• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제18권1호
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• pp.7-14
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• 2001

Red giant branch shape and the luminosity of horizontal branch on the (V-I)-V CMD are used to derive the metallicity the globular cluster NGC 5053. The metallicities of NGC 5053 derived by SMR method ([Fe/H]=-2.62$\pm$0.07) and the relation between[Fe/H] and $(V-I)_{0.g}$ ([Fe/H]=-2.50) are in good agreement with previously determined values. This result confirms that the morphologies of RGB and HB on the (V-I)-V CMDs can be good indirect photometric metallicity indicators of galactic globular clusters.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.561-566
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• 2019

인터넷 공간에서 송신자와 수신자 사이의 신뢰성을 보장하는 안전한 비밀 통신을 위해 무결성과 보안성이 유지되어야 한다. 또한 암호 기법은 외부 공격으로부터 견고성을 유지하기 위한 중요한 요소이다. 이를 위해 암호화 기술과 스테가노그래피 방법이 사용된다. 스테가노그래피는 디지털 미디어에 통계적으로 유의미한 변화를 주지 않으면서 비밀 정보를 숨기는 방법이다. 초성, 중성, 종성으로 이루어지는 한글 자모를 변형한 후 커버 이미지의 RGB 화소 값에 각각 삽입하는 방법을 제안한다. 보안성을 향상시키기 위해 대체되어 변형된 정보를 최하위 영역에 숨기는 새로운 혼합 방법을 사용하였다. 이때 LSB와 LDR 기법을 혼합하여 적용하였다. 제안된 방법의 이미지 품질을 위해 PSNR을 계산하였다. 제안된 방법의 PSNR은 43.225dB이며, 최저수준을 만족하였음을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제34권4호
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• pp.431-441
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• 2016

Since the use of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) is convenient for the acquisition of data on broad or inaccessible regions, it is nowadays used to establish spatial information for various fields, such as the environment, ecosystem, forest, or for military purposes. In this study, the process of estimating FVC (Fractional Vegetation Cover), based on multi-spectral UAV, to overcome the limitations of conventional methods is suggested. Hence, we propose that the FVC map is generated by using multi-spectral imaging. First, two types of result classifications were obtained based on RF (Random Forest) using RGB images and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) with RGB images. Then, the result map was reclassified into vegetation and non-vegetation. Finally, an FVC map-based RF were generated by using pixel calculation and FVC map-based GI (Gutman and Ignatov) model were indirectly made by fixed parameters. The method of adding NDVI shows a relatively higher accuracy compared to that of adding only RGB, and in particular, the GI model shows a lower RMSE (Root Mean Square Error) with 0.182 than RF. In this regard, the availability of the GI model which uses only the values of NDVI is higher than that of RF whose accuracy varies according to the results of classification. Our results showed that the GI mode ensures the quality of the FVC if the NDVI maintained at a uniform level. This can be easily achieved by using a UAV, which can provide vegetation data to improve the estimation of FVC.

• 한국농공학회논문집
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• 제66권4호
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• pp.27-39
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• 2024

Soil texture is determined by the proportions of sand, silt, and clay within the soil, which influence characteristics such as porosity, water retention capacity, electrical conductivity (EC), and pH. Traditional classification of soil texture requires significant sample preparation including oven drying to remove organic matter and moisture, a process that is both time-consuming and costly. This study aims to explore an alternative method by developing an AI model capable of predicting soil texture from images of pre-sorted soil samples using computer vision and deep learning technologies. Soil samples collected from agricultural fields were pre-processed using sieve analysis and the images of each sample were acquired in a controlled studio environment using a smartphone camera. Color distribution ratios based on RGB values of the images were analyzed using the OpenCV library in Python. A convolutional neural network (CNN) model, built on PyTorch, was enhanced using Digital Image Processing (DIP) techniques and then trained across nine distinct conditions to evaluate its robustness and accuracy. The model has achieved an accuracy of over 80% in classifying the images of pre-sorted soil samples, as validated by the components of the confusion matrix and measurements of the F1 score, demonstrating its potential to replace traditional experimental methods for soil texture classification. By utilizing an easily accessible tool, significant time and cost savings can be expected compared to traditional methods.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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• pp.846-849
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• 2004

Compared to the bar code which is being widely used for commercial products management, color code is advantageous in both the outlook and the number of combinations. And the color code has application areas complement to the RFID's. However, due to the severe distortion of the color component values, which is easily over $50{\%}$ of the scale, color codes have difficulty in finding applications in the industry. To improve the accuracy of recognition of color codes, it'd better to statistically process an entire color region and then determine its color than to process some samples selected from the region. For this purpose, we suggest a technique to detect edges between color regions in this paper, which is indispensable for an accurate segmentation of color regions. We first transformed RGB color image to HSI and YIQ color models, and then extracted I- and Y-components from them, respectively. Then we performed Canny edge detection on each component image. Each edge image usually had some edges missing. However, since the resulting edge images were complementary, we could obtain an optimal edge image by combining them.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.321-326
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• 2004

보통 사람의 정면과 측면 사진 등을 이용하여 3차원 얼굴 모델에 텍스처를 입히는 많은 연구들이 수행되어 오고 있다. 많은 좋은 결과들이 나타나고 있다. 정면 사진이나, 측면 사진에서 사람의 눈, 코 입 등의 위치를 정확히 추출하는 일은 이 작업에서 가장 중요한 요소라 할 것이다. 기존의 연구들은 눈의 위치 혹은 입이나 코의 위치를 대충 찾은 다음에 그 상관관계에 따라 얼굴의 각 요소를 추출해 내는 방법을 많이 쓰고 있다. 이 때 가장 문제가 되는 부분이 목 부분이 제대로 인식되어 얼굴 부분에서만 얼굴 요소를 찾으면 정확한 결과를 보이는데, 목 과 턱선의 구분의 불명확으로 나타난 경우에는 잘못된 결과를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 전체의 얼굴 영상에서 턱 아래 부분을 제거함으로써 얼굴 요소의 검출이 향상되도록 하는 알고리즘을 제시할 것이다. 턱 아래 부분의 완전한 제거를 위해 본 연구에서는 RGB값과 그 기울기를 이용하여 목 부분을 효율적으로 제거하는 방법을 제시할 것이다.

• 한국항행학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.625-630
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• 2016

최근 다양한 형태의 영상 콘텐츠가 제작되고 있고, 이를 위한 저작권 보호기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 컬러 영상을 위한 영상암호화 기술을 제안한다. 이 기술은 영상을 RGB 색차성분으로 분할한 후, 윤곽선을 기준으로 쿼드트리 분할을 수행한다. 쿼드트리 분할 후, 선정된 블록들을 대상으로 암호화를 수행한다. 색차성분을 대상으로 암호화를 수행하여 암호화 효율을 측정하고, 컬러 영상으로 재구성한 후에도 암호화 효율을 측정한다. 암호화 효율은 시각적인 측정방식과 객관적인 화질평가 방식을 이용한다. 실험결과 PSNR 수치는 색차성분의 경우 7~10[dB], 컬러 영상의 경우 16~19[dB]로 측정되었다. 본 논문에서 제안한 영상암호화 기술은 향후 다양한 디지털 영상 콘텐츠의 저작권 보호에 사용될 것으로 보인다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제6권1호
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• pp.35-39
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• 2003

OpenGL을 이용하여 PC환경에서 3차원 탄성파 자료를 쉽게 시각화하고 분석할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 기본적인 시각화 기능으로서 3차원 자료를 볼륨과 단면으로 도시할 수 있게 하였으며, 자료의 색 분포를 쉽게 결정할 수 있는 인터페이스를 제작하였다. 색은 RGB나 HSV형식으로 표현할 수 있게 하였으며 투명도를 지정할 수 있으므로 여러 자료를 중첩하여 도시하는 것이 가능하다. 자료 분석 기능의 하나로서 유도 피킹 방법을 이용하여 층준을 발췌할 수 있으며, 발췌된 층준은 점, 망, 면 등으로 도시하여 3차원적으로 분석할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.431-438
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• 2016

본 논문은 색상정보와 깊이정보 가중치를 이용한 깊이영상 업샘플링 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 양선형 보간법을 통해 높은 해상도의 깊이영상을 생성한다. 그 후 RGB 색상영상, HSV 색상영상, 깊이영상 등을 이용하여 공통경계 영역을 추정한다. 만일 보간 된 화소가 공통경계 영역에 속한다면 해당화소를 포함하는 $3{\times}3$ 영역의 화소들에 대한 색상정보와 깊이정보의 가중치를 구하고 경계 화소값 결정을 위한 비용계산을 수행한다. 그 후 가장 작은 경계 화소값 결정 비용을 가지는 화소 값을 결과영상의 화소값으로 정한다. 제안하는 알고리즘은 PSNR 및 주관적 화질 비교에서 우수한 성능을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.191-196
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• 2021

본 논문에서는 실내 환경에서 색온도 검출이 가능한 이미지센서 모듈을 구현하였다. 이미지센서로 획득한 영상정보 내 색온도 정보는 색차조도계와 정합하여 LUT(Look Up Table)로 제작하였으며, 수광된 RGB값에 따른 색온도 정보가 자동 산출이 가능하도록 알고리즘을 개발하여 MCU(Micro Control Unit)에 반영하였다. 실내에서 이미지센서로 색온도를 측정한 결과 기준값 대비 5.91% 이하의 정확한 결과를 얻을 수 있었으며, 컬러센서를 이용한 색온도 측정 결과 대비 23.5% 이상의 균일도가 우수함을 확인하였다.