• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권6호
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• pp.1239-1247
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• 2015

이 논문에서는 아파트 매매가 활발히 일어나는 서울시내 64개 행정동들에 대해 아파트 전용면적별 실거래 매매가를 기준으로 군집분석을 실시하였다. 군집분석에 있어서 각 행정동의 실거래가에 대한 정보를 최대한 이용하기 위해 실거래가의 평균 뿐만 아니라 그 분포까지 고려할 수 있도록 전통적인 형태의 데이터를 히스토그램 형태의 데이터로 변환하여 분석을 하였다. 히스토그램 데이터는 심볼릭 데이터의 한 종류이고, 심볼릭 데이터는 기본적으로 구간, 목록, 히스토그램, 분포, 모형 등과 같이 데이터 자체가 내부적인 변동을 갖는 모든 형태의 데이터를 포함한다. 이러한 각 행정동들의 내부적인 매매가의 변동을 고려한 군집분석의 결과 강남구, 서초구, 송파구와 그에 인접한 행정동들이 상대적으로 다른 지역보다 매매가도 높았고 실거래가의 분포도 훨씬 더 넓은 것으로 조사되었다. 전반적으로 도심에 대한 접근성이 좋고 교육환경이 우수한 지역과 강북의 뉴타운 지역이 상대적으로 주변지역보다 더 높고 넓은 매매가 분포를 보이는 것으로 분석되었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제14권3호
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• pp.196-202
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• 2003

3차원 입체조형방사선치료(3D conformal radiation therapy; 3D-CRT) 및 세기조절방사선치료(intensity modulated radiation therapy; IMRT) 에서와 같은 정밀 방사선 치료기술이 보다 효과적으로 이루어지기 위해서는 환자자세 오차를 최소화해야 한다. 치료계획용적(PTV)을 정할 때 필요한 마진을 최대한 줄여 줌으로써 치료 병변에 선량을 집중시키고, 정상조직의 선량은 감소시킬 수 있게 되기 때문이다. 이러한 목적 하에 조사문 사진(portal film)을 치료계획시 얻은 기준 영상에 정합시켜 환자자세 오차를 정량적으로 분석할 수 있는 프로그램 도구를 개발하고자 하였다. 현재 본원에서 치료 위치 확인을 위해서는 치료 계획 시행 중에 얻은 모의치료 사진과 치료시 EC-L 필름(KODAK사, 미국)을 사용하여 찍은 조사문 사진을 주로 사용하고 있다. 이 외에도, 모의치료시 영상을 디지털 캡춰한 영상이나, 치료계획으로부터 얻은 디지털화재구성영상(digitally reconstructed radiograph; DRR)도 기준 영상으로 이용할 수 있도록 하였다. 프로그램 제작 툴로는 IDL5.4 (RSI사, 미국)를 사용하였다. 조사문사진의 가장 큰 단점인 영상 대조도를 증가시키기 위해, histogram-equalization, adaptive histogram equalization, 특히 CLAHE (contrast limited adaptive histogram equalization) 등의 영상처리 기능을 구현하였다. 영상 정합 방법으로는 기준 영상에 골반입구(pelvic inlet) 와 같은 위치에 윤곽선을 그리고, 이를 조사문 사진 상에 중첩시킨 다음, 조사문 사진의 동일 해부학적 위치에 일치되도록 이동하여 그 오차를 수치화하였다. 조사문 사진에 CLAHE 필터를 적용한 결과, 치료면 확인을 위해 이중 조사된 영역의 대조도를 월등히 향상시킬 수 있었다. 전후면과 측면 영상을 위 과정을 사용하여 정합시킴으로, 전후, 좌우, 상하 방향으로의 환자자세 차이를 정량화 할 수 있었다. 또한, CLAHE 영상처리 기법을 이용하여 조사문 사진의 화질을 현저하게 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 'view-box' 방식과 비교하여 치료 환자자세의 정확도를 수치화 시킴으로써 계통오차(systemic error)와 임의오차(random error) 등의 정량적 분석이 가능해졌다. 더 나아가 환자자세오차를 교정하는 프로토콜을 도입한다면, 보다 정확한 치료에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.71-78
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• 2021

영상의 군집 속에서 특정 영상을 분류하기 위해서는 주로 목표 영상과 배경의 명암 차이를 구하는데 만약 특정 영상의 윤곽선이 흐리고 선명도가 낮다면 이를 분류하기가 쉽지 않다. 하지만 이러한 영상을 분류하기 위한 연구들이 많지 않으며, 지금까지 발표된 방법들을 적용하더라도 제대로 구분하지 못한다는 어려움이 있다. 본 논문에서는 각 3차원 필름 영상들의 히스토그램을 구한 후, 히스토그램의 최고 빈도를 기준으로 특정 빈도에서의 폭을 구하여 윤곽선이 흐린 불량패턴의 영상을 분류하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 정품 패턴과 불량 패턴 영상의 히스토그램 분포의 차이가 뚜렷하다는 것을 확인할 수 있었으며, 이러한 히스토그램의 특성을 반영한 제안 알고리즘을 통하여 모든 영상들을 정확하게 분류할 수 있다는 것을 보였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 이진화, 히스토그램, 가장자리 검출을 이용한 각각의 유사도 검정들과 퓨샷 러닝의 분석 결과를 비교분석 하였으며, 실험을 통하여 제안한 알고리즘은 앞선 네 가지 방법들보다 복잡한 계산 없이 높은 성능을 낼 수 있다는 것을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권6호
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• pp.417-429
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• 2010

가역 워터마킹 기법은 디지털 콘텐츠에 지각적 투명성을 유지하며 워터마크를 삽입한 후에, 이를 아무런 손상 없이 원본 상태로 복원할 수 있는 메시지 은닉 수단이다. 영상의 품질이 매우 중요한 의학, 군사, 원격측량, 예술작품 분야에서 워터마킹 응용은 영상처리와 분석과정에서 손상 없는 원본이 필요하기 때문에, 메시지를 검출하고 원본으로 복원하는 과정에서 어떠한 손상이라도 허용될 수 없는 완전한 가역성이 보장되어야 한다. 본 논문에서는 영상의 인접한 픽셀들 간의 차이값 히스토그램을 수정하여 메시지를 은닉하는 가역 영상 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 높은 삽입용량과 지각적 투명성을 만족하기 위해 영상의 인접 픽셀들 간의 높은 유사성 특징을 이용하였다. 또한 오류 예측 보정 기법을 통하여 워터마크 삽입과정에서 발생할 수 있는 오버/언더플로우 문제와 salt-and-pepper 잡음 현상을 방지하였다. 제안한 가역 워터마킹 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 다양한 영상들에 대하여 기존 알고리즘들과 비교 분석하였다. 실험 결과에 따르면 제안한 알고리즘은 완전한 가역성과 함께 낮은 왜곡을 유지하면서도 높은 삽입용량을 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.1708-1714
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• 2010

본 논문에서는 기존의 full color LED 전광판에서 일반적인 화질 개선 혹은 화질 보정의 방법으로는 감마, 휘도, 명도조절 등으로 영상의 전체적인 색상과는 상관없이 일률적으로 밝게 혹은 어둡게 처리해 왔다. 그러나 단순히 표출되는 영상 자체의 휘도를 일정 크기로 일률적으로 휘도를 조정하는 방법은 입력되는 영상 신호의 특성을 반영하지 않아 단지 화면 전체가 밝아지거나 어두워졌다는 느낌만을 줄 뿐이다. 그래서 기존의 영상 전송 방식과는 다른 새로운 기술로 LED 전광판에 입력되는 영상 데이터의 히스토그램 분석을 통해 기준 휘도 값을 결정함으로써 입력되는 영상 데이터의 특성이 반영되고, 해당 기준 휘도 값에 따라 히스토그램의 분포를 제어함으로써 LED 전광판에 표출되는 영상 휘도를 균일하게 향상시킬 수 있는 히스토그램 분포 제어가 가능한 full color 전광판의 영상 구동 처리기술을 제안하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권3호
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• pp.275-282
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• 2006

칼라 영상을 효과적으로 검색하기 위해 칼라의 분포와 화소 간 위치 정보를 이용하여 영상을 검색하는 방법이 연구되었다. 본 논문에서는 적은 빈 개수로 칼라 분포와 화소 간 위치 정보를 효율적으로 기술하여 영상을 검색할 수 있는 기술자를 제안한다. 이는 칼라 동시발생 히스토그램의 대각성분과 비 대각성분에 가중치를 주어 에너지를 변형하고, 의미가 약한 값의 빈을 제거한 것이다. 분석을 통해 칼라 동시발생 히스토그램의 대각성분과 비 대각성분은 같은 칼라를 가지는 영역의 크기 정보와 그 영역 간의 뭉침 정보를 기술하며, 비 대각성분이 대각성분에 비해 영상검색에 더 우수한 특성을 나타낸다는 것을 확인하였다. 그래서, 비 대각성분의 가중치를 대각성분의 가중치에 비해 높게 주면 영상검색을 효과적으로 할 수 있다는 사실을 밝혔다. 64 레벨로 칼라 양자화된 RGB 칼라 좌표계에서의 실험영상에서, 가중치가 0.7에서 0.9인 제안한 기술자가 기존의 기술자에 비해 우수하게 영상을 검색함을 알 수 있었다.

• 환경영향평가
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• 제29권1호
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• pp.37-44
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• 2020

본 연구에서는 Chlorophyll-a (Chl-a)값을 빈도분석인 히스토그램(histogram)을 통해 녹조관리가 필요한 지점을 분류 하고자 하였다. 누적도수분포곡선(ogive curve)에 따라 지점별 녹조발생정도를 분석하였고, 히스토그램의 형태에 따라 관리지점을 3단계로 분류하였다. 4대강 중 한강에서 저농도의 Chl-a가 가장 많이 나타났고, 금강과 영산강 지점에서 높은 농도의 Chl-a가 빈번하게 나타났다. 히스토그램의 패턴에 따라 녹조의 관리 정도를 분류 할 수 있었는데, 한강의 경우 집중관리가 필요한 지점이 나타나지 않았고, 금강과 영산강은 대부분의 지점에서 녹조관리가 필요한 것으로 나타났다. 마지막으로 낙동강은 중류 및 하류 지점부터 녹조관리가 필요한 지점으로 분류되었다. 본 연구결과를 통해 빈도분석이 녹조발생의 우심지역 판단의 보조지표 활용 가능성 여부를 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제24권2호
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• pp.359-371
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• 2011

영상에서 에지검출은 영상분할 및 물체인식 등을 위한 영상처리의 전처리 과정으로 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 영상에서 에지검출을 위해 웨이블렛 기반 하에서 로컬 히스토그램 분석을 이용한 새로운 에지검출법을 제안하고자 한다. 지금까지 웨이블렛 기반 에지검출은 수직과 수평성분으로부터 기울기 벡터를 구하고 임계값은 주로 글로벌 히스토그램 임계값 처리를 통하여 구하였다. 본 논문에서는 수직과 수평성분 외에 대각선 성분을 고려하여 기울기 벡터를 구하고 일반적인 영상에 적합한 로컬 히스토그램 임계값처리를 통하여 임계값을 구하였다. 제안된 에지검출법의 성능 평가를 위해 기존의 Sobel 방법, Canny 방법, Scale Multiplication 방법 그리고 Mallat의 웨이블렛 방법 등과 비교하였다. 영상실험 결과 제안된 방법은 잡음이 많고 적음에 관계없이 에지검출이 뛰어난 반면에 Canny 방법과 Sobel 방영은 잡음이 많을수록 급격하게 성능이 떨어짐을 알 수 있었다. 그리고 제안된 방법은 Scale Multiplication 방법과 Mallat 방법보다 좋은 성능을 갖고 있음을 알 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권9호
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• pp.666-673
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• 2014

본 논문에서는 비제약적 얼굴 데이터 베이스를 위한 확장성 있는 얼굴 인식 방법을 연구하고, 간단한 실험 결과를 소개한다. 기존의 얼굴 인식 연구들은 주로 조명, 얼굴 각도, 표정, 배경 등 제약이 있는 환경에서의 정확도 향상에 초점을 맞추고 있어서 비제약적 얼굴 데이터 베이스에 사용하기에 적합하지 않다. 제안하는 얼굴인식 방법은 비제약적 얼굴 인식을 위한 특징 추출 알고리즘으로, 먼저 지역적 특징이 존재하는 눈, 코, 입과 같이 얼굴의 중요한 특징을 나타내는 영역을 분리한다. 각 얼굴 주요 위치는 고차원의 다중 스케일 국부 이진패턴 히스토그램(Multi-scale LBP histogram) 특징 벡터로 기술된다. 단일 얼굴 주요 위치에 해당하는 다중 스케일 국부 이진패턴 히스토그램 특징 벡터는 주성분 분석법(PCA: Principal Component Analysis)과 선형 판별 분석법(LDA: Linear Discriminant Analysis)의 차원 축소 과정을 통해 저차원 얼굴 특징 벡터를 생성한다. 저차원 얼굴 특징 벡터는 랭크 획득과 Precision at k(p@k) 성능 평가 방법을 이용하여 제안한 알고리즘의 얼굴 인식 성능을 검증한다. 본 연구는 FERET, LFW 및 PubFig83 데이터 베이스를 이용하여 얼굴 인식 실험을 수행하였으며, 제안한 알고리즘을 이용한 얼굴 인식 방법이 기존의 방법보다 향상된 인식성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권4호
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• pp.285-292
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• 2008

색상 히스토그램은 영상의 색상 특징을 표현하기 위한 특징 벡터로 빈번히 사용되지만, 고차원의 특징 벡터를 생성하므로 효율성의 면에서 한계점을 갖고 있다. 본 논문에서는 주어진 차량 영상의 색상 히스토그램에 PCA (principal components analysis) 기법을 적용하여 특징 벡터의 차원을 축소시키는 방법을 제안한다. 차원이 축소된 특징 벡터들에 대해서는 SVM (support vector machine) 기법을 적용하여 차량 색상을 인식하기 위해 사용한다. 특징 벡터의 차원을 1/32로 축소한 결과, 차원이 축소되기 이전의 특징 벡터와 비교하여 약 1.42%의 미소한 차이로 색상 인식 성공률이 감소하였다. 또한, 색상 인식의 수행 시간은 1/31로 단축됨으로써 효율적으로 색상 인식을 수행할 수 있었다.