• 한국측량학회지
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• 제37권3호
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• pp.101-108
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• 2019

최근 컴퓨터 처리 속도의 향상과 영상 처리 기술의 발달로 인해 카메라에서 획득하는 정보를 기존의 GNSS(Global Navigation Satellite System), 추측 항법 기반의 측위 기술과 결합하여 안정적인 위치를 결정하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 기존 연구에서는 단안 카메라를 이용한 연구가 주로 수행되었으나 이 경우 관심 객체의 절대좌표가 구축이 되어 있어야 한다는 한계점이 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 스테레오 영상으로부터 삼각측량법을 적용하여 카메라와 관심 객체간 거리를 추정하는 비전 기반 측위 보조 알고리즘을 개발하고 성능 분석을 수행하였다. 또한, 추정된 거리와 카메라 영상 획득 간격을 이용해 상대적인 속도를 계산하고 이를 기존에 개발된 GNSS/이동체 내부 센서 기반 측위 알고리즘과 결합하여 통합 측위 알고리즘을 구현하였다. 실제 주행 자료를 기반으로 통합측위 알고리즘에 대한 성능을 분석한 결과 기존에 개발된 GNSS/이동체 내부 센서 기반 측위 알고리즘에 비해 속도 정보를 항법해 보정에 활용하였을 때 약 4%의 미미한 위치 정확도 향상 효과를 확인하였다. 이는 영상으로부터 추정된 속도 정보의 정밀도가 낮고, 터널 등을 지날 때는 영상으로부터 적절한 정보를 추출할 수 없다는 한계가 있어 이를 보완한 추가 연구가 필요하다고 판단된다.

• 자동차안전학회지
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• 제11권2호
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• pp.35-43
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• 2019

This paper describes the improved environment recognition algorithms using some type of sensors like LiDAR and cameras. Additionally, integrated control algorithm for an autonomous vehicle is included. The integrated algorithm was based on C++ environment and supported the stability of the whole driving control algorithms. As to the improved vision algorithms, lane tracing and traffic sign recognition were mainly operated with three cameras. There are two algorithms developed for lane tracing, Improved Lane Tracing (ILT) and Histogram Extension (HIX). Two independent algorithms were combined into one algorithm - Enhanced Lane Tracing with Histogram Extension (ELIX). As for the enhanced traffic sign recognition algorithm, integrated Mutual Validation Procedure (MVP) by using three algorithms - Cascade, Reinforced DSIFT SVM and YOLO was developed. Comparing to the results for those, it is convincing that the precision of traffic sign recognition is substantially increased. With the LiDAR sensor, static and dynamic obstacle detection and obstacle avoidance algorithms were focused. Therefore, improved environment recognition algorithms, which are higher accuracy and faster processing speed than ones of the previous algorithms, were proposed. Moreover, by optimizing with integrated control algorithm, the memory issue of irregular system shutdown was prevented. Therefore, the maneuvering stability of the autonomous vehicle in severe environment were enhanced.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권1호
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• pp.111-116
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• 2019

선박의 기관실에서 사용하고 있는 화재 검출기는 연기나 열이 검출기에 도달해야 하지만 기관실의 공기 흐름은 기기의 사용유무에 따라 매우 유동적이기 때문에 상부에 설치된 검출기에 도달하기에는 많은 시간이 필요하다. 이러한 단점을 보완하기 위해 근래에는 영상을 기반으로 화재를 검지하는 연구가 이루어지고 있다. 영상기반의 연기 검지는 공기의 흐름에 영향을 받지 않으며 전송속도가 빠르기 때문에 화재의 초기 검지에 효율적이다. 본 연구는 기관실에서 연기 발생기로 발생시킨 연기의 확산모습을 녹화한 영상으로 실험을 수행하였다. 연기의 질감특징을 추출하는 LBP와 GLCM연산자를 사용하여 생성된 학습 데이터를 기계학습 분류기인 SVM으로 학습한 후 분류하여 검출 성능을 평가함으로서 연기가 상부에 설치되어 있는 검출기까지 상승하지 않더라도 영상기반으로 먼저 검지 가능함을 확인하였다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.131-136
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• 2019

시작장애인은 일상생활에서 시각저하로 인하여 색상, 지폐 금액 확인, 온도 판별 등의 불편을 겪는다. 그리하여 시각장애인을 도와주기 위한, 광학 카메라와 열화상 카메라를 이용한 시스템을 제안한다. 광학카메라는 특징 추출을 이용하여 색상 판별, 지폐 금액 확인하며, 온도 판별을 위해서 열화상 카메라를 이용한다. 버튼을 이용하여 색상, 지폐, 온도 모드를 선택하면, 해당 정보를 스피커를 통하여 음성으로 알려준다. 색상은 16가지, 지폐는 4가지, 온도는 4단계로 구분할 수 있으며, 각기 정확도는 90%이다. 향후 입력 영상 블록화, 머신러닝, 열화상 카메라 상위 버전을 통해 정확도를 개선할 수 있다. 또한, 휴대하기 편하게 지팡이에 부착하여 시각 장애인들이 더 편리하게 사용 할 수 있도록 개선 예정이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1477-1482
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• 2022

안개는 매우 작은 물방울이 대기 중에 떠돌아다니는 국지적인 기상현상으로 지역에 따라 안개 양과 특성이 다를 수도 있다. 특히 이러한 안개로 인해 가시거리가 줄어들어 항공 교통 방해와 차량 교통사고를 유발할 수 있으며, 보안용 CCTV 등 의 화질을 저하시킨다. 따라서 최근 10년간 안개로 인한 피해를 줄이기 위해 안개제거 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 안개가 없을 경우, 안개가 고르게 분포한 경우, 그리고 안개가 국지적으로 다른 경우에 적응적으로 대응할 수 있도록 흐릿함 농도 평가기를 이용한 가중치 생성을 통해 국부적인 안개 제거를 수행한다. 그리고 입력 영상에 안개가 있다고 가정하고 안개를 제거하는 기존의 정적인 방식의 안개제거 방법의 한계점을 개선시킨다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 정량 및 정성적 성능 평가를 통해 제안하는 방법의 우수성을 증명한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.545-557
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• 2022

본 연구는 직접적인 접근이 어려운 demilitarized zone (DMZ)의 산불 피해 지역을 파악하기 위하여, 고해상도 위성영상 및 머신러닝 기반의 감독 분류 기법을 이용하였다. 고해상도 위성 영상은 Sentinel-2 A/B를 이용하였으며, SVM 감독분류 기법을 기반으로 토지피복도를 산출하였다. DMZ 산불 피해 지역을 분류하기 위한 최적의 조합을 찾기 위하여 SVM 내에 다양한 커널과 밴드 조합에 따른 감독 분류를 진행하고 오차 행렬을 통해 정확도를 평가하였다. 또한, 2020년, 2021년은 위성영상 자료 기반의 산불 탐지 결과와 산불 연보의 피해 지역 면적 간의 비교를 통한 검증을 수행하였다. 이후, 현재 피해 면적 자료가 없는 2022년의 산불 피해 지역을 탐지함으로써 신뢰할 만한 수준의 결과를 신속적으로 파악하고자 하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제44권1호
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• pp.25-32
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• 2023

Recognizing the size and location of prostate cancer is critical for prostate cancer diagnosis, treatment, and predicting prognosis. This paper proposes a model to classify the tumor region and normal tissue with cross-sectional visual images of prostatectomy tissue. We used specimen images of 44 prostate cancer patients who received prostatectomy at Gachon University Gil Hospital. A total of 289 prostate slice images consist of 200 slices including tumor region and 89 slices not including tumor region. Images were divided based on the presence or absence of tumor, and a total of 93 features from each slice image were extracted using Radiomics: 18 first order, 24 GLCM, 16 GLRLM, 16 GLSZM, 5 NGTDM, and 14 GLDM. We compared feature selection techniques such as LASSO, ANOVA, SFS, Ridge and RF, LR, SVM classifiers for the model's high performances. We evaluated the model's performance with AUC of the ROC curve. The results showed that the combination of feature selection techniques LASSO, Ridge, and classifier RF could be best with an AUC of 0.99±0.005.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권11호
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• pp.305-310
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• 2021

의료분야 인공지능 기술이 분석과 알고리즘 개발에 중점을 두었으나 점차 제품으로 서비스하기 위한 Web 애플리케이션 개발로 변화되고 있다. 본 연구는 복부 CT 영상에서 요로결석(Urinary Stone) 분할모델과 이를 기반으로 한 인공지능 웹 애플리케이션에 대해 기술한다. 이를 구현하기 위해 의료영상 분야에서 이미지 분할을 목적으로 제안된 End-to-End 방식의 Fully-Convolutional Network 기반 모델인 U-Net을 사용하여 모델을 개발하였다. 그리고 Python 기반의 Flask라는 마이크로 웹 프레임워크를 사용하여 AWS 클라우드 기반 웹 애플리케이션으로 개발하였다. 끝으로 모델 서빙으로 요로결석 분할모델이 예측한 결과를 인공지능 웹 애플리케이션 서비스 수행 결과로 보인다. 제안한 AI 웹 애플리케이션 서비스가 선별 검사에 활용되기를 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.93-104
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• 2023

현대 사회의 서비스 방식은 대면 방식보다 비대면 방식을 선호하는 추세이다. 하지만 신발과 같이 상품을 추천하는 서비스는 대면 방식의 서비스가 불가피하다. 본 논문에서는 비대면 서비스를 목적으로 자동으로 발의 사이즈를 측정하고, 측정 결과를 기반으로 신발을 추천하는 시스템을 제안한다. 제안방법의 성능을 분석하기 위해 사이즈 측정 오차율과 추천성능을 분석하였다. 추천성능 실험에 사용한 방법은 총 10가지이고, 이의 방법 중 가장 좋은 성능을 보이는 추천 방법을 시스템에 적용하였다. 오차율에 대한 실험결과, 사이즈 관련 오차가 작음을 알 수 있었고, 추천성능에 대한 실험결과, 추천에 대한 유의한 결과를 도출할 수 있었다. 본 논문에서의 제안방법은 실험실 수준으로 향후 실제 환경으로 확대 적용할 필요가 있다.

• 융합보안논문지
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• 제22권1호
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• pp.29-38
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• 2022

감염 질병의 심각한 확산으로 인해 방역의 중요성이 점점 커지고 있다. 또한 방역 이슈가 없는 언택트 산업에 대한 관심도 늘어나고 있다. 본 논문에서는 등록된 사용자의 얼굴을 인식함으로써 비접촉 방식으로 출입을 통제하는 비용 효율적인 라즈베리파이 기반 도어락 시스템을 설계하고 개발한다. 우선, OpenCV의 Haar-based cascade를 사용하여 매우 단순한 특징들을 조합하여 객체를 찾고, 얼굴 인식을 진행한다. 그리고 LBPH (Local Binary Pattern Histogram)을 사용하여 이미지의 질감을 이진화하여 특징을 찾아낸다. 라즈베리파이 3B+ 보드, 초음파 센서, 카메라 모듈, 모터 등으로 언택트 도어락 하드웨어를 구현하고, 얼굴 인식 및 매칭 알고리즘을 포함한 소프트웨어를 기반으로 약 500장의 이미지 데이터를 학습시켜 실험한 결과, 최대 85.7%의 인식률을 보이며 사용자를 구분하는 성능을 검증할 수 있었다. 또한, Haar-cascade 알고리즘 성능의 광원에 대한 영향성을 파악하여 그 개선 가능성을 살펴보았다.