• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.40-46
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• 2006

영상처리 기술을 이용한 컨테이너 식별자 자동인식은 항만자동화와 물류 처리율 향상에 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 칼라정보를 이용한 윤곽선 추출과 추출된 문자영역에 대한 문자 조건 검증 알고리즘을 사용하여 입력 영상의 다양한 밝기변화와 잡음에 강한 컨테이너 식별자 인식 기법을 제안하였다. 360장의 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과 제안한 방법이 식별자 인식에 유용함을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.932-936
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• 2016

In this paper, we present a method for the inspection of diamond wheels. In total, six items, including height, radius, and angle, need to be checked during the manufacturing of a diamond wheel. Automatic inspection through image processing is presented in this paper. First, a contour corresponding to the boundary of the diamond wheel is extracted from an image. Next, control points are selected by processing the contour. Seven control points are detected and used for the computation of the required item. Detailed procedures for the computation of the height, radius, and angle using control points are presented in this paper. Experimental results show the feasibility of the presented method.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -3
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• pp.1515-1518
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• 2002

This paper proposes an active contour model to detect facial regions in a given image. Accordingly we use the color information human faces which is represented by a skin color model. We evolve the active contour using the level set method which allows for cusps, corners, and automatic topological changes. Experimental results show the effectiveness of the proposed method.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권3호
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• pp.321-329
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• 1999

Moving Object segmentation extracts an interested moving object on a consecutive image frames, and has been used for factory automation, autonomous navigation, video surveillance, and VOP(Video Object Plane) detection in a MPEG-4 method. This paper proposes new segmentation method using difference images are calculated with three consecutive input image frames, and used to calculate both coarse object area(AI) and it's movement area(OI). An AI is extracted by removing background using background area projection(BAP). Missing parts in the AI is recovered with help of the OI. Boundary information of the OI confines missing parts of the object and gives inital curves for active contour optimization. The optimized contours in addition to the AI make the boundaries of the moving object. Experimental results of a fast moving object on a complex background scene are included.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권4호
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• pp.540-553
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• 2023

The hollow letter CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart) is an optimized version of solid CAPTCHA, specifically designed to weaken characteristic information and increase the difficulty of machine recognition. Although convolutional neural networks can solve CAPTCHA in a single step, a good attack result heavily relies on sufficient training data. To address this challenge, we propose a seed filling algorithm that converts hollow characters to solid ones after contour line restoration and applies three rounds of detection to remove noise background by eliminating noise blocks. Subsequently, we utilize a support vector machine to construct a feature vector for recognition. Security analysis and experiments show the effectiveness of this algorithm during the pre-processing stage, providing favorable conditions for subsequent recognition tasks and enhancing the accuracy of recognition for hollow CAPTCHA.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제52권11호
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• pp.2601-2606
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• 2020

In this study, we expanded the performance of the existing EXVol code and performed empirical experiments and calculations. A high-resolution gamma spectroscopy system was constructed, and a standard point source and a standard volume source were measured with an HPGe detector with 43.1% relative efficiency. EXVol was verified by quantitative comparison of the detection efficiencies determined by measurements and calculations. To introduce the concept of the detector scanning that occurs in the actual measurement into the EXVol code, a collimator was placed between the source and detector. The detection efficiency was determined in the asymmetric arrangement of the source and detector with a collimator. A collimator made of lead with a diameter of 15 mm and a thickness of 50 mm was installed between the source and the detector to determine the detection efficiency at a specific location. The calculation result was contour plotted so that the distribution of detection efficiency could be visually confirmed. The relative deviation between the measurements and calculations for the coaxial and asymmetric structures was 10%, and that for the collimation structure was 20%. The results of this study can be applied to research using γ-ray measurements.

• 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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.821-829
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• 2004

얼굴인식기술이 인증 및 보안을 위한 도구로 활용되고 있지만 입력영상의 상태, 즉 조명환경에 따라 적용할 수 있는 범위가 제약적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 제약을 최소화하기 위해 측면과 후면조명 등의 불규칙한 조명환경에서 획득한 입력영상에서 얼굴의 특징을 구분하여 얼굴영상임을 확인하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 에지차영상을 얼굴특징이 두드러지도록 전처리한 후, X와 Y축의 프로파일을 이용하여 얼굴영역을 예측하고 영역 내의 밝기분포를 이용하여 눈, 코, 입 등의 얼굴특징이 놓일 수 있는 수평영역을 분리한다. 수평영역들은 눈, 코, 입을 포함할 수 있는 영역의 그룹으로 나누어지고 각 그룹에서 코와 입, 그리고 눈의 순서로 특징들을 검출한다. 얼굴여부는 검출된 특징들의 구조적인 관계를 검증하여 확인한다. 제안된 알고리즘은 배경색상이나 조명의 방향과 색상 등으로 인해 얼굴의 형태와 특징이 결여된 입력영상에서도 매우 안정적으로 적용됨을 실험을 통해 확인하였다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제16권6호
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• pp.800-807
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• 2016

We propose a fast algorithm using Extreme Contour Point (ECP) to detect the angle of rotated images, is implemented by rotation feature of one covered frame image that can be applied to correct the rotated images like in image processing for real time applications, while CORDIC is inefficient to calculate various points like high definition image since it is only possible to detect rotated angle between one point and the other point. The two advantages of this algorithm, namely compatibility to images in preprocessing by using Sobel edge process for pattern recognition. While the other one is its simplicity for rotated angle detection with cyclic shift of two $1{\times}n$ matrix set without complexity in calculation compared with CORDIC algorithm. In ECP, the edge features of the sample image of gray scale were determined using the Sobel Edge Process. Then, it was subjected to binary code conversion of 0 or 1 with circular boundary to constitute the rotation in invariant conditions. The results were extracted to extreme points of the binary image. Its components expressed not just only the features of angle ${\theta}$ but also the square of radius $r^2$ from the origin of the image. The detected angle of this algorithm is limited only to an angle below 10 degrees but it is appropriate for real time application because it can process a 200 degree with an assumption 20 frames per second. ECP algorithm has an O ($n^2$) in Big O notation that improves the execution time about 7 times the performance if CORDIC algorithm is used.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권11호
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• pp.22-27
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• 2011

스펙트럼 감지를 하기 위해 에너지 검파기는 수신 신호의 에너지를 미리 정해둔 임계값과 비교하여 1차 사용자가 면허 대역 내에서 활동을 하는 지 여부를 판단한다. 여기에서 임계값은 해당 주파수 대역에 존재하는 잡음의 전력 수준과 관련이 있다. 에너지 검파에 대한 과거의 연구 대부분은 잡음 전력을 미리 정확하게 알고 있다는 가정에 기초한 것이었다. 그러나 실제 환경에서는 잡음 전력에 대한 불확실성이 존재하기 때문에 이 가정은 현실적으로 유효하지 않다. 그러므로 잡음 전력의 불확실성이 에너지 검파기의 스펙트럼 감지 성능에 미치는 영향을 파악할 필요가 있다. 이에 이 논문에서는 유수 정리(residue theorem)에 기반을 둔 적분을 활용하여 그 영향을 수학적으로 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.