• Composites Research
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• 제27권5호
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• pp.183-189
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• 2014

광학 현미경 관찰을 통해 산화 그래핀의 형상, 크기 및 두께를 쉽게 파악할 수 있는 광학 관찰을 위한 최적 조건을 확보하고자 하였다. 본 연구에서는 $SiO_2$ 절연막이 300 nm 두께로 도포된 실리콘 기판 위의 산화 그래핀을 하이드라진 증기 환원을 통하여 본래의 모폴로지를 유지한 채 환원된 산화 그래핀의 이미지의 선명도를 증가시켰고, 녹색 필터를 사용한 관찰을 통해 이미지의 대비값을 보다 증대시켰다. 추가적으로 얻어진 광학 이미지를 RGB 채널별로 분리하는 방법을 제안하고 이를 통해 이미지를 분석하였다. 그 결과 하이드라진 증기 환원 처리 및 녹색 파장에서의 광원 하에서 고대비의 이미지 확보가 가능하였으며, 더불어 광학 이미지의 RGB 채널 분리만으로도 선명한 그래핀 이미지를 얻을 수 있음을 알아내었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.463-466
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• 2010

본 논문에서는 CCTV를 기반으로 한 화재 감시 시스템 개발을 위하여 기존 센서를 기반으로 하는 화재 탐지 시스템과 영상을 기반으로 하는 시스템들의 장단점을 분석하고 국가적으로 지원하고 있는 U-City, U-Home, U-Campus 등 확산되는 유비쿼터스 환경에 적합한 화재 감시 시스템 모델과 화재를 판별하기위한 기술을 제안한다. 본 연구를 위해 영상을 촬영할 카메라로는 Microsoft LifeCam VX-1000을 사용하였으며, 영상을 촬영하는 코덱으로는 H.264를 사용하였다. 카메라로부터 촬영된 영상 데이터를 가공하여 서버에 전달하는 클라이언트는 Linux OS를 사용하는 ARM9 S3C2440 보드로 제작하였다. 클라이언트와 서버의 영상 데이터 송/수신은 기본적으로 1:1 방식으로 되어있다. 그리하여 카메라의 데이터를 다중으로 수신하기 위한 멀티캐스트 1:N이 가능하게 명세하여, 화재 감시를 위한 다각적 영상 수신 시스템을 설계하였다. 영상 데이터는 RGB 형식을 YUV로 변환하여 전송하며, 화재를 감지하기위한 모션 추출을 위해 Y값을 이용한다. 화재 판별은 붉은 색상을 감지하고 Y값의 움직임을 계산해 화재시 지속적으로 타오르는 불꽃의 모션을 감지하여 판단하는 판별법을 적용한 시스템을 최종적으로 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.127-133
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• 2021

낙상 판단을 위한 최근 발표되는 연구는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용한 낙상 동작 특징 분석과 동작 분류에 집중되어 있다. 웨어러블 센서를 기반으로 한 접근 방식은 높은 탐지율을 제공하나 사용자의 착용 불편으로 보편화 되지 못했고 최근 영상이나 이미지 기반에 딥러닝 접근방식을 이용한 낙상 감지방법이 소개 되었다. 본 논문은 2D RGB 저가 카메라에서 얻은 영상을 PoseNet을 이용해 추출한 인체 골격 키포인트(Keypoints) 정보로 머리와 어깨의 키포인트들의 위치와 위치 변화 가속도를 추정함으로써 낙상 판단의 정확도를 높이기 위한 감지 방법을 연구하였다. 특히 낙상 후 자세 특징 추출을 기반으로 Convolutional Neural Networks 중 Gated Recurrent Unit 기법을 사용하는 비전 기반 낙상 감지 솔루션을 제안한다. 인체 골격 특징 추출을 위해 공개 데이터 세트를 사용하였고, 동작분류 정확도를 높이는 기법으로 코, 좌우 눈 그리고 양쪽 귀를 포함하는 머리와 어깨를 하나의 세그먼트로 하는 특징 추출 방법을 적용해, 세그먼트의 하강 속도와 17개의 인체 골격 키포인트가 구성하는 바운딩 박스(Bounding Box)의 높이 대 폭의 비율을 융합하여 실험을 하였다. 제안한 방법은 기존 원시골격 데이터 사용 기법보다 낙상 탐지에 보다 효과적이며 실험환경에서 약 99.8%의 성공률을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.250-257
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• 2011

본 연구는 발생률 2위에 머무르고 있는 위암의 자동검출 알고리즘을 제시하였다. 증상이 진행된 염증과 암은 비교적 쉽게 판단 가능하지만 초기의 경우 주의 깊게 보지 않는 이상 병변의 진단이 쉽지 않다. 이에 본 연구는 진행 중인 위암 뿐 아니라 조기 진단에 효과적인 자동검출 알고리즘 네 가지를 제시하였다. 연구엔 정상인의 위, 조기 위암과 진행성 위암 환자의 내시경 영상을 사용하였다. 첫 번째, 우선 연구에 사용될 각각의 내시경 영상에 표면 음영 기법의 유무를 결정한다. 기본영상에 표면 음영 기법을 넣거나 제거함으로써 종양의 유무를 색으로 쉽게 판별가능하게 한다. 이 때 각각의 수치 값은 동일하게 유지한다. 표면 음영의 제거, 추가는 각자의 기호에 달렸으나 연구에서는 음영을 넣은 것으로 진행한다. 두 번째, 표면 음영을 추가한 영상에 침식 필터를 거쳐 잡음을 제거하여 진찰에 유의하게 한다. 세 번째, 표면 음영을 추가한 영상에 특정 부위의 선 윤곽 그래프 검출하여 증상 정도에 따른 RED 값을 추출한다. 네번째, 각 환자의 내시경 영상을 세분화 그래프로 나타내 RED 그래프 값을 포함한 후 색을 반전시켜 종양의 위치를 붉게 표시하는 알고리즘을 제안함으로써 위암 뿐 아니라 나아가 타 암과 염증의 진단에도 도움이 되고자 했다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.179-187
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• 2008

본 논문에서는 자궁 경부 세포진 영상에서 세포핵의 후보 영역과 핵을 추출하기 위해 현미경 400배율 확대 사진을 획득하는 과정에서 훼손된 컬러 영상을 복원하기 위한 방법으로 Lighting Compensation을 적용하여 영상을 보정한다. 그리고 배경 영역과 세포핵 영역을 구분하기 위해 영상의 R,G,B 영역의 히스토그램의 분포를 이용하여 배경을 제거한다. 배경이 제거된 영상을 그레이 영상으로 변환 한 후, 히스토그램 명암도의 값을 이용하여 세포핵영역과 세포질을 분류하여 세포핵 영역을 추출한다. 그리고 Kapur 방법을 적용하여 세포핵 영역의 엔트로피 누적확률을 구한 후, 영상을 이진화한다. Kapur 방법이 적용된 이진화 영상에서 세포핵 영역의 중심과 주위 화소를 비교하는 $3{\times}3$ 마스크를 적용하여 영상의 미세한 잡음을 제거 한 후, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 최종적으로 세포핵 영역을 추출한다. 추출된 세포핵의 영역을 분류 및 인식하는 과정으로 세포의 외각의 방향성 정보, 핵의 크기, 그리고 면적 비율의 특징을 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계한 후, 소속 함수의 소속도를 구하고 퍼지추론 규칙을 적용하여 자궁 경부 세포진 영상에서 정상 세포핵 및 암종 세포핵을 인식한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권1호
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• pp.192-210
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• 2024

Most frequency-domain remote sensing image watermarking algorithms embed watermarks at random locations, which have negative impact on the watermark invisibility. In this study, we propose an adaptive watermarking scheme for remote sensing images that considers the information complexity to select where to embed watermarks to improve watermark invisibility without affecting algorithm robustness. The scheme converts remote sensing images from RGB to YCbCr color space, performs two-level DWT on luminance Y, and selects the high frequency coefficient of the low frequency component (HH^Y₂) as the watermark embedding domain. To achieve adaptive embedding, HH^Y₂ is divided into several 8*8 blocks, the entropy of each sub-block is calculated, and the block with the maximum entropy is chosen as the watermark embedding location. During embedding phase, the watermark image is also decomposed by two-level DWT, and the resulting high frequency coefficient (HH^W₂) is then embedded into the block with maximum entropy using α- blending. The experimental results show that the watermarked remote sensing images have high fidelity, indicating good invisibility. Under varying degrees of geometric, cropping, filtering, and noise attacks, the proposed watermarking can always extract high identifiable watermark images. Moreover, it is extremely stable and impervious to attack intensity interference.

• 한국지리정보학회지
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• 제7권4호
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• pp.143-154
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• 2004

원격탐사는 각종 상업용 위성과 항공사진을 바탕으로 이루어진다. 그러나 이러한 자료는 연구자들이 원하는 시기와 장소에 따라 촬영되는데 자료 획득시, 기상조건 및 경제적 이유로 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 소형비행기 및 초경량 비행기에 탈부착이 가능한 소형 다중분광 자동 항공촬영시스템(PKNU2)을 개발하였다. PKNU2호는 연구실 자체 보유한 고해상도 가시대역, 적외선대역 카메라를 이용하여 칼라영상 및 적외 영상을 획득하였다. 환경감시 등의 목적으로 칼라 적외 합성영상을 생성, 분석하였으나 그리 만족스러운 결과를 획득하지 못하였다. 또한 PKNU2호가 대용량 촬영은 가능하였지만 데이터 저장시간이 12초로 횡중복률 60%를 만족시키지 못하였다. 현재 우리는 PKNU2호의 단점을 극복하고자 가시대역과 적외선 대역의 자료를 한번에 획득할 수 있 칼라 적외선 분광카메라, 열적외 카메라, 그리고 영상의 실시간 저장이 가능한 MPEG board를 도입하여 헬리콥터에 탈부착이 가능한 소형 다중분광 자동 항공촬영시스템(PKNU3)을 개발하고 있다. 본 연구에서는 본격적인 촬영에 앞서 가치 있는 영상 획득을 위해 센서의 특성 평가를 실시, 센서의 분광 특성 보정 및 렌즈의 기하학적 왜곡 보정을 작업을 실시하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.373-379
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• 2019

본 연구에서는 실시간 육계 복지관리를 위해 영상 기반의 육계 군집 모니터링을 수행하였으며, 촬영된 영상 내육계 영역을 검출하고 좌표변환을 이용한 지면 투영과 밀집도를 평가하였다. 평사 구조의 육계사에서 광역 범위의 육계 군집을 촬영하였으며 육계 영역은 카메라로부터 수집된 RGB 영상을 HSV 모델로 변환한 후 임계치 처리 및 군집화를 통해 검출하였다. 영상처리를 통해 검출된 육계 영역은 카메라-월드 좌표계 변환을 이용하여 지면에 투영한 후 실제 면적을 계산하였으며, 계산된 면적을 이용하여 밀집도를 평가하였다. 영역 검출 결과 상대오차 및 IoU가 평균 5%, 0.81로 각각 계산되었으며, 좌표변환을 통한 실제 면적은 약 7%의 오차 수준으로 평가되었다. 실제 면적 내 육계영역의 비율을 이용하여 밀집도를 계산하였으며 평균 80% 수준으로 나타났다. 영역 검출의 경우 작거나 멀리 존재하는 면적에 대해서는 검출 성능이 다소 떨어졌으며, 실제 면적 평가는 축사 내 구조물 등에 따른 오차가 관찰되었다. 따라서 본 기술을 축사에 적용하기 위해서는 다양한 데이터 기반의 알고리즘의 검출 성능 향상 및 마커 등을 이용한 기준정보 추가 설치가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.897-904
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• 2005

영상 인식은 영상획득이 용이하다는 것과 실생활에서 광범위하게 사용될 수 있다는 것으로 인해 활발하게 연구되고 있는 분야이다. 그러나 얼굴영상은 높은 차원의 영상공간으로 인해 이미지 처리가 쉽지 않다. 본 논문은 얼굴 영상 데이터의 차원을 특징적인 벡터로 표현하고 이러한 특징벡터를 통해 얼굴 영상을 인식하는 방법은 제안한다. 제안되는 알고리즘은 두 부분으로 나뉜다. 첫째로는 칼라 영상을 그레이 영상으로 변환할 때 RGB 세 개의 플레인의 평균이 아닌 세 플레인의 주성분을 사용하는 PCA(Principal Component Analysis)를 적용한다. PCA는 칼라 영상을 그레이 영상으로 변환하는 과정과 인식률을 높이기 위한 영상 대비 개선 과정이 동시에 수행한다. 두 번째로는 PCA와 LDA(Linear Discriminant Analysis) 방식을 하나의 과정으로 통합하는 개선된 통합 LDA 방법이다. 두 과정을 통합함으로서 간결한 알고리즘 표현이 가능하며 분리된 단계에서 있을 수 있는 정보 손실을 방지할 수 있다. 제안된 알고리즘은 잘 제어된 대용량 얼굴 데이터베이스에서 개인을 확인하는 분야에 적용되어 성능을 향상시키고 있음을 보여주었고, 추후에는 실시간 상황에서 특정 개인을 확인하는 분야의 기초 알고리즘으로 적용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권1호
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• pp.25-36
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• 2008

본 논문은 조명의 변화가 심한 영상에서 손 형태를 안정적으로 인지하는 기법에 관한 것이다. 제안한 방법은 HSI 색상공간에서 색상(Hue) 및 색상 기울기(Hue-Gradient)를 기반으로 정의된 배경모델을 구축하고, 실시간으로 입력되는 영상과의 배경차분(background subtraction)기법을 이용하여 배경과 손을 구분한다. 추출된 손의 영역으로부터 18가지의 특징요소를 추출하고 이를 기반으로 다중클래스 SVM(Support Vector Machine) 학습 기법을 사용하여 손의 형태를 인지한다. 제안 기법은 색상 기울기를 배경 차분에 적용함으로써, 조명 환경이 배경 모델의 조명과 다르게 급격한 변화가 이루어졌을 때도 안정적으로 손의 윤곽정보를 추출할 수 있도록 하였다. 또한, 실시간 처리를 저해하는 복잡한 손의 특성정보 대신, OBB의 크기에 대하여 정규화된 두 개의 고유값과 객체 기반 바운딩 박스(OBB)를 구성하는 16개 세부 영역에서의 손 윤곽픽셀의 개수를 손의 특성정보로 사용하였다. 본 논문에서는 급격한 조명 변화 상황에서 기존 RGB 색상요소를 기반으로 하는 배경차분법과 색상을 기반으로 하는 배경차분법, 본 논문에서 제안하는 색상 기울기 기반 배경 차분법의 결과를 비교함으로써 제안 기법의 안정성을 입증하였다. 6명의 실험대상자의 1부터 9까지의 수지화 2700개의 영상으로부터 손 특성 정보를 추출하고 이에 대하여 훈련을 통한 학습 모델을 생성하였다. 학습모델을 기반으로 실험자 6인의 손 형태 1620개의 데이터에 대하여 인지 실험을 실시하여 92.6%에 이르는 손 형태 인식 성공률을 얻었다.