• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권12호
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• pp.587-592
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• 2017

관람객 자신이 보고 있는 영상 콘텐츠의 공간속에 있는 느낌이나 심리적 경험을 프레즌스라고 한다. 본 논문에서는 (1) 어떤 영상 이미지와 형태에 따라 향상 또는 증강되는지, (2) 관람자의 개개인의 특성에 따른 프레즌스의 변화, (3) 인터랙티브가 가미된 영상작품에서 인터랙티비티가 프레즌스 향상에 어떠한 영향을 미치는지에 대하여 분석하고자 한다. 실험영상으로는 본인이 제작한 "The Light"를 사용하였다. 본 연구에서는 실험영상을 대상으로 연구를 진행하였으며, 실험영상의 주요한 시각적 구성요소인 색상과 형태를 분류하여 프레즌스를 측정하였다. 실험을 통하여 실험영상에 인터랙티브가 가미된 영상을 제작하는 것이 본인의 작품에 프레즌스를 높인다는 결과를 얻었다. 실험영상과 인터랙티브가 가미된 영상의 프레즌스를 측정하기 위해 기존 프레즌스 측정연구를 토대로 새로운 설문지를 작성하였으며, 측정도구로는 설문지 조사형태인 PQS와 뇌파측정 방법인 EEG 측정을 결합하여 실험하였다. 실험 결과에서, 뇌파 측정에 따른 알파파와 베타파의 변화는 프레즌스 증감에 따라 결과치가 달라짐을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권9호
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• pp.401-410
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• 2016

3차원 정합이란 다시점에서 획득한 3차원 점군들을 정렬하는 기술로써 지난 수십 년간 많은 연구가 진행되고 있는 분야이다. 이러한 3차원 정합은 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘을 시작으로 많은 변형 ICP가 소개되고 있다. 하지만 ICP 계열의 알고리즘들은 최근접점을 대응점으로 간주하여 알고리즘을 수행한다. 그렇기 때문에 3차원 점군의 초기 오차가 큰 경우 정확한 대응점 탐색에 실패할 수 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 색상과 3차원 거리가 융합된 6차원 거리와 색상분포 유사도를 이용한다. 더 나아가 색상 분할 기반 적응형 샘플링을 이용하여 알고리즘 연산 속도를 감소시키고 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 마지막으로 실험을 통해 기존의 방법과 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 비교한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권7호
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• pp.737-744
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• 2005

본 논문에서는 자연 영상에서 추출된 텍스트 영상의 이진화를 위한 3단계 색상 분할 알고리즘을 제안한다. 1단계 색상 분할은 입력 영상 중에서 텍스트색상과 배경색상이 잘 구별되는 단순 영상의 이진화를 수행하고, 2단계 색상 분할은 입력 영상에 고주파 필터를 적용하여 자연조명 이나 인공조명에 영향을 받은 영상의 이진화를 수행하며, 3단계 색상 분할은 저주파 필터를 기반으로 텍스트나 배경에 텍스쳐가 존재하는 영상의 이진화를 수행한다. 제안한 이진화 알고리즘이 그레이 정보를 이용하는 이진화 알고리즘보다 효과적으로 텍스트 영역을 이진화함을 입증하기 위해 상용문서 인식기인 아르미 6.0을 사용하여 이진화된 문자영상에 대한 인식 실험을 실행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘의 필드 단위 인식률이 그레이 정보를 이용한 이진화 알고리즘의 인식률보다 $35\%$ 이상 우수함을 관측하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권2호
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• pp.126-136
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• 2004

이 논문은 색상과 위치정보를 이용한 새로운 내용기반 영상검색 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서. 질의가 주어졌을 경우, 데이타베이스의 검색공간을 줄일 목적으로 두 가지 종류의 색인 키(Key)를 제시하는데 하나는 영상의 고유한 색상 구성적 특성을 나타내는 주요 색상세트(MCS, Main Colors' Set)이고 다른 하나는 주요 색상마다의 분포 및 위치적 특성을 나타내는 분포 블록기호(DBS, Distribution Block Signature)이다. 이 두 가지 필터(Filter)를 연속적으로 적용하면 영상 데이터베이스로부터 잠재성이 높은 유사 후보 영상만을 걸러내게 된다. 이어서 보다 높은 검색성능을 얻기 위해 새롭게 제안한 쿼드모델 (Quad Modeling)과 유사도 피드백 메커니즘을 이용한다. 이 방법은 색상과 위치정보에 대한 가중치를 역동적으로 조절함으로써 검색성능을 향상시킨다. 실험을 통해서 제안된 알고리즘이 성공적으로 영상검색에 사용될 수 있음을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1411-1416
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• 2020

본 논문에서는 색조 도플러 초음파 영상에서 K-Means 알고리즘을 적용하여 혈류 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 ROI 영역을 추출하고, 추출된 ROI 영역에서 최대 명암도를 임계치로 설정한 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화한다. 이진화된 ROI 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 상완 동맥의 혈류 영역이 존재하는 사다리꼴 형태의 영역을 추출한다. 추출된 사다리꼴 형태의 영역에서 상완동맥의 혈류영역을 정확히 추출하기 위하여 K-Means 기반 양자화 기법을 적용한다. 실험에서 제안 된 방법은 현장 전문가의 검증을 거쳐 30건 중 28건 (93.3%)에서 혈류 영역을 성공적으로 추출하였다. 그리고 제안된 K-Means 기반 혈류 영역 추출 방법을 30개의 색조 도플러 초음파 영상에 적용하여 전문의가 제공한 상완동맥 혈류 영역과 제안된 방법을 비교 분석한 결과, 정확도가 평균적으로 94.27%로 나타났다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권1호
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• pp.366-381
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• 2020

Steganography has been successfully employed in various applications, e.g., copyright control of materials, smart identity cards, video error correction during transmission, etc. Deep learning-based steganography models can hide information adaptively through network learning, and they draw much more attention. However, the capacity, security, and robustness of the existing deep learning-based steganography models are still not fully satisfactory. In this paper, three models for different cases, i.e., a basic model, a secure model, a secure and robust model, have been proposed for different cases. In the basic model, the functions of high-capacity secret information hiding and extraction have been realized through an encoding network and a decoding network respectively. The high-capacity steganography is implemented by hiding a secret image into a carrier image having the same resolution with the help of concat operations, InceptionBlock and convolutional layers. Moreover, the secret image is hidden into the channel B of carrier image only to resolve the problem of color distortion. In the secure model, to enhance the security of the basic model, a steganalysis network has been added into the basic model to form an adversarial network. In the secure and robust model, an attack network has been inserted into the secure model to improve its robustness further. The experimental results have demonstrated that the proposed secure model and the secure and robust model have an overall better performance than some existing high-capacity deep learning-based steganography models. The secure model performs best in invisibility and security. The secure and robust model is the most robust against some attacks.

• International Journal of Contents
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• 제5권3호
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• pp.50-56
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• 2009

Internet is being used for several activities by a great range of users. These activities include communication, e-commerce, education, and entertainment. Users are required to register regarding website in order to enroll web activities. However, registration can be done by automated hacking software. That software make false enrollments which occupy the resources of the website by reducing the performance and efficiency of servers, even stop the entire web service. It is crucial for the websites to have a system which has the capability of differing human users and computer programs in reading images of text. Completely Automated Public Turing Test to Tell Computers and Human Apart (CAPTCHA) is such a defense system against Optical Character Recognition (OCR) software. OCR can be defined as software which work for defeating CAPTCHA images and make countless number of registrations on the websites. This study proposes a new CAPTCHA context that is Korean CAPTCHA by means of the method which is splitting CAPTCHA images into several parts with random rotation values, and drawing random lines on a grid background by using Korean characters only. Lines are in the same color with the CAPTCHA text and they provide a distortion of image with grid background. Experimental results show that Korean CAPTCHA is a more secure and effective CAPTCHA type for Korean users rather than current CAPTCHA types due to the structure of Korean letters and the algorithm we are using: rotation and splitting. In this paper, the algorithm of our method is introduced in detail.

• 융합정보논문지
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• 제7권5호
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• pp.137-148
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• 2017

최근, 군사나 산업 응용 목적으로 UAV를 활용하는 연구가 매우 고무적으로 진행되고 있다. 이들 응용 중의 한 가지는 적의 의심스러운 정찰 비행체의 비행경로를 뒤따라 은밀하게 추적할 필요가 있을 때 앞서가는 비행체를 추적하는 것으로, Roll, Yaw, Pitch와 같은 대상 비행체의 비행 자세 정보들을 매 순간마다 실시간으로 추정할 필요가 있다. 본 논문에서는 뒤따르는 비행체에 장착되어 있는 외부 카메라에서 제공하는 비디오 정보를 사용해서 대상 비행체의 자세를 실시간으로 추정할 수 있는 방법을 제시한다. 키 포인트와 오일러 각을 탐지하고 추정하기 위해서 컬러 공간 분할, 템플레이트 정합 등과 같은 여러 가지 영상 처리 방법들과 선형 회귀와 같은 통계적 방법이 적용되었다. 시뮬레이션 실험을 통해서 X-플레인 비행데이터와 추정한 비행데이터를 비교한 결과 제안하는 방법이 앞서가는 비행체의 비행 자세 정보를 추정하는데 효과적인 방법이 될 수 있음을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.420-438
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• 2004

이미지에 인위적 또는 자연적으로 포함된 텍스트는 이미지의 내용을 함축적이고 구체적으로 표현하는 중요한 정의이다. 이러한 정보를 실시간에 추출하여 정확히 인식할 수 있다면 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 본 논문에서는 자연이미지에 포함된 장면 텍스트를 추출하는 방법으로서 텍스트의 색 연속성, 자기 변화 및 색 변화와 같은 낮은 수준의 이미지 특징으로 텍스트 후보 영역을 찾고, 다해상도 (Multi-resolution) 웨이블릿(Wavelet) 변환을 이용하여 높은 수준의 텍스트 특징인 획의 구성 여부로 검증하는 계층적인 구조를 제안한다. 색 연속성 특징은 대부분의 텍스트는 동일한 색으로 구성된다는 특징을 이용하는 것이고, 밝기 변화 특징은 텍스트 영역은 주변과의 밝기 변화가 존재하며 에지 밀도가 높은 특징을 이용한다. 또한, 색 변화 특징은 텍스트 영역은 주변 배경과의 색 변화가 존재하며, 밝기 변화보다 민감한 색 분산 값으로 표현할 수 있다는 장점을 이용한다. 높은 수준의 텍스트 특징으로서 다해상도 웨이블릿 변환을 이용하여 텍스트 획의 방향성 정보를 추출하고, 추출된 정보를 SVM(Support Vector Machine) 분류기로 검증하여 최종 영역을 확정한다. 제안한 방법을 다양한 종류의 이미지에 적용한 결과 배경이 복잡해도 비교적 안정적으로 텍스트 영역을 추출하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권3호
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• pp.83-91
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• 2019

본 연구는 화재 피해를 입은 콘크리트 구조물을 디지털 카메라 및 이미지 프로세싱 소프트웨어를 활용하여 손상도 평가를 하기 위한 기초 연구이다. 이를 위해 W/C=0.5(일반 강도) 및 0.3(고강도)의 모르타르 및 페이스트 시료를 전기로에 넣어 $100^{\circ}C$에서 $1000^{\circ}C$까지 화재피해를 모사한 후, 압축강도 및 색도 분석을 분석하였다. 여기서 페이스트는 분말형태로 가공하여 CIELAB 색도를 측정하였고, 디지털 카메라로 시료를 촬영한 후 색상 강도 분석(color-intensity analyzer) 소프트웨어로 RGB 색도를 측정하였다. 그 결과 가열 온도 $400^{\circ}C$ 까지는 압축강도 잔존율이 W/C=0.5는 87.2 %, W/C=0.3은 86.7 % 수준의 강도 손상을 보였다. 그러나 $500^{\circ}C$ 이상에서는 급격한 강도 저하가 나타났으며, W/C=0.5는 55.2 %, W/C=0.3은 51.9 %의 압축강도 잔존율이 나타났다. $700^{\circ}C$ 이상에서는 W/C=0.5는 26.3 %, W/C=0.3은 27.8 %으로써 구조물의 내구성을 확보할 수 없는 수준이었다. $L^*a^*b$ 분석 결과 $700^{\circ}C$ 이후부터 $b^*$가 급격히 높아지는 결과가 나타났다. 이는 $700^{\circ}C$이후에서 노란색의 강도가 강해지는 것으로 분석된다. 또한, RGB 분석 결과 $700^{\circ}C$ 이후부터 R 및 G의 히스토그램 첨도 및 빈도가 높아지는 것을 확인하였다. 이는 R 및 G의 픽셀(화소)이 많아지는 것으로 분석된다. 따라서 화재 피해를 입은 콘크리트의 색도 분석은 노란색($b^*$ 혹은 R+G)의 변화를 확인하는 것으로 손상 정도를 예상하는 것이 가능할 것으로 판단된다.