• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.29-38
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• 2018

본 논문에서는 무릎 MR 영상에서 반월상 연골의 자동 위치화, 다중 아틀라스 기반 지역적 가중 투표를 통한 반월상 연골 분할 및 패치 기반 윤곽선 특징 분류를 통한 반월상 연골 자동 분할 방법을 제안한다. 첫째, 뼈와 무릎 관절 연골을 분할한 후 이를 이용하여 반월상 연골의 관심볼륨영역을 자동 위치화한다. 둘째, 반월상 연골의 관심볼륨영역에서 형상 및 밝기값 분포 가중치를 고려한 다중 아틀라스 기반 지역적 가중 투표를 통해 반월상 연골을 분할한다. 셋째, 밝기값이 유사한 측부 인대로의 누출을 제거하기 위해 형상 및 거리 가중치를 고려한 패치 기반 윤곽선 특징 분류를 통해 반월상 연골 분함을 개선한다. 제안 방법을 통한 분할 결과와 수동 분할 결과 간 다이스 유사계수는 내측 반월상 연골은 80.13%, 외측 반월상 연골은 80.81%를 보였으며 다중 아틀라스 기반 지역적 가중투표를 통한 분할 방법과 비교하여 내 측 및 외측 반월상 연 골 각각 7.25%, 1.31% 향상되었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제21권2호
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• pp.93-98
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• 2013

다중 시기에 수집된 고해상도 위성영상은 효과적인 도심지 분석과 모니터링을 위한 필수적인 자료이다. 그러나 같은 지역에 대해 다른 센서에서 수집된 영상은 물론, 동일 센서 영상이라 하더라도 두 영상간의 기하학적 위치정보가 서로 일치하지 않는 문제가 존재한다. 따라서 다중 영상의 효과적인 활용을 위해서는 영상 정합을 위해 매칭 포인트를 추출하는 일이 필수적이다. 그러나 도심지의 경우 건물, 교량, 나무, 기타 인공 구조물 등의 영향으로 넓은 영역에 그림자가 분포하며 그림자의 방향과 강도는 영상 수집 시기에 따라 달라지기 때문에 정확한 매칭 포인트를 추출하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 대표적인 매칭점 추출 기법인 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 기법과 자동 그림자 추출 기법을 적용하여 도심지역의 그림자가 영상 정합에 미치는 영향을 분석하였다. 영상 분할을 통해 생성된 세그먼트의 분광 및 공간인자를 이용하여 그림자 객체를 추출하였으며 이 때 건물 버퍼 영역을 그림자의 인접정보로서 활용하였다. SIFT 기법을 통해 추출된 매칭점이 그림자에 위치하는 경우 이를 제거하고 영상 정합을 수행하였다. 최종적으로 고해상도 위성영상의 정합에 대한 그림자의 영향을 분석하기 위해 추출된 매칭점과 정합 결과의 정확도를 정량적, 시각적으로 평가하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권1호
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• pp.127-132
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• 2011

본 논문은 입력된 영상으로부터 적응적 피부색 검출 방법으로 생성된 피부색 영역과 에지 정보의 결합을 특정 벡터로 이용하여 입력 영상의 유해(누드, 성인물) 여부를 판별하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 네 단계의 과정으로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서는 입력 영상으로부터 기존의 피부색 검출 방법들을 적용하여 얻은 모든 결과 영상들에 대해서 논리곱 연산을 통해 초기 피부색 영역을 검출한다. 두 번째 단계에서 초기 피부색 영역의 화소 정보를 기반으로 피부색 확률 분포 모델을 생성하고 이를 통해 피부색 확률 영상을 생성한다. 그리고 피부색 확률 영상에 임계값을 적용하여 이진화 한다. 세 번째 단계에서 이진 피부색 영역과 에지의 결합 영상을 생성하고 피부색 영역을 확산하여 최종 피부색 영역을 검출한다. 마지막 단계에서 최종 피부색 영상과 최종 피부색 영역 안에 있거나 인접한 에지들의 결합 영상을 특정 벡터로 생성한다. 생성된 특정 벡터를 support vector machine(SVM) 학습을 통해 생성된 분류 모텔로 입력 영상의 유해 여부를 판별하여 유해 혹은 무해 영상으로 분류한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 방법이 기존의 유해 영상 분류 방법에 비해 분류 성능이 9.6% 향상된 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.7302-7308
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• 2014

특정한 제한을 두지 않는 복잡한 자연환경에서 사용자가 원하는 목표 물체만을 정확하게 검출하는 작업은 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야에서 중요하지만 매우 어려운 문제 중의 하나이다. 본 논문에서는 반사가 존재하는 여러 환경에서 목표하는 물체를 강인하게 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 스테레오 카메라를 이용하여 목표 물체를 촬영한 다음, 물체를 가장 잘 표현하는 라인과 코너 특징들을 추출한다. 그런 다음, 촬영된 좌우 영상으로부터 호모그래픽 변환을 이용하여 실제로 존재하지 않는 반사된 특징들을 효과적으로 제거한다. 마지막으로, 반사된 특징들을 제거한 실제 특징들만을 군집화하여 대상 물체만을 강건하게 검출한다. 본 논문의 실험결과에서는 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해서 반사가 존재하는 자연 환경에서 목표 물체를 보다 강인하게 검출한다는 것을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.60-65
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• 2010

본 논문은 모바일 로봇에 장착된 스테레오 카메라의 영상에서 주변 환경에 대한 지도를 작성하기 위해 특징 검출 및 매칭 그리고 2D 지도 작성의 결과를 기술한다. 영상의 특징을 추출하는 방법은 실시간으로 프로세싱하기 위해서 빠른 연산이 가능한 에지 검출과 차 영상을 이용한 특징을 스테레오 매칭 기법을 통해 상관계수를 구할 수 있다. 이동 로봇의 위치를 추정하기 위해 ZigBee를 이용한 비컨과 로봇에 장착된 엔코더를 칼만 필터를 통해 추정한다. 또한 방위를 측정할 수 있는 자이로 센서를 병합하여 모바일 로봇이 이동하면서 지도를 작성할 수 있게 한다. 이는 이동 로봇의 SLAM 기술과 더불어 지능형 로봇이 인간 생활에서 효과적으로 적용될 수 있는 기반이 될 것이다.

• 인지과학
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• 제8권4호
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• pp.55-62
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• 1997

본 논문은 매개변수 템플리트로 알려진 가변 형판(deformable template)을 사용하여 얼굴의 주요 구성 요소인 입 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 가변 형판의 에너지 함수는 이미지 명암값(intensity), 연결(links), 에지(edges), 피크(peaks), 밸리(valleys) 등의 식으로 정의된다. 이 템플리트는 에너지 함수를 최소화하도록 매개변수들의 값을 변경함으로써 자신을 최적화하면서 변형된다. 이 최적화된 템플리트의 매개변수들의 값은 특징으로 사용된다. 우리는 이 가변 형판의 매개변수들의 초기값과 범위를 전처리를 통하여 구하여 시행시간을 줄이고 정확한 입 영역을 분할하는 방법을 제안한다.

• 한국인공지능학회지
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• 제11권4호
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• pp.1-8
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• 2023

In this paper, we propose a black ice detection platform framework using Convolutional Neural Networks (CNNs). To overcome black ice problem, we introduce a real-time based early warning platform using CNN-based architecture, and furthermore, in order to enhance the accuracy of black ice detection, we apply a multi-scale dilation convolution feature fusion (MsDC-FF) technique. Then, we establish a specialized experimental platform by using a comprehensive dataset of thermal road black ice images for a training and evaluation purpose. Experimental results of a real-time black ice detection platform show the better performance of our proposed network model compared to conventional image segmentation models. Our proposed platform have achieved real-time segmentation of road black ice areas by deploying a road black ice area segmentation network on the edge device Jetson Nano devices. This approach in parallel using multi-scale dilated convolutions with different dilation rates had faster segmentation speeds due to its smaller model parameters. The proposed MsCD-FF Net(2) model had the fastest segmentation speed at 5.53 frame per second (FPS). Thereby encouraging safe driving for motorists and providing decision support for road surface management in the road traffic monitoring department.

• 한국지역지리학회지
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• 제2권2호
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• pp.183-196
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• 1996

지도의 형태는 전통적으로 항공사진이나 위성사진을 이용한 수작업에 의해 추출되어 왔으나, 최근의 원격탐사 기술의 발달은 지도의 형태추출에 새로운 혁신을 가져다 주었다. 공간필터기법을 이용하면 지도형태 추출의 자동화가 가능한데, 특히 선의 추출을 고빈도필터를 이용하여 가능하다. 본 연구에서는 먼저 필터와 지도화의 관계에 대해 이론적으로 고찰한 다음 지도의 선형화와 관련하여 유용하다고 알려진 필터들을 소개하였다. 그리고 이 필터들을 진주시의 SPOT Panchromatic 영상에 적용하였다. 적용한 결과 본고에서 소개한 필터적용 영상이 전반적으로 초기영상보다 개선되어 선형화작업에 매우 유용함을 확인하였다. 특히 초기영상이 포함된 필터영상들의 해석이 용이하였고 선형화가 명확하였다. 그러나 문헌에서 유용성이 인정된 필터라도 일부 필터는 진주시의 경우 선형화작업이 전혀 불가능하였다.

• 반도체공학회 논문지
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• 제2권1호
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• pp.17-20
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• 2024

본 논문은 전통적인 자원 집약적인 컴퓨터 비전 모델의 한계를 해결하기 위해 저전력 엣지 장치에 최적화된 새로운 경량 객체 검출 모델을 제안합니다. 제안된 검출기는 Single Shot Detector (SSD)에 기반하여 소형이면서도 견고한 네트워크를 설계하였고, 작은 객체를 효율적으로 감지하는 데 있어 효율성을 크게 향상시키도록 모델을 구성하였다. 이 모델은 주로 두 가지 구성요소로 구성되어 있습니다: Depthwise 와 Pointwise Convolution 레이어를 사용하여 효율적인 특징 추출을 위한 Light_Block, 그리고 작은 객체의 향상된 감지를 위한 Enhancer_Block 으로 나누었다. 우리의 모델은 300x480 의 이미지 크기를 가진 Udacity 주석이 달린 데이터셋에서 처음부터 훈련되었으며, 사전 훈련된 분류 가중치의 필요성을 제거하였다. 약 0.43M 의 파라미터로 5.5MB 만의 무게를 가진 우리의 검출기는 평균 정밀도 (mAP) 27.7%와 140 FPS 의 처리 속도를 달성하여, 정밀도와 효율성 모두에서 기존 모델을 능가하였다. 따라서, 본 논문은 추론의 정확성을 손상시키지 않으면서 엣지 장치를 위한 객체 검출에서의 효과적인 경량화를 보여주고 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.327-336
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• 2002

텍스쳐 분석은 표면, 물체, 모양, 깊이 인식 등의 많은 영상 이해 분야에서 활용되는 가장 중요한 인식 기술 중의 하나이다. 그러나 기존의 방법들은 다중 텍스쳐 영상에 내재된 텍스쳐 성분의 인식 정보를 활용할 수 없는 분할만을 목적으로 하고 있으며, 내재된 텍스쳐 인식을 기반으로 하는 비교사적인 방법에 관한 연구는 거의 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 텍스쳐 성분을 방향장(orientation-field) 특징 정보인 방향각과 방향강도로 정의하고 블록-기반 자기조직화 신경회로망에 의해서 비교사적으로 영상 내에 존재하는 텍스쳐 영역을 군화(clustering) 및 통합(merging) 처리에 의해서 식별한다. 또한 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해서는 다양한 형태의 다중 텍스쳐 영상을 생성하여 블록 기반의 불림(dilation) 및 윤곽 검출 과정을 통해서 영상에 내재하는 텍스쳐 영역을 분할함으로써 그 유효성을 보인다.