• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.97-104
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• 2005

자막 문자는 시청자의 이해를 돕기 위하여 제작된 비디오 영상에 종종 삽입한다. 영화의 경우 영상과 자막과 영상의 트랙이 달라 자막 교환이 영상에 손실을 주지 않고 이루어 질 수 있다. 자막이 삽입된 비디오 영상의 경우, 기존의 자막 교환 방법은 자막이 존재하는 부분 박스 형태로 일정 영역을 색칠한 후 그위에 새로운 자막을 삽입한다. 이러한 자막 교환 방법은 문자 영역을 포함한 주변 영역의 원영상의 손실을 초래함으로써 시청자에 시청의 불편을 초래하는 문제가 있다. 본 논문에서는 기존 방법의 문제점을 해결하기 위한 효과적인 자막 교환 방법을 제안하고자 한다 효과적인 교환 방법은 자막 영역을 원영상으로 복원한 복원된 문자 영역에 교환될 문자를 삽입하는 방법이다. 실험결과 대부분 자막이 복원이 잘 되어 효과적인 자막 교환이 이루어짐을 볼 수 있었다. 일부 복잡한 영상의 경우 복원 결과 약간의 왜곡 현상은 보여주나 왜곡된 위치에 새로운 자막을 삽입은 복원의 오류를 보완하는 역할을 함으로써 자연스런 자막 교환이 이루어짐을 볼 수 있었다.

• Applied Microscopy
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• 제42권2호
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• pp.105-109
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• 2012

Electron tomography (ET) of biological specimens is performed from a series of images obtained over a range of tilt angles in a transmission electron microscope. When using the high voltage electron microscope (HVEM), various noises appear in EM images acquired from thick sections by high voltage electron beam. In order to obtain an adequate result in electron tomograms that allow visualization of rather complex and mega-cellular structure such as brain tissue, it is necessary to remove the noise in each original tilt images of thick section. Using band-pass filtering of original tilt images, the filtered images are obtained and used to assemble a reconstructed tomogram. The qualified 3D tomogram from filtered images results in a considerable reduction of the noises compared to conventional tomogram. In conclusion, this study suggests that band-pass filtering is effective to improve the brightness and intensity of HVEM produced tomograms acquired from micron-thick sections of biological specimens.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1474-1480
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• 2018

고층 빌딩에서 화재가 발생하는 경우 복잡한 구조로 인해 다양한 대피 통로가 존재하며 각 대피 통로의 안전성 여부를 파악하는 것이 어렵다. 고층 빌딩 화재 시 거주자들에게 신속히 탈출 경로를 제공하는 것이 필요하며 이를 위해서 대피 통로의 안정성 여부를 파악할 필요가 있다. 본 논문에서는 대피 통로의 안정성 여부 파악을 위해 영상을 분석하여 화재 시 발생하는 연기로 인한 대피 통로의 가시도를 측정하는 방법을 제안한다. 입력 영상에서 연기를 검출한 후 검출된 연기의 밀도를 알 수 있다면 가시도를 쉽게 측정할 수 있지만, 연기 검출이나 연기 밀도 측정에 관한 적절한 방법이 없어 이러한 접근법을 사용하기는 어렵다. 본 논문에서는 입력 영상에서 배경 영상을 추출하고 이를 학습 데이터로 하여 주성분 분석 학습을 한다. 이후 입력으로 주어지는 영상에서 배경 영상과 연기 영상을 추출하고 학습된 주성분 분석을 적용하여 새로운 특징 공간으로 사상한 후 변화량을 계산하여 연기로 인한 가시도를 측정한다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제47권3호
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• pp.265-276
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• 2019

In our previous study, the LeNet3 model successfully classified images from the transverse surfaces of five Korean softwood species (cedar, cypress, Korean pine, Korean red pine, and larch). However, a practical limitation exists in our system stemming from the nature of the training images obtained from the transverse plane of the wood species. In real-world applications, it is necessary to utilize images from the longitudinal surfaces of lumber. Thus, we improved our model by training it with images from the longitudinal and transverse surfaces of lumber. Because the longitudinal surface has complex but less distinguishable features than the transverse surface, the classification performance of the LeNet3 model decreases when we include images from the longitudinal surfaces of the five Korean softwood species. To remedy this situation, we adopt ensemble methods that can enhance the classification performance. Herein, we investigated the use of ensemble models from the LeNet and MiniVGGNet models to automatically classify the transverse and longitudinal surfaces of the five Korean softwoods. Experimentally, the best classification performance was achieved via an ensemble model comprising the LeNet2, LeNet3, and MiniVGGNet4 models trained using input images of $128{\times}128{\times}3pixels$ via the averaging method. The ensemble model showed an F1 score greater than 0.98. The classification performance for the longitudinal surfaces of Korean pine and Korean red pine was significantly improved by the ensemble model compared to individual convolutional neural network models such as LeNet3.

• 로봇학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.98-105
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• 2024

This paper proposes a new approach with a distance-based regularization to the entropy applied to the NBV (Next-Best-View) selection with NeRF (Neural Radiance Fields). 3D reconstruction requires images from various viewpoints, and selecting where to capture these images is a highly complex problem. In a recent work, image acquisition was derived using NeRF's ray-based uncertainty. While this work was effective for evaluating candidate viewpoints at fixed distances from a camera to an object, it is limited when dealing with a range of candidate viewpoints at various distances, because it tends to favor selecting viewpoints at closer distances. Acquiring images from nearby viewpoints is beneficial for capturing surface details. However, with the limited number of images, its image selection is less overlapped and less frequently observed, so its reconstructed result is sensitive to noise and contains undesired artifacts. We propose a method that incorporates distance-based regularization into entropy, allowing us to acquire images at distances conducive to capturing both surface details without undesired noise and artifacts. Our experiments with synthetic images demonstrated that NeRF models with the proposed distance and entropy-based criteria achieved around 50 percent fewer reconstruction errors than the recent work.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.283-294
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• 2021

경사면일사량은 수평면일사량과 해당위치 지형경사도 간의 기하학적 관계인 일사수광비율을 통해 추정할 수 있다. 그러나 이렇게 추정한 일사량은 주변에 햇빛을 차단하는 장애물이 없다는 것을 가정하기 때문에 만약 실제 농사를 짓고 있는 농장 등에 이를 적용할 경우에 지형으로 인한 차광 등의 영향을 충분히 반영하지 못한다. 음영기복도는 태양의 위치와 지형의 기복으로 인한 직달일사의 변이를 밝기(휘도)로 수치화한 격자 형태의 자료로서, 하나의 격자는 가장 어두운 값 0에서 가장 밝은 값 255까지의 값을 갖는다. 본 연구에서는 지형으로 인한 차광효과를 모의하기 위해 30m 해상도의 DEM을 이용하여 연구지역의 음영기복도를 제작하고 휘도 분석을 수행하였다. 연구지역에 설치된 AWS 22개 지점의 기상자료를 수집하여 일조율 80% 이상인 날을 선별하고, 관측일사량과 각 지점의 휘도를 비교하여 휘도가 지형으로 인한 차광효과를 설명할 수 있는지 확인하였다. 분석결과 휘도와 일사량 간에 상관관계가 있는 것을 확인하였으며, 지형의 영향이 큰 지점에서의 직달일사가 시작되는 시점과 끝나는 시점은 태양고도 보다는 휘도와 잘 부합하는 것으로 나타났다. 추가적인 연구를 통해 주변 지형의 영향을 반영한 휘도를 이용한 상세한 일사량 추정이 가능할 것으로 기대된다.

• 디자인학연구
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• 제19권5호
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• pp.281-292
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• 2006

현대 도시공간은 단순주거환경에서 문화, 복지, 환경을 포괄하는 다기능 충족공간으로 급격하게 패러다임이 변화하고 있으며, 이러한 요구에 따라 문화적 이미지의 가치 창출에 대한 필요성과 질적인 성장관리가 중요한 이슈로 대두되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 복합공간개발계획에 있어 문화콘텐츠를 개발 도입한 성공사례의 연구 분석을 통해 각 개발 사례별로 문화콘텐츠영역을 추출하여 문화콘텐츠와 공간이 어떻게 연계되어 새로운 복합문화공간으로 조성될 수 있는지 살펴본다 또한 각 개발사례별 PM(Project management)과 PMr (Project Manager)의 범위와 역할에 대한 분석을 바탕으로 통합적이고 체계적인 관리시스템의 중요성을 인식한다. 따라서 이러한 PM과 PMr의 타당성에 대한 인식과 더불어 다양한 복합문화공간개발에 있어서 통합적 계획과 관리시스템으로 가장 효과적인 방법인 PM의 적용이 향후 복합공간개발의 질적인 향상을 가능하게 하는 새로운 대안의 기반이 될 것으로 기대한다.

• 스마트미디어저널
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• 제2권2호
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• pp.14-19
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• 2013

Recently, due to the increase of the use of scanned images, the text segmentation techniques, which play critical role to optimize the quality of the scanned images, are required to be updated and advanced. In this study, an algorithm has been developed based on the modification of Gaussian mixture model (GMM) by integrating the calculation of Gaussian detection gradient and the estimation of the number clusters. The experimental results show an efficient method for text segmentation in natural scenes such as storefronts, street signs, scanned journals and newspapers at different size, shape or color of texts in condition of lighting changes and complex background. These indicate that our model algorithm and research approach can address various issues, which are still limitations of other senior algorithms and methods.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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• pp.137-140
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• 1996

Finding line segments in an intensity image has been one of the most fundamental issues in computer vision. In complex scenes, it is hard to detect the locations of point features. Line features are more robust in providing greater positional accuracy. In this paper we present a robust "line features extraction" algorithm which extracts line feature in a single pass without using any assumptions and constraints. Our algorithm consists of five steps: (1) edge scanning, (2) edge normalization, (3) line-blob extraction, (4) line-feature computation, and (5) line linking. By using edge scanning, the computational complexity due to too many edge pixels is drastically reduced. Edge normalization improves the local quantization error induced from the gradient space partitioning and minimizes perturbations on edge orientation. We also analyze the effects of edge processing, and the least squares-based method and the principal axis-based method on the computation of line orientation. We show its efficiency with some real images.al images.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.185-189
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• 2004

For face recognition system, a face detector which can find exact face region from complex image is needed. Many face detection algorithms have been developed under the assumption that background of the source image is quite simple . this means that face region occupy more than a quarter of the area of the source image or the background is one-colored. Color-based face detection is fast but can't be applicable to the images of which the background color is similar to face color. And the algorithm using neural network needs so many non-face data for training and doesn't guarantee general performance. In this paper, A multi-scale, multi-face detection algorithm using PCA is suggested. This algorithm can find most multi-scaled faces contained in static images with small number of training data in reasonable time.