• 한국환경농학회지
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• 제42권2호
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• pp.121-130
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• 2023

The RGB (red, green, and blue) imagery analysis is an important remote sensing tool, which estimates the effect of environmental stress on turfgrass growth and physiology. Therefore, this study investigated the effect of continuous wear stress treatment on Zoysia japonica through RGB imagery analysis. The results of the growth measurement showed that the plant height substantially decreased, after nine hours of treatment with no considerable difference thereafter. Dry weight measurement showed a substantial difference in the morphological growth characteristics of the aerial part of the turfgrass, but none in the stolon and root zone. This could be attributed to the short period of compaction treatment. The ROS (reactive oxygen species) analysis showed that ROS rapidly increased due to wear stress treatment. The MDA content increased during the traffic process, whereas the green pixels increased and decreased repeatedly; however, overall, the trend declined but the overall trend decreased. Thus, this study confirmed that MDA was effective in reflecting the wear stress of turfgrass; however, it could through RGB image analysis.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권2호
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• pp.456-477
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• 2024

With information technology's rapid development, the Internet faces serious security problems. Studies have shown that malware has become a primary means of attacking the Internet. Therefore, adversarial samples have become a vital breakthrough point for studying malware. By studying adversarial samples, we can gain insights into the behavior and characteristics of malware, evaluate the performance of existing detectors in the face of deceptive samples, and help to discover vulnerabilities and improve detection methods for better performance. However, existing adversarial sample generation methods still need help regarding escape effectiveness and mobility. For instance, researchers have attempted to incorporate perturbation methods like Fast Gradient Sign Method (FGSM), Projected Gradient Descent (PGD), and others into adversarial samples to obfuscate detectors. However, these methods are only effective in specific environments and yield limited evasion effectiveness. To solve the above problems, this paper proposes a malware adversarial sample generation method (PixGAN) based on the pixel attention mechanism, which aims to improve adversarial samples' escape effect and mobility. The method transforms malware into grey-scale images and introduces the pixel attention mechanism in the Deep Convolution Generative Adversarial Networks (DCGAN) model to weigh the critical pixels in the grey-scale map, which improves the modeling ability of the generator and discriminator, thus enhancing the escape effect and mobility of the adversarial samples. The escape rate (ASR) is used as an evaluation index of the quality of the adversarial samples. The experimental results show that the adversarial samples generated by PixGAN achieve escape rates of 97%, 94%, 35%, 39%, and 43% on the Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Convolutional Neural Network (CNN), Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network (CNN_RNN), and Convolutional Neural Network and Long Short Term Memory (CNN_LSTM) algorithmic detectors, respectively.

• Geomechanics and Engineering
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• 제36권3호
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• pp.205-215
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• 2024

Manually mapping fractures in construction stone mines is challenging, time-consuming, and hazardous. In this method, there is no physical access to all points. In contrast, digital image processing offers a safe, cost-effective, and fast alternative, with the capability to map all joints. In this study, two methods of detecting the trace of discontinuities using image processing in construction stone mines are presented. To achieve this, we employ two modified Hough transform algorithms and the degree of neighborhood technique. Initially, we introduced a method for selecting the best edge detector and smoothing algorithms. Subsequently, the Canny detector and median smoother were identified as the most efficient tools. To trace discontinuities using the mentioned methods, common preprocessing steps were initially applied to the image. Following this, each of the two algorithms followed a distinct approach. The Hough transform algorithm was first applied to the image, and the traces were represented through line drawings. Subsequently, the Hough transform results were refined using fuzzy clustering and reduced clustering algorithms, along with a novel algorithm known as the farthest points' algorithm. Additionally, we developed another algorithm, the degree of neighborhood, tailored for detecting discontinuity traces in construction stones. After completing the common preprocessing steps, the thinning operation was performed on the target image, and the degree of neighborhood for lineament pixels was determined. Subsequently, short lines were removed, and the discontinuities were determined based on the degree of neighborhood. In the final step, we connected lines that were previously separated using the method to be described. The comparison of results demonstrates that image processing is a suitable tool for identifying rock mass discontinuity traces. Finally, a comparison of two images from different construction stone mines presented at the end of this study reveals that in images with fewer traces of discontinuities and a softer texture, both algorithms effectively detect the discontinuity traces.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.149-156
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• 2011

본 논문은 모바일 환경 하에서 효과적인 그래프 기반의 이미지 분할 적용 시, 실행시간 및 메모리 사용량 향상시키고, 이를 이용해 surface layout의 전처리 작업으로 수퍼 픽셀을 얻기 위한 효율적인 방법을 제안한다. 그래프기반의 이미지 분할은 영상으로부터 오브젝트 영역을 추출하는 알고리즘으로 입력 영상의 각 화소 정보를 이용한 에지 생성 및 그래프를 구성한다. 그래프 구성 시 기준 화소 및 주변 화소 위치 정보 및 색상 강도 차이 값(edgeweight)을 이용하여 에지를 구성하며, 색상 강도 차이 값에 따른 문턱치 값을 기준으로 각 에지를 연결함으로써 객체 영역을 추출하고 있다. 따라서 에지의 수는 그래프 기반의 이미지 분할의 실행시간 및 메모리 사용량을 결정하게된다. 모바일 디바이스는 PC에 비해 프로세서 속도 및 메모리 사용량 등 하드웨어적인 제약사항이 많으며, 프로그램 응답 시간이 주요 이슈가 되고 있다. 이러한 모바일 디바이스 상의 영상 처리 기술 적용 시 빠른 프로그램 응답시간 제공은 반드시 이루어져야 하며, 이미지 분할 단계에서도 보다 빠른 응답 시간을 위한 프로세싱 시간과 메모리사용량을 줄여야만 한다. 본 논문은 그래프 상의 에지의 수를 효과적으로 선택하는 효과적인 에지 선택 알고리즘 적용을 통해 그래프 기반의 이미지 분할 알고리즘을 모바일 디바이스에 적용 시, 프로세싱 시간 및 메모리 사용량의 개선을 보이도록 하고, 수퍼 픽셀 당 정확도가 입력영상 사이즈에 관계없이 70%이상 생성되며, 그 정확도가 96%동일하다는 것을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권2호
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• pp.243-248
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• 2017

지구 기후시스템의 중요구성인자인 해빙은 극지방과 고위도에 분포하는 특성상 위성을 통한 탐지가 활발히 수행되고 있다. 위성자료를 이용한 해빙탐지기법은 반사도와 휘도온도자료를 이용하며, 많은 연구에서 휘도온도자료를 통해 산출된 Ice Surface Temperature (IST)를 활용한 기법인 Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 해빙탐지기법을 활용하고 있다. 본 연구에서는 IST 산출과정이 생략된 단순하고 효율적인 동적임계값 기법을 활용한 해빙탐지기법을 제시하고자 한다. 동적임계값을 지정하기 위하여 해수의 어는점 이하의 화소를 대상으로 MODIS IST와 MODIS $11{\mu}m$ 채널의 휘도온도, Brightness Temperature Difference ($BTD:T_{11{\mu}m}-T_{12{\mu}m}$)의 상호관계를 분석하였다. 분석 결과, 세수치의 관계가 선형의 특징을 나타내었으며 이를 활용하여 임계값을 지정하였다. 청천역에서 지정한 임계값을 MODIS $11{\mu}m$ 채널에 적용하여 해빙을 탐지하였다. 또한, 본 연구의 해빙탐지기법의 성능을 검증하기 위해 MODIS Sea ice extent를 이용하여 정확도를 분석하였으며 그 결과, Producer Accuracy (PA) 99% 이상의 높은 정확도를 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제23권3호
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• pp.253-261
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• 2002

양전자방출단층촬영기(Positron emission tomography, PET) 영상 개선을 위하여 적응적 공간 필터를 개발하였으며. 개발한 필터의 성능을 시뮬레이션데이터. 모형 PET 영상과 환자 PET 영상을 이용하여 평가하였다. 경계화소로 검출된 화소와 윈도우내의 모든 화소값이 동일한 화소는 보존하고. 그 외 화소에 대하여 2:7:2 비율로 가중치를 주어 정열한 후 중앙의 9개 화소에 대한 평균값으로 대치하였다. 경계화소를 검출하기 위하여 두 개의 임계값(TH7, TH2)을 이용하였으며. 다음의 조건을 만족하면 경계화소로 판단하였다 . THl ($pix_max{\times}0.1/log_2(NPM)$, NPM :주변값중 최상위 값과 최하위 값을 제외한 주변값들의 평균) 보다 작은 ADs (중앙값과 주변값의 차에 대한 절대값) 개수는 8-k이고. TH2 ($NPM{\times}0.1$) 보다 큰 ADs 개수는 k. 여기서 k는 2, 3 ‥‥ 6의 값을 가진다 성능평가 결과 이 연구에서 제안한 필터가 가우시안 필터, 가중메디안 필터, 부분집합평균메디안 필터 등과 비교하여 우수한 성능을 제공하는 것을 관찰하였다. 본 논문에서 개발한 간단한 적응적 공간 필터는 공간 분해능 저하는 최소화하면서 균일도와 대조도를 향상시키는데 효과적 이여서 정확한 PET 영상 해석에 기여할 것으로 기대된다

• 한국방사선학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.9-15
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• 2013

본 연구는 전산화단층촬영에서 간 질환의 자동 인식으로 질감특징분석(texture feature analysis. TFA) 알고리즘을 제안하고자 하였으며, 간세포암(Hepatocellular carcinoma. HCC)에 대한 컴퓨터보조진단(computer-aided diagnosis. CAD) 시스템을 설계하고, 제안하는 각 알고리즘의 성능을 평가하고자 하였다. HCC 영상에서 분석영역($40{\times}40$ 픽셀)을 설정하고 각 부분영상에 통계적 특징을 이용한 6가지 TFA 파라메터(평균 밝기, 평균 대조도, 평탄도, 왜곡도, 균일도, 엔트로피)비교하여 간세포암 인식률(recognition rate)을 구하였다. 결과적으로 TFA는 간세포암 인식률을 나타내는 척도로 유의함을 알 수 있었으며 6가지 파라메터에서 균일도가 가장 인식률이 높았으며 평균 대조도, 평탄도, 왜곡도가 비교적 높았고 평균 밝기와 엔트로피는 상대적으로 낮은 인식률을 나타내었다. 이와 관련하여 높은 인식률을 보인 알고리즘(최대 97.14%, 최소 82.86%)을 간세포암 영상의 병변을 판별하여 임상의 조기 진단을 보조하여 치료를 시행한다면 진단의 효율성이 높아 질 것으로 판단되었으며, 향후 효율적이고 정량적인 분석을 추가함으로써 질병인식의 일반화에 대한 기준 연구가 필요 할 것으로 사료되었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제43권5호
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• pp.89-100
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• 2006

두꺼워진 경동맥 내중막 두께는 일과성 뇌 허혈, 뇌졸중, 그리고 심근경색과 같은 관상동맥질환을 예고하는 독립적 인자로서 매우 중요하다. 경동맥 내중막 두께를 측정하기 위한 기존의 영상처리 방법은 전체 초음파 영상 가운데 수작업에 의해 구획을 임의로 설정한 다음, 그 부분만의 색도분포 미분치 산출에 의한 구간 분할로 두께를 추정하는 것이었기 때문에 임의성에 의한 한계는 물론이고 구간별 색도분포가 혼재하는 경우 정확한 두께 측정에는 역부족이었다. 우리는 본 논문을 통하여 경동맥과 같이 영상입력 대상물이 일관된 벡터 형성 특성을 갖고 관측영상의 화소 색도 집합의 원소들 또한 그 고유한 방향성을 내재하고 있는 경우, 이를 층위별로 군집 처리하여 원하는 특징을 효과적으로 추출하는 새로운 영상처리기술을 소개한다 우리는 보다 정확한 측정을 위해, 인체를 구성하고 있는 장기나 혈관과 같은 여러 조직이 동일조직 내에서 타조직과 다른 층위적 특성이 있음에 착안하여, 이의 초음파영상을 수직 및 수평축으로 성분 분석하여 차별된 군집들로 분류해 내고 군집들 사이의 색도 특성과 상호 연관을 수학적으로 규명한 다음, 특징별로 축진행에 따른 순차적인 영역처리를 시행함으로서 혈관 조직에 대한 층위적 형성 판별과 혈관 막(膜)들의 정확한 두께측정이 가능함을 보이고 영상 분석과 실험을 통해 입증하였다. 이러한 접근 방법은 경동맥영상과 같이, 영역간 색도분포의 혼재와 문턱치 산출의 어려움에도 불구하고 일관된 벡터 흐름과 방향성을 형성하고 있는 영상인 경우, 그 영역처리와 특징추출에 효과가 높으므로 응용이 가능하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.38-47
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• 2013

다중 레이어 영상 모델인 Mixed Raster Content 모델 (MRC) 기반의 영상 부호화는 스크린 이미지와 같은 혼합 영상을 전경 레이어, 이진 마스크 레이어, 배경 레이어로 재구성한 뒤, 각 레이어마다 그 레이어의 신호 특성에 적합한 부호화기를 이용하여 영상을 압축하는 기법이다. 문자와 같은 계단 형태의 강한 에지를 갖는 영역의 위치 정보를 마스크 레이어에 저장하고, 그 위치의 색상 신호는 전경 레이어에 저장한다. 그리고 나머지 영역인 배경 영역의 색상 신호는 배경 레이어에 저장한다. 따라서 마스크 레이어가 전경과 배경의 분할 정보를 담게 되며, 이 분할 정보의 정확도에 따라 전체 부호화기의 압축 효율이 직접적인 영향을 받는다. 본 논문은 MRC 기반의 영상 부호화를 위한 새로운 레이어 분할 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 형태학적 필터인 top hat 변환을 이용하여 문자를 배경신호로부터 분할한다. 이때 문자의 경계를 에지 맵으로부터 추정하여 문자 색상과 배경과의 상대적 밝기를 결정하고 이를 통해 형태학적 필터링에 필요한 top hat 변환의 종류를 정확히 선택하도록 하였다. 실험을 통해 제안 방법이 비교 대상 알고리즘에 비해 우수한 분할 성능을 가짐을 보인다.