• 방송공학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.437-446
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• 2012

흑백 혹은 컬러 영상과 같은 2차원 정보를 사용한 얼굴 검출 알고리즘에 관한 연구가 수십 년 동안 이루어져 왔다. 최근에는 저가 range 센서가 개발되어, 이를 통해 3차원 정보 (깊이 정보: 카메라와 물체사이의 거리를 나타냄)를 손쉽게 이용함으로써 얼굴의 특징을 높은 신뢰도로 추출하는 것이 가능해졌다. 대부분 사람 얼굴에는 3차원적인 얼굴의 구조적인 특징이 있다. 본 논문에서는 흑백 영상과 깊이 영상을 사용하여 얼굴을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 처음에는 흑백 영상에 adaboost를 적용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 얼굴 후보 영역의 위치에 대응되는 깊이 영상에서의 얼굴 후보 영역을 추출한다. 추출된 영역의 크기를 $5{\times}5$ 영역으로 분할하여 깊이 값의 평균값을 구한다. 깊이 값들의 평균값들 간에 순위를 매김으로써 블록 순위 패턴이 생성된다. 얼굴 후보 영역의 블록 순위 패턴과 학습 데이터를 사용하여 미리 학습된 템플릿 패턴을 매칭함으로써 최종 얼굴 영역인지 아닌지를 판단할 수 있다. 제안하는 방법의 성능을 Kinect sensor로 취득한 실제 영상으로 실험하였다. 실험 결과 true positive를 잘 보존하면서 많은 false positive들을 효과적으로 제거하는 것을 보여준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.127-133
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• 2021

낙상 판단을 위한 최근 발표되는 연구는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용한 낙상 동작 특징 분석과 동작 분류에 집중되어 있다. 웨어러블 센서를 기반으로 한 접근 방식은 높은 탐지율을 제공하나 사용자의 착용 불편으로 보편화 되지 못했고 최근 영상이나 이미지 기반에 딥러닝 접근방식을 이용한 낙상 감지방법이 소개 되었다. 본 논문은 2D RGB 저가 카메라에서 얻은 영상을 PoseNet을 이용해 추출한 인체 골격 키포인트(Keypoints) 정보로 머리와 어깨의 키포인트들의 위치와 위치 변화 가속도를 추정함으로써 낙상 판단의 정확도를 높이기 위한 감지 방법을 연구하였다. 특히 낙상 후 자세 특징 추출을 기반으로 Convolutional Neural Networks 중 Gated Recurrent Unit 기법을 사용하는 비전 기반 낙상 감지 솔루션을 제안한다. 인체 골격 특징 추출을 위해 공개 데이터 세트를 사용하였고, 동작분류 정확도를 높이는 기법으로 코, 좌우 눈 그리고 양쪽 귀를 포함하는 머리와 어깨를 하나의 세그먼트로 하는 특징 추출 방법을 적용해, 세그먼트의 하강 속도와 17개의 인체 골격 키포인트가 구성하는 바운딩 박스(Bounding Box)의 높이 대 폭의 비율을 융합하여 실험을 하였다. 제안한 방법은 기존 원시골격 데이터 사용 기법보다 낙상 탐지에 보다 효과적이며 실험환경에서 약 99.8%의 성공률을 보였다.

• 청정기술
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• 제28권4호
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• pp.323-330
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• 2022

미세유체 종이-기반 분석 장치는 최근 현장 진단 및 환경 물질 감지를 포함한 다양한 적용가능성으로 주목을 받고 있다. 본 연구는 적은 비용과 간단한 검출 방법으로 중금속을 빠르게 검출할 수 있는 3D-μPAD를 제작하기 위해 PDMS 양면 인쇄 방법을 제안하였다. 3D-μPAD 디자인은 레이저 커팅으로 아크릴 스탬프에 적용할 수 있으며, 제작된 스탬프에 PDMS 고분자를 스핀 코팅 후 양면접촉인쇄 방식 도입을 통해 3차원 형태의 소수성 장벽 형성에 필요한 조건을 확인하였다. 구체적으로 소수성 장벽 형성 조건인 고분자 농도, 스핀 코팅 속도 및 접촉 시간에 따라 PDMS 소수성 장벽 면적과 친수성 채널의 면적 변화를 분석함으로써 3D-μPAD 제작 공정 조건 최적화를 수행하였다. 최적화된 μPAD로 니켈, 구리, 수은 이온, pH를 다양한 농도에서 검출하였고 이를 ImageJ 프로그램으로 분석하여 grayscale 값으로 정량화 하였다. 이를 통해 3D-μPAD를 제작함으로써 특별한 분석 기기 없이 다양한 중금속 비색 검출을 수행함으로써 조기진단 바이오 센서로의 응용 가능성을 증명하였다. 이 3D-μPAD는 휴대가 간편한 다중 금속이온 검출 바이오센서로서, 신속한 현장 모니터링이 가능하므로 개발도상국 같은 자원이 제한된 지역에서 유용하게 사용 가능하다.

• 한국대기환경학회지
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• 제34권3호
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• pp.493-507
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• 2018

Due to high spatio-temporal variability of amount and optical/microphysical properties of atmospheric aerosols, satellite-based observations have been demanded for spatiotemporal monitoring the major aerosols. Observations of the heavy aerosol episodes and determination on the dominant aerosol types from a geostationary satellite can provide a chance to prepare in advance for harmful aerosol episodes as it can repeatedly monitor the temporal evolution. A new geostationary observation sensor, namely the Advanced Himawari Imager (AHI), onboard the Himawari-8 platform, has been observing high spatial and temporal images at sixteen wavelengths from 2016. Using observed spectral visible reflectance and infrared brightness temperature (BT), the algorithm to find major aerosol type such as volcanic ash (VA), desert dust (DD), polluted aerosol (PA), and clean aerosol (CA), was developed. RGB color composite image shows dusty, hazy, and cloudy area then it can be applied for comparing aerosol detection product (ADP). The CALIPSO level 2 vertical feature mask (VFM) data and MODIS level 2 aerosol product are used to be compared with the Himawari-8/AHI ADP. The VFM products can deliver nearly coincident dataset, but not many match-ups can be returned due to presence of clouds and very narrow swath. From the case study, the percent correct (PC) values acquired from this comparisons are 0.76 for DD, 0.99 for PA, 0.87 for CA, respectively. The MODIS L2 Aerosol products can deliver nearly coincident dataset with many collocated locations over ocean and land. Increased accuracy values were acquired in Asian region as POD=0.96 over land and 0.69 over ocean, which were comparable to full disc region as POD=0.93 over land and 0.48 over ocean. The Himawari-8/AHI ADP algorithm is going to be improved continuously as well as the validation efforts will be processed by comparing the larger number of collocation data with another satellite or ground based observation data.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권5호
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• pp.575-580
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• 2010

Eye gaze as a form of input was primarily developed for users who are unable to use usual interaction devices such as keyboard and the mouse; however, with the increasing accuracy in eye gaze detection with decreasing cost of development, it tends to be a practical interaction method for able-bodied users in soon future as well. This paper explores a low-cost, robust, rotation and illumination independent eye gaze system for gaze enhanced user interfaces. We introduce two brand-new algorithms for fast and sub-pixel precise pupil center detection and 2D Eye Gaze estimation by means of deformable template matching methodology. In this paper, we propose a new algorithm based on the deformable angular integral search algorithm based on minimum intensity value to localize eyeball (iris outer boundary) in gray scale eye region images. Basically, it finds the center of the pupil in order to use it in our second proposed algorithm which is about 2D eye gaze tracking. First, we detect the eye regions by means of Intel OpenCV AdaBoost Haar cascade classifiers and assign the approximate size of eyeball depending on the eye region size. Secondly, using DAISMI (Deformable Angular Integral Search by Minimum Intensity) algorithm, pupil center is detected. Then, by using the percentage of black pixels over eyeball circle area, we convert the image into binary (Black and white color) for being used in the next part: DTBGE (Deformable Template based 2D Gaze Estimation) algorithm. Finally, using DTBGE algorithm, initial pupil center coordinates are assigned and DTBGE creates new pupil center coordinates and estimates the final gaze directions and eyeball size. We have performed extensive experiments and achieved very encouraging results. Finally, we discuss the effectiveness of the proposed method through several experimental results.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권5호
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• pp.192-198
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• 2010

최근 카메라가 탑재된 휴대전화가 널리 보급되면서 휴대전화로 촬영한 동영상에서 문자영역을 검출하고 인식하여 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 기능에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 따라서 휴대전화로 촬영된 동영상에서 문자 영역을 검출하기 위한 방법이 필요하다. 이를 위해 형태학적 연산을 이용하여 전처리를 수행한 다음, 전처리를 수행한 영상에 대해 변형된 k-means 군집화를 이용하여 이진영상을 얻어낸 후, 연결 요소 (Connected component) 분석 및 문자 특성을 이용한 방법들을 적용하여 문자후보 영역을 검출하고, 일정 시간 내 문자 후보 영역의 검출 빈도를 조사하여 문자 영역 검출의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 휴대전화 동영상을 대상으로 한 실험 결과를 통해 제안하는 방법은 정확도와 회수율이 모두 뛰어난 효과적인 문자 영역 검출 방법임을 확인할 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제17권4호
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• pp.421-429
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• 1999

21세기에는 전 세계인구의 70%가 도시에서 생활할 것으로 예상되며, 이러한 도시화는 도시관리를 위해 GIS와 더불어 건물 DEM과 정사투영영상에 대한 요구가 증대될 것이다. 건물 DEM을 생성하기 위해서는 건물의 형태를 나타내는 경계선을 검출해야 한다. 이를 위해서 일반적으로 자동과 반자동 건물 추출법을 사용한다. 그러나 자동 검출법을 항공사진에 직접 적용하면 지붕의 색깔이나 그림자 그리고 주변의 나무 등 때문에 정확한 건물 경계선을 추출하기 매우 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 연구에서는 반자동 건물 추출법을 제시하였다. 건물 지붕의 색깔이 균일할 경우 지붕의 한 부분을 마우스로 클릭하여 건물경계를 찾도록 하였으며, 균일하지 않은 경우 건물의 모서리 부분을 클릭하여 건물 모서리점을 검출하도록 프로그램을 개발하였다. 건물 DEM은 영상정합에 의해 계산된 건물 높이와 건물 경계선을 이용하여 생성하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.823-826
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• 2016

본 논문은 자동으로 보안스티커를 부착시키기 위해 스마트폰 카메라를 검출하는 방법과 보안 스티커 탈부착 여부를 인식을 위한 보안 스티커 검출 방법을 제안한다. 이것은 출퇴근시간 때 사람이 보안스티커를 직접 부착하거나 탈부착 여부를 검사하는데 소요되는 시간을 줄이기 위함이다. 스마트폰 카메라 검출 시 LED 조명의 플리커현상에 의해 영상의 질이 나쁜 경우 검출률이 현저하게 낮다. 따라서 본 논문에서는 적응적 임계값을 적용한 뒤 빈번도를 검사해서 카메라 검출 방법을 구현하였다. 또한 보안 스티커 탈부착 여부를 인식하기 위해 색 필터링을 이용한 스티커 영역 검출 방법을 구현하였다. 제안 방법을 LED 조명의 플리커 현상이 있는 경우 스마트폰 카메라 검출에 적용해본 결과 기존 알고리즘보다 검출률이 향상되었음을 확인하였다. 또한 보안 스티커 검출률도 높았다.

• Clinical Endoscopy
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• 제56권3호
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• pp.315-324
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• 2023

Background/Aims: Image-enhanced endoscopy can detect superficial oro-hypopharyngeal squamous cell carcinoma; however, reliable endoscopy of the pharyngeal region is challenging. Endoscopy under general anesthesia during transoral surgery occasionally reveals multiple synchronous lesions that remained undetected on preoperative endoscopy. Therefore, we aimed to determine the lesion detection capability of endoscopy under general anesthesia for superficial oro-hypopharyngeal squamous cell carcinoma. Methods: This retrospective study included 63 patients who underwent transoral surgery for superficial oropharyngeal squamous cell carcinoma between April 2005 and December 2020. The primary endpoint was to compare the lesion detection capabilities of preoperative endoscopy and endoscopy under general anesthesia. Other endpoints included the comparison of clinicopathological findings between lesions detected using preoperative endoscopy and those newly detected using endoscopy under general anesthesia. Results: Fifty-eight patients (85 lesions) were analyzed. The mean number of lesions per patient detected was 1.17 for preoperative endoscopy and 1.47 for endoscopy under general anesthesia. Endoscopy under general anesthesia helped detect more lesions than preoperative endoscopy did (p<0.001). The lesions that were newly detected on endoscopy under general anesthesia were small and characterized by few changes in color and surface ruggedness. Conclusions: Endoscopy under general anesthesia for superficial squamous cell carcinoma is helpful for detecting multiple synchronous lesions.

• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.347-352
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• 2012

본 논문에서는 지능적인 경로 계획을 위한 스테레오 카메라 기반의 AGV의 작업자 식별 및 회피를 위한 2D 공간 지도 구성 기법을 제안하였다. 우선 스테레오 카메라로부터 입력된 영상 중 좌 영상에 YCbCr 컬러 모델 및 무게 중심법을 이용하여 이동중인 작업자의 얼굴 영역과 중심좌표를 검출하고, 검출된 좌표 값에 따라 스테레오 카메라 제어를 통해 이동하는 작업자를 실시간적으로 검출하게 된다. 다음으로, AGV 구동에 의해 추적 제어된 스테레오 카메라의 좌, 우 영상간의 시차정보와 카메라 내부 변환관계를 통해 깊이 정보를 검출한 후, 검출된 깊이 지도로부터 각 열에 존재하는 최소값을 이용한 2차원 공간좌표를 검출하여 AGV과 작업자간의 거리와 실제좌표는 물론 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하게 되며, 산출된 위치 좌표를 토대로 AGV의 지능적인 경로 추정 및 판단에 따라 자율적인 주행을 수행하게 된다. 실시간적으로 입력되는 240 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험결과, 산출된 2차원 공간좌표는 검출된 작업자의 위치좌표와의 관계를 통해 작업자의 폭과 실제 측정한 값과의 오차율이 평균 1.8% 이하로 유지됨으로써 보다 지능적인 AGV 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.