• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.139-141
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• 2022

디지털 영상 매체 및 지능형 시스템에 대한 관심이 급격히 증가함에 따라 보안, 인공지능 등 다양한 분야에서 영상 정보를 이용한 기술들을 접목해 사용하고 있다. 디지털 영상 처리 중 발생하는 임펄스 잡음은 영상의 화질을 저하시켜 정보의 신뢰성을 떨어뜨리기 때문에 필터를 통한 제거가 필요하다. 이미 잘 알려진 선행된 방식으로 SMF, AWMF, MDBUTMF가 있지만 이들 모두 알고리즘 자체의 문제로 유효한 화소의 정보의 손실이 크고 오염도가 큰 환경에서 원활하지 못한 필터링을 이루는 한계를 가진다. 따라서 본 논문은 마스크 내에 존재하는 가장 근접한 유효 화소를 탐색함으로써 정보의 신뢰도를 반영한 가중치를 적용하는 메디안 필터 알고리즘을 설계한다. 성능 평가를 위해 PSNR과 확대영상을 사용하여 본 알고리즘과 선행된 알고리즘을 비교, 분석하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.859-866
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• 2023

본 논문은 MCU와 LED 드라이버를 활용한 감마 보정, 논 플리커, 구동 소음 제거 등의 개선 방안을 적용하여 LED 시스템의 사용자 친화적 시스템을 구성하는 데 초점을 맞추고 있다. 실험 결과, LED 드라이버의 22kHz PWM 모드는 가청 주파수 바깥 영역에서 소음이 발생하여 사용자는 실질적으로 소음을 인지할 수 없었으며, 정상 동작 구간인 지연율 5% 이내의 풀업 저항 값은 3kHz PWM 모드 시 1kΩ ~ 10kΩ 이며, 22kHz PWM 모드는 1kΩ ~ 2kΩ 로 확인되었다. 또한, 감마 보정을 통해 비선형적인 인간의 시각 시스템에 맞게 최적화하여 정확한 대비와 명암을 표현할 수 있으며, 결과적으로 기존의 LED 시스템보다 더 자연스럽고 정확한 표현이 가능한 LED 시스템의 개발과 사용자의 시각적인 경험을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국건축시공학회지
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• 제24권2호
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• pp.261-271
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• 2024

국내외 건설현장에서 사용빈도가 급격히 증가하고 있는 슬래브용 알루미늄 폼은 탈형시 바닥으로 그대로 떨어뜨리는 경우가 많아 소음으로 인한 주변 민원이 발생하고, 높은 위치에서 떨어지면서 형틀이 변형되거나 바닥에서 튀어 오로면서 주변 인부들에게 상해를 입히기도 하여 중대재해처벌법이 강화되는 현실에서 개선이 절실한 상황이다. 이에 본 연구에서는 공동주택의 1세대 슬래브 거푸집 전체가 동시에 작업자가 펼친 손이 닿는 위치까지 안전하게 낙하되면 자유롭게 분해하여 다음 층으로 인양할 수 있게 함으로써 안전성, 품질, 경제성, 공정이 개선된 필러서포터 존치형 공법으로써 슬래브의 처짐문제 해결 등의 장점을 확인되고 건설신기술을 획득하였으므로 적극적인 시장개척을 통한 적용 활성화가 가능할 것으로 판단된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권2호
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• pp.158-168
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• 2024

There is hardly any person in modern times who has not taken soft drinks instead of drinking water. The rate of people taking soft drinks being surprisingly high, researchers around the world have cautioned from time to time that these drinks lead to weight gain, raise the risk of non-communicable diseases and so on. Therefore, in this work an image-based tool is developed to monitor the nutritional information of soft drinks by using deep convolutional neural network with transfer learning. At first, visual saliency, mean shift segmentation, thresholding and noise reduction technique, collectively known as 'pre-processing' are adopted to extract the location of drinks region. After removing backgrounds and segment out only the desired area from image, we impose Discrete Wavelength Transform (DWT) based resolution enhancement technique is applied to improve the quality of image. After that, transfer learning model is employed for the classification of drinks. Finally, nutrition value of each drink is estimated using Bag-of-Feature (BoF) based classification and Euclidean distance-based ratio calculation technique. To achieve this, a dataset is built with ten most consumed soft drinks in Bangladesh. These images were collected from imageNet dataset as well as internet and proposed method confirms that it has the ability to detect and recognize different types of drinks with an accuracy of 98.51%.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.15-26
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• 2013

This paper proposes a classification method of parallel, vertical parking states and pillars for parking assist system using ultrasonic sensors. Since, in general parking space detection module, the compressed amplitude of ultrasonic data are received, the analysis of them is difficult. To solve these problems, in preprocessing state, symmetric transform and noise removal are performed. In feature extraction process, four features, standard deviation of distance, reconstructed peak, standard deviation of reconstructed signal and sum of width, are proposed. Gaussian fitting model is used to reconstruct saturated peak signal and discriminability of each feature is measured. To find the best combination among these features, multi-class SVM and subset generator are used for more accurate and robust classification. The proposed method shows 92 % classification rate and proves the applicability to parking space detection modules.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.321-325
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• 2004

Retinopathy of Prematurity (ROP) is a common retinal neovascular disorder of premature infants. It can be characterized by inappropriate and disorganized vessel. This paper present a method for blood vessel detection on infant retinal images. The algorithm is designed to detect the retinal vessels. The proposed method applies a Lapalacian of Gaussian as a step-edge detector based on the second-order directional derivative to identify locations of the edge of vessels with zero crossings. The procedure allows parameters computation in a fixed number of operations independent of kernel size. This method is composed of four steps : grayscale conversion, edge detection based on LOG, noise removal by adaptive Wiener filter & median filter, and Otsu's global thresholding. The algorithm has been tested on twenty infant retinal images. In cooperation with the Digital Imaging Research Centre, Kingston University, London and Department of Opthalmology, Imperial College London who supplied all the images used in this project. The algorithm has done well to detect small thin vessels, which are of interest in clinical practice.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.154-154
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• 2017

Root is an important organ of plant that typically lies below the surface of the soil. Root surface determines the ability of plants to absorb nutrient and water from the surrounding soil. This study describes an application of image processing and computer vision which was implemented for rapid measurement of seed germination such as root length, surface area, average diameter, branching points of roots. A CCD camera was used to obtain RGB image of seed germination which have been planted by wet paper in a humidity chamber. Temperature was controlled at approximately 250C and 90% relative humidity. Pre-processing techniques such as color space, binarized image by customized threshold, removal noise, dilation, skeleton method were applied to the obtained images for root segmentation. The various morphological parameters of roots were estimated from a root skeleton image with the accuracy of 95% and the speed of within 10 seconds. These results demonstrated the high potential of computer vision technique for the measurement of seed germination.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.109-112
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• 2008

최근 MPEG(moving picture experts group)에서 표준화를 진행하고 있는 3차원 비디오 시스템은 다시점 영상과 깊이영상을 동시에 이용하여 사용자가 임의의 시점을 선택하거나 스테레오스코픽 장치와 같은 3차원 영상 재생장 치를 동해 3차원 영상을 제공하는 차세대 방송 시스템이다 제한된 시점수를 이용하여 보다 많은 시점의 영상을 제공하려면 중간시점의 영상을 보간하는 장치가 필수적이다. 이 시스템의 입력정보인 깊이값을 이용하면 시점이동을 쉽게 할 수 있는데, 보간한 영상의 화질은 이 깊이값의 정확도에 따라 결정된다. 깊이맵은 대개 컴퓨터 비전을 기반으로 한 스테레오 정합기술을 이용 획득하는데, 객체의 경계와 같은 깊이값 불연속 영역에서 주로 깊이값 오류가 발생하게 된다. 이런 오류는 생성한 중간영상의 배경에 원치 않는 잡음을 발생시킨다. 기존의 방법에서는 측정한 깊이법의 객체 경계와 영상의 객체 경계가 일치한다는 가정으로 중간영상을 합성했다. 그러나 실제로는 깊이값 측정 과정에서 두 가지 경계가 일치하지 않아 전경의 일부분이 배경으로 합성되어 잡음을 발생하는 것이다. 본 논문에서는 깊이맵을 기반으로 중간시점의 영상을 보간할 때 발생하는 경계 잡음을 처리하는 방법을 제안한다. 중간영상을 합성할 때 비폐색 영역을 합성한 후 경계 잡음이 발생할 수 있는 영역을 비폐색 영역을 따라 구별한 다음, 잡음이 없는 참조 영상을 이용함으로써 경계 잡음을 처리할 수 있다. 실험 결과를 통해 배경 잡음이 사라진 자연스러운 합성영상을 생성했다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제13권1호
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• pp.67-72
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• 2013

Cloud detection and analysis from satellite images has been a topic of research in many atmospheric and environmental studies; however, it still is a challenging task for many reasons. In this paper, we propose a new method for cloud-type classification using fuzzy logic. Knowing that visible-light images of clouds contain thickness related information, while infrared images haves height-related information, we propose a two-layered fuzzy logic based on the input source to provide us with a relatively clear-cut threshold in classification. Traditional noise-removal methods that use reflection/release characteristics of infrared images often produce false positive cloud areas, such as fog thereby it negatively affecting the classification accuracy. In this study, we used the color information from source images to extract the region of interest while avoiding false positives. The structure of fuzzy inference was also changed, because we utilized three types of source images: visible-light, infrared, and near-infrared images. When a cloud appears in both the visible-light image and the infrared image, the fuzzy membership function has a different form. Therefore we designed two sets of fuzzy inference rules and related classification rules. In our experiment, the proposed method was verified to be efficient and more accurate than the previous fuzzy logic attempt that used infrared image features.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.3578-3582
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• 2010

본 대도시지역에서 자동차 배기가스에 의한 NOx(질소산화물) 오염은 심각하다. 현재 일부 선진국에서는 도로포장재, 도로측벽, 차음벽등에 광촉매($TiO_2$)를 포함하는 재료를 사용함으로써 대기정화 및 오염방지에 상당한 효과를 거두고 있다. 본 논문에서는 밀폐식 질소산화물(NOx)제거장치 및 아스팔트 시편을 제작하였고, 분말 광촉매와 액상 광촉매를 도포한 후 광촉매와 UV와의 광학반응을 이용해 도로표면에 직접적으로 영향을 미치는 자동차 배기가스의 NOx 정화성능을 분석하였다. 분말 및 액상형 광촉매 이용시 질소산화물 저감이 가능함을 확인하였다.