• ETRI Journal
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• 제45권3호
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• pp.505-517
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• 2023

Color, texture, and shape act as important information for images in human recognition. For content-based image retrieval, many studies have combined color, texture, and shape features to improve the retrieval performance. However, there have not been many powerful methods for combining all color, texture, and shape features. This study proposes a content-based image retrieval method that uses the combined local and global features of color, texture, and shape. The color features are extracted from the color autocorrelogram; the texture features are extracted from the magnitude of a complete local binary pattern and the Gabor local correlation revealing local image characteristics; and the shape features are extracted from singular value decomposition that reflects global image characteristics. In this work, an experiment is performed to compare the proposed method with those that use our partial features and some existing techniques. The results show an average precision that is 19.60% higher than those of existing methods and 9.09% higher than those of recent ones. In conclusion, our proposed method is superior over other methods in terms of retrieval performance.

• 천문학회보
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• 제46권1호
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• pp.35.2-35.2
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• 2021

Blue straggler stars (BSs) are "rejuvenated" main sequence stars first recognized by Allan Sandage from his observation of the prominent northern globular cluster M3 in the year of 1953. BSs are now known to be present in diverse stellar environments including open clusters, globular clusters, dwarf galaxies, and even the field populations of the Milky Way. This makes them a very useful tool in a wide range of astrophysical applications: Particularly BSs are considered to have a crucial role in the evolution of stellar clusters because they affect on the dynamics, the binary population, and the history of the stellar evolution of the cluster they belong to. Here we report a part of the preliminary results from our ongoing research on the BSs in the two metal-poor globular clusters (GCs) in the Large Magellanic Cloud (LMC), Hodge 11 and NGC1466. Using the high precision multi-band images obtained with the Advanced Camera for Survey (ACS) onboard the Hubble Space Telescope (HST), we extract time-series photometry to search for the signal of periodic variations in the luminosity of the BSs. Our preliminary results confirm that several BSs are intrinsic "short period (0.05 < P < 0.25 days)" variable stars with either pulsating or eclipsing types. We will discuss our investigation on the properties of those variable BS candidates in the context of the formation channels of these exotic main sequence stars, and their roles in the dynamical evolution of the host star clusters.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.670-672
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• 2021

색소 세포성 모반과 악성 흑색종은 형태가 유사하지만 유해성의 측면에서 악성 흑색종은 암으로써 무해한 색소 세포성 모반에 비해 위험한 질환이다. 이에 기반하여 기존 연구에서 색소 세포성 모반과 악성 흑색종을 구분하기 위한 연구가 있었지만, 데이터를 취득하는 과정에서 많은 cost 가 필요하였다. 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 두 병변의 dermatoscopic 영상을 분류 학습의 데이터로 사용하여 연구를 진행하였다. 학습을 위한 데이터는 오픈소스 dermatoscopic 데이터셋인 HAM10000을 사용하였으며 모델은 CNN 에서 개선된 MobileNetV2 를 사용하였다. 실험 결과, MobileNetV2 를 사용한 학습은 3-layer CNN 에 비해 15 분의 1 가량 적은 파라미터를 가졌으며, 검증 성능과 테스트 성능에서 93%에 근사하는 성능을 보였다. 본 연구는 이전 연구에 비해 cost 측면에서 큰 개선을 이루었으며, 상용화 가능한 분류 기법을 발견했다는 점을 시사한다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권41호
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• pp.511-531
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• 2015

애니메이션 영화를 탄생시킨 근원적 추동력은 움직이는 이미지에 대한 매혹이다. 그리고 애니메이션 이미지는 프레임과 프레임 사이에서 애니메이터와 장치들이 수행적 관계를 맺는 과정에서 발생한다. 때문에 이미지의 운동이 어떤 질료와 방식을 통해 구성되었는가를 살펴보는 것은 애니메이션 영화를 텍스트로 읽는 필수적 출발점이 될 것이다. 이러한 관점에서 본고는 서사의 전개와는 독립적인 차원에서 이미지 자체가 주제의식을 보다 감각적으로 전달하고 있는 한국 애니메이션 영화 <오목어>의 재료와 기법, 그리고 매체가 수행된 방식을 분석한다. <오목어>는 물 밖 세상에 대한 열망을 품은 물고기의 여정을 누들스크린으로 구현한 스톱모션 애니메이션 영화이다. 애니메이터 김진만은 한국에서 쉽게 접할 수 있는 식재료인 국수용 소면을 사용하여 누들스크린 애니메이션을 고안함으로써 <오목어>의 독창적이면서도 친근한 이미지를 만들어내었으며, 이를 통해 존재론적인 자아성찰과 세계에 대한 고찰을 불이사상(不二思想)에 기반하여 풀어내었다. 불이사상은 현상적으로 이분법적인 모습일지라도 우주의 진리는 분별이 없으며 본질적으로 하나의 괘로 작용한다는 이치로 서양의 이원론적 가치관과 달리 순환적이며 합일적인 동양철학에 기원하고 있다. 본 논문은 서양에서 유입된 애니메이션 매체를 한국 애니메이터가 어떻게 독자적으로 수용해내었고 이를 통해 구성된 이미지의 운동이 어떻게 불이사상이라는 주제의식을 효과적으로 전달하고 있는지를 밝힌다. 이를 위해 2장에서는 누들스크린의 형태와 구조를 살펴본다. 여기서는 애니메이션 매체의 초창기 시절 알렉세이프와 파커에 의해 고안된 핀스크린과의 유사성과 상이성이 분석될 것이며, 누들스크린과 핀스크린 두 기법의 미학적 가치와 특수성이 고찰될 것이다. 다음 3장에서는 이항대립적으로 제시되었던 이미지가 누들스크린의 속성을 활용하여 어떻게 초반의 대립 개념을 전복시키고 보다 풍성한 함의로 확장되는지를 살펴볼 것이다. 마지막 4장에서는 애니메이션 제작과정을 개방함으로써 애니메이션 매체의 허구적 환영성을 반영적으로 폭로하고 스크린 밖으로 펼쳐짐으로써 우리의 현상적 삶의 세계에 대해 질문하도록 하는 <오목어>의 열린 액자 형식에 대하여 알아볼 것이다. 그리고 이 모든 장에 걸쳐 화두로서의 불이사상이 어떻게 다루어지고 있는지를 살펴볼 것이다. 이를 통해 애니메이션 영화 이미지가 단순히 서사에 봉사함이 아니라 보다 독립적이고 확장적인 차원에서 개념을 전달하고 지각을 활성화시키며 통합적 감각 경험을 이끌어낼 수 있는지를 확인하고자 한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제37권2호
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• pp.31-43
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• 2000

본 논문은 얼굴영상에서 눈과 입 부위를 추출하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 첫째로, 눈과 입의 에지 이진 화소 집합의 고유 값 (Eigenvalue) 과 고유 벡터 (Eigenvector) 로 부터 추출한 정보들은 눈과 입을 찾기 위한 좋은 특징이 된다. 눈과 입 부위의 긍정적 샘플과 부정적 샘플로부터 추출한 고유 특징들로 다층 신경망을 학습하여 특정 영역이 눈과 입 부위 포함하는 정도를 나타내도록 하였다. 둘째로, 시스템의 강건성 확보를 위해 서로 다른 구조의 단일 MLP를 묶어서 그 결과를 이용하는 Ensemble network 구조를 사용하였다. 두 눈과 입에 각각 별도의 Ensemble network을 사용하였고, 각 Ensemble network내 MLP들의 출력이 최대가 되는 영역의 중심 좌표들을 평균하여 최종 위치를 결정하였다. 셋째로, 특징 정보 추출 검색 영역을 즐기기 위해 얼굴 영상 에지 정보와 눈과 입의 위치 관계를 이용해 눈과 입의 대략적인 영역을 추출하였다. 제안된 시스템은 적은 수의 정면 얼굴에서 추출한 고유 특징들로 학습된 Ensemble network을 사용하여 학습에 사용되지 않은 다른 사람들의 정면얼굴 뿐만 아니라 일정한 범위 내 자세 변화에서도 좋은 일반화 성능을 얻고 있으며, 작은 범위 내에서의 얼굴 크기 변화나 좌우 20°이내의 자세 변화에 대해서도 신경망의 일반화 기능을 이용하여 강건한 결과를 얻고 있음을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.329-336
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• 2016

옥외광고 및 산업 현장에서는 실시간으로 다양한 의사를 표현하기 위하여 영상처리 기반 이미지 변환 출력 LED 전광판 시스템을 구현하려고 한다. 최근 각종 현장에서는 단순한 문장 표현이 아닌 이미지를 이용한 직관적인 의사소통의 중요성이 커지고 있다. 따라서 의사소통을 위해 단순히 입력된 정보를 출력하는 것이 아닌 실시간 정보를 출력할 수 있는 시스템이 요구되고 있다. 이를 위해 본 시스템은 다양한 임의의 이미지 출력이 불가능한 기존의 LED 전광판에 이미지를 맵핑하는 문제를 해결하는 것과 이미지 출력이 가능한 형태로 변환하여 저전력의 LED를 활용하여 한정된 자원 안에서 효율적으로 메시지와 이미지를 출력하도록 개발하였다. 따라서 본 논문에서는 LED 전광판을 무선네트워크로 관리하고 마이크로 컨트롤러 중 하나인 ATmega2560과 Wi-Fi 모듈 및 서버와 안드로이드 어플리케이션 클라이언트를 통해 텍스트만 출력하는 기존의 전광판과는 달리 이미지 출력과 다양한 출력을 가능하게 하여 출력할 문자와 이미지에 대한 처리를 서버에서 관리함으로서 이미지 출력에 필요한 여러 변환 과정에 생기는 부하를 줄이는데 초점을 맞춘 시스템을 제안한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.29-35
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• 2009

본 논문에서는 차량의 후면에서 촬영한 영상을 이용하여 효과적으로 번호판을 추출하고, 그 안에 표기된 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 연구방법은 전체영상에 대하여 전처리를 수행하여 에지(edge)영상을 구하여 이진화 한다. 이진화된 영상에서 허프(Hough)변환을 수행하여 수평, 수직선을 구하고, 번호판의 특징을 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 이 방법의 문제점은 처리시간이 많이 소요되므로 실시간처리가 곤란하다는 점과 야간관 같이 명암상태가 불규칙하고 영상에서 번호판 테두리가 나타나지 않으면 번호판 영역추출을 할 수 없다는 점이다. 또한 차량의 후면에서 촬영한 영상에서 번호판 영역의 명암값 변화의 특성을 이용하여 번호판 영역에서 숫자폭, 배경영역과 숫자영역의 명암차를 조사하여 숫자영역임을 확인하고, 확인된 숫자와 숫자사이의 거리를 조사하여 번호판 영역을 추출한다. 본 연구는 기존방법의 번호판 테두리 훼손에 따른 번호판 영역추출 실패의 문제점을 해결하고 시간 소요의 문제를 실시간안에 처리 함으로써 실용적 응용이 가능하다. 실험 결과 100장의 샘플영상으로 실험한 결과 멀리 있는 자동차 영상에서도 자동으로 번호판을 판독할 수 있었으며, 번호판 추출에 실패한 영상은 13%를 나타내었고, 문자인식에 실패한 영상은 0.4%의 결과를 나타내었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권3호
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• pp.199-208
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• 2012

전신에 대해 방사선에 민감한 주요장기가 미리 정의된 인체 전산팬텀(compuational human phantom)은 의료분야에서 방사선 치료에 의한 이차암 위험도 평가 및 진단방사선에 의한 유효선량 평가 등에 유용하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는 한국인 여성사체에 대한 고해상도 연속절단면 컬러해부영상을 이용하여 장기 및 조직을 전신에 걸쳐 약 2 mm 간격으로 정밀하게 분할하였고, 이를 이용하여 몬테칼로 전산모사에 사용될 수 있는 VHK-Woman 복셀팬텀을 개발하였다. VKH-Woman 복셀팬텀은 키 160 cm, 몸무게 52.72 kg으로 한국인 여성의 표준체형에 가까우며, 유효선량을 계산할 수 있도록 ICRP 103에 제시된 27개 장기 및 기타 관심장기 12개를 포함한다. VKH-Woman의 복셀 해상도는 $1.976{\times}1.976{\times}2.0619mm^3$이며 복셀행렬의 크기는 $261{\times}109{\times}825$이고, 몬테칼로 코드에 입력하여 사용될 수 있도록 이진파일과 ASCII 파일 형식으로 데이터화되었다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권1호
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• pp.116-127
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• 1996

본 논문에서는 일반적인 환경인 카메라의 줌 기능(zoom-in, zoom-out)에 의해 임의로 크기 변화된 질감 영상들을, 크기변화에 무관한 형태학적 정규화(normalized) 패턴 스펙트럼에 기반하여 분류하였다. 정규화 패턴 스펙트럼은 질감영상으로부터 형태학적 패턴 스펙트럼을 구하고 이로부터 크기변화 성분을 구한 다음 크기 변화비에 따른 선형보간을 하여 같은 부류의 질감영상내에서 크기변화를 통합함을 뜻한다. 본 논문에서는 패턴 스펙트럼을 구할 때 기존의 방법과 달리 영상의 문턱값을 중심으로 두 부분으로 계산하였다. 즉 문턱값 이상을 가지는 화소들에 대해서는 opening방법으로 패턴 스펙트럼을 구하였고 문턱값 미만을 가지는 화소들에 대해서는 closing방법으로 패턴 스펙트럼을 구하여 효과적인 정보추출을 하였다. 또 본 논문에서는 각각 명암도 방법과 이진 방법에 대한 분류 정확도를 비교 검토하였다. 제안된 방법은 효과적인 정보추출, 높은 분류 정확도, 계산량 감소, 및 병렬처리 구현등의 여러 가지 장점이 있다. 특히 제안된 방법은 질감영상 학습단계에서 최근의 방법들과는 달리 다양하게 크기변환된 질감영상들을 사용하지 않고, 즉 기준크기(1:1) 질감영상만을 사용하였음에도 불구하고 높은 분류 정확도를 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권11호
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• pp.457-464
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• 2019

양돈 업계에서 돼지의 무게는 돼지의 건강이나 성장 상태, 출하 여부, 사육 환경, 사료 배급을 결정하는 주요 요인 중 하나이며, 따라서 돼지의 무게를 측정하는 것은 돼지의 생산성 측면에서 중요한 문제이다. Top-view 카메라에서 획득한 영상으로부터 돼지의 픽셀 수를 이용하여 돼지의 무게를 추정하고자 할 때, 정확한 픽셀 수 측정에 영향을 주는 돼지의 자세를 결정할 필요가 있으며, 픽셀 수 측정에 영향을 주는 머리부분을 제거할 필요가 있다. 본 논문에서는 빠른 영상처리 기법을 이용하여 돼지의 자세를 빠르게 결정하고, 딥러닝 기반의 빠른 객체탐지 기법인 YOLO를 이용하여 돼지 머리 위치를 파악한 후, 경량화된 영상처리 기법을 이용하여 돼지의 머리와 몸통 경계를 획득하고 머리를 제거하는 방법을 제안한다. 즉, 빠른 영상처리 기법으로 이진화된 돼지의 영상 데이터에서 돼지의 몸통 중심점으로부터 돼지의 외곽선까지의 길이를 비교하여 돼지의 자세를 결정한다. 또한, 돼지의 머리 위치를 탐지하기 위하여 YOLO를 이용하여 영상 데이터 내의 돼지의 머리, 몸통, 엉덩이의 위치를 학습시킨 후, 곧은 자세의 돼지 머리 위치를 획득하고 머리 바깥 영역을 제거한다. 마지막으로 Convex-hull을 이용하여 돼지의 머리와 몸통 경계를 추정한 후, 머리를 제거한다. 실험 결과, 0.98의 정확도와 250.00fps의 수행속도로 돼지의 자세를 결정하였으며, 0.96의 정확도와 48.97fps의 수행속도로 돼지의 머리탐지 및 제거가 가능함을 확인하였다.