• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2006년도 학술대회
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• pp.59-62
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• 2006

본 논문에서는 OpenGL Rendering을 이용한 모델기반 3D 다시점 영상의 객체 구현을 위한 구성과 각 모듈에 적용되는 알고리즘에 대해 중점적으로 연구하였다. 한 장의 텍스쳐 이미지와 깊이 맵(Depth Map)을 가지고 다시점 객체를 생성하기 위해, 먼저 깊이 정보의 전처리 과정을 거친다. 전처리 된 깊이 정보는 OpenGL상에서의 일정 간격의 꼭지점(Vertex) 정보로 샘플링 된다. 샘플링 된 꼭지점 정보는 깊이 정보를 z값으로 가지는 3차원 공간 좌표상의 점이다. 이 꼭지점 정보를 기반으로 텍스쳐 맵핑 (texture mapping)을 위한 폴리곤(polygon)을 구성하기 위해 딜루이니 삼각화(Delaunay Triangulations) 알고리즘이 적용되었다. 이렇게 구성된 폴리곤 위에 텍스쳐 이미지를 맵핑하여 OpenGL의 좌표 연산을 통해 시점을 자유롭게 조정할 수 있는 객체를 만들었다. 제한된 하나의 이미지와 깊이 정보만을 가지고 좀 더 넓은 범위의 시점을 가지는 다시점 객체를 생성하기 위해, 새로운 꼭지점을 생성하여 폴리곤을 확장시켜 기존보다 더 넓은 시점을 확보할 수 있었다. 또한 렌더링된 모델의 경계 영역 부분의 깊이정보 평활화를 통해 시각적인 개선을 이룰 수 있었다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권2호
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• pp.707-720
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• 2014

This paper proposes a face tracking scheme that is a combination of a face detection algorithm and a face tracking algorithm. The proposed face detection algorithm basically uses the Adaboost algorithm, but the amount of search area is dramatically reduced, by using skin color and motion information in the depth map. Also, we propose a face tracking algorithm that uses a template matching method with depth information only. It also includes an early termination scheme, by a spiral search for template matching, which reduces the operation time with small loss in accuracy. It also incorporates an additional simple refinement process to make the loss in accuracy smaller. When the face tracking scheme fails to track the face, it automatically goes back to the face detection scheme, to find a new face to track. The two schemes are experimented with some home-made test sequences, and some in public. The experimental results are compared to show that they outperform the existing methods in accuracy and speed. Also we show some trade-offs between the tracking accuracy and the execution time for broader application.

• 지능정보연구
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• 제15권2호
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• pp.49-59
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• 2009

내용기반 이미지 검색은 색상, 질감 등의 이미지 자체의 자질들을 이용하여 검색하므로 텍스트 기반 이미지 검색의 객관성 부족과 모든 이미지에 사람이 주석을 달아야 하는 단점을 보완할 수 있는 이미지 검색 방법이다. 이러한 내용 기반 이미지 검색에서 사용되는 방식 중 SIM(Self-organizing Image browsing Map) 방식은 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑하고 그 결과를 바탕으로 이미지를 검색하게 된다. 하지만 비슷한 이미지라 할지라도 이미지의 밝기, 피사체의 움직임 등에 의하여 색상 정보가 다르게 나타나게 되면 SOM 알고리즘의 학습 과정에서 유사한 이미지들을 그룹화한 노드를 BMU로 선택하지 못하고 떨어져 있는 다른 노드를 선택하게 된다. 이 경우 학습이 진행되면서 유사한 이미지들이 군집하는 과정을 거치지만 학습이 완료될 때까지 다른 유사 이미지들을 그룹화한 노드에 맵핑이 되지 못하는 경우가 발생한다. 그 결과, 검색 결과에 나타나지 못하여 적합 이미지 검색률이 낮아 질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HSV 색상모델을 이용하여 양자화하고 이미지의 색상 특징 벡터를 추출한 뒤 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑한다. 이때 SIM 방식의 문제점인 유사 이미지가 따로 맵핑되어 적합 이미지 검색률이 낮아지는 것을 줄이기 위하여 SOM을 두 개의 층으로 구성한다. 첫 번째 층에서 이미지의 색상 자질을 이용하여 학습을 완료한 후, 학습이 완료된 첫 번째 층 맵의 각 노드들의 연결 가중치를 이용하여 두 번째 층에서 다시 한번 학습을 수행한다. 두 개의 층으로 학습이 완료된 두 번째 층의 SOM에 질의 이미지의 특징 벡터를 입력하여 BMU를 선택하고 BMU와 연결된 첫 번째 층의 노드를 최종 선택하여 이미지를 검색한다. 실험결과, 제안된 이미지 검색 방법이 기존의 이미지 검색 방법 보다 적합 이미지의 검색 성공률이 높은 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국토양비료학회지
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• 제42권6호
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• pp.430-438
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• 2009

논토양에서 토양의 형태적 및 물리적 특성이 인삼 수량에 미치는 영향을 보면 배수인자의 영향이 가장 컸고, 다음으로 표토의 토성과 유효토심의 영향이 컸다. 반면에 지형, 경사, 석력함량 등이 인삼수량에 미치는 영향은 미미하였다. 밭토양에서는 토양의 형태 및 물리적 특성 중 표토의 토성이 인삼수량에 미치는 영향이 가장 컸으며, 다음으로 유효토심, 석력함량, 배수 순으로 영향이 컸으나 지형, 경사, 경반층 출현깊이 등은 영향이 작았다. 토양의 형태 및 물리적 특성 중 인삼수량에 미치는 영향이 큰 지형, 표토의 토성, 배수등급, 경사, 유효토심, 석력함량 및 경반층 출현 깊이를 재배 적지 기준인자로 선정하였다. 다중회귀 확장기법을 이용하여 논과 밭토양에서 각각의 재배 적지 기준 인자가 인삼 수량에 미치는 기여도를 산출하였다. 인삼 재배 적지 기준 인자가 수량에 미치는 기여도와 적지 기준 인자별 수량지수를 이용하여 재배 적지 기준 인자별로 점수를 부여하고, 적지 기준 인자별 점수를 합산하여 최종 점수에 따라 최적지, 적지, 가능지, 저위생산지로 구분하였다. 최종적으로 토양특성과 기상조건을 중첩하여 논과 밭토양에서의 인삼 재배 적지 기준을 각각 설정하였다. 인삼 재배 적지 기준을 기반으로 하고, 토양도, 기후도 및 지리정보 시스템을 이용하여 주요 인삼 재배단지인 충청북도 음성군에 대하여 인삼 재배 적지 분포도를 작성하였다. 그 결과 필지별 인삼 재배 적지에 대한 정보를 인터넷을 통하여 경작자에게 실시간으로 제공할 수 있는 기반을 조성하였다. 인삼 재배지 조사지역에 대하여 인삼 적지 분포를 분석한 결과 최적지와 적지의 합계가 논토양에서 74.0%, 밭토양에서 88.3.%로 높아 인삼 경작자들이 비교적 적지에 인삼을 재배하고 있음을 확인할 수 있었다.

• 원예과학기술지
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• 제33권3호
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• pp.375-382
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• 2015

곰취의 수확 후 품질 유지와 출하시기 연장을 위한 MAP 저장의 기초 연구로서 3년에 걸쳐 CA 환경 최적화 연구를 수행하였다. 4월과 5월에 수확한 곰취는 차압통풍 예냉 방식으로 $4^{\circ}C$까지 품온을 낮춘 후 펀치 홀 MAP(일반 공기 조성과 같은 대조구) 및 CA 환경을 조성하였다. 대조구로서 MA 포장은 펀치 홀 천공 처리한 PP 필름 봉지를 활용하였다. CA 환경은 1년차에는 $O_2$ 1, 3% 2개 농도에 각각 $CO_2$ 5, 10%를 조합한 $2{\times}2$ 요인 처리, 2년차에는 $O_2$ 3% 고정에 $CO_2$ 0, 2.5, 5% 3개 처리, 3년차에는 $O_2$ 3%와 $CO_2$ 2.5, 5% 2개 처리를 설정하여 단계적인 최적화 과정을 거쳤다. 1년차 실험 결과, $O_2$ 1, 3%와 무관하게 $CO_2$ 10% 조합 CA 조건에서는 호흡속도의 감소와 함께 흑변 증상이 심하게 발생하였다. 2, 3년차에는 CA 저장에서도 장해 발생률이 뚜렷하게 나타나지 않았으나 4주 이상 저장 + 유통 후에는 대조구에 비해 다소 높은 경향이었다. 저장 4주 + 유통 5일 후에 조사한 조직감과 외관 상품성은 $O_2$ 3% + $CO_2$ 2.5% CA 저장에서 우수하였으나 CA 조성에 따른 저장기간 연장 효과는 크지 않았다. 연구 결과를 종합해 보면, 곰취는 이산화탄소 장해에 민감한 작물로서 상품성 유지를 위한 안전하고 효과적인 MAP 또는 CA 저장을 위한 $CO_2$ 농도 조성은 2.5% 수준이 적합한 것으로 판단되었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권4호
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• pp.100-118
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• 2015

본 연구는 위성영상을 이용하여 객체기반 토지피복 분류도를 구축하고 공간통계기법을 통하여 토지피복의 분류항목별 분포패턴을 파악하였다. 객체기반 분류는 분광정보, 질감정보, 분광정보와 질감정보의 조합에 의하여 각각의 토지피복 분류도를 구축하였으며, 정확도 평가를 통하여 최적의 토지피복 분류도를 선정하였다. 또한, 토지피복의 분류항목별 공간적 분포패턴을 파악하기 위하여 핫스팟 분석을 실시하여 정량화하였다. 객체기반 분류를 위한 최적의 가중치는 Scale 52, Shape 0.4, Color 0.6, Compactness 0.5, Smoothness 0.5로 선정하였다. 토지피복 분류도는 분광정보와 질감정보의 조합을 사용하였을 때, 전체 분류정확도가 가장 높았으며, 특히 밭과 시설재배지, 나지의 경우 분광정보만을 사용하였을 때 보다 정확도가 약 12% 이상 증가하였다. DMZ일원의 분류항목별 면적비율은 산림 > 논 > 교통시설 > 초지 > 밭 > 나지 > 건물 > 수역 > 시설재배지 순으로 높았으며, 특히, 양구군의 밭과 교통시설은 민간인통제선 이북지역, 철원군의 밭, 인제군의 산림과 교통시설은 민간인통제선 이남지역에서 주로 분포하는 것으로 나타났다. 분류항목별 분포 패턴의 경우, 농업과 관련된 논, 밭, 시설재배지의 핫스팟(hot spot)은 철원군의 평야 지역과 양구군의 분지 지역에 집중 분포하였다. 나지, 수역, 건물, 도로의 핫스팟 지역은 농업과 관련된 핫스팟 지역과 분포 패턴이 유사한 반면, 산림과 초지의 핫스팟 지역과는 분포 패턴이 상이하였다.

• 한국축산식품학회지
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• 제31권5호
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• pp.731-740
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• 2011

토종닭과 육계를 원료육으로 제조한 춘천닭갈비의 품질을 비교하고, 토종닭을 기존 육계의 대체육으로 사용 가능한지를 구명하기 위해 본 실험을 실시하였다. 토종닭은 국립축산과학원이 복원한 엘림농장의 110일령의 우리맛닭 및 (주)하림에서 사육한 70일령의 한협 3호를 이용하였고, 육계는 38일령의 대형 육계(18호) 및 31일령의 소형 육계(16호)를 사용하였다. 품종별 발골한 정육 조각에 닭갈비 양념을 3:1로 혼합하여 함기포장 및 가스조절포장(30% $CO_2$/70% $N_2$-MAP)을 실시하여 $5^{\circ}C$에서 10일간 저장하면서 상호 품질을 비교하였다. 토종닭군은 육계군에 비해 pH는 낮고 가열감량은 높았다(p<0.05). 전단력은 우리맛닭, 한협 3호순으로 토종닭군이 육계군보다 높았다(p<0.05). 다리육의 지방산 분포를 보면, 우리맛닭이 다른 품종에 비해 myristic acid(C14:0), palmitic acid(C16:0), stearic acid (C18:0) 및 포화지방산(SFA)이 높았던 반면, linoleic acid (C18:2n6), linolenic acid(C18:3n3), 불포화지방산(UFA)이 낮았다(p<0.05). n6/n3 지방산 비율은 우리맛닭의 19.24와 한협 3호의 16.77로 육계의 14.02와 14.77보다 높았다(p<0.05). 닭갈비의 관능검사에서 맛과 향은 차이가 없었으나, 조직감과 종합기호도에서 토종닭군이 육계군보다 낮았다. 닭갈비를 가스조절포장으로 저장했을 때 원료육에 따른 품질 차이가 없었지만, 함기포장에 비해 pH가 높고 지방산화(TBARS) 및 휘발성 염기태 질소(VBN)가 낮았기 때문에 저장성이 증대되는 것으로 나타났다. 따라서 토종 닭으로 제조한 춘천닭갈비가 품질과 건강적인 측면에서 기존의 육계보다 상대적으로 불리하다고 판단된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권6호
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• pp.48-60
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• 2011

최근 3차원 영상과 자유 시점 영상에 대한 연구가 매우 활발하다. 다수의 카메라로부터 취득된 다시점 영상 사이를 가상적으로 이동하며 시청할 수 있는 자유 시점 렌더링은 다양한 분야에 적용될 수 있어 주목받는 연구주제이다. 하지만 다시점 카메라 시스템은 경제적인 비용 및 전송의 제약이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위한 대안으로 한 장의 텍스처 영상과 상응하는 깊이 영상을 이용하여 가상 시점을 생성하는 방법이 주목받고 있다. 가상 시점 생성 시 발생하는 문제점은 원래 시점에서는 객체에 의해 가려져 있던 영역이 가상시점에서는 보이게 된다는 것이다. 이 가려짐 영역을 자연스럽게 채우는 것은 가상 시점 렌더링의 질을 결정한다. 본 논문은 가상 시점 렌더링에서 필연적으로 발생하는 가려짐 영역을 깊이 기반 인페인팅을 이용하여 합성하는 방법을 제안한다. 텍스처 합성 기술에서 우수한 성능을 보인 패치 기반 비모수적 텍스처 합성 방법에서 중요한 요소는 어느 부분을 먼저 채울 지 우선순위를 결정하는 것과 어느 배경 영역으로 채울 지 예제를 결정하는 것이다. 본 논문에서는 헤시안(Hessian) 행렬 구조 텐서(structure tensor)를 이용해 잡음에 강건한 우선순위 설정 방법을 제안한다. 또한 홀 영역을 채울 적절한 배경 패치를 결정하는 데에 있어서는 깊이 영상을 이용해 배경영역을 알아내고 에피폴라 라인을 고려한 패치 결정 방법을 제안한다. 기존 방법들과 객관적인 비교와 주관적인 비교를 통하여 제안된 방법의 우수성을 보이고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_2호
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• pp.1037-1052
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• 2019

저자는 접근불능지역인 북한의 임상도 제작을 위한 첫 단계로 Hyperion과 Sentinel-2 위성영상과 질감정보와 지형정보를 활용하여 정확도 98% 이상의 잣나무 및 낙엽송 분류모델을 개발한 바 있다. 북한의 주요 수종 점유율을 고려해 볼 때, 낙엽송(점유율 17.5%), 잣나무(5.8%) 뿐만 아니라 소나무(12.7%), 전나무(8.2%), 참나무류(29.5%)의 점유율이 크므로 수종분류 모델의 확장이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기존의 2개 수종에서 주요 5개 수종으로 분류모델을 확장하기 위해 분광정보와 침엽수 및 활엽수의 수관특성을 고려한 질감정보 및 수종별 생육특성을 고려한 지형정보를 투입하여 방법론을 개선하였다. 연구대상지인 광릉지역의 임상도에서 수종별 위치정보를 취득하여 11,039개의 훈련자료와 2,330개의 검증자료를 구축하였다. 분광정보는 Sentinel-2 영상을 통해 획득하였으며 질감정보는 고해상도인 PlanetScope 영상을, 지형정보는 북한지역으로의 확장 가능성을 고려하여 SRTM DEM을 활용하였다. 머신 러닝 모델은 기존 연구에서 정확도가 검증된 Random Forest 알고리즘을 활용하였다. 분류 결과 전체 80%(Kappa지수 0.80) 정확도로 수종이 분류되었다. 향후 백두산 지역과 남북 고성지역을 대상으로 본 연구에서 개발된 수종분류모델의 확장성을 검토하여 한반도 지역의 수종 분류 모델을 개발하고자 한다.

• 한국측량학회지
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• 제26권1호
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• pp.73-83
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• 2008

국토 및 도시정보의 공간분석과 의사결정을 위하여 디지털 영상자료를 이용한 3D GIS와 구축된 3D 도형정보를 현실적으로 가시화하기 위한 사실적 3D 영상모형(3D photo-realistic model)에 관한 기술이 급속히 발전하고 있다. 현재, 3D 모형 구축을 위하여 위성영상, 항공영상 및 항공라이다 데이터가 주로 이용되고 있으며, 항공경사사진 또는 지상사진에서 취득된 텍스쳐를 이용하여 3D 영상모형을 구축하고 있다. 그러나, 상기 데이터만을 이용하여 구축된 모형은 지형 및 지물을 세밀하고 사실감 있게 표현하는데 제한적이기 때문에 고품질의 영상모형 구축이 필요한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 인공지물과 특수지형을 대상으로 공간정확도, 세밀묘사 및 현실감이 강조된 실세계에 근접한 3D 영상모형을 구축하기 위하여 항공사진, 항공라이다, 지상사진 및 지상라이다 데이터로 실세계를 표현하기 위한 기법을 분석하고, 위치정확도와 함께 사진과 같은 사실감을 확보한 3D 영상모형을 구축하고 인터넷 3D 영상지도 서비스를 통하여 제공할 수 있도록 하였다. 또한, 3D 영상모형은 이용목적 및 디스플레이 축척에 따라 표현요소를 구분하여 구축할 필요가 있으며, 본 연구에서는 LoD(Level of Detail) 개념을 도입하여 건물 3D 영상모형을 5단계로 정의하고 단계별로 모형을 구축하였다.