• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.787-794
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• 2018

지구 온난화로 인해 홍수나 집중 호우와 같은 자연 재해들이 증가하고 있다. 이러한 자연 재해들이 미리 그리고 효과적으로 인지될 수 있다면 재해로 인한 많은 피해들을 미리 막을 수 있을 것이다. 최근 비주얼 센서기술의 발전을 바탕으로 재해를 예방하기 위해 하천을 포함한 다양한 자연환경을 감시하는데 비주얼 센서 기술을 적용하는 연구들이 많이 진행되고 있다. 이 논문에서는 비주얼 센서 네트워크 기술을 이용한 하천 감시시스템에 적용 가능한 하천 영상에서 강물 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 최소 신장트리 알고리즘을 이용하여 영상을 세밀하게 분할한다. 그리고 강물 영역과 배경 영역에 대한 사전 정보를 이용하여 초기 영역을 설정하고 유사한 영역을 병합하여 각 영역을 확장함으로써 강물 영역을 분리한다. 실험결과는 제안하는 방법이 간단하면서도 정확하게 강물 영상에서 강물 영역을 분리하는 것을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권7호
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• pp.803-810
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• 2005

온톨로지의 용용 분야 중 하나인 정보 검색(Information Retrieval) 분야는 그 응용에 있어서 가장 도전적인 분야 중 하나이며, 그 중에서도 이미지의 메타데이터와 온톨로지를 기반으로 하는 정보 검색은 키워드 기반의 이미지 검색을 대체 할만한 기술로 각광 받고 있다. 미술 작품이나 풍경 사진 둥 시각 미디어는 정보 검색에서도 수요가 매우 많은 영역이다. 본 논문에서는 인터넷 상에서 복수의 시각 미디어 제공자가 있고 이제공자들의 정보를 가지고 있는 단일 중계자가 있는 상황에서 시각 미디어를 효율적으로 검색하는 방법을 제안한다. 즉 서비스 온톨로지, 제공자 온톨로지 같은 온톨로지를 정의하고 사용자의 질의에 맞는 제공자의 목록을 효율적으로 얻기 위한 ASN.1 기반의 추론 방법을 제안하였다 이 방법은 기존의 트리 기반이나 구간 (interval) 기반의 방법에 비해 더 효율적이었다. 끝으로 실험을 통하여 제안한 방법의 효율성을 입증하였다. 또한 제공자가 중계자에게 자신의 서비스를 등록할 때 생기는 서비스 온톨로지에 병합하는 문제에 대한 효과적인 방법을 제안하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권6호
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• pp.613-619
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• 2006

본 연구는 원격 탐사의 영상 처리에서 영상 분할의 상위 수준으로 응집 계층 clustering의 dendrogram을 통한 무감독 영상 분류를 제안한다. 제안된 알고리즘은 분광 영역에서 정의된 RAG (Regional Agency Graph)와 min-heap 자료 구조를 이용하여 MCSNP (Mutual Closest Spectral Neighbor Pair)의 집합을 검색하면서 합병을 수행하는 계층 clustering 방법이다. 계산 시간과 저장 기억의 사용에 대한 효율을 증가시키기 위해 분광적 인접성을 정의하는 분광 공간(spectral space)내의 다중 창을 사용하였고 RNV (Region Neighbor Vector)을 이용하여 합병에 의하여 변하는 RAG 갱신하였고 적정한 단계 수가 주어진다면 제안된 알고리즘은 집단 합병의 계층적 관계를 쉽게 해석 할 수 있는 dendrogram을 생성한다. 본 연구는 simulation 자료를 사용하여 광범위하게 제안된 알고리즘에 대한 평가 실험을 수행 하였으며 실험 결과는 알고리즘의 효율성을 입증하였다. 또한 한반도에서 관측된 방대한 크기의 QuickBird 영상의 적용 결과는 제안된 알고리즘이 무감독 영상 분류를 위한 강력한 수단임을 보여준다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권2호
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• pp.132-151
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• 2022

차량 측위 기술은 차량의 정확한 위치 정보를 제공한다는 점에서 자율주행을 위한 핵심 기술 중 하나로 평가되고 있다. 이미지 기반의 측위 기술은 위치 정보를 효율적으로 제공할 수 있을 것으로 판단되어 다양한 관련 연구가 진행되고 있다. 하지만, 기존 특징점 또는 차선 정보를 이용한 이미지 기반 측위 방법론은 도로 및 운행 환경에 측위 정확도가 큰 영향을 받을 수 있다는 한계가 있다. 선분 매칭은 특징점에 비하여 텍스쳐 반복에 강건하고 주변 환경 전체에서 추출된 선분을 활용하기 때문에 기존 방법론의 단점을 해결할 수 있다. 하지만, 차량 운행환경을 대상으로 한 선분 매칭 방법론을 다루는 연구는 거의 진행된 바 없다. 따라서 본 연구에서는 정확한 차량 측위 지원을 위한 선분 매칭 프레임워크를 제안한다. 또한 도로 주행 환경에서의 알고리즘 성능 비교 분석을 통하여 최적 선분 매칭 알고리즘을 결정하였다. 최종적으로 제안된 프레임워크는 선분 추출, 병합, 중첩 영역 탐지 및 MSLD 기반 선분 매칭의 4단계로 구성되었다. 제안된 프레임워크는 차량의 속도, 운행 방식, 주변 환경에 상관없이 차량 측위에 충분한 수준의 선분 매칭을 안정적으로 수행하였다.

• 국제학술발표논문집
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• The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.313-322
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• 2020

The recognition of the risk hazards is a vital step to effectively prevent accidents on a construction site. The advanced development in computer vision systems and the availability of the large visual database related to construction site made it possible to take quick action in the event of human error and disaster situations that may occur during management supervision. Therefore, it is necessary to analyze the risk factors that need to be managed at the construction site and review appropriate and effective technical methods for each risk factor. This research focuses on analyzing Occupational Safety and Health Agency (OSHA) related to risk zone identification rules that can be adopted by the image recognition technology and classify their risk factors depending on the effective technical method. Therefore, this research developed a pattern-oriented classification of OSHA rules that can employ a large scale of safety hazard recognition. This research uses joint reasoning of risk zone Identification and numeric input by utilizing a stereo camera integrated with an image detection algorithm such as (YOLOv3) and Pyramid Stereo Matching Network (PSMNet). The research result identifies risk zones and raises alarm if a target object enters this zone. It also determines numerical information of a target, which recognizes the length, spacing, and angle of the target. Applying image detection joint logic algorithms might leverage the speed and accuracy of hazard detection due to merging more than one factor to prevent accidents in the job site.

• 한국측량학회지
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• 제27권1호
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• pp.723-733
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• 2009

This study proposes a sequence of procedures to extract building boundaries and planar patches through segmentation of rasterized lidar data. Although previous approaches to building extraction have been shown satisfactory, there still exist needs to increase the degree of automation. The methodologies proposed in this study are as follows: Firstly, lidar data are rasterized into grid form in order to exploit its rapid access to neighboring elevations and image operations. Secondly, propagation of errors in raw data is taken into account for in assessing the quality of gradients-driven properties and further in choosing suitable parameters. Thirdly, extraction of planar patches is conducted through a sequence of processes: histogram analysis, least squares fitting, and region merging. Experimental results show that the geometric components of building models could be extracted by the proposed approach in a streamlined way.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.428-431
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• 2004

A multi-stage hierarchical clustering technique, which is an unsupervised technique, has been proposed in this paper for classifying the hyperspectral data .. The multistage algorithm consists of two stages. The 'local' segmentor of the first stage performs region-growing segmentation by employing the hierarchical clustering procedure with the restriction that pixels in a cluster must be spatially contiguous. The 'global' segmentor of the second stage, which has not spatial constraints for merging, clusters the segments resulting from the previous stage, using a context-free similarity measure. This study applied the multistage hierarchical clustering method to the data generated by band reduction, band selection and data compression. The classification results were compared with them using full bands.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.188-190
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• 2006

A multistage hierarchical clustering technique, which is an unsupervised technique, was suggested in this paper for classifying large remotely-sensed imagery. The multistage algorithm consists of two stages. The local segmentor of the first stage performs regiongrowing segmentation by employing the hierarchical clustering procedure of CN-chain with the restriction that pixels in a cluster must be spatially contiguous. This stage uses a sliding window strategy with boundary blocking to alleviate a computational problem in computer memory for an enormous data. The global segmentor of the second stage has not spatial constraints for merging to classify the segments resulting from the previous stage. The experimental results show that the new approach proposed in this study efficiently performs the segmentation for the images of very large size and an extensive number of bands

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제5권1호
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• pp.1-6
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• 2005

In this paper, we propose an emotion recognition method using the facial images and speech signals. Six basic emotions including happiness, sadness, anger, surprise, fear and dislike are investigated. Facia] expression recognition is performed by using the multi-resolution analysis based on the discrete wavelet. Here, we obtain the feature vectors through the ICA(Independent Component Analysis). On the other hand, the emotion recognition from the speech signal method has a structure of performing the recognition algorithm independently for each wavelet subband and the final recognition is obtained from the multi-decision making scheme. After merging the facial and speech emotion recognition results, we obtained better performance than previous ones.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제9권3호
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• pp.1-12
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• 2002

Due to the fast development in computer and communication technologies, a video is now being more widely used than ever in many areas. The current information analyzing systems are originally built to process text-based data. Thus, it has little bits problems when it needs to correctly represent the ambiguity of a video, when it has to process a large amount of comments, or when it lacks the objectivity that the jobs require. We would like to purpose an algorithm that is capable of analyze a large amount of video efficiently. In a video, divided areas use a region growing and region merging techniques. To sample the color, we translate the color from RGB to HSI and use the information that matches with the representative colors. To sample the shape information, we use improved moment invariants(IMI) so that we can solve many problems of histogram intersection caused by current IMI and Jain. Sampled information on characteristics of the streaming media will be used to find similar frames.