• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권10호
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• pp.1234-1239
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• 2019

본 논문에서는 추가 설비 없이 기존 CCTV 영상을 디지털 영상 처리를 통하여 미세먼지 농도를 측정하는 방법을 제안한다. 영상처리 알고리즘은 노이즈 제거, 샤프닝, ROI 지정, 엣지 강도 계산, HSV 변환을 통한 보정 순으로 구성되며 C++ OpenCV 라이브러리를 이용해 구현하였다. 한달동안 캡쳐한 CCTV 이미지들에 본 알고리즘을 적용한 결과 ROI 영역에 대해 계산된 엣지 강도는 미세먼지 농도와 밀접한 관계가 있는 것으로 나타났다. 두 데이터간 상관관계를 추론하고자 MATLAB을 이용하여 거듭제곱 방정식 형태의 추세선을 수립하였으며 그 추세선으로부터 이탈한 데이터 포인트들의 개수는 12.5% 내외로 나타나 전체적으로 약 87.5%의 정확도를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1625-1631
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• 2020

IoT 기술의 발달에 따라 다양한 디지털 장비가 보급되고 있으며, 이에 따라 데이터 처리의 중요성이 높아지고 있다. 데이터 처리는 장비의 신뢰성에 큰 영향을 미치는 만큼 그 중요성이 증가하고 있으며, 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 퍼지 멤버쉽 함수의 특성에 따른 AWGN을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 입력 영상 및 필터링 마스크 내부의 화소값 사이의 퍼지 멤버쉽 함수값의 상관관계에 따라 추정치를 계산하며, 공간 가중치 필터의 출력과 가감하여 최종 출력을 구한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 AWGN 제거 알고리즘들과 시뮬레이션하였으며, 차영상 및 PSNR 비교를 사용하여 분석하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 영향을 최소화하였으며, 영상의 중요 특성을 보존하며 효율적으로 잡음을 제거하는 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.722-728
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• 2020

디지털 영상 처리는 IoT 기술의 발전으로 폭넓은 분야에서 응용되고 있으며, 데이터 처리 과정에서 중요한 역할을 맡고 있다. 이러한 잡음을 제거하기 위해 다양한 기법들이 제시되었으나, 기존 임펄스 잡음 제거 방법들은 영상의 에지 성분의 잡음 제거에 미흡하며, 랜덤 임펄스 잡음의 영향을 크게 받는 단점을 지니고 있다. 따라서 본 논문에서는 랜덤 임펄스 잡음 환경에서 에지 성분의 잡음을 효과적으로 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 수준을 판단하여 임계값을 계산하였으며, 기준치와 입력 화소값을 비교하여 필터링 과정을 스위칭하였다. 제안한 알고리즘은 기존 방법과 비교하여 우수한 성능을 보였으며, 시뮬레이션 결과 영상의 에지 부분에서 효과적으로 잡음을 제거하는 모습을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.1-18
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• 2022

디지털 기술이 산업 전반의 전자상거래 시장에 융합되면서 온라인 거래의 활성화와 이용률을 증가시켰으며, 이러한 시장의 흐름은 최근 코로나와 같은 감염병이 확산함에 따라 더욱 가속화되어 다양한 상품 정보를 온라인을 통해 고객들에게 제공할 수 있게 되었다. 다양한 정보의 제공은 고객들에게 다양한 선택의 기회를 제공하지만 의사결정에 어려움을 주기도 한다. 추천시스템은 고객의 의사결정에 도움을 줄 수 있으나 기존 추천시스템 연구는 정량적 데이터만에 국한되어 있으며, 상품 및 고객의 세부적인 요인을 반영하지 못하였다. 이에 본 연구에서는 온라인 리뷰를 기반으로 정성적 데이터를 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 상품 및 고객의 속성을 정량화하고 기존의 객관적 지표인 총평점과 감성 및 감정을 통합한 지능형 추천시스템을 제안한다. 제안된 지능형 추천모형은 총평점 위주의 추천 모형보다 우수한 추천성과를 보여주었으며, 상품 및 고객의 세부적 요소를 반영한 추천결과를 통해 새로운 비즈니스 가치를 창출할 것으로 기대한다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.725-737
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• 2021

현재 카메라 성능이 점점 발전해 왔지만 카메라로부터 얻은 디지털 영상에는 잡음 (Noise)이 존재하고 이는 높은 해상도의 영상을 획득하는 데 있어서 방해요소로 작용한다. 전통적으로 잡음을 제거하기 위하여 필터링 방법을 사용해 왔고 최근 딥 러닝 기법의 하나인 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network)은 영상 잡음 제거 분야에서 전통적인 기법보다 좋은 성능을 나타내고 있어 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만 합성곱 신경망으로 학습하는 과정에서 영상 내 디테일한 부분이 손실될 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환 (Wavelet Transform)을 기반으로 영상 내 디테일 정보도 같이 학습하여 영상 디테일을 향상하는 잡음 제거 합성곱 신경망 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크는 디테일 향상 서브 네트워크 (Detail Enhancement Subnetwork)와 영상 잡음 추출 서브 네트워크 (Noise Extraction Subnetwork)를 이용하게 된다. 실험은 가우시안 잡음과 실제 카메라 잡음을 통해 진행했고 제안하는 방법은 기존 알고리듬보다 디테일 손실 문제를 효과적으로 해결할 수 있었고 객관적 품질 평가와 주관적 품질 비교에서 모두 우수한 결과가 나온 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.210-212
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• 2021

현대사회는 4차 산업혁명의 영향으로 다양한 디지털 장비가 보급되고 있으며, 자동화 공정, 지능형 CCTV, 의료산업, 로봇, 드론 등 넓은 분야에서 사용되고 있다. 이에 따라 영상을 기반으로 동작하는 시스템에서 전처리 과정에 대한 중요성이 높아지고 있으며, 영상을 효과적으로 복원하기 위한 알고리즘이 주목받고 있다. 본 논문에서는 복합잡음 환경에서 영상을 복원하기 위해 결합가중치에 기반한 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 입력 영상 및 필터링 마스크 내부의 화소값을 대상으로 공간적 거리에 따른 가중치와 화소값 차이에 따른 가중치를 각각 계산한다. 최종 출력은 두 가중치를 바탕으로 계산한 결합가중치를 마스크에 적용하여 필터링하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 기존 필터 알고리즘과 비교하여 시뮬레이션하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.213-215
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• 2021

IoT 기술의 발달에 따라 인공지능과 자동화와 같이 다양한 기술들이 산업현장에 접목되고 있으며, 이에 따라 데이터처리의 중요성이 높아지고 있다. 특히 디지털 이미지에 기반한 시스템은 센서의 결함 및 통신 환경의 문제 등으로 영상에 잡음이 발생하여 오작동이 발생할 수 있다. 따라서 전처리 과정으로 영상처리의 연구가 지속되어 왔으며, 잡음의 종류와 영상의 특징에 따라 효과적인 잡음제거 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 임펄스 잡음제거 과정에서 에지성분의 보호를 위한 변형된 공간가중치 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링마스크를 4개의 영역으로 분할하여 각 영역의 표준편차를 계산한다. 최종출력은 표준편차값이 가장 낮은 영역에 대해 공간가중치를 적용하여 필터링하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 기존 방법에 비해 우수한 임펄스 잡음제거 성능을 보였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제8권2호
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• pp.157-165
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• 2005

본 연구의 목적은 금호강 유역을 대상으로 수변구역의 토지이용패턴과 하천 수질간의 관계를 규명하는 것이다. GIS 자료는 수치토지이용도(1:25,000), 수치지형도(1:5,000)에서 추출된 하천망도, 그리고 다중버퍼링 기법에 의한 수변구역도로 구성되었다. Pearson의 상관분석은 하천 양안 30m 수변구역의 토지이용패턴과 수질간의 관계를 설명하기 위해서 사용하였다. 수변구역의 토지이용패턴을 분석한 결과에 따르면, 대구광역시가 위치하고 있는 금호강 하류의 소유역들은 대부분이 주거, 상업, 공업의 도시지역으로 개발된 반면, 금호강 중류와 낙동강 본류에 분포하는 소유역들은 논, 밭 그리고 과수원 등의 농업지역으로 주로 이용되었다. 유역에서 발생되는 질소, 인, 퇴적물 등의 여과기능을 담당할 수 있는 산림지역의 면적률은 16% 정도에 불과한 것으로 나타났다. 수변구역의 토지이용패턴과 하천 수질지표간의 상관분석결과에 따르면, 수변구역의 도시면적률은 하천 수질과 음(-)의 관계를 가지며, 산림지역 면적률은 양(+)의 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 향후에는 지가 등의 경제적인 측면을 비롯한 현재의 토지이용패턴, 그리고 하천 제방의 특성, 지형, 토양 등의 물리적 인자를 종합적으로 고려한 조사 및 연구와 이를 바탕으로 한 종합적인 수변구역 정비 및 관리계획이 수립되어야 할 것으로 판단된다.

• 대한디지털의료영상학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.21-30
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• 2007

영상 획득과 재구성 방법에 따라 CT 감약계수는 다양성을 보이고 관심 영역의 노이즈는 정밀도에 영향을 준다. 인체에서 간 실질조직과 위장의 물의 CT 감약계수와 노이즈를 커널에 따라 측정하였다. 다중채널 CT 스캐너를 이용하여 복부를 스캔 하였고, 커널은 B10 (very smooth), B20 (smooth), B30 (medium smooth), B40 (medium), B50 (medium sharp), B60 (sharp), B70 (very sharp), B80 (ultra sharp)으로 재구성하여 간의 실질 조직과 물이 들어 있는 위장 부위를 ROI 기능을 이용하여 평균의 CT감약계수와 표준편차인 노이즈를 측정하여 영상을 비교하였다. 간의 실질 조직에서 CT감약계수는 커널에 따라 60.4에서 69.2 HU사이에서 분포하여 차이가 없었으나, 노이즈는 커널(7.6$\sim$63.8 HU)이 높아질수록 증가하였다. 물의 CT감약계수는 -2.2 HU에서 0.8 HU사이에서 측정되었고, 노이즈는 커널(10.1$\sim$82.4 HU)이 높아질수록 증가하였다. 영상의 질을 높이기 위해서는 검사 부위에 따라 노이즈를 감소하기 위해 적절한 커널을 선택하여 CT 검사를 하여야 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권6호
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• pp.277-287
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• 2014

위치 기반 소셜 네트워크 서비스에서 사용자들은 체크인 데이터를 이용해 장소를 공유하고 커뮤니케이션을 한다. 체크인 데이터는 POI명, 카테고리, 장소 좌표/주소, 사용자 닉네임, 장소 평가 점수, 관련 글/사진/동영상 등으로 구성된다. 위치 기반 소셜 네트워크 서비스에서 이러한 체크인 데이터를 상황에 맞게 분석하면 다양한 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 사용자 체크인 데이터를 활용할 수 있는 LBSNS(Location-based Social Network Service) 기반 장소 추천 시스템을 개발하였다. LBSNS 기반 장소 추천 시스템은 체크인 데이터 중 장소 카테고리를 분석하여 가중치를 추출하고, 피어슨 상관계수를 이용해 사용자간의 유사도를 구한다. 그리고 협업적 필터링 알고리즘을 이용하여 추천 장소에 대한 선호도 점수를 구하고, 추천 대상 장소의 위치와 사용자의 현재 위치에 대해 유클라디안 알고리즘을 적용하여 거리 점수를 구한다. 마지막으로, 선호도 점수와 거리 점수에 대해 가중치 계수를 적용하여 상황에 맞게 장소를 추천한다. 또한, 본 논문에서는 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 본 논문에서 제시한 시스템의 우수성도 입증하였다.