• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권11호
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• pp.5436-5458
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• 2017

Automatic Video Surveillance System (AVSS) has become important to computer vision researchers as crime has increased in the twenty-first century. As a new branch of AVSS, baggage detection has a wide area of security applications. Some of them are, detecting baggage in baggage restricted super shop, detecting unclaimed baggage in public space etc. However, in this paper, a detection & classification framework of baggage is proposed. Initially, background subtraction is performed instead of sliding window approach to speed up the system and HSI model is used to deal with different illumination conditions. Then, a model is introduced to overcome shadow effect. Then, occlusion of objects is detected using proposed mirroring algorithm to track individual objects. Extraction of rotational signal descriptor (SP-RSD-HOG) with support plane from Region of Interest (ROI) add rotation invariance nature in HOG. Finally, dynamic human body parameter setting approach enables the system to detect & classify single or multiple pieces of carried baggage even if some portions of human are absent. In baggage detection, a strong classifier is generated by boosting similarity measure based multi layer Support Vector Machine (SVM)s into HOG based SVM. This boosting technique has been used to deal with various texture patterns of baggage. Experimental results have discovered the system satisfactorily accurate and faster comparative to other alternatives.

• 한국측량학회지
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• 제34권1호
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• pp.43-52
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• 2016

기상과 시간의 제약을 받지 않고 영상을 획득할 수 있는 레이더 위성 영상은 오랫동안 홍수 탐지 분야에서 이용되어 왔다. 많은 연구들이 홍수를 효율적으로 탐지하기 위하여 다양한 기법들을 적용하였고 그 결과 홍수 지역의 탐지율은 비약적으로 상승하였다. 홍수는 침수피해를 유발하는 특성상 침수지와 비침수지의 경계 부분이 뚜렷하게 구분돼야하고 아주 세밀한 탐지가 가능해야한다. 이를 위해서는 레이더 자체의 해상도가 좋아야 할 뿐만 아니라 필터링 과정에서 해상도 저하를 최소화해야 한다. 레이더 위성의 해상도는 기술이 발전함에 따라 고해상도의 위성이 증가하고 있지만 필터링 기법을 달리하여 홍수 탐지의 정확도 및 효율성을 비교하여 홍수탐지에 적합한 필터링을 찾는 연구는 부족한 것이 현실이다. 본 연구에서는 Lee, Frost, NL-means(Non-Local means) 필터링을 위성레이더 영상에 적용하였고 필터링된 영상을 이용하여 홍수 지도를 생성한 뒤 각각의 결과를 비교하였다. Frost와 NL-means 필터는 Lee 필터에 비해 스펙클 노이즈를 저감하는데 효과적이었다. 하지만 Frost 필터의 경우에는 해상도의 저하가 심하다는 문제가 있었다. NL-means 필터는 다른 필터에 비해 shadow 현상을 효과적으로 제거하지 못하였고 이로 인해 잘못 탐지되는 픽셀이 존재한다는 문제가 있었다. 그럼에도 전체 영상의 픽셀 수에 비해 shadow 효과의 영향을 받아 오탐지되는 픽셀 수가 많지 않기 때문에 NL-means 필터를 이용한 경우가 가장 높은 홍수 탐지율을 보였다. 테스트 지역에서 필터링이 적용되지 않은 영상을 이용하여 홍수를 탐지한 경우 카파계수가 0.55로 나타났고 Lee, Frost, NL-means 필터를 적용한 경우 각각 0.64, 0.74, 0.81로 나타났다. 또한 NL-means 필터를 적용한 영상은 해상도의 변화가 거의 없는 상태에서 노이즈를 효과적으로 감소하였기 때문에 침수지와 비침수지의 경계를 가장 명확하게 구분할 수 있어 효과적으로 분석 결과를 도출하였다.

• 한국측량학회지
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• 제24권4호
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• pp.327-334
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• 2006

항공 영상은 지도 제작과 지상 피복 분류와 같은 간단한 목적뿐만 아니라 도시계획, 환경, 재난, 교통 등과 같은 사회적인 목적에서 필수적이다. 그러나 영상이 취득될 때 간섭되는 그림자는 지상 정보를 해석하는데 방해요소로 작용하고, 자신의 업무 및 연구에 사용하려는 사용자에게 제한적인 요인으로 작용한다. 일반적으로 그림자는 건물과 표면 지형 등에 의해 발생하며 세부적인 원인으로 이러한 지형에 의한 광원의 변화에 의해 생성된다. 본 연구는 그림자를 제거하기 위하여 단일 영상만을 사용하며 영상의 원 출처 및 촬영상태의 사전 정보 없이 처리하였다. 또한 그림자 경계 마스크를 제작하기 위하여 엔트로피 최소화 기법을 사용한 1차원 흑백 불변 영상(invariant images)과 Canny 경계 검출법을 적용하였으며, 최종적으로 퓨리어(Fourier) 주파수 공간에서의 필터링을 통한 고유 영상(intrinsic images)을 제작함으로써 3차원의 컬러 정보를 복원하고 그림자를 제거하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.144-152
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• 2017

Among the technologies for implementing autonomous vehicles, advanced driver assistance system is a key technology to support driver's safe driving. In the technology using the vision sensor having a high utility, various preprocessing methods are used prior to feature extraction for lane detection. However, in the existing methods, the unnecessary lane candidates such as cars, lawns, and road separator in the road area are false positive. In addition, there are cases where the lane candidate itself can not be extracted in the area under the overpass, the lane within the dark shadow, the center lane of yellow, and weak lane. In this paper, we propose an efficient preprocessing method using k-means clustering for image division and the HSV color model. When the proposed preprocessing method is applied, the true positive region is maximally maintained during the lane detection and many false positive regions are removed.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.18-26
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• 2015

스캐너 대신 카메라를 이용하여 문서의 사본 영상을 촬영하면 촬영 각도에 따라 기하학적 왜곡이 발생하거나 그림자가 생길 수 있다. 본 논문에서는 카메라로 촬영한 문서 영상으로부터 왜곡을 보정하고 그림자 영향을 제거한 흑백 문서 영상 생성 알고리즘을 제안하였다. 카메라 렌즈의 방사 왜곡으로 인해 휘어진 테두리를 펴거나 촬영 각도에 따라 유입된 문서 외부 영역을 제거하기 위한 기하학적 보정을 위해 2차 미분 필터 기반의 문서 테두리 검출 방안을 마련하였다. 그리고 적응적 이진화 방법으로 그림자를 제거한 흑백 문서 영상을 생성하였다. 제안한 왜곡 보정 흑백 문서 영상 생성 알고리즘을 스마트 폰 카메라로 촬영한 문서 영상들을 대상으로 실험한 결과 우수한 처리 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제19권4호
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• pp.341-348
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• 2016

미세조류는 대체에너지를 위한 생물자원 중 하나로 다양한 분야에서 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 미세조류의 상태를 분석하기 위한 방법으로는 계수법, 스크리닝법, 응집법 등이 사용되고 있는데, 이 중 응집법은 적조 제거제 연구, 미세조류 자원화 연구 등에 효과적으로 이용되고 있다. 미세조류의 응집 상태 분석에는 현재 분광광도법이 주로 사용되고 있는데, 이는 미세조류의 응집 상태를 광학밀도 계측을 통해 분석하는 방법으로 미세조류 계수법에 비해 소요되는 분석 시간은 작지만, 측정 결과의 오차가 상대적으로 큰 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하기 위해서 렌즈프리 그림자 이미징 기술을 이용하여 미세조류의 응집 현상을 실시간으로 분석하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 렌즈프리 그림자 이미지를 이용하여 단일 미세조류의 측정과 응집 미세조류 측정이 동시에 가능함을 현미경 이미지와의 비교를 통해 입증하였다. 또한, 해당 기술을 기반으로 미세조류의 응집 현상을 정량적으로 분석할 수 있는 세 가지의 그림자 파라미터(플록들의 개수, 플록들의 유효면적 및 최대크기 플록의 면적)를 제안하였다. 각 파라미터의 유효성은 응집 효율이 다른 응집제를 이용한 실험을 통해 시간에 따른 미세조류의 응집상태를 실시간으로 분석하여 입증할 수 있음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.1430-1436
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• 2014

We propose an algorithm which detects the touch of the fingertip on a general wall using the shadow information. Nowadays, there is a demand for presentation systems which can perceive the presenter's action so that the presenter can use natural movements without extra interface hardware. One of the most fundamental techniques in this area is the detection of the fingertip and the recognition of the touch of the fingertip on the screen. The proposed algorithm recognizes the touch of the fingertip without using the depth information, and therefore needs no depth or touch sensing devices. The proposed method computes the convex hull points of both the fingertip and the shadow of the fingertip, and then computes the distance between those points to decide whether a touch event has occured. Using the proposed method, it is possible to develop a new projector device which can perceive a fingertip touch on a general wall.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.631-637
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• 2010

본 연구에서는 교통 신호를 능동적으로 제어하기 위하여 횡단보도영역에서 보행자의 행동을 판단하는 방법을 제안한다. 코드북기법을 이용하여 보행자 객체를 검출하고, 외곽선을 정보를 획득한다. 신속한 객체 검출을 위하여 CUDA(Compute Unified Device Architecture)기반 병렬화 처리한다. 해당 객체의 형상정보에 왜곡을 일으키는 투영 음영을 제거한 후, 보행자 객체가 보행자인지 혹은 차량, 동물인지를 식별하기 위해 힐버트 스캔 거리값(Hilbert Scan Distance)을 이용한 형판정합 기법을 수행한다. 정합 후에는 보행자 객체의 움직임, 얼굴영역의 특징, 대기 시간의 분석을 통하여 보행자의 횡단보도 이용 의지를 판단하고 교통신호를 제어한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.37-43
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• 2003

본 연구는 연속된 컬러 영상으로부터 전방의 차량과 차선을 검출하는 과정에서 연속 영상 분석을 통하여 다중 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 하나의 프레임에서 차량 후보 영역의 검출은 그림자 특징과 에지 성분을 이용한다. 그리고, 다중 차량 영역을 검출하는 방법은 연속된 영상에 존재하는 차량 후보 영역들의 차량 추정값과(EOV)과 누적 유사도 함수(ASF)를 분석하여 차량일 가능성을 검사한다. 대부분의 연구 방법이 전방의 한 차량을 검출하는데 비해 본 연구에서는 여러 차량을 검출하는 방법을 제시하였으며, 교통량이 많고, 차선 변경이 자주 있는 경우에도 차량의 검출이 가능하도록 한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차량 검출 알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도 및 차량검지 결과를 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제42권4호
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• pp.370-376
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• 2023

수중영상은 수중 잡음과 낮은 해상도로 표적의 형상과 구분이 명확하지 않다. 그리고 딥러닝의 입력으로 수중영상은 전처리가 필요하며 Segmentation이 선행되어야 한다. 전처리를 하여도 표적은 명확하지 않으며 딥러닝에 의한 탐지, 식별의 성능도 높지 않을 수 있다. 따라서 표적을 구분하며 명확하게 하는 작업이 필요하다. 본 연구에서는 수중영상에서 표적 그림자의 중요성을 확인하고 그림자에 의한 물체 탐지 및 표적 영역 획득, 그리고 수중배경이 없는 표적과 그림자만의 형상이 담긴 데이터를 생성하며 더 나아가 픽셀값이 일정하지 않은 표적과 그림자 영상을 표적은 흰색, 그림자는 흑색, 그리고 배경은 회색의 3-모드의 영상으로 변환하는 과정을 제시한다. 이를 통해 딥러닝의 입력으로 명확히 전처리된 판별이 용이한 영상을 제공할 수 있다. 또한 처리는 Open Source Computer Vision(OpenCV)라이브러리의 영상처리 코드를 사용했으면 처리 속도도 역시 실시간 처리에 적합한 결과를 얻었다.