• 한국지리정보학회지
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• 제21권3호
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• pp.162-175
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• 2018

본 연구는 도시 열환경 문제를 개선하기 위해 UAV 영상 표면온도 자료를 이용하여 피복재질별 표면온도 특성을 분석하였다. 그리고 UAV 영상 표면온도를 유사한 시기에 측정된 현장 실측 표면온도와 비교하였다. UAV 영상과 실측 표면온도와 비교한 결과, 가장 큰 차이를 보이는 피복재질은 회색 콘크리트 지붕 재질로 약 $7.8^{\circ}C$로 나타났다. 우레탄은 $0.3^{\circ}C$ 차이로 가장 적었다. 산점도를 분석한 결과 설명력이 63.75%로 상관성이 높은 것으로 분석되었다. 표면온도가 가장 높은 재질은 금속지붕으로 $48.9^{\circ}C$로 나타났고, 우레탄($43.4^{\circ}C$), 회색 콘크리트 지붕($42.9^{\circ}C$) 순이었다. 표면온도가 낮은 재질은 나지($30.2^{\circ}C$), 수목 및 잔디($30.2^{\circ}C$), 흰색 콘크리트 지붕($34.9^{\circ}C$)이었다. UAV 영상 표면온도 자료는 피복재질의 열적특성을 정밀하게 분석 가능하였다. 향후, 실측자료와의 비교를 통해 UAV 영상의 정확성 검 보정과 위성영상과 연계하여 UAV 영상 자료의 활용성을 확대할 필요가 있다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제32권2호
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• pp.107-111
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• 2002

Purpose : To compare the accuracy of digital subtraction images acquired by two different methods different in positioning four reference points for geometrical standardization. Materials and Methods : A total of 36 digital radiographic images of 6 volunteers were taken at the areas of the incisor, premolar, and molar of both the maxilla and mandible using the Digora system. Each image was moved 4 mm vertically and horizontally. Four oral and maxillofacial radiologists performed digital subtraction radiography between the paired images before and after movement using Emago (Oral Diagnostic Systems, Amsterdam, The Netherlands) and Sunny (Biomedisys Co., Seoul, Korea). The standard deviation of the internal gray value in Region of Interest (ROI) was statistically analyzed between the two programs using the paired t-test. Results : The standard deviation of pixel gray values from the digital subtraction images using the Sunny program were lower than that of the Emago program (p<0.05). All observers showed significant differences between each other when the Sunny program was used (p<0.05), but one observer showed a significantly higher score than other observers when they used Emago (p<0.05). The standard deviations of premolar area from both Sunny and Emago programs were significantly higher than those of anterior and molar regions (p<0.05). Conclusion: The subtracted images using the Sunny program were more accurate and sensitive than those taken using the Emago program.

• 방송공학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.545-559
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• 2020

본 논문에서는 사용자의 제스처에 따라 반응하는 인터랙티브 미디어 콘텐츠를 프로그래밍 경험이 없는 사용자가 쉽게 제작할 수 있도록 하는 콘텐츠 제작 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크에서 사용자는 사용하는 제스처와 이에 반응하는 미디어의 효과를 번호로 정의하고, 텍스트 기반의 구성 파일에서 이를 연결한다. 제안 프레임워크에서는 사용자의 제스처에 따라 반응하는 인터랙티브 미디어 콘텐츠를 사용자의 위치를 추적하여 프로젝션 시키기 위하여 동적 프로젝션 맵핑 모듈과 연결하였다. 또한, 제스처 인식을 위한 처리 속도와 메모리 부담을 줄이기 위하여 사용자의 움직임을 그레이 스케일(gray scale)의 모션 히스토리 이미지(Motion history image)로 표현하고, 이를 입력 데이터로 사용하는 제스처 인식을 위한 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 모델을 설계하였다. 5가지 제스처를 인식하는 실험을 통하여 합성곱 신경망 모델의 계층수와 하이퍼파라미터를 결정하고 이를 제안 프레임워크에 적용하였다. 제스처 인식 실험에서 97.96%의 인식률과 12.04 FPS의 처리속도를 획득하였고, 3가지 파티클 효과와 연결한 실험에서 사용자의 움직임에 따라 의도하는 적절한 미디어 효과가 실시간으로 보임을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권3호
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• pp.327-336
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• 2004

일반적인 공장환경에서 적용할 수 있는 비젼 검사시스템의 개발을 위해서는 안정적이면서도 고속 패턴정합을 수행하는 알고리즘의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 전탐색 회피기법을 이용하는 자동화용 패턴검사를 위한 에지 기반의 점상관 고속 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 탐색할 영상의 에지특성을 분석함에 의해 전탐색을 회피함으로써 탐색복잡도를 크게 개선한다. 농담정규화정합(NGC)법을 사용하는 통상적인 검사 알고리즘은 공장환경에 적용할 매 몇가지 문제점을 극복해야 한다. 첫 번째는 과도한 계산량으로 고속동작을 가능하게 하기 위해 특별한 알고리즘의 설계가 필요하며 고속 하드웨어의 사용을 요구한다 두 번째는 불안정한 조명조건 하에서도 신뢰성 있는 검사결과를 주어야 한다는 것이다. 전통적인 NGC 알고리즘은 조명의 불안정에 따라 검사결과가 크게 변동하는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 에지 기반의 점상관 알고리즘을 제안한다. 계산량을 개선하기 위해 전탐색 회피 알고리즘을 개발하여 적용하고, 에지 피라미드 구조를 탐색에 T입하여 실시간에 근접하는 시간 복잡도를 달성한다. 제안된 방법들은 실제 영상에 적용하여 신뢰성을 검증한다

• 대한디지털의료영상학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.17-21
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• 2007

The purpose to recognize change of average pixel value of acquisition image by control panel's density and right set up method of speed (sensitivity) and exposure dose(mAs) change that dose in purpose digital flatpanel-detector. X -ray generator DHF-158H2(Hitachi, Japan). Detector CXDI 4OG(Canon, Japan), 12 : 1 grid and exposure ray 135 kVp, 250 mA, 10 ms. focus-detector distance 180 cm and used AEC mode. DICOM reflex analysis program used image J that is digital reflex analysis program that offer in United States America National Health Center(National Institutes of Health : NlH) phantom used chest phantom(Anthromorphic : Flukebrome.medicaI USA). An experiment chest phantom that consist by formation equivalence material use because density value( -3${\sim}$+3) in X-ray control panel and seep that is speed step(slow, medium, fast) each control experimentalize. image analysis reflex neted through an experiment using image j each image compare. These was change in dose according to slow, medium, fast and density's change in an experiment result. According to detector sensitivity and density condition set, dose was relationship dissimilarity 500% from 200%. The dose came highest when is density +3 to slow. and dose more increases gray scale's extent could know that rise. Could know whether how equipment set is important through this experiment. cause of disease which change by digital radiography system forward is thought to increase more, it is considered that suitable education by this and continuous interest about equipment need absolutely.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권8호
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• pp.579-588
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• 2013

본 논문에서는 화재 비디오 영상의 저작권 보호를 위해 효과적인 워터마킹 기법을 제안한다. 제안하는 워터마킹 기법은 명암도 동시발생 행렬과 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 화재의 색상과 텍스처의 특징을 효율적으로 이용한다. 명암도 동시발생 행렬은 각 후보 화재 영상의 블록에 대한 에너지와 동질성을 계산하여 텍스처 데이터 셋을 만드는데 사용하며, 퍼지 클러스터링은 화재 비디오 영상의 색상 분할과 워터마커 삽입을 위한 텍스처 블록을 결정하기 위해 사용된다. 선택된 텍스처 블록은 이산 웨이블릿 변환을 통해 네 가지 서브밴드 (LL, LH, HL, HH)를 가지는 1차 레벨 웨이블릿 구조로 분해되고, 워터마커는 사람의 시각에 영향을 주지 않는 LH 영역에 삽입된다. 모의실험결과, 제안한 워터마킹 기법은 약 48 데시벨의 높은 첨부 신호 대 잡음 비와 1.6-2.0의 낮은 M-특이치 분해 값을 보였다. 또한, 제안한 워터마킹 기법은 노이즈 첨가, 필터링, 크로핑, JPEG 압축과 같은 영상처리 공격에서도 기존 이미지 워터마킹 알고리즘보다 정규화된 상관 값에서 높은 성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.184-191
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• 2015

전립선 초음파영상은 전립선암, 전립선비대증, 전립선염을 진단하고 전립선암의 생검과 전립선비대에서 전립선 크기 확인 등을 위해서 사용된다. 전립선비대증은 노인 남성의 가장 흔한 질병 중의 하나이다. 전립선은 주변구역, 중심구역, 이행구역과 전방 섬유근 간질부분 4개 구획으로 나누어진다. 전립선비대증은 조직학적으로 전립선 이행구역에서 결절성 증식을 동반한 요도주위의 진행성 과증식이 특징으로 이 결절로 인한 요도 폐쇄를 야기함에 따라 하부요로 증상을 유발한다. 그러므로 본 연구에서는 정상 전립선 이행구역 영상과 전립선비대 이행구역 영상에 대한 컴퓨터 알고리즘을 이용하여 정량적인 분석을 하였다. GLCM을 적용하여 정상영상 60증례와 전립선비대증영상 60증례을 분석영역($50{\times}50$ 픽셀)으로 설정하고, 각 영상에서 Autocorrelation, Contrast, Cluster Prominence, Entropy, Max Probability, Sum average 6가지 파라미터를 비교하여 분석하였다. 결과적으로 Autocorrelation, Cluster Prominence, Entropy, Sum Average 4개의 파라미터에서는 병변의 질감 검출 효율이 92-98%로 높게 나왔다. 이에 전립선 이행구역의 결절성 증식 변화를 정량적인 영상분석으로 확인 할 수 있었다. 향후 전립선비대증 진단에 있어 2차적인 수단으로 가능할 것으로 기대되며, 다양한 전립선 초음파 영상에 있어 기초 자료가 될 것으로 사료된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.378-391
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• 2010

본 논문에서는 손가락 면의 영상으로 개인 식별이 가능한지를 실험하고 그 결과를 제시하였다. 이를 위하여 구배치(gradient)를 산출할 수 있는 오퍼레이터인 FFG 마스크(Facet Function Gradient mask)를 사용하고, F-알고리즘이라 명명한 새로운 방법으로 매칭 처리를 하였다. 이 알고리즘에서 손가락 면의 영상을 일정한 크기의 부영역(subregion)으로 나누고, 부영역은 다시 일정한 크기의 패치(patch)들로 나눈다. 각 패치에 같은 크기의 FFG 마스크들을 컨벌루션시키고, 마스크 별로 하나의 수치를 얻는다. 이들 수치를 특징매트릭스(feature matrix)로 삼고, norm에 의하여 동일인 여부를 판정한다. 두 개의 손 영상이 동일인의 것인 경우와 그렇지 않은 경우에 FFG 컨벌루션 수치 차 제곱 총화의 분포를 관찰한 결과 뚜렷한 차별성을 보였다. 이것은 손가락 면 영상의 식별 능력을 입증하는 결과이다. 100명의 손 영상을 5벌씩 촬영한 500장의 영상을 F-알고리즘에 의하여 실험한 결과 95.0%의 개인 식별률을 얻었다. 이러한 식별 능력과 식별률에 비추어 손가락 면(finger face)은 다른 biometric들과 대등한 수준으로 개인 식별을 위한 biometrics의 하나로 손색이 없음을 말할 수 있다

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.239-246
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• 2005

생물학자가 단백질을 검색하고 분석하기 위해서는 2차원 젤 전기영동(2DGE : Two Dimensional Gel Electrophoresis) 실험을 해야 한다. 실험 결과는 2차원 영상이 생성된다. 2차원 영상에서 단백질 반점의 패턴 분석을 위해 2차원 젤 영상에 펼쳐진 단백질 반점들을 영상처리를 통해 분할하고, 대조 그룹의 단백질 패턴과 비교분석을 통해 밝히고자하는 단백질 반점을 찾아내야 한다. 단백질 반점을 분할하는 알고리즘에 있어서 기존에는 가우시안 함수를 적용하였지만, 최근 들어 형태학 분리개념에 의한 Watersheds 영역기반 분할(Watersheds region-based segmentation) 알고리즘을 활용하고 있다. 그러나 Watersheds 영역기반 분할 알고리즘은 크기가 큰 영상에서 원하는 영역을 신속하게 분할한다는 장점이 있지만, 영상 화소의 그레이 값이 연속적인 경우 실제 반점의 개수 에 비해 과다분할(over-segmentation)되거나 과소분할(under-segmentation)의 문제점을 안고 있다. 이는 마커(marker) 포인트의 설정에 의해 어느 정도 해결할 수 있지만 병합(merge)과 분할(split) 과정을 반복해야 한다. 본 논문은 Watersheds 기반 계층적 이진화 기법을 적용하여 마커 드리븐 Watersheds 영상분할의 문제점을 해결하고자 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권4호
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• pp.481-490
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• 2002

오프라인 필기체 문자 인식은 동적인 정보를 가지고 있지 않고, 다양한 필기와 자음과 모음의 겹침이 심하며, 획 사이의 잡영을 많이 가지고 있어 불완전한 전처리를 수행하여야 하는 어려움이 있다. 따라서 오프라인 필기체 문자 인식은 다양한 방법의 전처리 즉 이진화 및 세선화에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 오프라인 필기체 한글 문자 인식의 전처리로서 워터쉐드 알고리즘의 수행 시간과 결과 영상의 품질을 고려해 그레이 레벨 문자 영상에서의 문자 영역과 배경 영역의 분할을 위한 효과적인 워터쉐드 알고리즘의 적용 방법과 추출된 워터쉐드 영상을 이진화하는 분할 함수를 제안한다. 또한 수행 시간과 골격선의 품질을 고려한 조건 검사 마스크를 통해서 효과적으로 골격선을 추출하는 세선화 방법을 제안하고 기존의 방법과 본 논문 방법을 수행 시간과 품질로써 성능을 평가한다. 실험 결과 기존의 방법은 평균 2.16초, 본 논문 방법은 평균 1.72초의 수행 시간이 걸렸다. 또한 결과 영상의 품질은 본 논문 방법이 문자 획 사이의 잡영을 효과적으로 처리함을 알 수 있었다.