• 실천공학교육논문지
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• 제14권2호
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• pp.439-445
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• 2022

온라인 미디어 플랫폼의 발전 및 코로나19 사태로 디지털 영상 콘텐츠의 양산과 소비가 급증하고 있다. 이용자들은 디지털 영상 콘텐츠를 선택하기 위해 썸네일, 티저 영상 등을 통하여 짧은 시간에 콘텐츠를 파악하고 본인에게 맞는 디지털 영상 콘텐츠를 선정하여 시청하고 있다. 세계 곳곳에서 생산되는 모든 디지털 영상 콘텐츠를 일일이 확인하고, 이용자가 선택할 수 있게 티저 영상을 수작업으로 편집하는 것은 매우 불편한 작업이다. 본 연구에서는 티저 영상을 자동으로 생성하기 위해 YCbCr 컬러 모델을 기반으로 키프레임을 추출하고, 클러스터링 기법을 통해 추출된 키프레임을 최적화한다. 마지막으로 최종 추출된 키프레임을 연결하여 사용자들의 디지털 영상 콘텐츠 확인을 도와 주기 위한 티저 영상을 제작하는 방법을 제시한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권1호
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• pp.21-26
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• 2004

칼라 양자화는 칼라 카메라로부터 입력된 자연 색의 칼라 영상을 컴퓨터 모니터에 표현하기 위해 더 적은 칼라 팔레트로 구성하는 것이다. 이것은 자연색 중에서 인간이 인식한 수 있는 색은 수 백가지 정도일 뿐 아니라 실제 칼라 영상에 나타나는 색은 이 보다는 훨씬 적다는 것을 바탕으로 한다. 본 논문에서는 인간의 시각 특성중 공간 지각 특성을 고려한 개선된 고유벡터를 이용한 이진 트리 벡터양자화 기법을 제안한다. 제안 방법은 고유벡터를 이용한 이진 트리 벡터 양자화의 두 노드로 분할하는 과정에 영상의 블록 내의 칼라의 변화에 따른 인간의 시각의 반응 정도를 가중피로 결합하여 양자화를 하였다. 제안 방법은 기존의 방법보다 색상이 선명해지며 유사한 영역의 분한에 뛰어난 성능을 보여 주었으며 주관적인 화질 평가와 PSNR에서도 좋은 결과를 보였다.

• 전기학회논문지
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• 제62권5호
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• pp.696-704
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• 2013

In this paper, we introduce the LED emotional lighting system realized with the aid of both intelligent algorithm and RGB LED combined with White LED. Generally, the illumination is known as a design factor to form the living place that affects human's emotion and action in the light- space as well as the purpose to light up the specific space. The LED emotional lighting system that can express emotional atmosphere as well as control the quantity of light is designed by using both RGB LED to form the emotional mood and W LED to get sufficient amount of light. RBFNNs is used as the intelligent algorithm and the network model designed with the aid of LED control parameters (viz. color coordinates (x and y) related to color temperature, and lux as inputs, RGBW current as output) plays an important role to build up the LED emotional lighting system for obtaining appropriate color space. Unlike conventional RBFNNs, Fuzzy C-Means(FCM) clustering method is used to obtain the fitness values of the receptive function, and the connection weights of the consequence part of networks are expressed by polynomial functions. Also, the parameters of RBFNN model are optimized by using PSO(Particle Swarm Optimization). The proposed LED emotional lighting can save the energy by using the LED light source and improve the ability to work as well as to learn by making an adequate mood under diverse surrounding conditions.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.110-115
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• 2005

본 논문에서는 아바타를 자동으로 생성하기 위한 컬러 이미지 상에서의 얼굴, 눈, 입술 윤곽선 검출 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 먼저 조명의 영향을 최대한 배제하기 위하여 HSI 색상 모델을 사용하였고 I 정보를 제외한 HS 평면상에서 피부색을 정의하고 이를 이용하여 입력된 이미지로부터 피부 영역을 검출하였다. 그리고 변형가능 템플릿과 유전자 알고리즘을 이용하여 얼굴, 눈, 입의 윤곽선을 검출하였다. 여기서 변형가능 템플릿은 B-spline 곡선과 컨트롤 포인트 벡터로 이루어지며, 이것은 다양한 얼굴, 눈, 입술 모양의 표현을 가능하게 한다. 또 유전자 알고리즘은 자연계의 진화와 선택원리를 응용한 매우 효율적인 탐색 알고리즘이다 다음으로, 검출된 얼굴과 각 요소들의 윤곽선과 퍼지 C-평균 군집화를 이용하여 아바타를 생성하게 된다. 퍼지 C-평균 군집화는 얼굴색을 일정한 수로 단순화하는 과정에서 사용하였다. 결과적으로, 이와 같은 기법을 이용하여 기존의 정해진 이미지를 가지고 표현하던 아바타와는 달리 사용자의 특성을 표현할 수 있는 아바타를 자동으로 생성할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.61-69
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• 2011

본 논문은 상대적으로 대비도 차이가 크게 나타나는 역광 이미지에 대해서 Retinex 알고리즘을 적용하여 보정 했을 경우 발생하는 밝은 영역에서의 컬러성분의 손실을 개선하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 역광 이미지의 경우 밝은 영역과 어두운 영역에 대한 밝기 차이가 매우 크게 발생하기 때문에 Retinex 알고리즘을 이용하여 영상의 대비도를 향상시킬 경우 밝은 영역에서의 컬러 성분이 손실되는 현상이 발생한다. 이러한 손실을 보완하기 위해서 원본 영상의 밝은 영역에 해당하는 컬러 성분을 Retinex 알고리즘으로 보정된 영상에 추가해준다. K-mean 알고리즘을 이용하여 원본 영상에서의 밝은 영역, 어두운 영역, 중간 영역을 분리하고 밝은 영역에 대해서의 컬러 성분을 추가적으로 복원해 주며, 중간 영역에 대해서는 히스토그램에서의 위치를 기준으로 밝고 어두운 성분에 대한 비율을 고려하여 각 비율에 따라 원본 영상과 Retinex 복원 영상의 밝기 값을 함께 이용하도록 한다. 제안하는 알고리즘의 성능 평가를 위해 역광 현상이 강하게 나타나는 자연영상들을 대상으로 적용하여 기존의 Retinex 알고리즘보다 우수한 성능을 가지고 있음을 보였다.

• 원예과학기술지
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• 제17권2호
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• pp.127-130
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• 1999

본 연구는 디지털 카메라로 자연광 상태에서의 사과나무 영상을 획득한 영상에서 사과를 인식하기 위한 알고리즘을 개발할 목적으로 수행되었다. 자연광의 조건에 따른 영향을 줄이기 위하여 L*a*b* 색 변환을 수행한 결과 a*, b* 색 인자가 매우 유의한 것으로 나타났으며 이를 인자로 하는 선형판별함수를 개발하였다. 추출한 사과 화소로부터 사과를 인식하기 위하여 복잡도에 따라 4가지 패턴으로 나눈 후, 형태학적 필터링을 수행하여 사과를 분리시키고 인식하는 방법을 개발하였다. 군집을 이루지 않으면서 잎에 가려있지 않았던 개체 상태의 사과는 100% 인식이 가능하였으나, 잎에 가려있던 사과는 약 80% 정도의 인식률을 보였다. 그러나 군집을 이루면서 잎과 줄기가 사과를 가린 경우는 실제 사과의 개수와 최종 인식 결과는 평균 2개 이하의 오차를 갖는 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.2179-2184
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• 2007

본 논문에서는 인간과 환경사이의 물리적 또는 심리적 인터액션을 통한 인간중심의 적절한 서비스를 제공하는 공간지능화(iSpace: Intelligent Space) 구현하고자 네트웍 센서 인식공간을 소개하고 있다. 영상 데이터 처리 및 정보 네트웍 기능을 갖는 다수의 컬러 CCD 카메라를 iSpace 공간에 분산 배치하였다. iSpace내의 정보획득을 위한 네트웍 센서를 분산 지능형 네트웍 디바이스(DIND: Distributed Intelligent Network Devices)라고 명명하고 있으며, 각 DIND는 일종의 클라이언트 역할을 수행하도록 하였으며, DIND는 카메라 센서를 이용하는 이른바 카메라 네트워크를 구성한 것으로 이를 통해 실내 환경을 인식하고 모델링 하며 공간 내 거주자의 의도를 인식하기 위한 시스템을 구축하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권4호
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• pp.246-253
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• 2016

Infrared (IR) imaging has been researched for various applications such as surveillance. IR radiation has the capability to detect thermal characteristics of objects under low-light conditions. However, automatic segmentation for finding the object of interest would be challenging since the IR detector often provides the low spatial and contrast resolution image without color and texture information. Another hindrance is that the image can be degraded by noise and clutters. This paper proposes multi-level segmentation for extracting regions of interest (ROIs) and objects of interest (OOIs) in the IR scene. Each level of the multi-level segmentation is composed of a k-means clustering algorithm, an expectation-maximization (EM) algorithm, and a decision process. The k-means clustering initializes the parameters of the Gaussian mixture model (GMM), and the EM algorithm estimates those parameters iteratively. During the multi-level segmentation, the area extracted at one level becomes the input to the next level segmentation. Thus, the segmentation is consecutively performed narrowing the area to be processed. The foreground objects are individually extracted from the final ROI windows. In the experiments, the effectiveness of the proposed method is demonstrated using several IR images, in which human subjects are captured at a long distance. The average probability of error is shown to be lower than that obtained from other conventional methods such as Gonzalez, Otsu, k-means, and EM methods.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.37-38
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• 2011

본 논문은 상대적으로 대비도 차이가 크게 나타나는 역광 이미지에 대해서 Retinex 알고리즘을 적용하여 보정 했을 경우 발생하는 밝은 영역에서의 컬러 성분의 손실을 개선하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 역광 이미지의 경우 밝은 영역과 어두운 영역에 대한 밝기 차이가 매우 크게 발생하기 때문에 Retinex 알고리즘을 이용하여 영상의 대비도를 향상시킬 경우 밝은 영역에서의 컬러 성분이 손실되는 현상이 발생한다. 이러한 손실을 보완하기 위해서 원본 영상의 밝은 영역에 해당하는 컬러 성분을 Retinex 알고리즘으로 보정된 영상에 추가해준다. Fuzzy c-means 군집화 알고리즘을 이용하여 원본 영상에서의 밝은 영역과 어두운 영역에 대하여 모든 화소의 소속 정도를 나타내는 퍼지 소속 함수를 구한다. 밝은 영역에 대해서의 컬러 성분은 원본 영상 값에 밝은 영역 퍼지 소속 함수를 적용하고, 어두운 영역에 대해서의 컬러 성분은 Retinex 복원 영상 값에 어두운 영역 퍼지 소속 함수를 이용한다. 제안하는 알고리즘의 성능 평가를 위해 역광 현상이 강하게 나타나는 자연영상들을 대상으로 적용하여 기존의 Retinex 알고리즘(MSRCR) 보다 우수한 성능을 가지고 있음을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.92-101
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• 1996

차량의 증가와 도로 신장율의 저조로 교통체증은 날로 심해지고 있다. 이문제를 풀기 위한 한 방법은 교통류에 관한 실시간 정보를 얻어 교통신호를 동적으로 제어하는 것이다. 현재까지 교통류 정보를 얻기 위해 가장 많이 쓰인 것은 루프코일 인데 이것은 통과 차량의 평균속도를 측정하기 위해 필요한 차량 추적을 할 수 없는 단점이 있다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해 영상 검지기가 출현하게 되었고 농담영상 혹은 칼라 영상열을 가정하고 있다. 본 논문에서는 칼라영상의 형태로 주어진 영상열에서 퍼지 클러스터리에 기반을 둔 이동 차량 추적 방법을 제안한다.