• 생물환경조절학회지
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• 제20권4호
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• pp.277-282
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• 2011

정확한 오이의 형상 및 위치를 인식하기 위하여 형상인식 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 실제 영상에서 오이의 형상과 위치를 판정할 수 있도록 알고리즘을 개발한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 오이의 특징형상 검출은 $15{\times}15$ 간격으로 자동검출 되도록 처리하였다. 오이로 인식된 출력패턴 중에서 오검출된 출력패턴의 비율은 0.1~4.2%로 나타났다. 오류역전파 알고리즘은 영상크기를 $445{\times}363$, $501{\times}391$, $300{\times}421$, $450{\times}271$, $297{\times}421$의 크기에 따라 출력패턴을 얻은 결과 영상의 크기에 따른 검출 값의 변화는 없는 것으로 나타났다. 학습패턴 수가 25개로 증가하면 영상에서 다른 패턴을 검출하는 비율이 16.02%로 나타났다. 또한 학습패턴이 2개인 경우 40개의 영상에서 8개의 오이를 검출하지 못하였다. 학습패턴의 수가 7~9개인 경우 오이의 검출이 가장 좋은 것으로 나타났다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제47권1호
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• pp.1-6
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• 2010

렌즈 왜곡현상은 비전 시스템에 있어 필연적인 현상이며 가격과 시스템의 크기를 줄이기 위한 렌즈의 선택으로 왜곡현상은 점점 더 심해지고 있다. 이와 같은 추세로 왜곡보정의 필요성은 중대한 문제가 되고 있지만 기존의 카메라 모델을 이용한 왜곡보정 방식은 복잡하고 많은 연산이 필요한 문제점이 있다. 비전 검사에서 디지털 이미지의 효과적인 왜곡 보정은 물체 탐지 및 인식의 전제 조건이다. 복잡한 모델링, 대규모 계산과 한계 정보 손실 같은 전통적인 왜곡 보정 알고리즘의 결점을 극복하기위해 본 논문에서는 사진측량적 기법을 보정 기법으로 이용하였다. 이 방법은 표준 격자 배열의 이미지를 이용하여 왜곡 이미지를 보정하는 방법으로, 제안하는 방법을 이용하여 ALC 블럭의 검사 시스템에 실험한 결과 약 4ms의 처리시간을 단축하였으며, 사람의 육안에 의한 검사보다 검사의 에러율이 2.3% 줄어들었다.

• 문화기술의 융합
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• 제4권1호
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• pp.291-297
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• 2018

본 논문에서는 무대에서의 방송용 카메라를 위한 자동 객체추적 시스템을 구현한다. 객체추적을 위해서 Open-CV 기반의 파이썬 프로그램을 탑재한 PC, 라즈베리파이 3, 모바일 장치를 사용한다. 영상 객체추적 방법으로는 mean-shift, CAMshift, GMM을 이용한 백그라운드 모델링, SURF를 이용한 템플레이트 기반 추적, CMT, TLD 등의 방법들이 있다. CAMshift 알고리즘은 고속 및 성능의 강인함으로 실시간 추적에 효율적이지만, 본 논문에서는 CMT 알고리즘을 이용한 방송용 카메라의 영상 객체추적 시스템을 구현한다. 이것은 정적 및 적응형 일치성 때문에 최적의 영상 추적 방법이다. 제안된 시스템은 무대에서의 실시간 연속적인 객체추적을 위한 효율적이고 강인한 영상 추적 시스템에 잘 응용될 수 있다.

• 천문학회지
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• 제45권6호
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• pp.167-173
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• 2012

Inter-granular Bright Points (igBPs) are small-scale objects in the Solar photosphere which can be seen within dark inter-granular lanes. We present a new algorithm to automatically detect and extract igBPs. Laplacian and Morphological Dilation (LMD) technique is employed by the algorithm. It involves three basic processing steps: (1) obtaining candidate "seed" regions by Laplacian; (2) determining the boundary and size of igBPs by morphological dilation; (3) discarding brighter granules by a probability criterion. For validating our algorithm, we used the observed samples of the Dutch Open Telescope (DOT), collected on April 12, 2007. They contain 180 high-resolution images, and each has a $85{\times}68\;arcsec^2$ field of view (FOV). Two important results are obtained: first, the identified rate of igBPs reaches 95% and is higher than previous results; second, the diameter distribution is $220{\pm}25km$, which is fully consistent with previously published data. We conclude that the presented algorithm can detect and extract igBPs automatically and effectively.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.101-109
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• 2012

TRUS영상에서 전립선에 대한 많은 진단과 치료 과정에서 정확한 전립선 경계의 추출이 요구된다. 여기에는 전립선 경계의 애매함, 반점, 낮은 그레이 레벨로 인하여 많은 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 서포트 벡터와 뱀형상 윤곽선을 이용하여 TRUS영상의 자동 전립선 분할에 대한 방법을 제안한다. 이 방법은 전처리, 가버 특성 추출, 학습, 전립선 추출 단계로 구성된다. 텍스처 특성을 추출하기 위하여 가버 필터 뱅크가 사용되며, 학습 과정에서 전립선과 비전립선의 각 특성을 얻기 위하여, SVM이 사용된다. 전립선의 경계는 뱀형상 윤곽 알고리즘에 의해 추출된다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 인간 전문가가 추출한 경계와 비교했을 때 9.3%보다 적은 차이로 전립선 경계를 추출할 수 있었다.

• 융합보안논문지
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• 제11권1호
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• pp.25-32
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• 2011

본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 하는 과정에서 소프트웨어 관리자들이 소프트웨어 및 검사 도구에 효율적인 학습기법을 이용한 NHPP 소프트웨어 모형에 대하여 연구 하였다. 적용분포는 와이블 분포를 적용한 유한고장 NHPP에 기초하였다. 소프트웨어 오류 탐색 기법은 사전에 알지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러를 고려한 영향요인과 사전 경험에 의하여 세밀하게 에러를 발견하기 위하여 테스팅 관리자가 설정해놓은 요인인 학습효과의 특성에 대한 문제를 비교 제시 하였다. 그 결과 학습요인이 자동 에러 탐색요인보다 큰 경우가 대체적으로 효율적인 모형임을 확인 할 수 있었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법을 이용하고 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 평균자승오차와 $R_{sq}$(결정계수)를 이용하여 효율적인 모형을 선택 비교하였다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제6권3호
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• pp.34-41
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• 2016

The previous studies argue that using the semantic properties of BIM objects is efficient for simulating the behaviors of autonomous, computer agents, called virtual-users, but such assumption is not proven via evidence-based research approaches. Hence, this present study aims to investigate the empirical effects of a human behavior simulation model equipped the semantics of spaces on the architecture-major students' operation and understanding of the simulation system, compared to a typical path-finding model. To achieve the aim, this study analyzed the survey and interview data, collected in the authentic design projects. The analysis indicates that (1) using a simulation model equipped the semantics of spaces helps the students' operation of the simulation, and (2) it also aids understanding the relationship between the variables of spaces and virtual-users (${\alpha}=0.74$). In addition, the qualitative data inform that the advantages of the simulation model that computes the semantics of spaces stem in the automatic behavioral changes of massive numbers of virtual-users, and efficient detection and activation on the what-if situations. The analysis also reveals that the simulation model has shortcomings in orchestrating the complex data structure between the semantics properties of spaces and virtual-users under multi-sequential scenarios. The results of this study contribute to develop a future design system combining BIM with human behavior simulation.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.2121-2128
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• 2015

본 논문에서는 공장 자동화를 위한 신뢰성 높은 바코드 관심영역 추출 방법을 제안한다. 방향성분 추출 및 검출할 바코드의 특성을 이용하여 배경을 분리한다. 관심영역 후보 영상의 blur, 회전, 유사영역등으로 인한 문제점을 분석하여 후보정하는 작업을 수행한다. 또한 빠른 연산 속도를 위해 resizing factor를 사용하여 영상 resizing 연산을 통한 빠른 연산이 가능하도록 하였다. 다양한 자동화 환경에 적용 가능한 연배열과 같이 다수의 제품이나 바코드가 입력 영상에 촬영되고 촬영 거리가 최대 80cm 임에도 높은 추출 성공률이 가능도록 하였다. 다양한 거리에서 촬영된 영상을 시뮬레이션 한 결과 관심영역 검출률은 100%, 후보정 성공률은 99.3%인 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제10권3호
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• pp.11-26
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• 2004

특정한 사건의 발생을 감지하기 위해서 인터넷 상의 문서들을 분석하는 소프트웨어는 매우 유용하다. 특히, 오늘 날과 같이 테러의 위협을 감지하는 것이 결정적으로 중요한 시점에서 이러한 시스템의 필요성은 더욱 크다고 할 수 있다. 이러한 소프트웨어의 중요한 응용분야 가운데 하나는, 자동으로 국가 기반의 위기를 탐지해 주는 시스템일 것이다. 본 논문에서는 위기 경보 시스템을 위한 에이전트 기반의 일반적 아키텍처를 제안하고 구현하였다. NIEWS (National Infrastructure Emergency Warning System)라고 명명된 이 시스템은 주어진 문서를 분석하여, 위협을 감지하고, 가능성 있는 위협들을 필요한 정보와 함께 적절한 사용자에게 자동으로 보고해 주도록 설계되었다. 이와 아울러, 본 연구에서는 방어적 정보전에 관련된 위기를 감지하기 위한 체계적인 분석 틀이 고안되고 지식베이스로 구현되었다. 본 연구에서 개발된 시스템과 지식기반은 실제로 구현되고, 미육군 전쟁대학의 전략 시뮬레이션 훈련인 SCE (Strategic Crisis Exercise)에 설치되어 활용 되었으며, 여기서 SCE에 필요한 고비용의 분야별 전문가 (SME: subject matter expert)들을 대체 함으로써 많은 비용을 절감할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.1431-1439
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• 2017

보안 분야에서 악성코드나 이상 행위를 탐지하기 위한 보안 로그의 분석은 매우 중요하며, 악성코드를 탐지하기 위한 이미지 시각화 분석 기술은 많은 선행 연구를 통해 논의되어져 왔다. 이러한 분석 기술은 온라인 게임에도 적용될 수 있다. 최근 온라인 게임에서 악성코드나 게임 봇, 매크로 도구 등의 악용 사례가 증가하므로 인해 정상적으로 게임을 이용하려는 유저들의 이탈이 늘어나는 추세로 서비스의 운영자가 제시간에 필요한 조치를 하지 않을 경우 게임 산업 자체가 무너질 수 있다. 본 논문에서는 분석의 효율성을 향상시키기 위해 로그 파일을 PNG 이미지로 변환하는 방식을 사용한 새로운 이탈 예측 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 이미지 변환을 통해 기존의 로그 크기에 비해 52,849배 경량화된 분석이 가능하며 특성 분석이 별도로 필요하지 않은 방식으로 분석에 소요되는 시간을 단축시켰다. 모델의 유효성 검증을 위해서 엔씨소프트의 블레이드 앤 소울 게임의 실제 데이터를 사용하였고, 분석 결과 97%의 높은 정확도로 잠재적인 이탈 유저를 예측할 수 있었다.