mobile robot is controlled to follow a walking human using distributed intelligent sensors as stably and precisely as possible. The moving objects is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the intelligent space. Uncertainties in the position estimation caused by the point-object assumption are compensated using the Kalman filter. To generate the shortest time trajectory to follow the walking human, the linear and angular velocities are estimated and utilized. The computer simulation and experimental results of estimating and following of the walking human with the mobile robot are presented.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.1029-1035
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• 2013

This paper proposes a real time lane detection algorithm using LRF (Laser Range Finder) for autonomous navigation of a mobile robot. There are many technologies for safety of the vehicles such as airbags, ABS, EPS etc. The real time lane detection is a fundamental requirement for an automobile system that utilizes outside information of automobiles. Representative methods of lane recognition are vision-based and LRF-based systems. By the vision-based system, recognition of environment for three dimensional space becomes excellent only in good conditions for capturing images. However there are so many unexpected barriers such as bad illumination, occlusions, and vibrations that the vision cannot be used for satisfying the fundamental requirement. In this paper, we introduce a three dimensional lane detection algorithm using LRF, which is very robust against the illumination. For the three dimensional lane detections, the laser reflection difference between the asphalt and lane according to the color and distance has been utilized with the extraction of feature points. Also a stable tracking algorithm is introduced empirically in this research. The performance of the proposed algorithm of lane detection and tracking has been verified through the real experiments.

• Advances in Computational Design
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• 제5권2호
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• pp.127-146
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• 2020

Building Information Modeling (BIM) is increasingly used throughout the facility's life cycle for various applications, such as design, construction, facility management, and maintenance. For existing buildings, the geometry of as-built BIM is often constructed using dense, three dimensional (3D) point clouds data obtained with laser scanners. Traditionally, as-built BIM systems do not contain the material and textural information of the buildings' elements. This paper presents a semi-automatic method for generation of material and texture rich as-built BIM. The method captures and integrates material and textural information of building elements into as-built BIM using thermal infrared sensing (TIS). The proposed method uses TIS to capture thermal images of the interior walls of an existing building. These images are then processed to extract the interior walls using a segmentation algorithm. The digital numbers in the resulted images are then transformed into radiance values that represent the emitted thermal infrared radiation. Machine learning techniques are then applied to build a correlation between the radiance values and the material type in each image. The radiance values were used to extract textural information from the images. The extracted textural and material information are then robustly integrated into the as-built BIM providing the data needed for the assessment of building conditions in general including energy efficiency, among others.

• 전자공학회논문지
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• 제51권2호
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• pp.55-68
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• 2014

현대의 지하 시설물들은 보행자의 보행에 방해되지 않도록 지하에 매설 되어 있기 때문에 가시적인 확인이 어렵다. 이러한 폐색 시설물들을 다루는 건설현장에서는 시각적으로 위치를 정확히 추정하기 어렵기 때문에 작업자의 경험 또는 종이 도면 등에 의존하다 보니 침수나 붕괴의 위험에 노출되는 등 많은 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 일반적인 건설 현장에서 폐색된 지하 시설물을 모바일을 이용한 작업자 중심의 시각화 시스템을 제안한다. 논문의 구성은 크게 3단계로 이루어 진다. 먼저, "맨홀 검출 및 특징점 추출 단계"에서는 폐색된 건축물의 기준점인 폐색되지 않는 맨홀을 검출 및 추출한다. 다음으로, "특징점 추적 단계" 에서는 이전단계에서 추출한 특징점을 추적한다. 마지막으로, "폐색 건축물 시각화 단계" 에서는 맨홀에 따라 서로 다른 지하시설물이 존재함으로 이전 단계에서 검출 및 추적된 맨홀의 위치에 모바일에 내장된 GPS 데이터를 분석하여 현장에 해당하는 폐색된 건축물인 3차원 객체를 정합 한다. 제안된 방법은 실내 환경에서 맨홀 검출과 특징점 추출 및 추적방법들의 비교 분석을 통해 최적의 방법을 적용하였으며, 실제 환경에서의 폐색된 상/하수도 배관 증강을 통해 가능성을 확인하였다. 또한, 폐색된 상하수도 등의 건축물의 증강된 3차원 결과들로부터 작업자 중심의 보다 유용한 건설 환경을 제공할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4D호
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• pp.687-693
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• 2006

최근 전 지구적, 혹은 대규모 지역의 분석 및 모니터링을 위한 위성영상의 사용이 늘어나고 있으며 이를 처리하기 위해 빠르고 편리한 '영상좌표 상호등록'방법이 요구되고 있다. 이러한 '영상좌표 상호등록'은 위성의 센서모델 및 천체력 자료를 이용하는 엄밀 모델식을 이용하는 방법과 기 존재하는 기준 영상(Reference image)을 사용하거나 혹은 수치지도를 사용하는 경험적 방법의 두 가지로 분류할 수 있다. '영상좌표 상호등록'의 효율성을 높이기 위해서 저자는 '사전검수 영역기반정합법'(Pre-qualified area matching)을 사용하였다. 이는 Canny 연산자를 이용한 경계추출법, 교차상관계수를 사용한 영역기반정합법(Area based matching), t-분포를 이용하여 95%의 신뢰구간 내에서 과대오차 소거법을 적용한 방법이다. 이러한 사전검수(Pre-qualification) 과정을 통해 연산시간을 현저히 단축시켰고, '영상좌표 상호등록'의 정확도 역시 향상됨을 알 수 있었다. 제안한 알고리즘을 사용하여 프로그램을 작성하고, 한반도 Landsat ETM+ 영상 3장을 이용하여 테스트하였다. 정합점 간의 평균제곱오차는 0.435 영상소, 정합점은 평균 25,573개로 나타났다. 연산 시간은 3.0GHz 1Gb RAM 사양의 컴퓨터에서 평균 약 4.2분으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권6호
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• pp.573-584
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• 2007

최근 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 멀티미디어 데이터에 대한 다양한 검색은 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 멀티미디어 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 멀티미디어 데이터가 가지고 있는 의미 내용을 추출할 수 있는 의미 기반 검색 기법이 필요하다. 기존 연구되어온 멀티미디어 데이터의 검색은 주석 기반 검색, 특징 기반 검색, 주석과 특징 기반 검색의 통합 검색시스템이 있다. 이러한 시스템들은 검색 데이터의 생성을 위해 주석자의 많은 노력과 시간을 요구하고 특징 추출을 위한 복잡한 계산을 요구하며, 생성된 데이터는 변화되지 않는 정적인 검색을 수행하는 단점이 있다. 또한, 인간에게 좀 더 친숙하고 의미적인 형태의 검색 방법을 제공하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 MPEG-7을 이용하여 멀티미디어 데이터를 구조적으로 표현하고 효율적으로 추출하기 위한 의미적 메타데이터 기반의 멀티미디어 주석 및 검색시스템(S-MARS)을 구현 제안한다. 본 시스템은 멀티미디어 데이터에 대한 주석이나 검색, 브라우징을 위한 그래픽 인터페이스를 제공하며 멀티미디어 정보를 표현하기 위해 의미적 메타데이터 모델을 기반으로 구현하였다. 멀티미디어 데이터에 대한 의미적 메타데이터 모델은 MPEG-7 표준에 정의되어 있는 멀티미디어 묘사 스키마를 기반으로 XML 스키마를 이용하여 작성하였다. 결론적으로, 제시한 멀티미디어 데이터에 대한 의미적 메타데이터를 XML 형태로 표현하고, XML을 지원하는 데이터베이스 시스템을 이용하여 표준적인 데이터의 상호 교환이 용이하게 이루어질 수 있으며, 의미적 메타데이터를 활용하여 삽입 기반 검색 알고리즘 방법을 제공함으로써 검색에 대한 정확성과 사용자의 검색 만족도를 극대화 시킬 수 있다. 마그마 저장소로의 유입과 마그마 저장소 아래에서 공급되는 모마그마의 성분변화에 의해서 미량원소 함량이 급격하게 변한 것으로 해석된다./^4He$ 비와 $^4He/^{20}Ne$ 비는 $0.0143{\times}10^{-6}{\sim}0.407{\times}10^{-6}$ 범위와 $6.49{\sim}584{\times}10^{-6}$ 범위를 각각 보여주어 대기와 지각성분의 혼합선상에 도시된다. 이는 온천수내 헬륨가스의 대부분이 지각기원임을 의미한다. 죽림온천(JR1)의 경우 맨틀기원의 헬륨가스의 혼합율이 다른 온천에 비해 다소 높은 비율을 보여준다. 이들 동위원소비와 온천수의 pH와는 대체적으로 정의 상관관계가 확인되었다. 아울러 $^{40}Ar/^{36}Ar$비가 $292.3{\times}10^{-6}{\sim}304.1{\times}10^{-6}$ 범위로 대기기원임을 지시한다. Gram 양성, Gram 음성 균주는 Escherichia coli KCCM 11591를 제외하고는 0.8 - 0.95 cm로 항균력이 강했으며, Gram negitive의 Pseudomonas aeruginosa KCTC 1750 에서는 43% 발효주에는 0.95 cm, 45% 고은 발효주에는 0.95 cm의 항균성을 나타냈으며 관능평가에서도 가장 높게 났다. 관능평가에서는 45% 고온 발효주가 가장 높게 나타났으며, 항산화성 실험에 나타난 저온 45%의 갈색도의 측정과는 항산화성에서는 좀 다른 결과를 나타낸다. 그러나 항균성이 가장 높게 나타난 43-45%와 관능평가에서 가장 높게 나타난 45% 고온 발효주를 볼 때 본 연구에서는 고온 발효주 45%가

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권3_4호
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• pp.224-238
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• 2004

다중 모달리티 영상정합은 서로 다른 성격의 두 영상의 중요정보를 결합하여 복합적 정보를 얻기 위해 널리 사용되는 영상처리 기법이다. 본 연구에서는 정합 대상 객체의 초기위치 및 방향에 종속적이지 않고, 낮은 정합오차 범위 내에서의 안정적인 정합을 지원하기 위하여 기존의 표면기반 정합 기법을 개선한 모멘트 정보 및 표면거리 기반의 정합 기법을 제시한다. 제안방법에서는 우선 정합대상객체의 표면 윤곽 점을 추출하고, 이를 기반으로 대상객체의 모멘트 정보를 추출하여, 표면거리 기반 상세 정합 이전에 모멘트 정보를 일치시키는 변환을 수행함으로써, 정합이전 대상객체의 위치 및 방향이 상이한 경우에 있어서도 정합이 안정적으로 수행되도록 한다. 또한 테스트 영상에 대한 표면 대표점 추출 시, 표면 코너추출법을 적용함으로써, 기존 표면 정보 기반 정합기법에서 일반적으로 사용하고 있는 무작위 샘플링 및 일정간격 샘플링에 의한 취약점을 보완한다. 본 논문에서 제안기법의 검증을 위하여 뇌 부위 자기공명단층영상(MRI)과 양자 방출 단층 촬영 영상(PET)을 적용하고, 정합오류율과 정합결과에 대한 2,3차원 가시화 영상의 육안평가를 통하여 정확성 및 안정성 측면을 검증한다.