• 응용통계연구
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• 제22권4호
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• pp.709-721
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• 2009

본 논문은 형태학적 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 잡음에 강한 효율적인 영상분할에 대해서 논의하고자 한다. 기존의 형태학적 워터쉐드 알고리즘에 의한 영상분할은 크게 형태학적 연산자에 의한 영상의 단순화, 경사 영상 생성, 워터쉐드 알고리즘 수행 그리고 영역 병합 등의 여러 단계에 걸쳐 이루어진다. 그러나 기존의 형태학적 워터쉐드 알고리즘에 의한 영상분할은 과분할이 많이 일어나는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 과분할을 줄이기 위해 잡음에 강한 형태학적 연산자에 의한 경사영상을 생성하고 워터쉐드 알고리즘을 적용 후 통계적인 콜모고로프-스미르노프 검정을 사용하여 인접한 영역 간의 픽셀 값 분포를 비교함으로써 부적절한 영역 병합을 최소화하였다. 본 논문에서 제안한 영상분할의 성능을 평가하기 위해 기존의 방법과 정성적이고 정량적인 비교뿐 만아니라 영상분할에 소요되는 계산시간까지 비교하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권4호
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• pp.509-516
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• 2004

의미기반 이미지 검색에서의 의미적 내용 인식은 주석 위주의 텍스트 정보를 이용하는 것이 일반적이다. 이러한 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 전통적인 검색 방법인 키워드 검색 기술을 그대로 사하여 쉽게 구현할 수 있으나, 텍스트의 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석 처리된 단어와 정확한 매칭이 없다면 검색할 수 없는 단점이 있었다. 이에 본 논문에서는 Ontology의 일종인 WordNet을 이용하여 깊이, 정보량, 링크 타입, 밀도 등을 고려한 단어간 의미 유사도를 측정하여 패턴 매칭의 문제점을 해결하고자 한다. 또한, 이미지의 컬러 분포 유사도를 측정하여 저차원 특징과 결합한 의미적 이미지 검색이 가능하도록 설계하였다. 제안된 검색 방안에 대해 'Microsoft Design Gallery Live'의 주석을 포함한 이미지를 대상으로 실험한 결과, 기존 의미기반 검색 시스템보다 향상된 결과를 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.508-517
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• 2003

본 논문에서는 쌍직교 웨이브릿 영역에서 워터마크를 삽입할 수 있는 연속 부대역 양자화 및 스토케스틱 다해상도 특성을 갖는 지각 모델을 제안한다. 적응 워터마킹 알고리즘을 갖는 지각모델은 보다 강인한 워터마크 은닉을 위한 방법으로 연속 부대역 양자화(successive subband quantization: SSQ)에 의해서 텍스쳐 및 에지 영역에 삽입한다. 워터마크 삽입은 국부 영상 특성을 갖는 NVF(noise visibility function)함수에 의해 계산된다. 이 방법은 워터마크가 노이즈 특성을 갖기 때문에 영상의 통계적 특성에 기초한 비정상상태(non-stationary state) 가우스 모델과 정상상태(stationary state) 일반화 가우스(generalized Gaussian: GG)모델을 이용한다. 정상상태 GG모델의 삽입은 다해상도 내의 각 부대역별 분산과 형상계수(shape parameter)를 사용한다. 형상계수를 추정하기 위하여 모멘트 정합 방법을 사용한다. 비정상상태 가우스 모델은 각 부대역의 국부 평균 및 분산을 이용한다. 실험결과 우수한 비가시성과 강인성을 확인하였으며, 공격에 대한 실험으로 Stirmark 3.1 benchmark test를 수행하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.1-10
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• 2018

본 논문은 지상무인전투체계 중의 하나인 무인경전투차량이 RGB 영상정보를 기초로 스스로 전차를 탐지하고 조준점을 산출하는 지능형 표적획득/처리기술의 기초연구이다. 무인 경전투 차량이 전장에서 적 전차와 조우 시, 적 전차를 자율적으로 탐지하고 스스로 조준하는 방법을 개발하기 위해, 영상정보로부터 전차의 주요특징을 식별 및 추출하고, Maximally stable extremal regions, 중간값 필터, k평균 클러스터링 그리고 Morphological filtering의 영상처리기법 및 인공지능 알고리즘을 통해 전차의 외형정보를 추출 및 분석하였으며, 식별된 전차 외형정보를 벡터화하여 전차의 중앙을 지향하는 조준점을 산출하였다. 또한, 본 연구의 성능을 측정하기 위해 선진국들의 주력전차의 영상정보를 수집 및 분석하였고, 제안한 방법의 객관적인 전차탐지 성능은 정확도 91.6%, 정밀도 90.4%, 재현율 85.8% 그리고 F-measure 88.1%의 결과를 보여주었다. 본 연구가 무인전투체계의 지능형 표적획득/처리기술 연구개발에 도움이 되기를 기대한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제4권1호
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• pp.11-21
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• 2003

컴퓨터 비전 분야에 있어서 컬러 영상이 보다. 많은 정보를 포함하고 있음에도 불구하고 90년대 후반까지는 주로 흑백 영상(gray level image)을 대상으로 하여 연구가 이루어져 왔으며, 2000년대 들어서야 컬러 영상(color image)에 대한 연구가 활발히 진행되기 시작했다. 그 동안의 연구 결과들은 흑백 영상에서도 깊이 추정에 필요한 정보를 충분히 얻을 수 있음을 보여주지만 보다 나은 결과를 위해 컬러 정보의 이용은 필수적이다. 본 논문에서는 Opponet Color Model(OCM)에 기반한 에지 추출 기법을 제안 한다. Opponet Color Model이란 인간의 컬러 인식 과정을 연구하던 중 개발된 모델로서 망막의 세포에 감지된 영상이 뇌에 전달되기까지의 과정을 실제로 모델링 한다. 일반적으로 인간의 뇌는 눈으로부터 오는 적(red), 녹(green), 청(blue)의 정보를 각각 따로 입력 받아 컬러를 인식한는 것으로 알려져 있다. 그러나 OCM은 컬러 정보가 전달되는 과정에서 중간의 매개 세포를 거침으로 해서 어떠한 변화가 가해짐을 보여주는데 이러한 과정을 Opponet Color Processing이라 한다. 본 논문에서는 컬러 영상을 이용함에 있어 이미 기존의 여러 모델이 존재 하나 Opponet Color Model에 기반한 에지 추출 기법이 보다 우수함을 보인다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제29권8호
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• pp.948-955
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• 2005

A three-dimensional computation was conducted to understand effects of the inlet boundary layer thickness on the internal flow in a low-speed axial compressor operating at the design condition($\phi=85\%$) and near stall condition($\phi=65\%$). At the design condition, the flows in the axial compressor show, independent of the inlet boundary layer thickness, similar characteristics such as the pressure distribution, size of the hub comer-stall, tip leakage flow trajectory, limiting streamlines on the blade suction surface, etc. However, as the load is increased, the hub corner-stall grows to make a large separation region at the junction of the hub and suction surface for the inlet condition with thick boundary layers at the hub and casing. Moreover, the tip leakage flow is more vortical than that observed in case of the thin inlet boundary layer and has the critical point where the trajectory of the tip leakage flow is abruptly turned into the downstream. For the inlet condition with thin boundary layers, the hub corner-stall is diminished so it is indistinguishable from the wake. The tip leakage flow leans to the leading edge more than at the design condition but has no critical point. In addition to these, the severe reverse flow, induced by both boundary layer on the blade surface and the tip leakage flow, can be found to act as the blockage of flows near the casing, resulting in heavy loss.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권8호
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• pp.3312-3327
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• 2020

Plant diseases are a significant yield and quality constraint for farmers around the world due to their severe impact on agricultural productivity. Such losses can have a substantial impact on the economy which causes a reduction in farmer's income and higher prices for consumers. Further, it may also result in a severe shortage of food ensuing violent hunger and starvation, especially, in less-developed countries where access to disease prevention methods is limited. This research presents an investigation of Directional Local Quinary Patterns (DLQP) as a feature descriptor for plants leaf disease detection and Support Vector Machine (SVM) as a classifier. The DLQP as a feature descriptor is specifically the first time being used for disease detection in horticulture. DLQP provides directional edge information attending the reference pixel with its neighboring pixel value by involving computation of their grey-level difference based on quinary value (-2, -1, 0, 1, 2) in 0°, 45°, 90°, and 135° directions of selected window of plant leaf image. To assess the robustness of DLQP as a texture descriptor we used a research-oriented Plant Village dataset of Tomato plant (3,900 leaf images) comprising of 6 diseased classes, Potato plant (1,526 leaf images) and Apple plant (2,600 leaf images) comprising of 3 diseased classes. The accuracies of 95.6%, 96.2% and 97.8% for the above-mentioned crops, respectively, were achieved which are higher in comparison with classification on the same dataset using other standard feature descriptors like Local Binary Pattern (LBP) and Local Ternary Patterns (LTP). Further, the effectiveness of the proposed method is proven by comparing it with existing algorithms for plant disease phenotyping.

• Advances in Computational Design
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• 제5권4호
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• pp.363-380
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• 2020

In this paper, a cylindrical shell is immersed in a non-viscous fluid using first order shell theory of Sander. These equations are partial differential equations which are solved by approximate technique. Robust and efficient techniques are favored to get precise results. Employment of the Rayleigh-Ritz procedure gives birth to the shell frequency equation. Use of acoustic wave equation is done to incorporate the sound pressure produced in a fluid. Hankel's functions of second kind designate the fluid influence. Mathematically the integral form of the Lagrange energy functional is converted into a set of three partial differential equations. Throughout the computation, simply supported edge condition is used. Expressions for modal displacement functions, the three unknown functions are supposed in such way that the axial, circumferential and time variables are separated by the product method. Comparison is made for empty and fluid-filled cylindrical shell with circumferential wave number, length- and height-radius ratios, it is found that the fluid-filled frequencies are lower than that of without fluid. To generate the fundamental natural frequencies and for better accuracy and effectiveness, the computer software MATLAB is used.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.53-59
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• 2011

보안 시스템을 비롯한 많은 얼굴 인식의 응용들에서 수직 방향의 얼굴이 입력된다고 가정한다. 그러나 보다 일반적인 환경에서 인물에 대한 인식을 하려면 기울어진 얼굴의 검출이 가능해야 한다. 기존의 많은 방식들에서 영상 내에 존재하는 회전된 얼굴을 검출하기 위해 얼굴 검출을 위한 윈도우를 반복적으로 회전시키며 얼굴검출기를 적용함으로써 얼굴의 회전각을 구한다. 그러나 이러한 방식은 많은 계산량을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 점들의 집합이 주어질 때 그 점들의 대칭축을 검출하는 방법을 제안한다. 또한 얼굴이 대칭이라는 점에 착안해서 얼굴검출 윈도우 내의 에지 포인트들로 부터 대칭축을 추출함으로써 검출된 대칭축 방향에 대해서만 얼굴 검출기를 적용함으로써 얼굴의 회전각을 빠르고 정밀하게 검출하는 방법을 제안한다. 실험에 사용된 데이터베이스의 경우 제안된 알고리즘이 평균 $0^{\circ}$, 표준편차 $3^{\circ}$의 오차 범위에서 얼굴의 대칭축을 검출함을 보였다.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2009년도 한국우주과학회보 제18권2호
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• pp.48.1-48.1
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• 2009

In recent years, many candidates for extra-solar planet have been discovered from various measurement techniques. Fueled by such discoveries, new space missions for direct detection of earth-like planets have been proposed and actively studied. TPF instrument is a fair example of such scientific endeavors. One of the many technical problems that space missions such as TPF would need to solve is deconvolution of the collapsed (i.e. spatially and temporally) spectral signal arriving at the detector surface and the deconvolution computation may fall into a local minimum solution, instead of the global minimum solution, in the optimization process, yielding mis-interpretation of the spectral signal from the potential earth-like planets. To this extend, observational and theoretical understanding on the spectral bio-signal from the Earth serves as the key reference datum for the accurate interpretation of the planetary bio-signatures from other star systems. In this study, we present ray tracing computational model for the on-going simulation study on the Earth bio-signatures. A multi-layered atmospheric model and sea ice variation model were added to the existing target Earth model and a hypothetical space instrument (called AmonRa) observed the spectral bio-signals of the model Earth from the L1 halo orbit. The resulting spectrums of the Earth show well known "red-edge" spectrums as well as key molecular absorption lines important to harbor life forms. The model details, computational process and the resulting bio-signatures are presented together with implications to the future study direction.