• 전기전자학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.234-239
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• 2014

This paper proposes a new automatic detection method to inspect mura defects on display film surface using morphological image processing and labeling. This automatic detection method for mura defects on display films comprises 3 phases of preprocessing with morphological image processing, Gabor filtering, and labeling. Since distorted results could be obtained with the presence of non-uniform illumination, preprocessing step reduces illumination components using morphological image processing. In Gabor filtering, mura images are created with binary coded mura components using Gabor filters. Subsequently, labeling is a final phase of finding the mura defect area using the difference between large mura defects and values in the periphery. To evaluate the accuracy of the proposed detection method, detection rate was assessed by applying the method in 200 display film samples. As a result, the detection rate was high at about 95.5%. Moreover, the study was able to acquire reliable results using the Semu index for luminance mura in image quality inspection.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.701-715
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• 2021

최근 딥러닝 기술의 급속한 발전과 함께 학습데이터가 크게 주목을 받고 있다. 일반적으로 딥러닝 방식에서는 모델을 훈련시키기 위해 충분한 학습데이터가 준비되어 있어야 한다. 하지만, 딥러닝 모델 설계 작업과 달리 데이터셋을 제작하는 데 상당한 시간과 노력이 필요하다. 영상 데이터를 주로 다루는 시각지능 분야에서도 학습데이터 제작자들은 전문적인 학습데이터 제작 도구를 사용해 이미지 단위로 레이블링을 수작업으로 하고 있어 여전히 많은 시간과 노력이 필요한 상황이다. 따라서, 다양한 분야에서 필요한 충분한 영상 학습데이터셋을 확보하기 위해 기존의 수작업 방식을 대체할 수 있는 레이블링 기술이 필요하다. 본 논문에서는, 영상 학습데이터셋 동향을 소개하고, 학습데이터 제작 환경에 대해 분석한다 특히, 수작업으로 이루어지는 반복적이고 수고스러운 레이블링 과정을 자동화하여, '확인과 수정'의 단계를 비약적으로 단축시킬 수 있는 '스마트 영상학습데이터 제작 시스템'을 제안한다. 그리고, 실험을 통해 영상 학습데이터 제작 과정에서 이미지에 박스형 및 폴리곤형 객체영역을 지정하여 레이블링하는 데 소요되는 시간을 크게 줄이기 위한 자동레이블링 방식의 효과를 검증한다. 마지막으로, 제안하는 시스템의 실험에서 추가적으로 검증되어야 하는 부분과 함께 이를 개선하기 위한 향후 연구 계획에 대해 논의한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제22권1호
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• pp.56-63
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• 2024

Despite the rapid strides in content-based image retrieval, a notable disparity persists between the visual features of images and the semantic features discerned by humans. Hence, image retrieval based on the association of semantic similarities recognized by humans with visual similarities is a difficult task for most image-retrieval systems. Our study endeavors to bridge this gap by refining image semantics, aligning them more closely with human perception. Deep learning techniques are used to semantically classify images and retrieve those that are semantically similar to personalized images. Moreover, we introduce a keyword-based image retrieval, enabling automatic labeling of images in mobile environments. The proposed approach can improve the performance of a mobile device with limited resources and bandwidth by performing retrieval based on the visual features and keywords of the image on the mobile device.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.184-186
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• 2004

This paper is about vision system that exhibits automatic examination of the conditions of shaft's worm. The system is composed of three part : image acquisition, vision algorithm, and user interface. The image acquisition part is composed of motor control, illumination and optics. The vision algorithm examines the parts by labeling algorithm using shaft image. User interface is divided into two parts, user interface for feature registering with control value settings and user interface for examination operation. The automatic inspection system of this research is a tool for final examination of shaft worm. This tool can be practically used in production lines with simple adjustments.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제3권5호
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• pp.497-502
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• 1997

In this study an automatic rolling-coil labeling system using robot vision system and peripheral mechanism is proposed and implemented, which instead of the manual labor to attach labels Rolling-coils in a steel mill. The binary image process for the image processing is performed with the threshold, and the contour line is converted to the binary gradient which detects the discontinuous variation of brightness of rolling-coils. The moments invariant algorithm proposed by Hu is used to make it easy to recognize even when the position of the center are different from the trained data. The position error compensation algorithm of six degrees of freedom industrial robot manipulator is also developed and the data of the position of the center rolling-coils, which is obtained by floor mount camera, are transferred by asynchronous communication method. Therefore, even if the position of center is changed, robot moves to the position of center and performs the labeling work successfully. Therefore, this system can be improved the safety and efficiency.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권7호
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• pp.625-635
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• 2005

본 논문에서는 흥부 CT 영상에서 폐 부위를 효율적으로 자동 분할하기 위한 하이브리드 접근기법을 제안한다. 본 제안방법은 다음과 같은 세 단계로 구성된다 첫 번째, 2, 3차원 자동 씨앗 영역성장법과 저해상도 연결요소 레이블링을 통하여 폐와 기관지를 분할한다. 두 번째, 2차원 형태학적 연산을 반복 적용하여 폐와 기관지를 분리한 후 저해상도 연결요소 레이블링을 이용하여 폐만 분할한다. 세 번째, 영상차감 기법을 사용한 폐 영역 보정을 통해 보다 정확한 폐 영역을 얻는다. 실험에서는 5명의 환자로부터 얻은 10개의 흉부 CT 영상을 사용하여 제안방법의 정확성과 효율성을 평가한다. 제안한 자동 분할 기법의 적용 결과를 전문가에 의한 수동 분할 결과와 비교함으로써 정확성을 평가하고, 수행시간과 메모리 사용량을 분석하여 제안방법의 효율성을 평가한다. 제안한 저해상도 연결요소 레이블링을 사용했을 때 수행시간은 평균 31.4초, 최대 메모리 사용량은 평균 196.75MB가 단축된다. 본 제안방법은 혈관에 생기는 빈 공간을 막아주는 추가작업 없이 효율적으로 자동 폐 분할을 수행한다.

• 대한건축학회논문집:계획계
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• 제35권12호
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• pp.43-53
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• 2019

The construction industry has made great strides in the past decades by utilizing computer programs including CAD. However, compared to other manufacturing sectors, labor productivity is low due to the high proportion of workers' knowledge-based task in addition to simple repetitive task. Therefore, the knowledge-based task efficiency of workers should be improved by recognizing the visual information of computers. A computer needs a lot of training data, such as the ImageNet project, to recognize visual information. This study, aim at proposing building facade datasets that is efficiently constructed by quickly collecting building facade data through portal site road view and automatically labeling using deep learning as part of construction of image dataset for visual recognition construction by the computer. As a method proposed in this study, we constructed a dataset for a part of Dongseong-ro, Daegu Metropolitan City and analyzed the utility and reliability of the dataset. Through this, it was confirmed that the computer could extract the significant facade information of the portal site road view by recognizing the visual information of the building facade image. Additionally, In contribution to verifying the feasibility of building construction image datasets. this study suggests the possibility of securing quantitative and qualitative facade design knowledge by extracting the facade design knowledge from any facade all over the world.

• 한국항해항만학회지
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• 제39권4호
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• pp.307-312
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• 2015

ARPA(Automatic Radar Plotting Aid)는 자동레이더 플로팅 장치로써, 레이더 물표의 상대침로와 상대방위로 구성된 운동벡터에 본선의 침로와 방위로 구성되는 운동벡터를 가감 연산(벡터연산)하여, 물표의 진침로와 진방위 및 최근접점과 근접시간을 계산하는 장치를 말한다. 본 연구의 목적은 ARPA 레이더를 구현하기 위한 물표의 획득 및 추적 기술을 개발하는 것으로, 이에 관한 여러 선행 연구를 검토하여 적용 가능한 알고리듬 및 기법을 조합하여 기초적인 ARPA 기능을 개발하였다. 주요 연구내용으로, 레이더 영상에서 물표를 획득하기 위하여, 회색조 변환, 가운시안 평활 필터 적용, 이진화 및 라벨링(Labeling)과 같은 순차적 영상 처리 방법을 고안하였고, 이전 영상에서의 물표가 다음 영상에서의 어느 물표인지를 결정하는데 근접이웃탐색알고리듬을 사용하였으며, 물표의 진침로와 진방위를 계산하는 거동해석에 칼만필터를 사용하였다. 또한 이러한 기법을 전산 구현하여 실선실험을 수행하였고, 이를 통해 개발된 ARPA의 기능이 실용상 사용가능함을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권7호
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• pp.233-240
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• 2022

최근 대부분의 인공지능 연구는 AI 모델 개발에 중점을 두고 있다. 하지만 최근 인공지능 연구가 모델 중심에서 데이터 중심으로 점차 변경되고 이런 추세를 바탕으로 학습데이터의 중요성이 크게 주목 받고 있다. 그러나 학습데이터의 준비과정이 전체 과정의 상당 부분을 차지하고 라벨링 데이터 생성 또한 개발 목적에 따라 다르기 때문에 많은 시간과 노력이 필요하다. 따라서 기존의 미충족을 해결하기 위한 다양한 라벨링 기능을 갖는 도구 개발이 필요하다. 본 논문에서는 의료영상의 라벨링 데이터를 정교하고 빠르게 생성하기 위한 라벨링 시스템에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해서 Back Projection, GrabCut 기법을 이용한 반자동 방식과 기계학습 모델을 통해서 예측한 자동 방식의 라벨링 기능을 구현하였다. 우리는 제안한 시스템의 라벨링 데이터 생성에 대한 수행시간의 장점을 보였을뿐만 아니라 정확성에 대한 비교평가를 통해 우수성을 보였다. 또한 1,000여명의 환자 영상 데이터셋을 분석하여 근감소증 진단에 남성과 여성에 의미있는 진단지표를 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.796-799
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• 2006

본 논문은 스캔한 문서 및 전자 문서 등과 같은 문서 이미지에서의 기울기를 검출하는 기법을 제안하고 있다. 제안한 알고리즘은 처리 속도 향상을 위해 일정 비율로 축소된 이미지를 사용한다. 하지만 여전히 문서 전체를 대상으로 기울기를 검출하는 것은 많은 계산량을 요구하므로 대상영역(ROI)을 선택한다. 대상 영역은 모폴로지 연산을 통해 문자열을 하나의 긴 component로 연결하고 Labeling 과정을 통해 선택된다. 그리고 원본 이미지에서 문자의 baseline을 바탕으로 대상 영역에서 기울기를 검출한다. 실험결과를 통하여, 제안한 방법은 표나 그래프가 포함된 여러 종류의 문서 이미지에서 빠르고 정확한 기울기 값을 검출함을 확인할 수 있다.