• 응용통계연구
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• 제30권3호
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• pp.487-501
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• 2017

최근 산업의 생산공정에서는 머신비전시스템을 통하여 제품의 품질특성치에 대한 정보를 이미지 데이터로 제공하는 경우가 많다. 따라서 산업과 의학 현장에서 이미지 데이터의 모니터링을 위해 관리도 절차의 필요성이 많이 대두되고 있다. 이미지 데이터를 모니터링하는 관리도 절차는 전통적으로 사용하는 관리도 절차와 유사한 점도 있지만, 데이터의 구조를 비롯하여 각 이미지에서 ROI를 설정하여 관리도 절차를 적용하는 등 서로 다른 점도 많이 있다. 이 논문에서는 생산공정에서 제공되는 이미지 데이터에 대해 관리도를 사용하는 절차를 소개하고, 이미지 또는 ROI 크기의 확대와 축소가 제품의 이상원인을 탐지하는데 어떠한 영향이 주는지를 모의실험을 통하여 알아보았고 각 관리도의 성능 또한 비교하였다.

• 한국측량학회지
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• 제35권6호
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• pp.599-608
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• 2017

아스팔트 도로표면의 균열은 자동차 속도, 연료 소비량, 도로주행 시 승차감, 도로표면의 내구성 등에 영향을 미친다. 이러한 도로의 균열은 장시간 방치 시 상당히 위험한 결과를 초래할 수 있다. 사람이 직접 균열을 찾아 내어 적절한 조치를 취하기에는 너무 많은 시간과 비용이 소모된다. 또한 고가의 레이저 장비 차량들을 활용하기에는 초기 비용과 장비 운용에 어려움을 가진다. 이에 본 연구에서는 UAV 영상을 이용해 컴퓨터 비전 기반의 관심영역(ROI: Region of Interest) 설정과 에지 검출 알고리즘을 적용하여 도로표면의 균열탐지 방안을 제시하였다. 본 연구 결과는 무인항공기를 활용한 효율적인 도로표면 결함탐지 및 유지보수 방안으로 제시될 수 있다. 또한 도로 이외 건물빌딩의 외벽, 대규모 저장 탱크 등 다양한 건축, 토목 구조물에 발생된 균열 탐지에 활용이 가능하며 비용저감 효과를 기대할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.311-312
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝 기반 욕창 감지를 위한 욕창 객체 탐지를 연구한다. 객체 탐지 딥러닝 기법으로 RCNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO 등 다양한 기법이 존재하며, 각 모델의 특징 또한 다르다. 욕창은 단계별로 피부, 조직에 손상의 정도가 다르다. 낮은 단계의 경우 일반적인 피부색과 유사하게 나타나며, 높은 단계의 경우 근육, 뼈, 지지 조직 등의 괴사로 인해 삼출물 또는 괴사조직이 나타난다. 논문에서는 One-Stage Detection 기법인 YOLO를 기반으로 욕창 이미지 내부에서 욕창 탐지를 진행한다. 현재 보유하고 있는 이미지 데이터 수가 많지 않아 데이터 증강기법을 통해 데이터를 증강하여 학습에 활용하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권3호
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• pp.189-196
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• 2008

본 논문에서는 A/D 변환기, 모션 예측 회로와 ROI(Region of Interest) 탐지를 위한 주의 모듈로 구성된 CMOS 디지털 이미지 센서를 소개한다. 현재 논문에서 제시하고 있는 이미지 센서의 A/D 변환기와 모션 예측 기능은 하드웨어인 $0.6{\mu}m$의 CMOS 프로세싱 회로(processing circuit)로 구현되어 있으며, ROI 탐지는 주의 모듈로서 소프트웨어로 구현되어 있다. 현재의 이미지 센서는 명암도의 변화에 반응하며, 모션을 예측하기 위해 시간정보를 사용하기 때문에 이미지 센서의 응용분야는 한정되어 있다. 센서라는 본래의 특징을 가지게 하면서 이의 응용분야를 확장하기 위하여 정지영상 및 동영상을 위한 특징기반 주의 모듈을 사용하여 이미지 센서에 인지기능을 부여하고자 한다. 이러한 접근법을 통해 이미지 센서는 모션이 예측되지 않다거나 명암도 변화가 감지되지 않을 경우에도 부가적인 기능을 할 수 있다. 실험결과를 통해 현재 구현된 이미지 센서의 효율성 및 다양한 분야로의 확장가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1437-1444
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• 2020

컴퓨터 비전 시스템의 발달로 보안, 생체인식, 의료영상, 자율주행 등의 분야에 많은 발전이 있었다. 자율주행 분야에서는 특히 딥러닝을 이용한 객체인식, 탐지 기법이 주로 사용되는데, 자동차가 갈 수 있는 영역을 판단하기 위한 도로영역 인식이 특히 중요한 문제이다. 도로 영역은 일반적인 객체탐지에서 활용되는 사각영역인식과는 달리 비정형적인 형태를 띠므로, ROI 기반의 객체인식 구조는 적용할 수 없다. 본 논문에서는 Semantic segmentation 기법을 사용한 비정형적인 도로영역 인식에 맞는 심층 신경망 구조를 제안한다. 또한 도로영역에 특화된 네트워크 구조인 Multi-scale semantic segmentation 기법을 사용하여 성능이 개선됨을 입증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.493-497
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• 2016

적외선 영상은 야간에 표적의 탐지가 가능하여 보완과 감시분야에 활용도가 높다. 그러나 가시광선 영상에 비하여 해상도가 낮고 잡음의 영향이 크다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적외선 영상의 표적을 분할하는 방법을 연구한다. 표적을 포함하는 다수의 관심영역(Region of Interest)을 다단계 분할 방법을 이용하여 추출하고 관심영역을 입력영상으로 다단계 분할방법을 다시 적용하여 표적을 분할한다. 다단계 분할 방법의 각 단계는 가우시안 혼합모델의 파라미터를 초기화 하고 추정하는 k-means 클러스터링(Clustering)과 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘과 추정된 사후확률을 이용하여 각 화소의 클러스터를 결정하는 단계로 구성된다. 본 논문에서 추출된 관심영역을 선택하고 통합하는 방법을 제안한다. 관심영역의 통합은 근접한 모든 관심영역의 윈도우를 포함하도록 이루어진다. 실험에서는 야간의 보행자로부터 획득한 적외선 영상에 제안된 방법을 적용하고 다른 분할 방법과 비교하여 제안한 방법이 우수함을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.1103-1105
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• 2015

원전이나 방사선 관련시설에서의 사고발생 또는 노후원전 해체시 누출된 방사능은 조기에 탐지 및 제거해야 대형사고를 방지할 수 있다. 본 논문에서는 방사선원의 빠르고 효율적인 제염작업을 위해 방사선원에 대한 거리, 방향 및 선량정보를 제공할 수 있는 단센서 기반의 스테레오감마선 탐지장치를 구현하였고, 탐지장치의 고속탐지를 위한 알고리즘개발을 수행하였다. 선원에 대한 거리정보를 획득하기 위한 스테레오 구조를 위해 2대의 탐지장치가 필요하지만 장치의 운용을 위하여 단센서 기반의 경량화된 탐지장치를 고안하였고, 스테레오 영상 획득시 탐지시간을 최소화 하기 위하여 관심영역을 추출한 후 해당 영역에 대한 스캔을 통해 탐지 선원에 대한 거리산출 및 영상분포출력을 나타내도록 하였다. 스테레오 획득 시 탐지시간을 기준으로 적용된 알고리즘의 탐지시간은 최대 35%의 시간단축결과를 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.780-781
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• 2016

스테레오 감마선 공간 탐지장치는 감마선원을 탐지하고 그 결과를 바탕으로 2차원 영상분포를 측정한 후, 스테레오 카메라 기법을 적용하여 3차원 공간상에서 장치로부터 선원까지의 거리를 측정할 수 있도록 구현되었다. 본 논문에서는 영상처리 알고리즘을 통해 감마선 공간 탐지를 위한 스캔시간을 줄이고, 방사광 및 가시광 영상을 중첩한 후 스테레오 보정을 통해 3차원 가시화를 통한 감마선 분포 탐지 효율 개선을 위한 연구를 수행하였다. 탐지시험 결과 고속 탐지를 위한 알고리즘을 적용한다면 단일선원을 탐지할 때 약 30%이상의 탐지효율 개선하였으며, 3D 모니터를 통한 3차원 시각화 영상을 통해 공간상의 선원에 대한 분포를 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.55-62
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• 2010

모니터링 시스템은 특정 영역에서 발생하는 사건을 신속히 보고하여 적절한 대응을 할 수 있도록 해주는 시스템을 말한다. 로봇화된 산업 생산라인의 공정 모니터링에서부터 산불감지, 침입탐지, 스마트그리드, 환경오염 경보에 이르기 까지 다양한 산업군에서 널리 사용되고 있으며 무선통신의 발달과 저가의 센서를 활용가능하게 되면서 센서네트워크로 대표되는 지능형 또는 스마트 모니터링 시스템으로 발전하게 되었다. 모니터링 시스템의 목적이 다양하고 구축비용, 구성 방식, 구축 후 효과 등 많은 부분이 센서 또는 모니터링 디바이스가 설치된 장소에 영향을 받게 되지만 제한된 방식에 대해서만 배치 기법에 대해 관심을 받아 왔다. 모니터링 시스템의 종류에 따라 활용할 수 있는 다양한 방식의 배치 기법을 소개하고 배치 시의 성능을 객관적으로 비교할 수 있는 성능척도들 또한 소개하여 기존의 모니터링 시스템을 평가하고 개선할 수 있는 지점을 확인가능하게 하며 모니터링 시스템 설계 시에도 활용가능하다. 성능 척도는 배치과정에서의 효율성과 배치된 이후의 모니터링 시스템의 유용성을 평가할 수 있어야 한다. 배치과정에서의 효율성은 배치에 소요된 시간, 에너지 소모량, 비용, 안전성, 센서노드 손상율, 확장성(Scalability) 등이며 배치 이후의 모니터링 시스템의 유용성은 목표지역(ROI) 커버리지(Coverage), 연결성(Connectivity), 균일도(Uniformity), 목표 밀도(target density) 유사성, 단위기간 에너지 소모율 등이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.316-318
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• 2003

간질성 폐질환(Interstitial Lung Disease) 컴퓨터지원진단(Computer-Aided Diagnosis： CAD)시스템은 방사선의사들이 흉부 X-ray영상에서 석회화와 섬유화를 탐지하고자 적용하였다. 진단 중에 발생할 수 있는 오진율을 줄이고 간질성 폐질환이 존재하는 폐야에서 이상유무를 판단하여 검출을 표시하도록 하였다. 본 논문에서는 디지털 흉부영상에서의 간질성 폐질환을 검출하기 위해 폐 텍스처(texture)의 물리적 척도를 측정하기 위한 방법을 제안한다. 2차원의 푸리에 변환으로부터 얻어지는 파워스펙트럼(power spectrum) 분석에 기반을 두는 방법으로 각각의 ROI(Region Of Interest)에서 구한 평균제곱자승오차(Root Mean Sguare: RMS)와 파워스펙트럼의 첫 번갠 모멘트(Moment)는 폐 텍스처의 밀도변동의 크기(magnitude)와 섬세함(fineness)을 나타낸다. 실험결과 다양한 간질성폐질환을 가진 비정상 폐 텍스처의 RMS와 첫 번째 모멘트와는 차이가 있었다. 디지텔 흉부영상으로부터 계산되어진 정량화된 텍스처의 척도는 방사선의사의 간질성 폐 질환을 진단함에 효율적인 질환 탐지를 가능하게 하였으며 진단율을 향상시킬 수 있었다.