• Journal of Biosystems Engineering
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• 제37권4호
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• pp.271-278
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• 2012

Worldwide trends in animal welfare have resulted in an increased interest in individual management of sows housed in groups within hog barns. Estrus detection has been shown to be one of the greatest determinants of sow productivity. Purpose: We conducted this study to develop a method that can automatically detect the estrus state of a sow by selecting optimal texture parameters from images of a sow's pudendum and by optimizing the number of neurons in the hidden layer of an artificial neural network. Methods: Texture parameters were analyzed according to changes in a sow's pudendum in estrus such as mucus secretion and expansion. Of the texture parameters, eight gray level co-occurrence matrix (GLCM) parameters were used for image analysis. The image states were classified into ten grades for each GLCM parameter, and an artificial neural network was formed using the values for each grade as inputs to discriminate the estrus state of sows. The number of hidden layer neurons in the artificial neural network is an important parameter in neural network design. Therefore, we determined the optimal number of hidden layer units using a trial and error method while increasing the number of neurons. Results: Fifteen hidden layers were determined to be optimal for use in the artificial neural network designed in this study. Thirty images of 10 sows were used for learning, and then 30 different images of 10 sows were used for verification. Conclusions: For learning, the back propagation neural network (BPN) algorithm was used to successful estimate six texture parameters (homogeneity, angular second moment, energy, maximum probability, entropy, and GLCM correlation). Based on the verification results, homogeneity was determined to be the most important texture parameter, and resulted in an estrus detection rate of 70%.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.224-231
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• 2009

언샤프 마스킹 기법은 회색조 영상의 화질 향상을 위해 널리 사용되는 영상 강화기법 중 하나이다. 하지만 언샤프마스킹 알고리즘은 노이즈에 민감하며 오버/언더슛이 발생하여 영상을 열화시키는 문제가 있다. 또한 칼라 영상성분에 기존 알고리즘을 그대로 적용하게 되면 영상에서 색차의 왜곡현상이 발생한다. 이러한 여러 가지 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 고급 언샤프 마스킹 알고리즘을 사용하여 색차왜곡 없이 영상의 경계를 강조하고 노이즈와 오버/언더슛 문제를 해결한다. 제안하는 알고리즘은 오버/언더슛과 노이즈 문제를 해결하기 위하여 인간의 시각적 특성과 영상의 지역적 색차 대비 특성을 이용하여 영상 강화의 단계를 조절하고, RGB영상과 HSI영상의 관계를 바탕으로 RGB의 벡터적 특성에 기반한 투사 방법을 이용하여 색차왜곡을 방지한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 성공적으로 경계 영상을 강조하는 동시에 타 알고리즘을 적용했을 때 발생하는 색차왜곡과 노이즈 및 오버/언더슛 현상 없이 영상이 강조된다는 것을 확인할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제11권1호
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• pp.17-33
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• 2005

자기공명영상과 계층적 신경망을 이용하여 간경변증을 단계별로 분류하고자 하였다. 내원한 231명의 데이터를 분석하였으며, 각 단계별 분류는 정상,1, 2, 3단계로 분류하였다. TI강조 자기공명 간 영상으로부터 정상 간 실질과 간 경변 결절을 추출하고, 간 경화증의 단계를 객관적으로 해석 분류하였다. 간 경변 분류기 구현은 계층적 신경망을 이용하였고, 명암도 분석과 간 결절 특성을 통하여 정상간과 3단계의 간 경변으로 구분하였다. 제안한 신경망 분류기는 오류 역전파 알고리듬을 이용하였다. 분류결과 인식율이 정상군은 $100\%$, 1 단계는 $82.8\%$, 2 단계는 $87.1\%$, 3 단계는 $84.2\%$의 분류율을 나타내었다. 신경망 분류 결과와 전문의 판독 결과를 서로 비교한 결과 인식률은 매우 높게 나타났다. 만일 더욱더 충분한 데이터나 파라미터를 가지고 지속적으로 수행한다면 간 경변 환자들에게 임상적으로 지원하는 도구뿐만 아니라 의료전문 신경망으로도 기대된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권4호
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• pp.429-442
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• 2003

본 논문에서는 우편물 자동처리론 위한 우편영상 인식 시스템을 소개한다. 우편영상 인식 시스템은 서장 우편물을 집배원이 배달하는 순서에 따라 자동으로 구분할 수 있도록 우편영상을 입력으로 받아 수신인 주소를 출력하는 인식 시스템을 말한다. 이 시스템은 수신인 주소영역 추출, 문자열 분리, 문자분할, 문자인식, 그리고 주소해석 모듈로 구성되어 있다. 주소영역 추출을 위해서는 우편물 주소 기입 위치에 대한 경험적 지식을 이용하였으며, 문자열 분리와 문자분한을 위해서는 연결요소 분석과 수직런 분석을 이용하였다. 문자인식에는 신경망 기반 인식기를 이용하였으며, 주소해석을 위해서는 동적 프로그래밍 기법을 적용하였다. 각 모듈은 독립적으로 구현되었기 때문에 인식 시스템의 성능 개선을 위한 모듈별 최적화가 용이하다는 장점이 있다. 실험에는 대전 유성우체국의 우편물 구분기를 이용하여 실제 우편물에서 수집한 인쇄 우편영상과 필기 우편영상을 이용하였으며, 비교적 우수한 인식 결과를 얻었다.

• 항공우주기술
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• 제3권1호
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• pp.242-250
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• 2004

군용뿐만 아니라 상업용으로 헬리콥터의 사용 빈도가 높아지면서, 무엇보다 헬기의 안정성이 가장 중요한 요소가 되었다. 단순히 조종사에 의한 시계 비행을 할 경우 야간 운항이 불가능하며 안개, 눈, 비 등의 기후 조건에서는 매우 불안전하다. 그리고 주간 비행 중에도 전선과 같은 장애물로 인한 사고가 발생하고 있다. 그러므로 헬기의 안전운항을 위해서는 단순한 시계 비행에서 벗어나 장애물 탐지 시스템을 이용한 자동항법 개념을 도입해야 한다. 자동항법을 위한 장애물 탐지 시스템은 안개, 눈, 비 등의 기후 조건하에서 주간 및 야간에도 정상적으로 동작해야 한다. 본 논문에서는 밀리미터파 레이다 시스템을 이용하여 전선 장애물의 탐지 기술 획득을 위한 기초 연구를 수행하였다. 서론에서는 헬기 운항에 장애가 되는 요소들을 탐지하기 위한 여러 방법들에 대해서 살펴봤다. 본론에서는 밀리미터파를 이용한 장애물 탐지 시스템과 실험 장치에 대해서 다루고 결론에서는 실험 결과 및 향후 연구 방향에 대해서 다루고 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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• pp.363-366
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• 2001

현재 육안에 의한 피혁의 등급 판정 과정은 장시간 시 피로에 의한 일관성 결여로 인해 판정 결과에 대한 신뢰성을 주지 못한다. 따라서 피혁의 품질을 결정하기 위한 객관적인 지표와 이를 기준으로 등급 판정 과정의 자동화가 필요하다. 본 논문에서 적용된 피혁 자동 선별 시스템은 피혁에 대한 정보를 취득하는 과정과 이들 정보로부터 등급을 판정하는 과정으로 구성된다. 피혁의 품질은 조밀도와 결함의 종류 및 분포도와 같은 피혁 정보에 의해 결정된다. 본 논문에서는 디지털 카메라에 의해 획득된 흑백 영상으로부터 피혁의 조밀도 및 결함에 대한 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 조밀도에 대한 정보는 원 영상을 주파수 영역으로 변환한 후 나타나는 퓨리에 스펙트럼 분포의 특징 값들에 의해서 추출된다. 그리고 결함에 대한 정보는 전처리 과정을 거친 영상으로부터 경계선 검출 후 검색 윈도우를 사용하여 윈도우에 해당하는 픽셀들의 통계적 수치에 의해서 검출된다. 피혁 전체에 대한 정보들은 피혁의 등급을 판정하는 지표로 사용되며 실제 머신 비젼 시스템에 적용된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.267-270
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• 2016

최근 타이어에는 타이어의 정보를 알 수 있는 정보들이 다양하게 타이어 옆면에 표시되어 있다. 이러한 정보를 이용하는 사람들 및 타이어 관련 회사에서는 타이어의 옆면에 표시된 정보를 가지고 어떤 타이언지 구별을 하게 된다. 타이어의 규격 최대 허용 공기압, 제조일자 등을 일반적으로 사람이 직접 눈으로 봄으로서 이루어지고 있다. 이에 최근 영상 처리 기법을 이용하여 타이어 측면의 돌출 문자 인식을 통한 자동화의 연구가 꾸준히 발표 되고 있지만 문자 인식 및 인식의 개선에 대한 방법이 부족한 실정이다. 또한 기존의 옆면 문자 인식을 영상으로 취득 하는데, 취득시 조명 효과를 적절히 이용하더라도 배경과 문자 부분이 거의 유사간 그레이 레벨 값을 가지게 되어 비교적 분명하지 않은 부분이 많이 산재된다. 본 논문에서는 레이저 센서를 이용한 타이어 옆면 문자를 확인하고 인식, 타이어 옆면의 문자 인식에 관하여 설계를 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.748-753
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• 2012

본 논문에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 3차원 스캐너를 이용한 얼굴인식 알고리즘을 설계한다. 일반적으로 2차원 영상을 이용한 얼굴인식 시스템은 사진의 명암도를 이용하여 얼굴의 특징을 추출하게 된다. 그렇기 때문에 빛이나 조명, 또는 얼굴 포즈와 같은 환경 변화들은 시스템의 성능을 저하시킨다. 따라서 본 논문에서 제안된 얼굴인식 알고리즘은 2차원 얼굴인식 시스템의 한계를 극복하기 위하여 3차원 스캐너를 사용하여 설계한다. 먼저 3차원 스캐너를 이용하여 얼굴 형상을 스캔하고 스캔된 얼굴 형상은 포즈 보상 과정을 통하여 정면으로 변환된다. 그 후에 Point Signature 기법을 사용하여 얼굴의 깊이 정보를 추출하고 마지막으로 고차원 패턴인식 문제에 대한 해결을 위하여 최적화된 pRBFNNs (Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks) 모델을 사용하여 인식성능을 확인한다.

• 영어영문학
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• 제64권3호
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• pp.453-468
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• 2018

Nat Turner's rebellion in 1831 was considered pre Civil War South's most dreadful nightmare due to the merciless murder of white slave owner victims. The motive of vengeance has been emphasized as that of Turner's notorious black preacher religious fanaticism. However, the recent film, The Birth of a Nation (2016) directed by Nate Parker, utilized the identical title of a film (1915) directed by D. W. Griffith. Providing limited evidence, information about the rebellion in Thomas Gray's pamphlet The Confessions of Nat Turner (1831), was the only accessible historical source for the factual event of the slaves' rebellion. In addition, William Styron's The Confessions of Turner (1967), a fictionalized biography, also examined Turner's life in the harshness of slavery. Although these two texts deal with the personal level of Nat Turner's rage and religious enthusiasm, both provide only fractured parts of the motive of vengeance. Strikingly, Parker's film interrogates the ideology of "victims," as well as the hierarchical term of "confessions," with their different positions between whites and blacks. More specifically, Parker's film offers discursive fields of proslavery arguments regarding biblical interpretations in addition to external visualization of slaves' inner emotional lives. The film demonstrates how the institution of slavery allowed slaves to be exploited, beaten, raped, through interrogating the problematic image of the "contested hero" Nat Turner. In contrast to the traditional image of blacks' bloody rebellion, the film underlines the absurdity of certain Biblical misinterpretations. It furthermore implies how the 1915 film manipulated proslavery propaganda in America.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1462-1468
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• 2022

송아지 질병 진단을 위해 사용되는 여러 데이터 중에서 분변은 질병 진단의 중요한 역할을 한다. 송아지 분변 이미지에서 형태, 색상, 질감으로 건강 상태를 알 수 있다. 건강 상태를 파악할 수 있는 분변 이미지는 분변 상태에 따라 정상 송아지 207개와 설사증 송아지 158개의 데이터를 전처리하여 사용하였다. 본 논문에서는 수집된 송아지 데이터 중에서 분변 변수의 이미지를 탐지하고 합성곱 네트워크 기술을 활용하여 질병 증상을 포함하고 있는 데이터 세트에 대해 CNN과 GLCM의 속성을 결합한 GLCM-CNN을 적용하여 이미지를 학습시켰다. CNN의 89.9% 정확도와 GLCM-CNN는 91.7%의 정확도를 보이는 GLCM-CNN는 1.8%의 높은 정확도를 나타내는 유의미한 차이가 있었다.