• 한국항행학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.140-146
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• 2011

본 논문에서는 텍스쳐와 컬러 정보를 기반으로 비디오 감시를 위한 빠른 물체 분류 방법을 제안한다. 영상들로부터 SURF와 색 히스토그램의 국부적 패치들을 추출하여 그들의 장점을 이용한다. SURF는 명암 내용 정보를 제공하고 색 정보는 패치에 대한 특이성을 증강시킨다. SURF의 빠른 계산뿐만 아니라 객체의 색 정보를 활용한다. 국부적 특징을 이용하여 관심 영역 혹은 영상의 전역적 서술자를 생성하기 위해 Bag of Word 모델을 이용하고, 전역적 서술자를 분류하기 위해 Na$\ddot{i}$ve Bayes 모델을 이용한다. 또한 본 논문에서는 판별적인 기술자인 SIFT도 성능 분석한다. 네 종류의 객체에 대한 실험결과 95.75%의 인식률을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권6호
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• pp.321-328
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• 2017

우리는 빛의 정도에 따라 이미지의 밝기와 채도, 대비를 보정하고 더 나아가 역광을 보정하는 기술을 구현하였다. 역광보정은 자동이나 수동으로 할 수 있는데, 수동으로 역광보정을 적용하기 위해서는 먼저 관심영역을 지정해 주어야 한다. 관심영역은 사진 속 원하는 사물의 윤곽선을 이어줌으로써 선택한다. 우리는 자석 올가미를 이용하여 사용자가 섬세한 선택을 가능하게 하였다. 기존 올가미 기능은 시작점과 끝점을 일치시켜 주어야 하는 단점이 있었으나 제안하는 올가미 기능은 시작점과 끝점을 일치시키지 않아도 관심영역을 선택할 수 있는 장점이 있다. 또한 사용자가 이진화 임계값과 질감추출을 위한 k-means 군집의 개수를 선택할 수 있도록 하여 다양한 역광보정 결과를 자동으로 얻을 수 있게 하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권1호
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• pp.75-85
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• 2013

스테레오 비전을 사용하여 거리정보를 획득하기 위해서는 스테레오 영상 쌍에서 대응점을 찾는 스테레오 매칭이 이루어져야 한다. 기존의 스테레오 비전은 주로 두 대의 카메라를 사용해서 양안시차를 획득하였다. 따라서 기존의 방법들은 베이스라인의 길이에 따른 정확도와 정밀도 사이의 이율배반적 관계를 해소하지 못하였다. 또한 근래에 사용되는 신뢰도 전파 기법의 경우 고정된 가중치 ${\lambda}$에 의하여 스테레오 정합 성능이 크게 좌우되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 이율배반적 문제를 해소하기 위해 다중 베이스라인 스테레오 비전에 기반을 둔 개선된 신뢰도 전파 스테레오 정합 기법을 제안한다. 제안된 기법은 국부-명백성 함수로 EMAD(Extended mean of absolute difference)를 계산한다. 그리고 제안된 기법은 가중치 ${\lambda}$를 지역적 질감 정보에 적응적으로 결정한다. 제안된 기법은 기존 기법보다 더 높은 정합 성능을 보여주며 적은 반복을 통해 최적해에 도달하였다. 정합 성능이 PSNR수치상 약 4.85dB만큼 증가하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권8호
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• pp.3312-3327
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• 2020

Plant diseases are a significant yield and quality constraint for farmers around the world due to their severe impact on agricultural productivity. Such losses can have a substantial impact on the economy which causes a reduction in farmer's income and higher prices for consumers. Further, it may also result in a severe shortage of food ensuing violent hunger and starvation, especially, in less-developed countries where access to disease prevention methods is limited. This research presents an investigation of Directional Local Quinary Patterns (DLQP) as a feature descriptor for plants leaf disease detection and Support Vector Machine (SVM) as a classifier. The DLQP as a feature descriptor is specifically the first time being used for disease detection in horticulture. DLQP provides directional edge information attending the reference pixel with its neighboring pixel value by involving computation of their grey-level difference based on quinary value (-2, -1, 0, 1, 2) in 0°, 45°, 90°, and 135° directions of selected window of plant leaf image. To assess the robustness of DLQP as a texture descriptor we used a research-oriented Plant Village dataset of Tomato plant (3,900 leaf images) comprising of 6 diseased classes, Potato plant (1,526 leaf images) and Apple plant (2,600 leaf images) comprising of 3 diseased classes. The accuracies of 95.6%, 96.2% and 97.8% for the above-mentioned crops, respectively, were achieved which are higher in comparison with classification on the same dataset using other standard feature descriptors like Local Binary Pattern (LBP) and Local Ternary Patterns (LTP). Further, the effectiveness of the proposed method is proven by comparing it with existing algorithms for plant disease phenotyping.

• Advances in Computational Design
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• 제5권2호
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• pp.127-146
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• 2020

Building Information Modeling (BIM) is increasingly used throughout the facility's life cycle for various applications, such as design, construction, facility management, and maintenance. For existing buildings, the geometry of as-built BIM is often constructed using dense, three dimensional (3D) point clouds data obtained with laser scanners. Traditionally, as-built BIM systems do not contain the material and textural information of the buildings' elements. This paper presents a semi-automatic method for generation of material and texture rich as-built BIM. The method captures and integrates material and textural information of building elements into as-built BIM using thermal infrared sensing (TIS). The proposed method uses TIS to capture thermal images of the interior walls of an existing building. These images are then processed to extract the interior walls using a segmentation algorithm. The digital numbers in the resulted images are then transformed into radiance values that represent the emitted thermal infrared radiation. Machine learning techniques are then applied to build a correlation between the radiance values and the material type in each image. The radiance values were used to extract textural information from the images. The extracted textural and material information are then robustly integrated into the as-built BIM providing the data needed for the assessment of building conditions in general including energy efficiency, among others.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.316-324
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• 2007

의료영상에서 사용하는 MIP 볼륨 렌더링은 CT나 MR 등의 볼륨데이터에서 시각 광선으로부터 높은 밝기 값을 추출하여 혈관과 뼈와 같은 환자의 조직을 보여주는 볼륨 렌더링 기법이다. 최근 GPU를 MIP 볼륨 렌더링에 사용하여 대용량 의료영상 데이터에 대해서도 속도가 빠른 렌더링이 가능하게 되었다. 볼륨데이터를 여러 각도에서 관찰하면, 일반적으로 시각과 동일한 방향의 텍스쳐 평면과 볼륨 경계평면이 비스듬하게 교차한다. 볼륨데이터의 외부에는 값이 존재하지 않으므로 경계부분에서 공간 주파수가 높게 나타난다. 기존의 MIP 렌더링은 샘플링 간격이 일정하기 때문에 경계부분에서 데이터의 손실이 생겨 알리아싱이 나타나는 문제가 있다. 화질을 개선하기 위해 샘플링 간격을 줄여 슬라이스수를 증가시킬 수 있으나, 이때는 렌더링 수행 시간이 길어지게 된다. 이 논문에서는 기존 렌더링 결과에 볼륨 경계 평면을 추가로 렌더링하는 방법을 제안한다. 이 방법은 주파수가 높은 경계 부분의 샘플링 간격을 줄여 화질을 향상시킨다. 한편 MIP는 샘플링 순서에 무관하므로 추가된 슬라이스는 기존 렌더링 영상을 손실시키지 않는다. 증가된 슬라이스는 경계부분인 여섯 평면에 불과하므로 렌더링 수행시간에는 거의 영향을 주지 않고 화질을 개선할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.1082-1093
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• 2011

3차원 캐릭터 모델의 만화적 표현을 위하여 일반적으로 사용되고 있는 기존의 카툰렌더링 방법들은 아티스트가 직접 그린 원화의 표현을 그대로 살리는데 한계가 있다. 본 논문에서는 원화로부터 만화적인 음영모델을 캡쳐하는 기술을 제안하고 이를 이용하여 3차원 캐릭터 모델을 효과적으로 카툰 렌더링하는 새로운 시스템을 제공한다. 이 시스템의 특징은 음영을 캡쳐한 후에 캐릭터 모델의 만화적 특성을 부각시키기 위하여 음영을 이용하여 형태를 강조하는 알고리즘을 포함하며 아티스트가 포스트 프러덕션으로 음영을 편집할 수 있는 스케치 기반 인터페이스를 지원하는 것이다. 이를 위하여 선택된 영역의 색상 분포와 비율을 분석하는 RGB 색상 정렬 알고리즘을 이용하여 카툰 텍스처를 자동으로 생성하는 방법론을 제시한다. 또한 캐릭터의 형태적 특성을 강조하기 위하여 세일리언시 기반 카툰 렌더링 알고리즘을 제안하며, 음영을 지역적으로 편집하는 스케치 인터페이스를 제공한다. 마지막으로 사용자 평가를 통하여 제안하는 시스템의 유용성을 입증한다.

• 한국측량학회지
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• 제17권4호
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• pp.421-429
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• 1999

21세기에는 전 세계인구의 70%가 도시에서 생활할 것으로 예상되며, 이러한 도시화는 도시관리를 위해 GIS와 더불어 건물 DEM과 정사투영영상에 대한 요구가 증대될 것이다. 건물 DEM을 생성하기 위해서는 건물의 형태를 나타내는 경계선을 검출해야 한다. 이를 위해서 일반적으로 자동과 반자동 건물 추출법을 사용한다. 그러나 자동 검출법을 항공사진에 직접 적용하면 지붕의 색깔이나 그림자 그리고 주변의 나무 등 때문에 정확한 건물 경계선을 추출하기 매우 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 연구에서는 반자동 건물 추출법을 제시하였다. 건물 지붕의 색깔이 균일할 경우 지붕의 한 부분을 마우스로 클릭하여 건물경계를 찾도록 하였으며, 균일하지 않은 경우 건물의 모서리 부분을 클릭하여 건물 모서리점을 검출하도록 프로그램을 개발하였다. 건물 DEM은 영상정합에 의해 계산된 건물 높이와 건물 경계선을 이용하여 생성하였다.

• 대한화장품학회지
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• 제43권3호
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• pp.247-254
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• 2017

Optical Coherence Tomography (OCT)는 광 산란과 간섭 현상을 이용하여 비침습적으로 생체조직의 표면 및 내부 구조를 이미지화 할 수 있는 영상기술이다. OCT 기술은 질병의 조기진단과 같은 의료 분야에서 활발히 활용되어 왔으나 미용을 위한 피부진단으로의 적용은 아직 초기단계라 할 수 있다. 본 연구에서는 OCT를 피부효능평가에 도입하여 피부결 및 주름 평가에 활용 가능성을 살펴보았다. 모사판(replica)을 대상으로 한 평가에서 PRIMOS와 유사한 패턴을 보여 주었고 주름을 모사한 3차원 모델을 이용한 평가에서는 PRIMOS에 비해 측정각에 따른 오차가 적음을 확인할 수 있었다. 그리고 커버력 화장품을 이용한 사용 전후의 평가에 있어서도 이를 구분할 정도의 해상도를 보였다. 이러한 평가를 통해 OCT의 미세주름평가에서의 가능성을 알 수 있었고 향후 더 구체화된 연구를 통해 그 활용가능성에 대한 신뢰도를 높일 예정이다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제24권5호
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• pp.99-107
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• 2015

The purpose of this study is to analyze the change of visual stimulus of users to the space through the experiment of EEG and the satisfaction of users depends on the lighting. To do that, the results measured with EEG experiment focusing on Beta ${\beta}$ were compared to each other to figure out difference in the changes of the activation of human brain on lighting's situation as the lighting off and on in the same space. The difference in the results was verified according to the characteristic of users which classified with 4 types of the spatial sensitivities. The results of this study are as following. Firstly, the spacial sensitivity of user is to communicate well with the different senses with stimulus through interaction among the elements. At this time, the brain plays a major role in build the spacial sensitivity of users as the place to make form. Secondly, there are the differences in the activation of brain depends on lighting situation even in the same space. The stimulus into the brain became generally stronger in images with lighting on than off. Especially, the response in the occipital lobe which connected with the visual center turn out strongly in the image of 'modern natural'. Because the visual stimulus interact well with the bright color, the reflectional texture and the rough texture painted the dark color. Thirdly, the satisfaction of users changed with lighting in the space. But we could know that the satisfaction of users isn't be related to the visual stimulus through the results of this study. Finally, there isn't the difference in the activation degree of brain according to the characteristic which are preference of users into 4 types of the spatial sensitivity through the results came from ANCOVA(analysis of covariance) with SPSS Program 22.