• 정보과학회 논문지
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• 제43권3호
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• pp.346-352
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• 2016

어업에서는 분류와 가공작업에 많은 작업자가 필요할 뿐만아니라 실제 현장의 작업들이 대부분 수작업으로 진행되고 있다. 이러한 이유로 작업량과 안정성의 향상을 위해 작업장에서는 자동화 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 지느러미 절단 자동화 시스템을 위해서 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 기반 지느러미 절단선 검출 기법을 제안한다. 지느러미 절단선 검출을 위해 먼저 하이패스필터(high pass filter)를 이용하여 윤곽선을 검출한 뒤 잡음필터의 파라미터와 임계값을 조절하여 몸통과 지느러미의 경계를 검출한다. 그리고 RANSAC을 이용해 최적의 지느러미 절단선을 검출한다. 제안한 기법으로 가자미 50여 마리의 샘플에 대해서 실험한 결과 약 90%의 절단선 검출 정확도를 보였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.148-154
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• 2020

주름은 피부의 노화도를 알 수 있는 주요한 특징 중의 하나이다. 기존의 영상처리기반 주름검출은 다양한 피부 영상에 효과적으로 대처하기 어렵다. 특히, 주름이 선명하지 않고 주변 피부와 유사한 경우 주름추출 성능은 급격히 떨어진다. 본 논문에서는 현미경 피부 영상에서 주름추출을 위해 딥러닝을 적용한다. 일반적으로 현미경 영상은 광각렌즈를 탑재하므로 영상 가장자리 영역의 밝기가 어둡다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 피부 영상의 밝기를 추정하여 보정 한다. 또한, 주름추출에 적합한 의미분할 네트워크의 구조를 적용한다. 제안방법은 연구실에서 수집한 피부 영상에 대한 테스트 실험에서 99.6%의 정확도를 획득하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1998년도 Proceedings of International Workshop on Advanced Image Technology
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• pp.92-97
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• 1998

For the efficient searching and browsing of digital video, it is essential to extract the internal structure of the video contents. As an example, a news video consists of several sections such as politics, economics, sports and others, and also each section consists of individual topics. With this information in hand, users can ore easily access the required video frames. This paper addresses the problem of automatic shot boundary detection and selection of representative frames (R-frames), which are the essential step in recognizing the internal structure of video contents. In the shot boundary detection, a new algorithm that have dual detectors which are designed specifically for the abrupt boundaries (cuts) and gradually changing bounaries respectively is proposed. Compared to the existing 미algorithms that mostly have tried to detect both types by a single mechanism, the proposed algorithm is proved to be more robust and accurate. Also in the problem of R-frame selection, simple mechanical approaches such as selecting one frame every other second have been adopted. However this approach often selects too many R-frames in static short, while drops important frames in dynamic shots. To improve the selection mechanism, a new R-frame selection algorithm that uses motion information extracted from pixel difference is proposed.

• 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.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 한국지형공간정보학회 2002년도 추계학술대회
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• pp.117-122
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• 2002

촬영시기가 다른 두 위성영상을 비교 분석하여 시간에 따른 변화정보를 획득하는 변화탐지 기술은 다양한 분야에 유용하게 활용이 가능한 기술이다. 특히 최근 활용기대가 높아지고 있는 고해상도 위성영상을 활용하는 변화탐지 기술은 환경감시, 재해재난 후 피해상황 분석, 불법건축물 감시, 군사적 목적 등 기존의 중 저 해상도 위성영상으로는 얻을 수 없는 유용한 변화정보의 추출이 가능하다. 하지만, 고해상도 위성영상의 특수성으로 인해 저해상도 위성영상에 적용하였던 화소기반 변화탐지 기법을 그대로 사용 할 수 없으며 인공물이나 지형지물의 지리적, 형태학적 특징을 활용하여 변화요소를 탐지하여야 한다. 본 연구에서는 촬영시기가 다른 두 매의 고해상도 위성영상에 대하여 사용자가 신속하고 손쉽게 변화를 감지해 낼 수 있도록 이동창을 이용한 인터페이스를 구성하고, 영상에 대한 육안분석을 통해 사용자가 건물의 신축 및 철거 등 변화를 발견하여 변화지도를 작성할 수 있는 시스템 개발함으로써 반자동 방식에 의한 고해상도 위성영상의 변화탐지 방법을 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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• pp.363-366
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• 2001

현재 육안에 의한 피혁의 등급 판정 과정은 장시간 시 피로에 의한 일관성 결여로 인해 판정 결과에 대한 신뢰성을 주지 못한다. 따라서 피혁의 품질을 결정하기 위한 객관적인 지표와 이를 기준으로 등급 판정 과정의 자동화가 필요하다. 본 논문에서 적용된 피혁 자동 선별 시스템은 피혁에 대한 정보를 취득하는 과정과 이들 정보로부터 등급을 판정하는 과정으로 구성된다. 피혁의 품질은 조밀도와 결함의 종류 및 분포도와 같은 피혁 정보에 의해 결정된다. 본 논문에서는 디지털 카메라에 의해 획득된 흑백 영상으로부터 피혁의 조밀도 및 결함에 대한 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 조밀도에 대한 정보는 원 영상을 주파수 영역으로 변환한 후 나타나는 퓨리에 스펙트럼 분포의 특징 값들에 의해서 추출된다. 그리고 결함에 대한 정보는 전처리 과정을 거친 영상으로부터 경계선 검출 후 검색 윈도우를 사용하여 윈도우에 해당하는 픽셀들의 통계적 수치에 의해서 검출된다. 피혁 전체에 대한 정보들은 피혁의 등급을 판정하는 지표로 사용되며 실제 머신 비젼 시스템에 적용된다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제30권4호
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• pp.69-78
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• 2023

산업 인공지능의 발달과 함께 반도체의 수요가 크게 증가하고 있다. 시장 수요에 대응하기 위해 패키징 공정에서 자동 결함 검출의 중요성 역시 증가하고 있다. 이에 따라, 패키지의 자동 불량 검사를 위한 딥러닝 기반의 방법론들의 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 딥러닝 기반의 모델은 학습을 위해서 대량의 고해상도 데이터를 필요로 하나, 보안이 중요한 반도체 분야의 특성상 관련 데이터의 공유 및 레이블링이 쉽지 않아 모델의 학습이 어려운 한계를 지니고 있다. 또한 고해상도 이미지를 생성하기 위해 상당한 컴퓨팅 자원이 요구되는데, 본 연구에서는 분할정복 접근법을 통해 적은 컴퓨팅 자원으로 딥러닝 모델 학습을 위한 충분한 양의 데이터를 확보하는 방법을 소개한다. 제안된 방법은 높은 해상도의 이미지를 분할하고 각 영역에 조건 레이블을 부여한 후, 독립적인 부분 영역과 경계를 학습시켜, 경계 손실이 일관적인 이미지를 생성하도록 유도한다. 이후, 분할된 이미지를 하나로 통합하여, 최종적으로 모델이 고해상도의 이미지를 생성하도록 구성하였다. 실험 결과, 본 연구를 통해 증강된 이미지들은 높은 효율성, 일관성, 품질 및 범용성을 보였다.

• 대한핵의학회지
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• 제32권5호
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• pp.414-424
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• 1998

목적: PET과 MR 영상을 체계적으로 합성i분석하여 각각의 영상기법이 갖는 단점을 보완하고 기능을 향상시킴으로써 보다 정확하고 유용한 임상정보를 얻을 수 있다. 두 영상을 공간적으로 합성하기 위해서 머리 표피 경계점들 간의 거리를 최소화하는 알고리즘을 이용할 경우 경계점 추출의 정확성 및 견실성과 거리 계산 속도가 합성 알고리즘의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 본 연구에서는 PET 영상의 경계 추출과 거리 계산 방법을 개선하고 이를 이용하여 PET과 MR 영상을 3차원적으로 합성하였다. 대상 및 방법: 공간적인 합성을 위한 영상처리기법의 핵심인 경계점 추출을 위해 PET영상에서는 방출스캔 sinogram의 경계를 강조한 후 재구성한 횡단면으로부터 2 mm 간격으로 머리 표피 경계점들을 추출하였으며 MR 영상에서는 각 횡단면마다 약 2도 간격으로 경계점들을 추출하였다. 두 영상의 모든 경계점들 간의 평균 유클리디안 거리를 최소화하는 3차원 가상공간 상에서의 위치 이동과 회전 각도를 최소자승법을 이용하여 구한 후 PET영상을 역 전환하여 위치 정합을 하였다. 평균 거리의 계산 속도를 향상시키기 위하여 고정된 대상의 각 경계점을 중심으로 하여 주변 공간 정들에서의 거리를 순차적으로 계산하고 이들의 최소값을 취하는 방법으로 거리지도를 구성하였으며 최소자승법에서 경계점들 간의 위치가 변할 때마다 매번 평균거리를 다시 계산하지 않고 거리지도를 참조하여 평균 거리를 산출하는 방법을 사용하였다. 위치 정합된 두 영상의 동시 표현을 위하여 PET 영상의 화소값에 $0.4{\sim}0.7$부터 1사이의 범위로 정규화된 MR 영상의 화소 값으로 가중치를 주는 가중정규화 방법을 사용하였다. 결과: 방출스캔의 sinogram을 이용함으로써 PET영상의 경계를 견실하게 추출할 수 있었으며, 거리지도를 이용하여 거리 계산을 한 결과 계산 속도를 향상시킬 수 있었다. 정상인의 뇌영상에 대해 위치 정합을 실시한 결과 평균 거리 오차는 2mm 이하였다. 가중정규화 방법을 사용하였을 때 합성된 영상의 정성적인 식별 명확도가 향상하였다. 결론: 견실한 PET 영상 경계점 추출과 거리지도를 이용한 계산 속도의 향상을 통해 뇌 PET과 MR 영상 합성기법의 성능을 개선할 수 있었으며 이를 이용하며 개발한 영상정합 프로그램은 임상 환경에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국환경과학회지
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• 제19권1호
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• pp.27-37
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• 2010

A system coupled the prognostic WRF mesoscale model and CALMET diagnostic model has been employed for predicting high-resolution wind field over complex coastal area. WRF has three nested grids down to from during two days from 24 August 2007 to 26 August 2007. CALMET simulation is performed using both initial meteorological field from WRF coarsest results and surface boundary condition that is Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) 90m topography and Environmental Geographic Information System (EGIS) 30m landuse during same periods above. Four Automatic Weather System (AWS) and a Sonic Detection And Ranging (SODAR) are used to verify modeled wind fields. Horizontal wind fields in CM_100m is not only more complex but better simulated than WRF_1km results at Backwoon and Geumho in which there are shown stagnation, blocking effects and orographically driven winds. Being increased in horizontal grid spacing, CM_100m is well matched with vertically wind profile compared SODAR. This also mentions the importance of high-resolution surface boundary conditions when horizontal grid spacing is increased to produce detailed wind fields over complex terrain features.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.141-142
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• 2008

본 논문은 텍스처된 3차원 점군데이터를 효율적으로 모델링하는 방법을 제안한다. 지상라이다로부터 획득한 3차원 점군데이터는 많은 노이즈를 가지고 있으며 이로 인해 자동적인 모델링이 어렵다. 3차원 모델링에 있어서 메쉬를 생성해야 3차원 랜더링이 가능하지만 3차원 메쉬 생성은 노이즈에 취약하기 때문에 디자이너들이 수작업으로 노이즈를 제거해야만 한다. 하지만 노이즈 자제가 지상 라이다로부터 들어온 데이터이기 때문에 자동적인 노이즈 제거가 어렵다. 본 논문에서는 텍스처된 지상 라이다 데이터로부터 칼라 영상의 정보를 이용한 윤곽선 정보 검출 방법을 제안한다. 대부분의 건물과 같은 구조물에서 최 외곽은 같은 색의 정보를 가지고 있다. 최 외곽 칼라의 정보를 이용하여 칼라 정보의 변화를 제한하고, 유사 칼라 정보를 가지고 있는 픽셀만 얻어냄으로써 최외각 정보를 얻어낸다. 칼라 이미지를 이용만 필터링 된 점군데이터는 xy, xz, yz 각각의 평면에서 윤곽선 데이터를 가지며 이는 구조물에 대한 모델링의 속도를 빠르게 해준다.