• 한국지리정보학회지
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• 제8권3호
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• pp.96-106
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• 2005

원격탐사와 GIS 기법는 시공간 측면에서 매우 귀중한 정보를 제공할 수 있으며, 홍수와 같은 재해 발생시 홍수발생 지역에 대한 매핑, 모니터링 빚 재해지역 관리 등에 있어 매우 유용한 정보를 제공할 수 있다. 지난 2000년 메콩강 유역의 Tonle Sap호에서 발생한 홍수에 의해 많은 피해가 발생하였으며, 특히 7월과 10월 사이에 두 차례의 홍수 피크가 기록되었다. 본 연구에서는 홍수피해에 대한 정량적인 분석을 위해 ISODATA와 세크멘테이션 기법을 이용하여 Landsat ETM+와 RADARSAT 영상을 분석하였다. 그러나, 영상으로부터 분석된 범람면적이 구름과 복잡한 지표피복물 등으로 인해 실제 홍수피해 상황을 정확히 반영하지 못했다. 따라서, 이러한 문제점을 해결하고자 GIS 기능 중 비용-거리 (cost-distance) 기법을 이용하여 홍수범람 면적을 분석하였으며, 분석결과는 수치표고자료(DEM)와 중첩하여 홍수량을 계산하였다. 계산된 홍수량은 수리모형인 MIKE 11의 모델링 결과와 비교하였다. 계산결과 영상 내에 많은 구름이 존재하는 Landsat ETM+ 영상의 경우와 복잡한 지표피복이나 시스템 변수 등의 영향으로 홍수피해 지역을 정확히 분류하기 어려운 RADARSAT 영상에서도 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.81-89
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• 2017

본 논문은 대퇴절단 환자의 다양한 환경에서의 보행을 가능하게 하는 지능형 의족의 보행노면 및 보행단계 판별 기법을 제안한다. 제안하는 보행모드 변경 기법은 스트레인게이지 센서 만으로 보행노면 및 보행단계 판별이 가능한 단일 센서 기반의 알고리즘으로 기존 지능형 의족의 다중센서 기반 알고리즘의 단순화와 의족 시스템의 저가화가 가능하게 고안하였다. 보행노면 판별 알고리즘을 위해 정상인의 보행 중 발생하는 지면반발력의 특징을 분석하여 보행단계 세분화와 보행노면 검출 조건을 정의하였고, 대퇴절단 환자와 유사한 환경에서의 보행 실험을 위해 보행분석 장치를 제작하였다. 정의된 검출 조건과 제작된 기구를 통해 논문의 효용성 검증을 진행하였으며, 정상인 대상의 실험결과 단일 센서 기반 알고리즘의 정확도는 약 95%를 나타냈다. 제안하는 단일 센서 기반의 알고리즘을 통해 지능형 의족 시스템의 저가화가 가능할 것으로 판단되며 사용자가 직접 보행노면 상태를 파악하고 보행모드를 전환하는 수동 보행모드 변경 방식에서 벗어나 의족이 현재 보행 노면 상태를 파악하고 상황에 맞는 보행모드를 전환하는 자동보행 모드 변경이 가능할 것으로 확인되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.808-817
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• 2006

도플러효과를 이용하여 심초음파에서 제공하는 심장의 운동성분석에서 속도지표가 중요하게 사용되고 있지만 판독자 의존도가 높다. 객관성 및 재현성이 높은 게이트 심근 SPECT는 정량화 정보를 제공하고 있으나 속도를 영상화하지는 못하고 있다. 이 연구에서는 게이트 심근 SPECT 영상을 이용하여 속도 영상화 기법을 개발하여 국소 심근 벽 운동에 대한 평가 지표로 사용하고자 하였다. 심근의 분할을 통해 획득되어진 좌표값을 이용하여 심근 모(母)델을 3차원으로 가시화하고 심근벽의 슬라이스별 각 포인트의 속도를 색채 사상을 통해 가시화 하였다. 속도 영상의 유의성 검증을 위하여 총 22명의 데이터에 적용하였으며 정상인 7명과 심근경색 환자 15명으로 그룹을 나누어 각각 적용시킨 결과 정상인의 전체 평균 이동거리는 4.3mm이였고 평균 속도는 11.9mm/s이었으며 환자군에서는 평균 이동거리와 평균 속도가 각각 3.9mm, 10.5mm/s로 나타났으며 정상인의 심벽 움직임 속도가 환자에 비해 빠른 결과를 보였다. 이 논문에서는 게이트 심근 SPECT에서 새로운 지표인 속도 영상화 기법을 개발함으로써 기존의 데이터의 생산성을 향상시키고 재사용성을 증대시켰을 뿐만 아니라 새로운 지표를 이용한 분석을 임상에 적용하는 방안을 제안함으로써 유용성을 검토하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권3호
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• pp.461-470
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• 2005

본 논문에서는 마케팅에서 주로 적용되는 CRM(Customer Relationship Management)의 군집분석 방법을 활용하여 콘텐츠 서비스를 이용하는 고객들을 서비스 패턴에 따라 세분화(Segmentation)하고, 군집별로 미디어 서버의 자원을 차별적으로 할당하여, 기업의 수익성을 높이기 위한 새로운 정책을 제시하였다. 새로운 서비스 정책의 구현을 위해 첫째, 고객 데이터에 대해 군집분석 중에서 K Means Method를 적용하여 고객들의 서비스 패턴 (총 사이트 방문 횟수, 서비스 종류, 서비스 이용 기간, 지불금액, 평균 서비스 시간, 사이트 방문 당 서비스 요금)과 수익에 대한 기석도 둥을 분석하였다. 고객들은 수익에 대한 기여도에 따라 4개의 군집으로 분류되었다. 둘째, 군집별로 미디어 서버 자원을 할당하는 알고리즘인 CRFA(Client Request Filtering Algorithm)를 제시하였다. CRFA 는 고객이 속한 군집의 자원 한도 내에서 승인제어를 실시하는 기능을 수행하였다. 분석된 결과에 의하면 CRFA를 적용하였을 때 기업의 네트워크 비용은 감소하고 기업의 수익에 기여도가 높은 군집에 속한 고객들의 수락률이 높아졌음을 알 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제4권1호
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• pp.93-102
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• 1996

수치표고모델(DEM, Digital Elevation Model)을 컴퓨터를 이용하여 자동으로 생성할 때 입체영상매칭(stereo matching) 연산은 많은 수행시간이 소요된다. 매칭연산은 일반적으로 상관계수(correlation)에 의한 방법이 사용되고 있으며, 매칭점 분포가 균등한 지역기반방식(area-based method)이 주로 이용되고 있다. 본 논문에서는 지형을 식별하여 매칭연산에서 검색영역(search area)과 기준윈도우(mask window)의 크기를 조정하여 효율적인 매칭을 수행하는 방안을 제시하였다. 영상을 분할하기 위하여 경계보호평활화 필터(edge-preserving smoothing filter)를 사용하여 전처리를 수행하였으며, 필터를 거친 영상에 대해서 영역성장 알고리듬을 적용하였다. 분할된 영역은 MRF(Markov Random Field) 모델에 의한 식별과정을 통하여 산악, 평야, 수계지역으로 식별된다. 영상매칭은 예비시차(predicted parallex) 계산과 상세매칭(fine matching)의 두 단계를 거치며, 예비시차를 이용하여 상세매칭단계에서 검색영역의 위치를 결정한다. 검색영역과 기준윈도우의 크기는 화소에 대한 지형식별정보에 의해 결정된다. 주변화소와 시차가 유사한 평야지역과 수계지역의 검색영역을 축소함으로서 매칭연산시간을 단축시켰다. 대전-금산지역의 $10km{\times}10km(1024{\times}1024)$ 영상을 4개 사용하여 실험한 결과 지형식별정보를 이용하지 않았을 경우보다 영상매칭 수행시간이 $25%{\times}35%$정도 단축시킬 수 있음을 보였다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제18권4호
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• pp.317-329
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• 2014

In vision measurement systems based on structured light, the key point of detection precision is to determine accurately the central position of the projected laser line in the image. The purpose of this research is to extract laser line centers based on a decision function generated to distinguish the real centers from candidate points with a high recognition rate. First, preprocessing of an image adopting a difference image method is conducted to realize image segmentation of the laser line. Second, the feature points in an integral pixel level are selected as the initiating light line centers by the eigenvalues of the Hessian matrix. Third, according to the light intensity distribution of a laser line obeying a Gaussian distribution in transverse section and a constant distribution in longitudinal section, a normalized model of Hessian matrix eigenvalues for the candidate centers of the laser line is presented to balance reasonably the two eigenvalues that indicate the variation tendencies of the second-order partial derivatives of the Gaussian function and constant function, respectively. The proposed model integrates a Gaussian recognition function and a sinusoidal recognition function. The Gaussian recognition function estimates the characteristic that one eigenvalue approaches zero, and enhances the sensitivity of the decision function to that characteristic, which corresponds to the longitudinal direction of the laser line. The sinusoidal recognition function evaluates the feature that the other eigenvalue is negative with a large absolute value, making the decision function more sensitive to that feature, which is related to the transverse direction of the laser line. In the proposed model the decision function is weighted for higher values to the real centers synthetically, considering the properties in the longitudinal and transverse directions of the laser line. Moreover, this method provides a decision value from 0 to 1 for arbitrary candidate centers, which yields a normalized measure for different laser lines in different images. The normalized results of pixels close to 1 are determined to be the real centers by progressive scanning of the image columns. Finally, the zero point of a second-order Taylor expansion in the eigenvector's direction is employed to refine further the extraction results of the central points at the subpixel level. The experimental results show that the method based on this normalization model accurately extracts the coordinates of laser line centers and obtains a higher recognition rate in two group experiments.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.1-11
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• 2014

단안 영상에서 3차원 입체영상으로 변환한 결과물의 품질은장면의 물체들에게 부여한 깊이 정보의 정확도에 의존적이다. 영상의 매 프레임마다 장면의 물체들의 깊이 정보를 수동으로 입력하는 것은 많은 시간을 필요로 하는 노동집약적인 작업이다. 특히, 높은 자유도를 가진 관절형 물체인 인간의 몸은 고품질 입체변환에 있어서 가장 어려운 물체 중에 하나이다. 다양한 스타일의 옷, 액세서리, 머리카락들이 만드는 매우 복잡한 실루엣은 문제를 더욱 어렵게 한다. 본 논문에서는 단안 영상에 나타난 인간 오브젝트의 고품질 깊이 정보를 생성하는 효율적인 방법을 제안한다. 먼저, 적은 수의 사용자입력을 기반으로 3 원 템플릿 모델을 순차 관절 각도 제약을 가진 자세 추정 방법을 통해서 영상에 등장하는 2차원 인간 오브젝트에 정합한다. 정합된 3차원 모델로부터 초기 깊이 정보를 획득한 뒤, 컬러 세그멘테이션 방법을 기반으로 한 부분 깊이 전파 방법을 통해 세밀한 표현을 보장하며 누락된 영역을 포함하는 최종 깊이 정보를 생성한다. 숙련된 아티스트들의 수작업 결과물과 제안된 방법의 결과물을 비교한 검증 실험은 제안된 방법이 단안 영상에서 동등한 수준의 깊이 정보를 효율적으로 생성한다는 것을 보여준다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권8호
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• pp.132-139
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• 2015

카메라를 이용하는 시각(visual) SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)은 로봇의 위치 등을 파악하는데 널리 이용되고 있다. 일반적으로 시각 SLAM은 움직임이 없는 고정된 특징점을 대상으로 연속적인 시퀀스 상에서 카메라의 움직임을 추정한다. 따라서 이동하는 객체가 많이 존재하는 상황에서는 안정적인 결과를 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 이동 객체가 많은 상황에서 스테레오 카메라를 이용한 SLAM을 안정화하는 방법을 제안한다. 먼저, 스테레오 카메라를 이용하여 깊이영상을 추출하고 옵티컬 플로우를 계산한다. 그리고 좌우 영상의 옵티컬 플로우를 이용하여 시차변화(disparity change)를 계산한다. 그리고 깊이 영상에서 사람과 같이 움직이는 객체에 대한 ROI(Region Of Interest)를 구한다. 실내 상황에서는 벽과 같은 정적인 평면들이 움직이는 영역으로 잘못 판단되는 경우가 자주 발생한다. 이런 문제점을 해결하기 위해 깊이 영상을 X-Z 평면으로 사영하고 허프(hough) 변환하여 장면을 구성하는 평면을 결정한다. 앞의 과정에서 판단된 이동 객체 중에서 벽과 같은 장면 요소를 제외한다. 제안된 방법을 통해 정적인 특징점이 요구되는 SLAM의 성능을 보다 안정화할 수 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권2호
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• pp.1-9
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• 2008

본 논문은 스테레오 영상에서 물체영역을 추출하기 위하여 변위정보와 밝기정보를 함께 사용하는 개선된 물체 추출 알고리즘을 제안한다. 변위정보와 밝기정보를 이용하여 물체를 추출하는 기법은 Ping과 Chaohui에 의해 연구된 바 있으며 이들의 기법은 입력영상 밝기기반으로 분할하고 분할된 영역 내의 변위정보를 고려하여 분할영역을 병합한다. 그러나 물체와 배경의 밝기 값이 비슷한 경우, 분할영역은 물체영역과 배경영역을 동시에 포함하게 됨으로써 분할영역 단위의 병합은 물체영역 추출의 오류를 야기한다. 이 문제를 해결하기 위해서 제안된 기법에서는 화소단위의 병합을 수행한다. 또한 변위정보의 신뢰도를 높이고 단방향 정합의 부족한 변위정보를 보완하기 위하여 양방향 스테레오 정합을 구현하며, 변위 탐색의 진행 여부는 입력영상의 기울기 성분, 즉 물체의 경계정보로부터 결정한다. 제안된 물체추출 알고리즘은 기존 방법에서 추출되지 않은 변위정보를 탐색함으로써 우수한 물체추출 성능을 보인다. 최종적으로 스테레오 카메라를 이용하여 획득한 실사영상에 대한 실험으로 제안된 방법의 성능을 평가한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.354-361
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• 2009

장면 전환 검출은 비디오 분할의 주요 기술로서 하드웨어에서 구현하기 위해서는 실시간 및 자동적 처리가 만족되어야 한다. 현재까지 PMP나 핸드폰 같은 낮은 하드웨어 성능의 단말기에서 실시간으로 적용 가능한 장면 전환 검출 기술은 거의 없다. 이와 같은 단말기들에서 장면 전환 검출의 실시간 적용을 위하여, 본 논문에서는 가변 참조 구간의 적응적 임계값 설정 방법을 이용한 장면 전환 검출 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 현재 프레임의 특징값과 가변 참조 구간의 평균 특징값을 비교하여 장면 전환 유무를 결정한다. 제안하는 방법은 프레임의 특징값에 독립적으로 사용할 수 있으며, 가변 참조 구간 동안의 평균 특징값을 이용하여 자동적인 임계값 설정이 가능하다. 동일한 영상에 대한 실험을 통하여 기존의 방법들보다 최고 정확도(precision)에서 0.146, 회수도(recall)에서 0.083, F1에서 0.089 이상 결과가 향상된 것을 확인하였다. 제안한 실시간 SCD 모델을 H사의 PMP에 적용하여 실시간 장면 전환 검출이 가능한 것을 검증하였다. 제안한 방법은 PMP나 핸드폰 같은 휴대용 미디어 재생 장치에서 비디오 데이터를 검색할 때 유용하게 사용될 수 있다.