• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권2호
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• pp.50-55
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• 2002

영상 리샘플링의 전형적인 방법은 원래의 디지털 영상을 연속 모델에 맞춘 뒤 원하는 샘플링율로 다시 샘플링하는 접근방식에 기초한다. B-스플라인 함수는 다른 함수에 비해 오실레이션이 적어 연속 모델에 주로 사용되어 온 함수이다. 이 논문의 주 목표는 비정규 최적 리샘플링 알고리즘의 유도이다. 이 알고리즘을 유도하기 위해서 세단계의 근사화가 필요하다: 1) 역행렬 연산을 통한 B-스플라인 계수 구하기, 2) 직교 투사 이론에 의해 유도된 최적 리샘플링 알고리즘을 이용하여 변환된 B-스플라인 계수 구하기, 3) 간접B-스플라인 변환을 통해 결과를 다시 신호 영역으로 바꾸기. 이러한 방법을 통해 정규 리샘플링에서 그 우수성이 입증된 B-spline을 비정규 리샘플링에서도 이용할 수 있으며 실험 결과를 통해 성능의 우수성을 확인할 수 있다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제27권11호
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• pp.83-92
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• 2011

무질서하고 불균질한 형상을 갖는 지반 재료 내 간극 구조는 하중에 의한 재료의 변형 및 간극 내 유체의 흐름 등 물리 역학적 거동에 중요한 영향 인자이다. 최근 들어 X-ray CT에 의한 비파괴 검사를 통해 지반 재료의 내부 구조를 마이크로미터 단위의 높은 해상도를 통해 평가하는 기법이 사용되고 있다. CT 이미지는 재료의 많은 정보를 포함하고 있음에도 그에 따른 이미지 해석 기법의 개발이 다소 미흡하여 2, 3차원 이미지의 정성적 관찰 및 간극비와 같은 거시적인 물성치 획득만이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 연속적으로 획득된 글라스 비드의 2차원 CT 이미지에 기반하여 3차원 입자 및 간극 구조를 형성하고, 복잡한 간극구조를 간극셀과 간극채널로 정량적 분리를 실시하였다. 이를 위해 좌표 변환법, 이진화, 들로네 삼각망, 그리고 유클리디안 거리변환법과 같은 이미지 프로세싱 기법을 3차원 CT 이미지에 적용하였고 불균질한 글라스 비드의 간극구조에 대해 정량적으로 간극셀의 분포 및 간극간의 연결도 평가가 가능함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권2C호
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• pp.16-24
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• 2005

본 논문에서는 관찰자의 시점에 적응적인 다시점 영상 합성 시스템을 위한 얼굴 추적 기법을 제안한다. depth 카메라를 이용하여 텍스쳐 영상과 깊이 정보를 획득한 후, 회전(rotation)과 이동(translation) 등 기하학적인 변환을 이용하여 관찰자의 위치를 고려한 다시점 영상을 생성할 수 있다. 관찰 시점의 위치와 각도에 의한 입체감(motion parallex cue)을 제공하기 위하여 주 관찰자의 얼굴을 추적하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 모니터에 설치된 얼굴 획득용 카메라로부터 얻은 영상에서 얼굴 색상의 통계학적 특성과 변형적 형판(template)을 이용하여, 실시간으로 초기에 설정된 주요 관찰자(dominant face)의 얼굴영역을 추적하게 된다. 실험 결과 복잡한 배경 하에서도 얼굴 영역의 위치를 성공적으로 검출 및 추적하여 관찰자 시점에 해당하는 3차원 입체 영상을 디스플레이 할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권1호
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• pp.41-49
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• 2005

본 논문에서는 동일 환자에 대하여 시간차론 두고 촬영한 복부 CT 영상에서 환자의 움직임에 따른 두 영상 간 차이를 보정하기 위하여 지역적 거리전파를 이용한 자동 폐 정합 방법을 제안한다. 본 제안방법은 다음과 같은 세 단계로 구성된다 첫 번째, 일련의 두 볼륨데이타에서 폐 경계를 추출한 후, 폐를 포함하는 최적경계볼륨을 생성하여 초기정합을 수행한다 두 번째, 초기에 촬영한 볼륨데이타에서 지역적 거리전파를 이용하여 폐 경계로부터 3차원 거리맵을 생성한다. 세 번째, 선택적 거리 측정을 통해 두 경계간에 거리차이가 최소인 위치로 영상을 정합한다. 실험으로 3명의 환자 데이타에 대하여 영상정합을 하였고, 기존의 챔퍼매칭 정합 방법과 수행속도와 견고성 측면에서 비교 평가하였다. 본 제안방법은 지역적 거리전파를 사용하여 생성된 3차원 거리맵을 이용한 선택적 거리측정을 통하여 최적의 위치로 빠르고 견고하게 정합된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.122-128
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• 2015

멀티미디어 정보들이 인터넷 공간에 확산됨에 따라서 원래 정보 소유자의 권리 보호와 원본 증명 등의 문제가 대두되고 있다. DCT, DFT, DWT 등의 여러 영상 변환들을 이용하여 소유권의 징표로 워터마크를 원본 영상에 삽입하는 방법을 많이 사용하였으나, 보다 최근에는 수치해석 분야에 많이 쓰이는 SVD(Singular Value Decomposition) 방법을 부가적으로 사용하고 있다. 본 논문에서는 SVD의 특이 벡터와 동시에 Gabor 코사인과 사인 변환을 이용하여 디지털 표지 영상에 워터마크를 삽입하고 추출하는 방법을 제안한다. 워터마크가 삽입된 영상에 잡음, 공간 변형, 필터링, 압축 등의 공격을 가한 후, GCST-SVD의 워터마크 추출 알고리즘을 적용한다. 워터마킹 성능을 평가하기 위해서 삽입한 워터마크와 추출한 워터마크 사이의 유사성 척도로써 정규화한 상관계수값을 측정한다. 또한 추출한 워터마크 영상으로부터 시각적으로 직접 원본 워터마크인지를 판단한다. 가장 낮은 수직 교류 주파수 대역에 워터마크를 삽입한 실험으로부터 SVD의 특이 벡터를 이용한 워터마킹 방법은 대부분 공격에서 0.9이상의 큰 상관값과 삽입한 워터마크의 특징들을 시각적으로 파악할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.611-619
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• 2008

본 논문에서 구현한 2.5D 맵핑(mapping) 시스템은 다양한 질감과 패턴에 따른 패션 의상의 모델 사진 이미지를 그대로 살려 외각선 영역 위에 드레이핑(draping)함으로써 새로운 디자인을 창출할 수 있고, 직접 샘플이나 시제품을 제작하지 않고도 시뮬레이션만으로 의상 작품을 확인할 수 있다. 또한 원단 디자인과 최종 제품의 상태를 정확하게 예측할 수 있는 기능을 제공하며, 원단과 모델 사진 이미지의 데이터베이스 구축으로 쉽고 빠르게 드레이핑함으로써 패션 업계의 경쟁력 향상과 비용 절감 효과를 가져 올 수 있다. 2.5D 맵핑 시스템은 보다 자연스러운 드레이핑을 위하여 메쉬 워프 알고리즘 모듈, 명암 추출과 적용 모듈, 맵핑 영역 추출 모듈, 메쉬 생성과 변형 모듈, 2.5D 맵핑 모듈로 구성하여 구현하였다. 향후 연구과제는 2.5D 맵핑 시스템의 구현 기술을 기반으로 하여 3D 의복 기술과 3D 인체 구현 기술을 접목한 3D 패션 디자인 시스템을 연구하여 2.5D 맵핑 기술의 표현 한계를 극복할 계획이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권2호
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• pp.89-96
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• 2019

전방향 3차원 라이다 센서와 비전 카메라는 자동차나 드론 등의 자율주행기술 개발에 활용되고 있다. 한편 라이다 센서와 카메라 좌표계 사이의 변환 관계를 보정하기 위한 기존의 기술들은 특수한 보정물체를 제작하거나 보정물체의 크기가 큰 단점이 있다. 본 논문에서는 한 개의 구형물체를 사용하여 두 센서 사이의 기하보정을 간편하게 구현하는 방법을 소개한다. 구형 물체의 3차원 거리정보에서 RANSAC으로 네 개의 3차원 점을 선택하여 구의 중심좌표를 계산하고, 카메라 영상에서 물체의 2차원 중심점을 구하여 두 센서를 보정하였다. 구는 다양한 각도에서 영상을 획득하여도 항상 원형의 형상을 유지하기 때문에 데이터 획득 시 유리한 장점이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법으로 약 2픽셀의 투영오차의 결과를 얻었고, 기존의 방법과의 비교실험을 통하여 제안 기술의 성능을 분석하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권3호
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• pp.23-30
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• 2021

제조 시계열 데이터 클러스터링 기법은 제조 대용량 데이터 기반 군집화를 통한 설비 및 공정 이상 탐지 분류를 위한 중요한 솔루션이지만 기존 정적 데이터 대상 클러스터링 기법을 시계열 데이터에 적용함에 있어 낮은 정확도를 가지는 단점이 있다. 본 논문에서는 진화 연산 기반 시계열 군집 분석 접근 방식을 제시하여 기존 클러스터링 기술에 대한 정합성 향상하고자 한다. 이를 위하여 먼저 제조 공정 결과 이미지 형상을 선형 스캐닝을 활용하여 1차원 시계열 데이터로 변환하고 해당 변환 데이터 대상으로 Pearson 거리 매트릭을 기반으로 계층적 군집 분석 및 분할 군집 분석에 대한 최적 하위클러스터를 도출한다. 해당 최적 하위클러스터 대상 유전 알고리즘을 활용하여 유사도가 최소화되는 최적의 군집 조합을 도출한다. 그리고 실제 제조 과정 이미지 대상으로 기존 클러스터링 기법과 성능 비교를 통하여 제안된 클러스터링 기법의 성능 우수성을 검증한다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.854-860
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• 2020

심층 신경망은 영상 분류 그리고 음성 인식 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주었다. 그 중에서 데이터 증대를 통해 생성된 다양한 데이터는 신경망의 성능을 향상하게 시키는 데 중요한 역할을 했다. 일반적으로 데이터의 변형을 통한 증대는 신경망이 다채로운 예시를 접하고 더 일반적으로 학습되는 것을 가능하게 했다. 기존의 영상 분야에서는 신경망 성능 향상을 위해 새로운 증대 방법을 제시할 뿐만 아니라 데이터와 신경망의 구조에 따라 변화할 수 있는 최적의 데이터 증대 방법의 탐색 방법을 제안해왔다. 본 논문은 이에 영감을 받아 음향 분야에서 최적의 데이터 증대 방법을 탐색하는 것을 목표로 한다. 잡음 추가, 음의 높낮이 변경 혹은 재생 속도를 조절하는 등의 증대 방법들을 다양하게 조합하는 실험을 통해 경험적으로 어떤 증대 방법이 가장 효과적인지 탐색했다. 결과적으로 자연 음향 데이터 세트 (ESC-50)에 최적화된 데이터 증대 방법을 적용함으로써 분류 정확도를 향상하게 시킬 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.183-194
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• 2020

최근 영유아 성장기에 발생하는 고관절 이형성증(Developmental Dysplasia of Hip, DDH)의 숫자가 늘어나고 있다. DDH는 영유아 성장을 방해하고 다른 부작용도 많이 발생시키기 때문에 최대한 조기에 발견하여 치료해야 한다. 최근 들어 Convolutional Neural Networks (CNN) 및 개선된 Resnet50을 활용한 머신러닝 기법이 초음파 영상 분석에 많이 활용되고 있다. 연구 결과를 보면 컴퓨터 보조 이미지 분석이 의료현장에서 객관성과 생산성을 크게 향상시키고 있다. 본 연구의 결과는 정형외과에서의 난제인 초음파 영상을 통한 DDH 컴퓨터 보조 진단 알고리즘에도 충분히 활용될 수 있다는 것을 보여주고 있다. 본 논문에서는 CNN을 활용하여 DDH를 자동으로 측정하고 진단할 수 있는 컴퓨터 보조 진단 알고리즘을 제안하였다. DDH 측정을 위해 유아 고관절의 정상/비정상 판독을 위해 Acetabulum-Femoral head의 angle을 자동으로 계산하였으며 기존 영상을 딥 러닝하여 진단을 자동으로 하는 알고리즘을 설계하였다. 실험 결과 의사와 비교하여 진단의 속도와 정확도가 향상된다는 것을 확인하였다.