• 한국지리정보학회지
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• 제9권1호
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• pp.46-55
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• 2006

본 연구에서는 항공기로부터 얻어지는 다수의 다중 분광영상을 자동적인 모자이킹 방법을 개발함으로써 수작업을 최대한 줄이는데 목적을 두었다. DuncanTech MS4100 카메라를 이용하여 2436개의 녹색, 적색, 근적외 삼분광 영상이 획득되었다. 카메라 영상과 함께 관측한 LIDAR(LIght Detection And Ranging)자료와 항공기의 위치와 자세를 측정하기위해 GPS/INS(global positioning system/inertial navigation system)자료도 산출되었다. 다수의 다중 분광 영상은 우선 무감독 분류를 적용하여 영상 패턴으로 변환하였다. 인접한 영상의 패턴을 비교하여 각 영상의 상대적인 공간의 위치를 파악하였다. 모든 항공 영상 중에서 80%의 인접한 영상 패턴의 일치율을 파악하고 모자이킹할 수 있었다. 다음으로 GPS/INS자료와 무감독 분류를 혼합한 방법으로 항공 영상을 자동 모자이킹 수행하였다. GPS/INS자료와 영상 포착시점의 불일치로 연속되는 GPS/INS자료 중에 무감독 분류를 이용한 영상 패턴의 일치율을 조사하여 영상포착시점에 일치하는 GPS/INS자료를 선택하였다. 이 혼합방법으로 96%의 영상을 모자이킹했으며, LIDAR자료와의 검정에서 공간적 정도 RMSE는 1.44 m에 불과했다.

• 전기학회논문지
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• 제58권5호
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• pp.1025-1034
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• 2009

In steel making production line, steel slabs are given a unique identification number. This identification number, Slab management number(SMN), gives information about the use of the slab. Identification of SMN has been done by humans for several years, but this is expensive and not accurate and it has been a heavy burden on the workers. Consequently, to improve efficiency, automatic recognition system is desirable. Generally, a recognition system consists of text localization, text extraction, character segmentation, and character recognition. For exact SMN identification, all the stage of the recognition system must be successful. In particular, the text localization is great important stage and difficult to process. However, because of many text-like patterns in a complex background and high fuzziness between the slab and background, directly extracting text region is difficult to process. If the slab region including SMN can be detected precisely, text localization algorithm will be able to be developed on the more simple method and the processing time of the overall recognition system will be reduced. This paper describes about the slab region localization using SIFT(Scale Invariant Feature Transform) features in the image. First, SIFT algorithm is applied the captured background and slab image, then features of two images are matched by Nearest Neighbor(NN) algorithm. However, correct matching rate can be low when two images are matched. Thus, to remove incorrect match between the features of two images, geometric locations of the matched two feature points are used. Finally, search rectangle method is performed in correct matching features, and then the top boundary and side boundaries of the slab region are determined. For this processes, we can reduce search region for extraction of SMN from the slab image. Most cases, to extract text region, search region is heuristically fixed [1][2]. However, the proposed algorithm is more analytic than other algorithms, because the search region is not fixed and the slab region is searched in the whole image. Experimental results show that the proposed algorithm has a good performance.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제65권6호
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• pp.1254-1269
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• 2023

This study aims to predict the change in corn share according to the grazing of 20 gestational sows in a mature corn field by taking images with a camera-equipped unmanned air vehicle (UAV). Deep learning based on convolutional neural networks (CNNs) has been verified for its performance in various areas. It has also demonstrated high recognition accuracy and detection time in agricultural applications such as pest and disease diagnosis and prediction. A large amount of data is required to train CNNs effectively. Still, since UAVs capture only a limited number of images, we propose a data augmentation method that can effectively increase data. And most occupancy prediction predicts occupancy by designing a CNN-based object detector for an image and counting the number of recognized objects or calculating the number of pixels occupied by an object. These methods require complex occupancy rate calculations; the accuracy depends on whether the object features of interest are visible in the image. However, in this study, CNN is not approached as a corn object detection and classification problem but as a function approximation and regression problem so that the occupancy rate of corn objects in an image can be represented as the CNN output. The proposed method effectively estimates occupancy for a limited number of cornfield photos, shows excellent prediction accuracy, and confirms the potential and scalability of deep learning.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권2호
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• pp.122-130
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• 2009

기존의 번호판 검출 기법들은 대부분 일정한 거리와 방향에서 촬영되어 번호판의 크기가 유사하고, 배경이 단순한 차량 전면 영상에 적용되는 한계를 가지고 있어서 번호판의 위치가 변하거나 조명 혹은 크기의 변화에 매우 취약하다. 본 논문에서는 이러한 기존 기법들의 문제점들을 극복하기 위하여 에지기반 영역확장 기법을 사용하는 번호판 검출기법을 제안한다. 1단계에서는 입력영상에서 예지영상을 얻고 번호판의 기하학적 특성을 갖는 에지 영역들을 검출하여 이들을 번호판 검색영역으로 정한다. 검색영역의 에지들을 기반으로 주변의 화소들을 색상을 기반으로 영역확장을 통해 분할하여 번호판의 기하학적 특성을 만족하는 영역들을 번호판 후보영역으로 정한다. 후보영역들은 자동차의 조명등과 같은 구조물과의 위상특성을 고려하여 최종결정한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 번호판의 문자가 검출되지 않는 경우에도 번호판 위치의 검출이 가능하고 특히 작은 크기의 번호판 검출에 유리하며, 크기와 상관없이 번호판을 검출할 수 있음을 실험을 통해 입증하였다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제47권4호
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• pp.233-239
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• 2017

Purpose: This study was performed to quantify the repeat rate of imaging acquisitions based on different clinical examinations, and to assess the prevalence of error types in intraoral bitewing and periapical imaging using a digital complementary metal-oxide-semiconductor(CMOS) intraoral sensor. Materials and Methods: A total of 8,030 intraoral images were retrospectively collected from 3 groups of undergraduate clinical dental students. The type of examination, stage of the procedure, and reasons for repetition were analysed and recorded. The repeat rate was calculated as the total number of repeated images divided by the total number of examinations. The weighted Cohen's kappa for inter- and intra-observer agreement was used after calibration and prior to image analysis. Results: The overall repeat rate on intraoral periapical images was 34.4%. A total of 1,978 repeated periapical images were from endodontic assessment, which included working length estimation (WLE), trial gutta-percha (tGP), obturation, and removal of gutta-percha (rGP). In the endodontic imaging, the highest repeat rate was from WLE (51.9%) followed by tGP (48.5%), obturation (42.2%), and rGP (35.6%). In bitewing images, the repeat rate was 15.1% and poor angulation was identified as the most common cause of error. A substantial level of intra- and inter-observer agreement was achieved. Conclusion: The repeat rates in this study were relatively high, especially for certain clinical procedures, warranting training in optimization techniques and radiation protection. Repeat analysis should be performed from time to time to enhance quality assurance and hence deliver high-quality health services to patients

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권5호
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• pp.717-725
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• 2015

전립선 영상은 비용이 상대적으로 저렴한 경직장 초음파 영상을 이용하여 전립선 진단에 많이 사용된다. 경직장 초음파 영상은 3차원으로 촬영되어 여러 장으로 하나의 진단 단위가 만들어 진다. 의사는 진단을 위해 2차원 영상을 순서대로 모니터에 표시하여 볼 수도 있고, 3차원의 영상을 볼 수도 있다. 2차원 영상은 원 영상을 그대로 출력하면 되지만, 3차원 영상은 다양한 각도에서 보이기도 하고, 내부의 어떤 면을 자른 형태로도 보여야 하므로 정확하게 전립선과 배경을 구분하여야 한다. 특히 경계를 구분할 때, 전립선의 중간 부분은 상대적으로 구분하기 쉬우나, 기저부와 첨단부는 불확실한 부분이 많으므로 경계를 구분하기기 매우 어렵다. 이에, 본 논문은 평균 형상 모델을 적용하여 전립선 경계를 추출하는 방법을 제안하고, 실험을 통하여 기존의 방법에 비해 우수함을 보인다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.217-226
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• 2012

본 연구는 PACS에서 JPEG200을 이용하여 AAPM CT Performance Phantom 영상을 다양한 비율로 압축 한 후 영상의 질 변화를 알아보았다. 원 영상을 기준으로 압축된 영상을 비교했을 때 물의 CT 계수 측정에서는 압축률 15:1에서 1.93%의 변화, 절편 두께 측정에서는 15:1에서 0.81% 의 변화를 보였다. 균일도는 규칙적인 변화나 통계적으로 유의한 차이가 나타나지는 않았다. 노이즈 측정의 경우 10:1에서 1.47%의 변화를 보이나 15:1에서 10.99%로 증가한 후 변화율 증가 폭이 확대되어 40:1에서 81.68%의 변화율을 보였다. CT 계수, 균일도, 절편 두께, 공간 분해능, 대조도 분해능의 경우 압축률 증가에 따라 영상의 화질 변화율도 증가하나 영향은 크지 않은 것으로 나타났다. 상대적으로 노이즈는 압축에 따른 영향을 많이 받는 것으로 나타났다. JPEG2000 압축 기법으로 AAPM CT Performance Phantom 영상을 평가한 결과 CT영상의 압축을 시행하는 경우 10:1정도의 압축률이 적정한 것으로 판단된다.

• 방송공학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.68-81
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• 2000

본 논문에서는 순위가 부여되는 영상 데이터베이스 검색 시스템의 검색효율을 평가하기 위한 새로운 단일가 척도를 제안한다. 좋은 순위부여 시스템이 되기 위한 조건은 첫째, 관련영상을 많이 검색해야 하며 둘째, 부적합 영상은 검색하지 말아야 하며 셋째, 평균순위가 높아야 하고, 넷째, 검색된 관련영상들이 밀집되어 있어야 한다. 기존 평가척도들이 일부 조건만을 반영하며 개략적 혹은 부정확한 평가 결과를 보이는데 반해, 제안하는 평가척도 NDS(Normalized Distance Sum)는 이러한 문제점들을 모두 해결한다. NDS의 우수성을 입증하기 위해 ${\_nC_r(_10C_5=252, _20C_9=167,960)}$개의 검색패턴을 자동 발생시켜 이를 기존 평가척도와 함께 측정 비교한다. 이 패턴들은 n 순위 내에서 r 개의 관련 영상이 검색된다고 가정하였을 때 재구적 함수 호출에 의해 자동 발생된것들이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.761-770
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• 2012

컴퓨터와 사람을 구분하기 위한 수단인 캡차는 광고, 스팸 메일, DDoS 등의 공격을 하는 자동화된 봇을 막기 위해 널리 사용되고 있다. 초창기에는 문자가 출력된 이미지를 왜곡시켜 이를 컴퓨터가 식별하기 어렵도록 하는 방식이 주로 사용되었지만, 이러한 방법들은 인공지능 기법이나 이미지 처리 기법으로 쉽게 무력화 될 수 있음이 여러 연구들을 통해 밝혀졌다. 그러한 이유에서 문자 기반 캡차의 대안으로 이미지를 사용하는 캡차가 주목받게 되었고 그에 따라 여러 가지 형태의 이미지 기반 캡차가 제안되었다. 하지만 텍스트 기반 캡차보다 높은 보안성을 제공하기 위해서는 많은 양의 소스 이미지가 필요하였다. 이에 따라 강전일(2008) 등은 소규모의 이미지 데이터베이스를 이용한 이미지 기반 캡차를 제안하였다. 이 캡차는 사용자 실험을 통해 현재 널리 사용되는 문자 기반 캡차에 비해 사용자 편의성을 보였지만, 아직 안전성이 검증되지 않았다. 이 논문에서는 강전일(2008)등이 제안한 복수의 이미지를 합성하여 사용하는 캡차를 실제로 공격해봄으로써 해당 캡차의 안전성을 검증해 보았다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.23-30
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• 2007

본 논문에서는 CT(Computed Tomography)와 MRI(Magnetic Resonance Imaging)을 이용하여 획득한 2차원의 복부영상을 영역분할, 문턱치법 등의 전처리과정을 거쳐 3차원영상을 생성하는 방법을 제시함으로써 가상내시경(Virtual Endoscopy)에 응용하고자 한다. 3차원영상 가시화 방법으로는 개인용 컴퓨터에서 이용되는 범용의 그래픽가속기를 이용하여 빠른 속도로 렌더링을 할 수 있는 장점을 가지는 표면볼륨기법을 이용하였다. 여기에 이용한 알고리즘은 계산량이적은 Marching Cubes 이다. 그리고 워크스테션이나 전용의 프로그램이 없더라도 웹 브라우저 상에서 실행되는 가상현실모델링언어(VRML, Virtual Reality Modeling Language)양식의 3차원 영상을 생성하는 방법을 제시한다. CT의 3차원 영상 파일의 노드 수와 삼각형 수 및 크기는 각각 85,367, 174,150, 10,124이었고, MRI의 3차원 영상 파일의 노드 수와 삼각형 수 및 크기는 각각 34,029, 67,824, 3,804이었다.