• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.549-555
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• 2006

에지검출은 영상처리와 컴퓨터비젼의 매우 중요한 연구분야이다. 그리고 일반적인 에지검출 연산자인 Robert, Sobel, Kirsh등의 연산자는 계단에지를 검출하는데는 적합하나 잡음에 매우 민감한 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상정보척도와 신경회로망을 이용한 잡음에 매우 강한 계단에지 검출방법을 제안한다. 계단에지의 명암도 분포의 차, 방향성, 연속성, 구조성 등의 계단에지의 기본적인 정보특성을 이용한 함수를 BP 신경회로망의 입력벡터로 구성한 결과 매우 위치가 정확한 계단에지를 얻을 수 있었다. 또한 실험 영상으로 장미 영상과 세포영상을 사용하여 매우 만족스런 실험 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권10C호
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• pp.597-604
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• 2011

본 논문에서는 의료용 in-body WBAN (Wireless Body Area Network) 시스템을 위한 GM (Group Manchester code) 변조 방식을 제안한다. 현재 IEEE에서는 WBAN 시스템을 802.15. TG (Task Group) 6로 지정하고 이에 관한 표준화를 진행하고 있다. 높은 전력 효율이 요구되는 WBAN 시스템을 위해 최근 표준화 그룹에서는 PPM(Pulse Position Modulation) 신호 간의 grouping을 통하여 전송률 이득을 얻을 수 있는 GPPM (Group Pulse Position Modulation) 변조 방식이 제안된 바 있으나, 기존 GPPM 방식은 복조 과정의 SNR 손실 및 gray coding의 부재로 인한 BER 성능 열화가 나타나는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 PPM 보다 잡음 성능이 우수한 Manchester code를 기반으로, GM 방식의 BER 성능 최대화를 위한 복조 방식 및 turbo coded GM을 위한 LLR (Log Likelihood Ratio) 판정 방식을 제안하였으며, 다양한 성능 2 분석을 통해 제안된 방식의 우수성을 입증하였다.

• 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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 추계학술대회 논문집 학회본부 D
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• pp.761-764
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• 2000

This paper presents a Fuzzy Neural Network (FNN) system to decide whether or not the right information of lanes can be extracted from gray-level images of road scene. The decision of noisy level of input images has been required because much noises usually deteriorates the performance of feature detection based on image processing and lead to erroneous results. As input parameters to FNN, eight noisiness indexes are constructed from a cumulative distribution function (CDF) and proved the indexes being classifiers of images as the good and the bad corrupted by sources of noise by correlation analysis between input images and the indexes. Considering real-time processing and discrimination efficiency, the proposed FNN is structured by eight input parameters, three fuzzy variables and single output. We conduct much experiments and show that our system has comparable performance in terms of false-positive rates.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.499-505
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• 1998

In developing an automated surface inspect algorithm, we have designed a hierarchical classifier using neural network. The defects which exist on the surface of cold mill strip have a scattering or singular distribution. We have considered three major problems, that is preprocessing, feature extraction and defect classification. In preprocessing, Top-hit transform, adaptive thresholding, thinning and noise rejection are used Especially, Top-hit transform using local minimax operation diminishes the effect of bad lighting. In feature extraction, geometric, moment, co-occurrence matrix, and histogram ratio features are calculated. The histogram ratio feature is taken from the gray-level image. For defect classification, we suggest a hierarchical structure of which nodes are multilayer neural network classifiers. The proposed algorithm reduced error rate by comparing to one-stage structure.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제22권1호
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• pp.30-40
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• 1997

A computer vision system was built to automatically grade the leaf tobacco. A color image processing algorithm was developed to extract shape, color and texture features. An improved back propagation algorithm in an artificial neural network was applied to grade the Burley type dried leaf tobacco. The success rate of grading in three-grade classification(1, 3, 5) was higher than the rate of grading in six-grade classification(1, 2, 3, 4, 5, off), on the average success rate of both the twenty-five local pixel-set and the sixteen local pixel-set. And, the average grading success rate using both shape and color features was higher than the rate using shape, color and texture features. Thus, the texture feature obtained by the spatial gray level dependence method was found not to be important in grading leaf tobacco. Grading according to the shape, color and texture features obtained by machine vision system seemed to be inadequate for replacing manual grading of Burely type dried leaf tobacco.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권6호
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• pp.937-946
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• 1995

본 논문에서는 공간의존행렬과 신경망을 이용하여 문서영상에서 인식대상 문자가 포함되어 있는 블록들을 좀더 세분해 낼 수 있는 효과적인 방법을 제시 하였다. 제안 된 방법은 명암도 문서블록에서 공간의존행렬을 구하고 7가지 질감 특징을 추출한 뒤 신경망을 이용해 문서블록을 9가지 유형으로 분류할 수 있도록 하였다. 특히 기존에는 비문자영역으로 분류되던 수식, 도표, 순서도 등 주로 문자가 포함되어 있는 블록들을 세분해 낼 수 있도록 하였다. 또한 신경망 학습알고리즘인 BP 를 사용함으로써 기존의 선형분류시에 요구되던 유형별 임계값과 선형면결정지수를 찾는 어려움을 해소하였다. 명암도영상을 이진화하기 전에 먼저 Sobel연산을 적용함으로써 문서 뒷면에 의한 배경 잡음의 영향을 줄일 수 있도록 하였고, 교차 문지르기 후 분할함으로써 블록이 작은 조각으로 나누어지는 것을 방지하도록 하였다. 실험결과 제안한 방법에서는 문자가 포 함되어 있는 블록은 큰 문자, 중간문자, 작은 문자블록 및 수식, 순서도, 도표블록의 6가지로, 그리고 비문자블록은 인물사진, 그래프 등 3가지 유형으로 상세하게 분류 할수 堞있었으며 전체적인 분류성능도 우수함을 확인할 수 있었다.

• 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%.

• 생물환경조절학회지
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• 제33권1호
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• pp.1-11
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• 2024

이 연구에서는 Inception V3, SqueezeNet(local), VGG-16, Painters 및 DeepLoc의 다섯 가지 인공지능(AI) 모델을 사용하여 차나무 잎의 병해를 분류하였다. 여덟 가지 이미지 카테고리를 사용하였는데, healthy, algal leaf spot, anthracnose, bird's eye spot, brown blight, gray blight, red leaf spot, and white spot였다. 이 연구에서 사용한 소프트웨어는 데이터 시각적 프로그래밍을 위한 파이썬 라이브러리로 작동하는 Orange3였다. 이는 데이터를 시각적으로 조작하여 분석하기 위한 워크플로를 생성하는 인터페이스를 통해 작동되었다. 각 AI 모델의 정확도로 최적의 AI 모델을 선택하였다. 모든 모델은 Adam 최적화, ReLU 활성화 함수, 은닉 레이어에 100개의 뉴런, 신경망의 최대 반복 횟수가 200회, 그리고 0.0001 정규화를 사용하여 훈련되었다. Orange3 기능을 확장하기 위해 새로운 이미지 분석 Add-on을 설치하였다. 훈련 모델에서는 이미지 가져오기(import image), 이미지 임베딩(image embedding), 신경망(neural network), 테스트 및 점수(test and score), 혼동 행렬(confusion matrix) 위젯이 사용되었으며, 예측에는 이미지 가져오기(import image), 이미지 임베딩(image embedding), 예측(prediction) 및 이미지 뷰어(image viewer) 위젯이 사용되었다. 다섯 AI 모델[Inception V3, SqueezeNet(로컬), VGG-16, Painters 및 DeepLoc]의 신경망 정밀도는 각각 0.807, 0.901, 0.780, 0.800 및 0.771이었다. 결론적으로 SqueezeNet(local) 모델이 차나무 잎 이미지를 사용하여 차병해 탐색을 위한 최적 AI 모델로 선택되었으며, 정확도와 혼동 행렬을 통해 뛰어난 성능을 보였다.

• 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.