• 한국측량학회지
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• 제34권5호
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• pp.479-493
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• 2016

항공 레이저 스캐너(ALS)로부터 획득한 라이다(LiDAR) 데이터는 지형지물을 모델링하기 위해서 널리 사용되고 있으며, 특히 정밀 3차원 건축물 및 도시모델, 엄밀정사영상 등 고품질의 공간정보를 효율적으로 구축하기 위하여 라이다 데이터를 이용한 3차원 모델링에 관한 연구가 지속적으로 수행되고 있다. 불규칙적으로 분포된 고밀도의 라이다 데이터로부터 객체를 3차원으로 모델링하기 위해서는 시스템 캘리브레이션, 노이즈 제거 및 지면과 객체를 분리하기 위한 필터링, 객체의 종류 및 특성에 따른 데이터 분류, 기하학적 특성 및 동질성에 기반한 데이터 분할, 분할면의 군집화 및 묘사, 분할면의 재구성과 조합에 의한 모델링, 품질검사 등 일련의 복잡한 과정들이 수반된다. 라이다 데이터를 이용한 많은 모델링 방법들은 데이터 분할 과정을 포함하고 있지만, 본 논문에서는 라이다 데이터를 분할하지 않고 객체를 구성하는 중요하고 대표적인 특징점들을 추출하여 건물 모델링에 활용하는 방법을 제안하고 있다. 복잡하고 다양한 건물 형태를 시뮬레이션한 데이터와 실제 데이터에 적용하여 제안한 방법의 타당성 및 정확도를 검증하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.181-189
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• 2004

본 논문은 전조등의 특징을 이용하여 야간에 측후방에서 다가오는 차량을 탐지하는 방법을 설명한다. 야간 차량의 전조등은 검은색 배경의 야간 도로 영상에서 측후방 차량을 탐지하기 위한 좋은 특징이다. 입력 영상은 임계값 처리기법에 의해 검은색 배경과 흰색 영역으로 이루어지는 이진 영상으로 변환되고, 모폴로지 연산 중 열림 연산을 이용하여 잡음을 제거한다. 분할된 흰색 영역들에 대해 기하학적 특징과 모멘트 특징을 이용하여 전조등의 특징량을 측정하고, 의사 결정 트리에 의해 전조등 후보로 적당한 대상체들을 분류한다. 대상체들간의 위상학적 관계를 분석하여 한 쌍의 전조등을 탈지함으로써 측후방 차량을 탐지한다. 실험 결과 전조등 특징을 이용한 야간 측후방 차량 탐지 방법이 효과적임을 알 수 있었다. 제안한 방법은 야간 측후방 추돌경보시스템에 적용될 수 있으며, 향후에는 스테레오비전시스템을 사용하여 전조등 탐지 기반의 측후방 차량 거리 및 위치 측정에 관한 연구를 수행할 것이다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제12권3호
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• pp.130-141
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• 2009

The spatial range of EIA is mainly related to landscape ecological factors such as topography, geology, animals, and plants. Problems were detected involved land, soil, noise, oscillation, the atmosphere, animals, and plants in the natural-environment. First of all, the current EIA lacks explicit spatial ranges and sections in terms of scientific exactitude and objectivity for assessment. Secondly, there are overlapping influence-area problems resulting in cumulative impacts of unit developments that accumulate. Finally, some developments have no regard for ecological and conservational value in relation to determining which effect ecological stability, and which should be regarded as Regional Ecological Resources. Therefore, this study suggests that EIA should be improved in the following manner. First, the standard classification of landscape unit for analysis should be established 10 regulate each spatial range on a wide-landscape scale. Secondly, the impacts resulting from the interaction of overlapping influence-area developments between individual development should be assessed. Third, Minimization of the of the environmental effects is needed by applying the cumulative effects to the influence-area where developments occur in the same time or in a sequence. Fourth, individual characteristics of landscape elements such as roads, rivers, and green networks need to be considered separately in the analysis. Finally, regional ecological habitats should be included in the analysis in order to achieve stable ecosystems.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.311-318
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• 2014

컴퓨터 그래픽 기술은 사람의 눈으로 컴퓨터 그래픽과 카메라로 촬영한 사진을 구분하기 힘들 정도로 발전하였다. 그래픽 기술의 진보는 인간에게 많은 편의를 주었으나 악의적인 조작 편집 및 사기 기법으로 사용되는 등 부작용도 수반하였다. 이에 대응하기 위해 이미지의 피쳐(feature)를 이용하여 컴퓨터 그래픽을 판별해내는 알고리즘에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존에 제안된 알고리즘을 직접 검증해보고 컴퓨터 그래픽의 특성을 잘 나타내는 노이즈에 기반한 새로운 피쳐를 제안한다. 또한 선행 연구에서 제안한 피쳐와 함께 SVM(Support Vector Machine)을 활용하여 판별 정확도를 높이는 방법을 소개한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1947-1954
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• 2009

카메라에 의해 획득되는 주행 차량의 번호판 영상은 많은 변화와 잡음을 포함할 뿐만 아니라 번호판 영상내의 문자 영상은 매우 작은 크기를 가지게 된다. 이러한 열악한 조건으로 대표되는 번호판 영상의 인식 효율을 높이기 위해 번호판 영상의 인식에 적합한 영상 정제와 특징 추출 방법을 다양한 실험에 의해 결정하였으며, 서로 대비되는 특징을 사용하여 인식 성능을 상호 보완할 수 있는 인식기쌍을 설계하였다. 전체 번호판의 인식을 위해 다수의 인식기쌍으로 구성된 복합인식기를 구축하여 개별 인식 결과, 신뢰도, 상호 연관성, 저평가 요소의 처리 등을 분석하여 최종 인식하였다. 제안된 방법의 인식 효율을 도로 현장에서 취득된 번호판 영상을 대상으로 검증하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권8호
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• pp.2061-2074
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• 1998

패턴 인식의 분야에서 그래프는 복잡한 대상체의 표현 및 인식의 도구로서 많이 사용되지만, 그래프간의 유사성 비교에는 많은 시간이 소요될 뿐아니라 실제 입력되는 영상은 왜곡으로 인해 저장되어 있는 이상적인 영상과 동일함을 기대할 수 없으므로 유사한 정도를 판별하는 기준이 마련되어야만 한다. 이 논문에서는 행렬을 그래프의 표현 수단으로 사용하였다. 행렬은 표현이 간단하며, 정의되어 있는 연산을 통해 순서 배열 및 매칭 과정을 간단히 수행하루 수 있다. 이 때 그래프를 구성하는 노드(node)들을 기하학적 위치에 따라 순서 배열함으로써 그래프를 구성하는 노드들 사이의 대응 관계를 효율적으로 찾을 수 있도록 하였으며, 또한 왜곡으로 인하여 기호를 표현하는 그래프의 노드가 제대로 추출되지 못한 경우는 기호의 구조를 고려하여 보정해 줄 수 있는 분할 과정을 도입하여 해결하였다. 제안한 방법은 악보의 비음표 기호 인식을 통해 실험하였으며, 실험 결과 95% 정도의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.112-120
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• 2000

본 논문에서는 섬유 제직 공정시 섬유 제품의 질에 영향을 미칠수 있는 섬유 결함, 결함의 위치 검출 뿐만 아니라 이동중인 섬유의 왜곡각 분류 및 섬유의 밀도를 측정할 수 있는 실시간 섬유 성량 검사 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템에서는 잡음 문제와 실시간 처리를 위하여 광학적 렌즈로부터 섬유의 위사 부분만을 추출한 후 영역 교차법을 적용하여 섬유의 밀도를 측정하였으며, 획득된 위사 영상으로부터 평균 기울기와 가우시안 기울기 분류자를 사용하여 고속 이동 섬유 가공 공정시 발생할 수 있는 섬유의 왜곡각 분류를 통해 왜곡각 보정을 하였다. 또한 명암도 상관 행렬 특징자를 이용하여 섬유의 결함 검사와 겸함 위치를 추출하도록 하였다. 제안한 알고리즘을 적용하여 구현한 섬유 성량 검사 시스템은 고속 이동 섬유 가공 공정에 있어서 실시간으로 섬유의 밀도 계산과 섬유 결함 검출이 가능하며 섬유 염색, 제직 및 가공공정에 있어서 섬유의 상태를 모니터링 및 제어함으로써 고품질의 섬유 제품 생산이 가능하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.152-152
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• 2019

This study demonstrates a novel approach of remotely sensed estimates of stream flow at fifteen hydrological station in the Han River Basin, Korea. Multi-temporal data of the European Space Agency's Sentinel-1 SAR satellite from 19 January, 2015 to 25 August, 2018 is used to develop and validate the flow estimation model for each station. The flow estimation model is based on a power law relationship established between the remotely sensed surface area of water at a selected reach of the stream and the observed discharge. The satellite images were pre-processed for thermal noise, radiometric, speckle and terrain correction. The difference in SAR image brightness caused by the differences in SAR satellite look angle and atmospheric condition are corrected using the histogram matching technique. Selective area filtering is applied to identify the extent of the selected stream reach where the change in water surface area is highly sensitive to the change in stream discharge. Following this, an iterative procedure called the Optimum Threshold Classification Algorithm (OTC) is applied to the multi-temporal selective areas to extract a series of water surface areas. It is observed that the extracted water surface area and the stream discharge are related by the power law equation. A strong correlation coefficient ranging from 0.68 to 0.98 (mean=0.89) was observed for thirteen hydrological stations, while at two stations the relationship was highly affected by the hydraulic structures such as dam. It is further identified that the availability of remotely sensed data for a range of discharge conditions and the geometric properties of the selected stream reach such as the stream width and side slope influence the accuracy of the flow estimation model.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.87-87
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• 2019

The consumption of herbal medicine and related products (herbal products) have increased in South Korea. At the same time the quality, safety, and efficacy of herbal products is being raised. Currently, the herbal products are standardized and controlled according to the requirements of the Korean Pharmacopoeia, the National Institute of Health and the Ministry of Public Health and Social Affairs. The validation of herbal products and their medicinal component is important, since many of these herbal products are composed of two or more medicinal plants. However, there are no tools to support the validation process. Interest in deep learning has exploded over the past decade, for herbal medicine using algorithms to achieve herb recognition, symptom related target prediction, and drug repositioning have been reported. In this study, individual images of four herbs (Panax ginseng C.A. Meyer, Atractylodes macrocephala Koidz, Poria cocos Wolf, Glycyrrhiza uralensis Fischer), actually sold in the market, were achieved. Certain image preprocessing steps such as noise reduction and resize were formatted. After the features are optimized, we applied GoogLeNet_Inception v4 model for herb image recognition. Experimental results show that our method achieved test accuracy of 95%. However, there are two limitations in the current study. Firstly, due to the relatively small data collection (100 images), the training loss is much lower than validation loss which possess overfitting problem. Secondly, herbal products are mostly in a mixture, the applied method cannot be reliable to detect a single herb from a mixture. Thus, further large data collection and improved object detection is needed for better classification.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권12호
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• pp.5860-5876
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• 2018

A single snapshot data can only provide limited amount of information so that the rank of covariance matrix is not full, which is not adopted to complete the parameter estimation directly using the traditional super-resolution method. Aiming at solving the problem, a joint time delay and angle estimation using matrix pencil method based on information reconstruction vector for orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) signal is proposed. Firstly, according to the channel frequency response vector of each array element, the algorithm reconstructs the vector data with delay and angle parameter information from both frequency and space dimensions. Then the enhanced data matrix for the extended array element is constructed, and the parameter vector of time delay and angle is estimated by the two-dimensional matrix pencil (2D MP) algorithm. Finally, the joint estimation of two-dimensional parameters is accomplished by the parameter pairing. The algorithm does not need a pseudo-spectral peak search, and the location of the target can be determined only by a single receiver, which can reduce the overhead of the positioning system. The theoretical analysis and simulation results show that the estimation accuracy of the proposed method in a single snapshot and low signal-to-noise ratio environment is much higher than that of Root Multiple Signal Classification algorithm (Root-MUSIC), and this method also achieves the higher estimation performance and efficiency with lower complexity cost compared to the one-dimensional matrix pencil algorithm.