• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권1호
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• pp.33-45
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• 2011

본 논문에서는 객체의 윤곽선 정보에 기반한 수정된 그래프컷(Graph-cut) 알고리즘을 이용하여 동영상에서 효율적으로 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저, 첫 프레임에서 자동 추출 알고리즘 이용하거나 사용자와의 상호작용을 통해 영상에서 객체를 분리한다. 객체의 형태 정보를 상속시키기 위해 이전 프fp임에서 추출된 객체 윤곽선의 움직임을 예측한다. 예측된 윤곽선을 기준으로 블록 단위 히스토그램 역투영(Block-based Histogram Back-projection) 알고리즘을 수행하여 다음 프레임의 각 픽셀에 대한 객체와 배경의 컬러 모델을 형성한다. 또한 윤곽선을 중심으로 전체 영상에 대한 로그함수 기반의 거리 변환 지도(Distance Transform Map)를 생성하고 인접 픽셀간의 연결(link)의 확률을 결정한다. 생성된 컬러 모델과 거리 변환 지도를 이용하여 그래프를 형성하고 에너지를 정의하며 이를 최소화하는 과정을 통해 객체를 추출한다. 다양한 영상들에 대한 실험 결과를 통해서 기존의 객체 추출 방법보다 제안하는 방법이 객체를 보다 정확하게 추출함을 확인할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권2호
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• pp.107-115
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• 2002

본 논문은 한 쌍의 스테레오 영상으로부터 BDM(Bidirectional Disparity Morphing)을 이용하여 중간시점 영상을 보간하는 방법을 제안한다. 영상은 하나 이상의 계층으로 구성되어 있고 각각의 계층은 유사한 시차값을 갖기 때문에, 블록 단위의 시차 맵을 이용하는 것은 유용하다. 또한 블록 단위의 시차 맵은 시차계산을 위한 영상의 해상도를 줄여 계산량을 크게 감소시킨다. 그러나 서로 다른 계층이 겹쳐진 영역에서는 시차가 급격히 변화하여 정합 오차가 증가하고, 가려짐이 발생할 확률이 높다. 따라서 정합 결과에 따라 블록의 크기를 변화시켜 보다 정밀하게 대응 블록을 검색하여 잘못된 시차 계산을 막고, 아울러 가려진 영역을 검출할 수 있다. 가려진 영역의 시차는 가려짐 패턴을 이용하여 올바른 시차를 지정할 수 있어, 결과적으로 보다 정확한 중간 시점 영상을 생성할 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.1443-1449
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• 2013

전방 차량의 자동검출은 충돌회피, 자동운행제어 그리고 자동 헤드램프 조정 등의 고급 운전지원시스템의 통합 요소이다. 주야간 상관없이 전방 차량 자동 검출과 운행 상태를 인지하는데 있어 후미등은 중요한 역할한다. 그런데, 많은 운전자들이 차량의 후미등 상태를 알지 못하고 운행하는 경우가 많다. 따라서, 후미등에 이상이 있는 차량에 대하여 자동으로 후미등 이상 상태를 알려주는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 영상처리 및 인식기술을 기반으로 차량의 후미등 상태를 인식하는 방법을 제안한다. 톨게이트 등으로 진입하는 차량을 검출하기 위하여 배경추정기법, 옵티컬 플로우(optical flow) 그리고 Euclidean 척도를 이용한다. Lab 색좌표에서 집중 맵(saliency map)을 적용하여 차량에서 후미등 영역을 검출하고 상태를 판정한다. 고속도로 톨게이트 영상을 이용하여 후미등 상태인식 실험을 하고, 제안하는 방법이 운전자에게 후미등 상태 전달하는데 활용할 수 있음을 보인다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제56권7호
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• pp.23.1-23.7
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• 2014

Background: Scanning of the genome for selection signatures between breeds may play important role in understanding the underlie causes for observable phenotypic variations. The discovery of high density single nucleotide polymorphisms (SNPs) provide a useful starting point to perform genome-wide scan in pig populations in order to identify loci/candidate genes underlie phenotypic variation in pig breeds and facilitate genetic improvement programs. However, prior to this study genomic region under selection in commercially selected Berkshire and Korean native pig breeds has never been detected using high density SNP markers. To this end, we have genotyped 45 animals using Porcine SNP60 chip to detect selection signatures in the genome of the two breeds by using the $F_{ST}$ approach. Results: In the comparison of Berkshire and KNP breeds using the FDIST approach, a total of 1108 outlier loci (3.48%) were significantly different from zero at 99% confidence level with 870 of the outlier SNPs displaying high level of genetic differentiation ($F_{ST}{\geq}0.490$). The identified candidate genes were involved in a wide array of biological processes and molecular functions. Results revealed that 19 candidate genes were enriched in phosphate metabolism (GO: 0006796; ADCK1, ACYP1, CAMK2D, CDK13, CDK13, ERN1, GALK2, INPP1; MAK, MAP2K5, MAP3K1, MAPK14, P14KB, PIK3C3, PRKC1, PTPRK, RNASEL, THBS1, BRAF, VRK1). We have identified a set of candidate genes under selection and have known to be involved in growth, size and pork quality (CART, AGL, CF7L2, MAP2K5, DLK1, GLI3, CA3 and MC3R), ear morphology and size (HMGA2 and SOX5) stress response (ATF2, MSRB3, TMTC3 and SCAF8) and immune response (HCST and RYR1). Conclusions: Some of the genes may be used to facilitate genetic improvement programs. Our results also provide insights for better understanding of the process and influence of breed development on the pattern of genetic variations.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제45권4호
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• pp.255-263
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• 2021

Background: Ecosystem service mapping is an important tool for decision-making in landscape planning and natural resource management. Today, pollination service mapping is based on the Lonsdorf model (InVEST software) that determines the availability of nesting and floral resources for each land cover and estimates pollination according to the foraging range of the desired species. However, it is argued that the Lonsdorf model has significant limitations in estimating pollination in a landscape that can affect the results of this model. Results: This paper presents a free software, named PollMap, that does not have the limitations of the Lonsdorf model. PollMap estimates the pollination service according to a modified version of the Lonsdorf model and assumes that only cells within the flight range of bees are important in the pollination mapping. This software is produced for estimating and mapping crop pollination in agricultural landscapes. The main assumption of this software is that in the agricultural landscapes, which are dominated by forest and agriculture ecosystems, forest patches serve only as a nesting habitat for wild bees and the surrounding fields provide floral resources. Conclusion: The present study provided new software for mapping crop pollination in agricultural landscapes that does not have the limitations of the Lonsdorf model. We showed that the use of the Lonsdorf model for pollination mapping requires attention to the limitations of this model, and by removing these limitations, we will need new software to obtain a reliable mapping of pollination in agricultural landscapes.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권4호
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• pp.519-526
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• 2022

자율주행 자동차는 기본적으로 차량과 도로에 설치된 센서를 활용해 수집된 도로·교통 정보를 통해 자율주행 기능을 수행한다. 그러나 이러한 기술과 정보만으로는 완전한 자율주행을 구현하는 것에 한계가 있음을 인정하고 있다. 최근에는 센서 기반 자율주행 기술의 한계를 극복하기 위해 다양한 방면에서 노력을 하고 있으며, 동적지도정보(local dynamic map: LDM)라 불리는 보다 구체적이고 정확한 도로 및 교통정보를 활용하는 노력도 진행 중이다. 그러나 LDM 관련 데이터 표준 및 데이터 세부항목 등이 아직 충분히 검증되지 않았으며, 자율주행 중 LDM의 시공간적 제공 범위에 대한 연구는 극히 제한적이다. 이러한 배경 하에, 본 연구의 목적은 기존 LDM 관련 연구 사례를 통해 기존 연구의 한계를 도출하고, 나아가 LDM 기반 도로·교통정보의 시공간적 활성화 구간 산정 프레임워크을 제시하는 것이다.

• 인간식물환경학회지
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• 제24권5호
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• pp.519-527
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• 2021

Background and objective: This study was conducted to establish a Plant Hardiness Zone (PHZ) map, investigate the effect of global warming on changes in PHZ, and elucidate the difference in the distribution of evergreen trees between the central and southern region within hardiness Zone 7b in Korea. Methods: Mean annual extreme minimum temperature (EMT) and related temperature fluctuation data for 40 years (1981 to 2020) in each of the meteorological observation points were extracted from the Open MET Data Portal of the Korea Meteorological Administration. Using EMT data from 60 meteorological observation points, PHZs were classified according to temperature range in the USDA Plant Hardiness Zone Map. Changes in PHZs for each decade related to the effects of global warming were analyzed. Temperature fluctuation before and after the day of EMT were analyzed for 4 areas of Seoul, Suwon, Suncheon, and Jinju falling under Zone 7b. For statistical analysis, descriptive statistics and ANOVA were performed using the IBM SPSS 22 Statistics software package. Results: Plant hardiness zones in Korea ranged from 6a to 9b. Over four decades, changes to warmer PHZ occurred in 10 areas, especially in colder ones. Based on the analysis of daily temperature fluctuation, the duration of sub-zero temperatures was at least 2 days in Seoul and Suwon, while daily maximum temperatures were above zero in Suncheon and Jinju before and after EMT day. Conclusion: It was found that the duration of sub-zero temperatures in a given area is an important factor affecting the distribution of evergreen trees in PHZ 7b.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.67-73
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• 2007

본 논문에서는 이동 카메라에서 조명 변화에도 강건한 이동 물체 자동 검출을 위한 파노라믹 참조 이미지를 생성하는 방법을 제시한다. 배경 영상은 삼각대 위에 고정시킨 카메라를 수평방향으로 회전하여 얻은 영상을 정렬시켜 재구성하여 만든다. 실린더 파노라믹 영상의 생성에 있어서, 기존의 방법들은 정적인 환경을 가정하고 있다. 본 논문에서는 동적인 환경들로부터 파노라믹 참조 이미지를 생성하는 방법을 제안한다. 입력영상과 배경영상간의 에지 매칭 방법과 누적 에지 맵을 사용하여 파노라믹 참조 이미지 생성을 위한 효율적인 방법을 제시한다. 제안한 알고리즘을 실제 영상 열에 적용하여 보았다. 실험결과 제안한 방법을 사용하여 조명 변화에도 강건한 파노라믹 참조 이미지 생성이 가능함이 입증되었다.

• Transactions on Electrical and Electronic Materials
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• 제13권1호
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• pp.10-15
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• 2012

In conventional, skin detection methods using for skin color definitions is based on prior knowledge. By experimentation, the threshold value for dividing the background from the skin region is determined subjectively. A drawback of such techniques is that their performance is dependent on a threshold value which is estimated from repeated experiments. To overcome this, the present paper introduces a skin region detection method. This method uses a histogram approximation based on the mean shift algorithm. This proposed method applies the mean shift procedure to a histogram of a skin map of the input image. It is generated by comparing with the standard skin colors in the $C_bC_r$ color space. It divides the background from the skin region by selecting the maximum value according to the brightness level. As the histogram has the form of a discontinuous function. It is accumulated according to the brightness values of the pixels. It is then, approximated by a Gaussian mixture model (GMM) using the Bezier curve technique. Thus, the proposed method detects the skin region using the mean shift procedure to determine a maximum value. Rather than using a manually selected threshold value, as in existing techniques this becomes the dividing point. Experiments confirm that the new procedure effectively detects the skin region.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.38-47
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• 2013

다중 레이어 영상 모델인 Mixed Raster Content 모델 (MRC) 기반의 영상 부호화는 스크린 이미지와 같은 혼합 영상을 전경 레이어, 이진 마스크 레이어, 배경 레이어로 재구성한 뒤, 각 레이어마다 그 레이어의 신호 특성에 적합한 부호화기를 이용하여 영상을 압축하는 기법이다. 문자와 같은 계단 형태의 강한 에지를 갖는 영역의 위치 정보를 마스크 레이어에 저장하고, 그 위치의 색상 신호는 전경 레이어에 저장한다. 그리고 나머지 영역인 배경 영역의 색상 신호는 배경 레이어에 저장한다. 따라서 마스크 레이어가 전경과 배경의 분할 정보를 담게 되며, 이 분할 정보의 정확도에 따라 전체 부호화기의 압축 효율이 직접적인 영향을 받는다. 본 논문은 MRC 기반의 영상 부호화를 위한 새로운 레이어 분할 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 형태학적 필터인 top hat 변환을 이용하여 문자를 배경신호로부터 분할한다. 이때 문자의 경계를 에지 맵으로부터 추정하여 문자 색상과 배경과의 상대적 밝기를 결정하고 이를 통해 형태학적 필터링에 필요한 top hat 변환의 종류를 정확히 선택하도록 하였다. 실험을 통해 제안 방법이 비교 대상 알고리즘에 비해 우수한 분할 성능을 가짐을 보인다.