• 한국통신학회논문지
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• 제39B권7호
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• pp.459-466
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• 2014

본 논문에서는 권종 인식을 위하여 범용 CIS(contact image sensor)를 사용하여 각 권종별로 취득된 지폐 반사 전체 이미지의 특징 데이터(feature data) 성분을 추출하여 권종 인식의 데이터로 사용함으로써 개별 객체의 특색이나 특징들의 집합인 패턴을 이용한 효과적인 이미지 처리 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 통하여 각 권종별 추출된 이미지의 특징 데이터는 이미지 변화에 덜 민감하면서 공간적인 분포를 잘 나타내기 때문에 권종 인식을 하는데 있어서 우수한 방법이 될 수 있다. 제안된 알고리즘의 테스트를 위하여 시료 진폐는 각 국가 및 권종 당 100매씩을 테스트 하였으며, 제한적인 시료로 인한 판정 결과의 신뢰도를 확보하고자 방향별 총 10회씩 투입하였다. 시험 결과 한국 원화는 100% 인식하였으며, 유로화는 5유로의 경우 99.9%, 20유로의 경우 99.8%의 인식률을 보였으며, 터키 리라화는 20리라의 경우 99.8.%, 50리라의 경우 99.8%의 인식률을 보였고, 나머지 미국 달러화, 중국 위안화, 영국 파운드화 등의 권종은 100% 인식되어 제안된 알고리즘이 상용 제품에 적용 가능함을 보였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.361-367
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• 2016

In this paper, we propose an improved single view metrology (SVM) algorithm to accurately measure the height of objects. In order to accurately measure the size of objects, vanishing points have to be correctly estimated. There are two methods to estimate vanishing points. First, the user has to choose some horizontal and vertical lines in real world. Then, the user finds the cross points of the lines. Second, the user can obtain the vanishing points by using software algorithm such as [6-9]. In the former method, the user has to choose the lines manually to obtain accurate vanishing points. On the other hand, the latter method uses software algorithm to automatically obtain vanishing points. In this paper, we apply image resizing and edge sharpening as a pre-processing to the algorithm in order to improve performance. The estimated vanishing points algorithm create four vanishing point candidates: two points are horizontal candidates and the other two points are vertical candidates. However, a common image has two horizontal vanishing points and one vertical vanishing point. Thus, we eliminate a vertical vanishing point candidate by analyzing the histogram of angle distribution of vanishing point candidates. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms conventional methods, [6] and [7]. In addition, the algorithm obtains similar performance with manual method with less than 5% of the measurement error.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.93-102
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• 2011

본 논문은 야외 환경에서 하나의 카메라를 이용한 시각 장애인을 위한 보행 안내 시스템을 제안한다. 기존의 스테레오 비전을 이용한 보행 지원 시스템과는 다르게 제안된 시스템은 사용자의 허리에 고정된 하나의 카메라를 이용하여 꼭 필요한 정보만을 얻는 것을 목표로 하는 시스템이다. 제안하는 시스템은 먼저 탑-뷰 영상을 생성하고, 생성된 탑-뷰 영상 내 지역적인 코너 극점을 검출한다. 검출된 극점에서 방사형의 히스토그램을 분석하여 장애물을 검출한다. 그리고 사용자 움직임은 사용자에 가까운 지역 안에서 옵티컬 플로우를 사용하여 추정한다. 이렇게 영상으로부터 추출된 정보들을 기반으로 음성 메시지 생성 모듈은 보행 지시 정보를 합성된 음성을 통해 시각 장애인에게 전달한다. 다양한실험 영상들을 사용하여 제안한 보행 안내 시스템이 일반 인도에서 유용한 안내 지시를 제공하는 것이 가능함을 보인다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권1호
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• pp.40-49
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• 2007

운전자를 위한 영상처리 시스템에서 도로 위의 움직이는 물체와 고정된 물체의 구분은 매우 중요한 문제이다. 많은 연구자들이 색상과 경계 기반의 추적 시스템은 'distracted' 현상으로 인해 잘못된 결과를 야기 시키는 데 이것은 동시에 모든 점들이 예상을 벗어난 경우에 대한 문제를 다루지 않기 때문이다. 본 논문에서는 순차적인 몬테카를로 필터를 사용하여 다중 차량 추적에 대응하며 광학적 흐름 기법의 명암 흐름과 히스토그램 기법의 색상 정보의 분포를 결합하여 실시간 시스템의 강인성과 정확성을 향상시킨다. 또한 고정된 물체의 경우 적응하는 입자 수의 밀도를 줄여 시간이 지남에 따라 추적 대상에서 제외된다. 두 개의 큰 흐름으로 나뉘는데 전자는 움직이는 물체와 고정된 물체를 구분하기 위한 예측 단계에 대하여 설명하고 후자는 센서인 영상으로부터 얻어진 정보를 측정 단계로 사용하여 겹쳐진 영역에 대응하는 방법에 대하여 논한다.

• 방송공학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.91-100
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• 2003

본 논문에서는 MPEG-7 영상 디스크립터 중 에지 히스토그램 디스크립터(EHD), 컬러 레이아웃 디스크립터(CLD), 그리고 호모니어스 텍스쳐 디스크립터(HTD)로 구성된 각각의 영상 데이터베이스를 조합하여 렐러번스 피드백을 적용한 영상 검색 방법을 제안한다. 본 논문에서 사용한 에지 히스토그램 디스크립터는 영상의 국부적인 방향성 에지 분포를 표현한 것으로서 영상에 대하여 그 내용물의 형태를 잘 표현하는 디스크립터이다. 컬러 레이아웃 디스크립터는 구조적인 단순함과 빠른 동작 속도에 의해 영상 검색에 넓게 사용되어지며 컬러의 공간적 분포로 표현된다. 호모지니어스 텍스쳐 디스크립터는 영상의 질감에 대하여 정밀한 통계상의 분할로 서술된다. 앞에서 언급한 디스크립터들은 각각의 특징을 반영한 영상 검색에 적용되어 진다. 렐러번스 피드백은 영상 검색에 있어 사용자가 요구하는 정보를 반영할 수 있어 영상의 검색 효율을 높일 수 있다. 제안한 방법은 사용자가 렐러번스 피드백으로 결정한 영상의 특징 정보가 각각의 디스크립터들에 새로운 가중치를 부여한다. 따라서, 사용자의 선택적 요구가 반영된 특징 정보 갱신을 통해 검색 효율을 높인다. 자연 영상에 대한 실험 결과로 제안한 방법이 검색 성능을 향상시켜주는 것을 확인할 수 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권2호
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• pp.44-51
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• 2009

자연 영상에서의 텍스트 이해는 지난 수년간 매우 활발한 연구 분야로 자리하고 있다. 논문에서 우리는 한국어 간판 영상으로부터 자동으로 텍스트를 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 상호명의 인식을 위한 텍스트 영역의 검출 및 이진화를 포함하고 있다. 먼저 수직, 수평 방향의 에지 히스토그램을 이용하여 텍스트 영역의 정교한 검출을 수행하였다. 두 번째 단계는 검출된 텍스트 영역에 대해서 연결요소 기법을 적용하여 각각의 독립된 한 개의 문자 영역으로 분할되어지고, 마지막으로 최소 거리 분류법에 의해 각각의 글자를 인식한다. 각각의 문자 인식을 위해 모양 기반 통계적 특징을 추출한다. 실험에서 제안된 전체적인 효율성 및 정확성을 분석하였으며, 현재 구현된 모바일 시스템의 실용성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.85-95
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• 2018

스마트폰의 보급이 확산되고 대중화됨에 따라 대부분의 사람들은 사진을 촬영하기 위해 모바일 카메라를 애용하고 있다. 하지만 저조도 환경에서 사진을 촬영할 때 광량이 부족한 이유로 원치 않는 잡음이 발생할 수 있다. 이런 잡음을 제거하기 위해, 최근 심층 합성곱 신경망에 기반한 잡음 제거 기법이 제안되었다. 이 기법은 성능 측면에서 큰 진전을 보였을지라도 여전히 텍스처 및 에지 표현 능력이 부족하다. 따라서 본 논문에서는 영상의 구조를 향상시키기 위해 에지의 방향 정보를 나타내는 호그 영상을 활용하고자 한다. 그리고 잡음 영상과 호그 영상을 스택으로 쌓은 후, 입력 텐서를 형성하여 심층 합성곱 신경망을 학습시키는 기법을 제안하고자 한다. 실험 결과를 통해, 제안한 기법은 기존의 기법보다 정량적인 화질 평가에서 더 우수한 결과를 얻을 수 있었으며 시각적인 측면에서도 텍스처 및 에지의 향상을 달성할 수 있었다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제15권2호
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• pp.137-143
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• 1997

목적 : 유방암의 방사선 치료에서 가장 유의하여 할 사항 중의 하나인 방사선 폐렴 등의 폐합병증은 피폭 폐용적, 방사선량율, 방사선량 등의 영향을 받으며 그 중에서도 피폭 폐용적의 정도가 중요한 것으로 알려져 있다. 그러나 피폭 폐용적의 정량적인 측정 자료는 매우 드물며 피폭 폐용적의 정도를 예측할 수 있는 방법에 대한 보고도 제한적일 뿐만 아니라 대부분이 서양인을 대상으로 한 보고이다. 이에 본 저자들은 본원에서 치료받은 유방암 환자를 대상으로 접선 조사 시의 피폭 폐용적을 정량적으로 측정하고 간접적으로 피폭 폐용적을 예측할 수 있다고 제시되고 있는 여러 인자들의 유용성을 검증하고자 본 연구를 계획하였다. 재료 및 방법 :본원에서 1995년 1월부터 1996년 8월까지 접선 조사 방식으로 방사선 치료를 시행 받은 유방암 환자 중 치료 계획용 컴퓨터 단층 촬영을 시행한 25명을 대상으로 폐용적을 측정하였다. 각각의 환자에서 피폭 폐용적을 예측할 수 있는 인자로서 1) 치료 계획 필름의 조사면 중심에서의 후방 접선으로부터 전방 흉벽의 뒷면까지의 수직선상 거리인 Central Lung Distance (CLD), 2) 치료 계획 필름의 후방 접선으로부터 전방 흉벽의 뒷면까지의 수직선중 가장 긴 수직선의 거리인 Maximum Lung Distance(MLD), 3) 치료 계획용 컴퓨터 단층 촬영 필름의 조사면 중심 사진에서의 후방 접선으로부터 전방 흉벽의 뒷면까지의 거리인 Greatest Perpendicular Distance (GPD), 4) 치료 계획 필름 상의 조사면의 세로 길이(L)를 측정하였고 피폭 폐용적을 구하기 위하여 치료 계획 상의 Dose Volume Histogram(DVH) 자료에서 양측 전체 폐용적(EV), 동측 전체 폐용적(IV) 및 피폭 폐용적(RV)을 측정하고, 서로간의 상관관계를 분석하였다. 결과 : 총 25명 대상 환자의 연령은 23-67세로(중앙 연령 41세) 우측 유방암이 14예, 좌측 유방암이 11예 있었다. 전체 환자의 CLD는 평균 2.2cm(1.9-3.3cm), MLD는 평균 2.4cm(1.9-3.3cm) 그리고 GPD는 평균 2.3cm(1.4-3.1cm)이었으며 L은 16-23cm이었다. CLD와 L을 곱한 값은 평균 $42.4cm^2(32-76cm^2)$, MLD와 L의 곱은 평균 $45.3cm^2(34.2-75.9cm^2)$였으며, GPD와 L을 곱한 값은 $42.5cm^2(26.6-69cm^2)$였다. 전체 폐용적은 1356-4092cc로 평균 3052cc였으며 우측 폐는 584-2554cc 평균 1671cc였고 좌측 폐는 턴j-2252 co로 평균 1379cc였다. 피폭 폐용적은 61-279cc(평균 170cc)로 양측 전체 폐용적에서 차지하는 비율은(RV/EV)은 $2.9-13\%$(평균 $5.8\%$) 이고 동측 폐용적에서 차지하는 비율은(RV/IV) 4.9-29.6(평균 $12.2\%$)였다. CLD, MLD, GPD, L, $CLD\starL,\;MLD\starL,\;GPO\starL$ 등의 변화에 따른 RV, RV/EV, RV/IV 둥의 피폭 폐용적의 변화는 통계적으로 유의한 상관관계를 구할 수 없었으며 CLD가 3cm 이하인 24명의 환자에서 RV/EV는 $10\%$ 이내였다. 좌우 폐의 비교에서 RV/IV이 좌측 유방암 환자에서 유의하게 높았으나 RV/EV은 유의한 차이를 나타내지 못하였다 결론 : 현재 사용하고 있는 접선 조사 방치에서 CLD를 3cm 이내로 제한하는 경우 CLD 등의 변화폭이 작아서 피폭 폐용적과의 상관관계를 구할 수는 없으나 피폭 폐용적의 정도는 다른 보고 들을 고려할 때 적절하였고 좌측 유방암 환자에서의 피폭 폐용적이 동측 전체 폐용적에서 차지하는 비율은 우측 유방암 환자에 비해 높았으나 양측 전체 폐용적에 대한 비율은 동일하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.1-7
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• 2010

비전 기반의 감시 시스템에서 동일인의 식별은 매우 중요하다. 감시 시스템에서 주로 사용되는 CCTV 카메라의 영상은 상대적으로 낮은 해상도를 가지므로 얼굴 인식 기법을 이용하여 동일인을 식별하기는 어렵다. 본 논문에서는 CCTV 카메라 영상에서 의상 특징을 이용하여 동일인을 식별하는 알고리즘을 제안한다. 건물의 주출입구에서 출입자가 인증을 받을 때, 의상 특징이 데이터베이스에 저장된다. 그 후, 건물 내에서 촬영한 영상에 대해 배경 차감 및 피부색 발견 기법을 이용하여 의상 영역을 발견한다. 의상의 특징 벡터는 텍스처와 색상 특징을 이용하여 구성한다. 텍스처 특징은 지역적 에지 히스토그램을 이용하여 추출된다. 색상 특징은 색상 지도의 옥트리 기반 양자화(octree-based quantization)를 이용하여 추출된다. 건물 내의 촬영 영상이 주어질 때, 데이터베이스에서 의상 특징이 가장 유사한 사람을 발견함으로써 동일인을 식별하며, 의상 특징 벡터 간의 유사도 측정을 위해서는 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 사용한다. 실험 결과, 얼굴인식 기법이 최대 43%의 성공률을 보인 데 비해, 의상 특징을 이용하여 80%의 성공률로 동일인을 식별하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.99-107
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• 2024

경제성장과 산업 발전에 따라 반도체 제품부터 SMT 제품, 전기 배터리 제품에 이르기 까지 많은 전자통신 부품들의 제조과정에서 발생하는 철, 알루미늄, 플라스틱 등의 이물질로 인해 제품이 제대로 동작하지 않거나, 전기 배터리의 경우 화재를 발생하는 문제까지 심각한 문제로 이어질 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 초음파나 X-ray를 이용한 비파괴 방법으로 제품 내부에 이물질이 있는지 판단하여 문제의 발생을 차단하고 있으나, X-ray 영상을 취득하여 이물질이 있는지 판정하는 데에도 여러 한계점이 존재한다. 특히. 크기가 작거나 밀도가 낮은 이물질들은 X-Ray장비로 촬영을 하여도 보이지 않는 문제점이 있고, 잡음 등으로 인해 이물들이 잘 안 보이는 경우가 있으며, 특히 높은 생산성을 가지기 위해서는 빠른 검사속도가 필요한데, 이 경우 X-ray 촬영시간이 짧아지게 되면 신호 대비 잡음비율(SNR)이 낮아지면서 이물 탐지 성능이 크게 저하되는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 저화질로 인해 이물질을 탐지하기 어려운 한계를 극복하기 위한 5단계 방안을 제안한다. 첫번째로, Global 히스토그램 최적화를 통해 X-Ray영상의 대비를 향상시키고, 두 번째로 고주파 영역 신호의 구분력을 강화하기 위하여 Local contrast기법을 적용하며, 세 번째로 Edge 선명도 향상을 위해 Unsharp masking을 통해 경계선을 강화하여 객체가 잘 구분되도록 한다, 네 번째로, 잡음 제거 및 영상향상을 위해 Resdual Dense Block(RDB)의 초고해상화 방법을 제안하며, 마지막으로 Yolov5 알고리즘을 이용하여 이물질을 학습한 후 탐지한다. 본 연구에서 제안하는 방식을 이용하여 실험한 결과, 저밀도 영상 대비 정밀도 등의 평가기준에서 10%이상의 성능이 향상된다.