• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.822-823
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• 2014

다시점 디스플레이용 영상은 주로 레퍼런스가 되는 컬러 카메라와 깊이 카메라의 영상을 입력 받아 DIBR (Depth Image Based Rendering) 기법을 활용, 3차원 점 구름 형태로 재구성 한 후 가상 카메라를 여러 시점에서 배치하여 중간 영상을 생성하여 조합하였다. 이렇게 다시점 중간 영상을 생성하면 원래의 시점에서는 구멍이 없었지만 다른 시점에서는 구멍(Hole)이 보이는 현상이 발생한다. 기존에는 틈새 영역을 채우는 알고리즘을 개발하거나 깊이 영상을 보정하여 개선시키는 방법을 연구하였으나 본 논문에서는 점 구름을 메시(Mesh)화 시키는 알고리즘 중 한 가지인 볼 피봇팅(Ball Pivoting) 방법을 적용시켜 중간 영상의 화질 개선 방법을 설명하고 있다. 마이크로소프트사의 발레와 브레이크 댄서 영상에 개발된 개선 방법을 적용시켜 보았고 PSNR로 비교할 때 약 0.18~1.19정도의 향상을 보임을 확인하였다. 본 논문을 통해 개선 방법과 실험방법, 그리고 결과에 대해 설명한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.15-26
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• 2001

복잡한 암호학적 연산 없이 인간의 시각만으로 비밀정보를 직접 복원할 수 있는 시각암호는 영상형태의 비밀 정보를 n개의 랜덤한 영상(슬라이드)으로 분산시킬 때, 화소가 확장되면서 영상의 크기가 커지고 휘도가 떨어지는 문제점이 있다. 따라서 화장 화소의 수를 줄이고 휘도를 개선시키는 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 n개의 슬라이드 중 k개를 겹치면 비밀정보를 복원할 수 있는 (k, n) 시각암호론 위하여 누적행렬에 따라 기저행렬을 생성하는 새로운 구성법을 제안한다. k가 홀수일 때 그 구성이 완전하며, k가 짝수일 때는 복수의 휘도를 허용함으로서 특별한 쌍의 최대 휘도를 높일 수 있는 방식이다. 제안 방식은 기존방식 중에서 최량의 휘도를 달성하는 Droste방식에 비하여 간단한 구성이면서 평균 휘도가 개선됨을 보인다. 또한, 일반 접근구조를 위한 기저행렬의 구성이 가능함을 보인다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제20권2호
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• pp.15-23
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• 2023

In this study, two-dimensional location of crops for auto weeding was detected using deep learning. To construct a dataset for soybean detection, an image-capturing system was developed using a mono camera and single-board computer and the system was mounted on a weeding robot to collect soybean images. A dataset was constructed by extracting RoI (region of interest) from the raw image and each sample was labeled with soybean and the background for classification learning. The deep learning model consisted of four convolutional layers and was trained with a weakly supervised learning method that can provide object localization only using image-level labeling. Localization of the soybean area can be visualized via CAM and the two-dimensional position of the soybean was estimated by clustering the pixels associated with the soybean area and transforming the pixel coordinates to world coordinates. The actual position, which is determined manually as pixel coordinates in the image was evaluated and performances were 6.6(X-axis), 5.1(Y-axis) and 1.2(X-axis), 2.2(Y-axis) for MSE and RMSE about world coordinates, respectively. From the results, we confirmed that the center position of the soybean area derived through deep learning was sufficient for use in automatic weeding systems.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권2호
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• pp.43-52
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• 2024

Medical imaginings assume a important part in the analysis of tumors and cerebrospinal fluid (CSF) leak. Magnetic resonance imaging (MRI) is an image segmentation technology, which shows an angular sectional perspective of the body which provides convenience to medical specialists to examine the patients. The images generated by MRI are detailed, which enable medical specialists to identify affected areas to help them diagnose disease. MRI imaging is usually a basic part of diagnostic and treatment. In this research, we propose new techniques using the 4D-MRI image segmentation process to detect the brain tumor in the skull. We identify the issues related to the quality of cerebrum disease images or CSF leakage (discover fluid inside the brain). The aim of this research is to construct a framework that can identify cancer-damaged areas to be isolated from non-tumor. We use 4D image light field segmentation, which is followed by MATLAB modeling techniques, and measure the size of brain-damaged cells deep inside CSF. Data is usually collected from the support vector machine (SVM) tool using MATLAB's included K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm. We propose a 4D light field tool (LFT) modulation method that can be used for the light editing field application. Depending on the input of the user, an objective evaluation of each ray is evaluated using the KNN to maintain the 4D frequency (redundancy). These light fields' approaches can help increase the efficiency of device segmentation and light field composite pipeline editing, as they minimize boundary artefacts.

• 유통과학연구
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• 제11권12호
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• pp.39-49
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• 2013

Purpose - This study attempts to examine the underlying dimensions of service quality (tangibility, reliability, responsiveness, assurance, and empathy) for low-cost carriers. It subsequently seeks to determine the effect of the relationships of the dimensions of service quality, airline image, and behavioral intentions on airline services to provide adequate basic information and attributes for developing differentiated and competitive service marketing strategies. Research design, data, and methodology - The survey for this study was conducted on patrons with low-cost carrier boarding experiences in districts near universities and central businesses of Seoul and Busan from 5/10/2012 to 16/10/2012. Out of 346 questionnaires, 20 questionnaires with missing data and insincere answers were excluded for this study. Collected data were processed using SPSS 18.0, and the hypothesis was verified by analyzing the structural equation model with Lisrel 8.54. First, the frequency analysis was conducted to identify universal characteristics. Second, the exploratory factor analysis and reliability analysis were conducted to identify the accuracy of the variable measurements of the construct. Third, to assess uni-dimensionality and reliability, confirmatory factor analysis was conducted. Finally, to verify the adequacy of the research model and research hypothesis, the structural model was employed. Results - The results revealed that the factors, "tangibility, reliability, responsiveness, assurance, and empathy" were shown to be the most important dimensions of service quality for the airline image of the low-cost carrier which was consistent with previous studies. Therefore, it is fair to suggest that these verified factors are crucial attributes for the brand image of low-cost carriers. Second, as reliability and responsiveness were shown to be the most important factors for behavioral intentions, it is viable to suggest that these two attributes are crucial for the sales value of low-cost carriers. Further, it was found that the brand image of low-cost carriers was closely related to behavioral intentions. Therefore, in order to ensure the competitiveness and loyalty of patrons, the airline image value is a crucial attribute. Conclusions - The result of this study established that service quality is the most important attribute for marketing to ensure competitiveness, and intensive and differentiated service marketing play a crucial role in creating profits for low-cost carrier companies. First, as tangibility is found to be the most crucial factor in ensuring service quality, quality control and maintenance of medium and small carriers must be provided to ensure reliability, as they are the main attributes of low-cost carriers. Second, in order to promote positive behavioral intentions, it is essential to enhance the value of airline image. Third, in order to ensure competitiveness, it is imperative to carry out intensive and differentiated service marketing. Therefore, to promote the image of low-cost carriers and enhance behavioral intentions, the level of service quality must be secured by developing appropriate service improvement programs.

• 치과방사선
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• 제28권2호
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• pp.363-385
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• 1998

In orthodontics and orthognathic surgery. cephalogram has been routine practice in diagnosis and treatment evaluation of craniofacial deformity. But its inherent distortion of actual length and angles during projecting three dimensional object to two dimensional plane might cause errors in quantitative analysis of shape and size. Therefore, it is desirable that three dimensional object is diagnosed and evaluated three dimensionally and three dimensional CT image is best for three dimensional analysis. Development of clinic necessitates evaluation of result of treatment and comparison before and after surgery. It is desirable that patient that was diagnosed and planned by three dimensional computed tomography before surgery is evaluated by three dimensional computed tomography after surgery. too. But Because there is no standardized normal values in three dimension now and three dimensional Computed Tomography needs expensive equipments and because of its expenses and amount of exposure to radiation. limitations still remain to be solved in its application to routine practice. If postoperative three dimensional image is constructed by pre and postoperative lateral and postero-anterior cephalograms and preoperative three dimensional computed tomogram. pre and postoperative image will be compared and evaluated three dimensionally without three dimensional computed tomography after surgery and that will contribute to standardize normal values in three dimension. This study introduced new method that computer-simulated three dimensional image was constructed by preoperative three dimensional computed tomogram and pre and postoperative lateral and postero-anterior cephalograms. and for validation of new method. in four cases of dry skull that position of mandible was displaced and four patients of orthognathic surgery. computer-simulated three dimensional image and actual postoperative three dimensional image were compared. The results were as follows. 1. In four cases of dry skull that position of mandible was displaced. range of displacement between computer-simulated three dimensional images and actual postoperative three dimensional images in co-ordinates values was from -1.8 mm to 1.8 mm and 94％ in displacement of all co-ordinates values was from -1.0 mm to 1.0 mm and no significant difference between computer-simulated three dimensional images and actual postoperative three dimensional images was noticed(p>0.05). 2. In four cases of orthognathic surgery patients, range of displacement between computer­simulated three dimensional images and actual postoperative three dimensional images in coordinates values was from -6.7 mm to 7.7 mm and 90％ in displacement of all co-ordinates values was from -4.0 to 4.0 mm and no significant difference between computer-simulated three dimensional images and actual postoperative three dimensional images was noticed(p>0.05). Conclusively. computer-simulated three dimensional image was constructed by preoperative three dimensional computed tomogram and pre and postoperative lateral and postero-anterior cephalograms. Therefore. potentiality that can construct postoperative three dimensional image without three dimensional computed tomography after surgery was presented.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권1호
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• pp.9-18
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• 2018

최근 가상현실 기반의 콘텐츠들이 늘어나면서 이미지 Stitching 기술의 사용이 증가하고 있다. 이미지 Stitching이란 고해상도 이미지 및 넓은 시야(Wide Field of View)의 이미지를 생성하기 위해 다중의 영상을 정합하는 방법이다. 이런 이미지 Stitching은 하나의 카메라로부터 생성되는 영상의 한계를 넘어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이미지 Stitching은 다중의 영상을 정합하기 위해 특징 점 및 대응점을 검출하고 RANSAC 알고리즘을 이용하여 영상간의 변환관계(Homography)를 계산한다. 일반적으로 변환관계 계산을 위해 대응점들이 필요하다. 그러나 대응점들에는 변환관계에 대한 잘못된 가정이나 오류로 인해 발생할 수 있는 다양한 유형의 노이즈(Noise)가 포함되어 있다. 이러한 노이즈는 변환관계를 정확히 예측하는 방해 요인이 된다. 이처럼 일반적으로 사용되는 대응점 매칭(Matching) 방법들은 잘못된 대응점들을 매칭할 수 있는 경우가 발생하기 때문에 모델 파라미터의 예측을 방해하는 대응점(Outlier)로부터 정확한 변환관계를 구축하기 위해 RANSAC 알고리즘을 사용한다. 본 논문에서는 RANSAC 알고리즘에 사용되는 대응점 관계 정보를 이용하여 좀 더 정확한 대응점(Inlier)을 추출하고 정확한 변환관계를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 대응점 관계 정보는 이미지 매칭에 사용되는 대응점 간의 거리 비율을 사용하며, 본 논문은 기존 RANSAC 알고리즘과 같은 성능을 유지하면서 처리 시간을 단축시키는데 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제4권2호
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• pp.25-33
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• 2001

토목이나 건설 그리고 환경 분야에서 요구하는 지반 조사에 대한 공학적인 적용을 위하여 주파수 영역 루프-루프 전자탐사 연구를 수행하였다. 이를 위하여 송신 루프와 수신 루프가 동일면을 이루는 수평동일면 배열과 수직동일면 배열을 이용하였고, 각 배열에 대해 세 개의 이상성분을 측정 자료로 하여 영상을 구성하였다. 본 연구에서의 모형 반응 계산은 확장된 Born 근사를 이용한 2.5차원 적분방정식을 이용하였고, 역산 과정에서 분해능의 향상을 위해 ACB(Active Constraint Balancing)를 채택하였다. 모형 반응을 통한 1차원 및 2차원 역산 알고리듬을 적용시켜 본 결과, 층서구조에서는 비교적 1층의 전기전도도가 높을수록 모델 변수의 추정이 용이하였으며, 2차원 고립 이상체에 대한 역산 결과는 전도성 이상체와 비전도성 이상체의 위치를 잘 확인할 수 있었다. 또한 VCP배열 자료의 역산 결과보다 HCP배열 자료의 역산 결과에서 보다 나은 해상도를 보였으며, HCP배열과 VCP배열의 자료를 동시에 역산하였을 경우에 분해능의 향상을 확인하였다. 실제 루프-루프 전자탐사의 현장 자료 획득을 위해서 캐나다 Geonics사의 전자탐사 장비 EM34-3XL을 이용하였으며, 전기비저항 탐사 자료와 동일 측선상에서 비교 분석하였다. 역산 결과, 1차원 역산 보다는 2차원 역산 알고리듬을 이용하여 구성한 영상에서 전기비저항 탐사 결과와 매우 유사한 만족할만한 전기비저항 분포를 확인할 수 있었다. 따라서 현장에서의 개략적인 지반 조사를 위한 루프-루프 전자탐사의 응용이 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.55-62
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• 2005

본 논문에서는 인간의 인지학적인 두뇌 원리인 대뇌피질과 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 얼굴 영상의 특징 벡터들을 고속 학습하고, 각 영상의 최적의 특징을 구성할 수 있는 해마 신경망 모델링 알고리즘인 HNMA(Hippocampal Neuron Modeling Algorithm)을 이용한 얼굴인식 시스템을 제안한다. 시스템은 크게 특징추출 부분과 학습 및 인식 부분으로 구성 되어 있으며, 특징추출 부분에서는 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA (Linear Discriminants Analysis)를 순차적으로 적용하여 분별력이 좋은 특징들로 구성한다. 학습부분에서는 해마 신경망 구조의 순서에 따라 입력되는 영상 데이터의 특징들을 치아 이랑 영역에서 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 하고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리 단계를 거쳐 노이즈를 제거한다. CA3의 정보를 받는 CAI영역에서는 신경망에 의해 학습되어 장기기억이 만들어 진다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실험은 표정과 포즈변화 그리고 저 화질 이미지를 각각 구분하여 인식률을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 특징 추출 방법과 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.983-991
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• 2019

본 연구는 영상 샷의 크기에 따라 다양한 스토리를 갖고 있는 영상들을 분석하는 것을 목표로 한다. 따라서 영상 분석에 앞서, 익스트림 클로즈업 샷, 클로즈업 샷, 미디엄 샷, 풀 샷, 롱 샷 등 샷 사이즈에 따라 데이터셋을 분류하는 것이 선행되어야 한다. 하지만 일반적인 비디오 스토리 내의 샷 분포는 클로즈업 샷, 미들 샷, 풀 샷, 롱 샷 위주로 구성되어 있기 때문에 충분한 양의 익스트림 클로즈업 샷 데이터를 얻는 것이 상대적으로 쉽지 않다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 관심 영역 (Region Of Interest: ROI) 탐지 기반의 이미지 크롭핑을 통해 익스트림 클로즈업 샷을 생성함으로써 영상 분석을 위한 데이터셋을 확보 방법을 제안한다. 제안 방법은 얼굴 인식과 세일리언시(Saliency)를 활용하여 이미지로부터 얼굴 영역 위주의 관심 영역을 탐지한다. 이를 통해 확보된 데이터셋은 인공신경망의 학습 데이터로 사용되어 샷 분류 모델 구축에 활용된다. 이러한 연구는 비디오 스토리에서 캐릭터들의 감정적 변화를 분석하고 시간이 지남에 따라 이야기의 구성이 어떻게 변화하는지 예측 가능하도록 도움을 줄 수 있다. 향후의 엔터테인먼트 분야에 AI 활용이 적극적으로 활용되어질 때 캐릭터, 대화, 이미지 편집 등의 자동 조정, 생성 등에 영향을 줄 것이라 예상한다.