• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제26권3호
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• pp.129-132
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• 2005

It is one of the most important issues to determine a target brain image that gives a common coordinate system for a constructing population-based brain atlas. The purpose of this study is to provide a simple and reliable procedure that determines the target brain image among the group based on the inherent structural information of three-dimensional magnetic resonance (MR) images. It uses only 11 lines defined automatically as a feature vector representing structural variations based on the Talairach coordinate system. Average characteristic vector of the group and the difference vectors of each one from the average vector were obtained. Finally, the individual data that had the minimum difference vector was determined as the target. We determined the target brain image by both our algorithm and conventional visual inspection for 20 healthy young volunteers. Eighteen fiducial points were marked independently for each data to evaluate the similarity. Target brain image obtained by our algorithm showed the best result, and the visual inspection determined the second one. We concluded that our method could be used to determine an appropriate target brain image in constructing brain atlases such as disease-specific ones.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.72-74
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• 2021

최근 딥러닝 환경의 확산으로 인하여 데이터셋 생성의 중요성이 높아지고 있어, 효율적인 데이터 셋 생성을 위하여 GAN을 활용하여 데이터를 증강시키고 있다. 그러나 GAN을 활용하여 생성되는 데이터에는 학습 초기 발생하는 문제점 및 생성되는 영상 내에 픽셀 깨짐 현상이 발생하는 등 여러 문제점이 발견되고 있다. 본 논문에서는 기존 GAN에서 발생하는 여러 문제점을 해결하기 위하여 파손 영상 데이터 선별 알고리즘을 구현하고자 한다. 파손 영상 선별 알고리즘은 영상 내의 히스토그램 분포를 분석하고 해당 결과값이 지정한 임곗값에 만족하는지에 따라 생성된 영상의 저장 여부를 결정하도록 구현하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.1367-1376
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• 1998

본 논문에서는 영상처리기(image processor)가 내장되어 있지 않은 영상획득기(frame grabber) CCD 카메라만을 가지고 2차원 및 3차원 운동 측정과 분석을 위한 실시간 마커 인식 알고리즘을 개발하였다. 검색 범위의 축소를 통해 마커 출현 예상 위치를 추정하는 추적 알고리즘을 제시하며, 예상 범위 내에서 실제 마커를 탐색하는 알고리즘으로서 전화면 검색기법, 회오리 검색 기법, 사방팔방 기법을 제시하며, 인식된 마커의 중점을 찾는 알고리즘을 제시한다. 본 연구에서 제시한 알고리즘들은 실시간 마커 인식을 위해 검색 대상의 범위를 축소하는데 그 목적을 두었다. 인식된 마커의 중점을 찾는 알고리즘은 기존의 외곽선 축출 방법보다 빠른 중점 축출 알고리즘이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.897-904
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• 2005

영상 인식은 영상획득이 용이하다는 것과 실생활에서 광범위하게 사용될 수 있다는 것으로 인해 활발하게 연구되고 있는 분야이다. 그러나 얼굴영상은 높은 차원의 영상공간으로 인해 이미지 처리가 쉽지 않다. 본 논문은 얼굴 영상 데이터의 차원을 특징적인 벡터로 표현하고 이러한 특징벡터를 통해 얼굴 영상을 인식하는 방법은 제안한다. 제안되는 알고리즘은 두 부분으로 나뉜다. 첫째로는 칼라 영상을 그레이 영상으로 변환할 때 RGB 세 개의 플레인의 평균이 아닌 세 플레인의 주성분을 사용하는 PCA(Principal Component Analysis)를 적용한다. PCA는 칼라 영상을 그레이 영상으로 변환하는 과정과 인식률을 높이기 위한 영상 대비 개선 과정이 동시에 수행한다. 두 번째로는 PCA와 LDA(Linear Discriminant Analysis) 방식을 하나의 과정으로 통합하는 개선된 통합 LDA 방법이다. 두 과정을 통합함으로서 간결한 알고리즘 표현이 가능하며 분리된 단계에서 있을 수 있는 정보 손실을 방지할 수 있다. 제안된 알고리즘은 잘 제어된 대용량 얼굴 데이터베이스에서 개인을 확인하는 분야에 적용되어 성능을 향상시키고 있음을 보여주었고, 추후에는 실시간 상황에서 특정 개인을 확인하는 분야의 기초 알고리즘으로 적용될 수 있다.

• 한국생산제조학회지
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• 제22권3호
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• pp.402-407
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• 2013

In this paper, the image processing for flexible disk grinding and the effect of the grinding conditions on the flat zone length of a workpiece are investigated, with the purpose of automating the grinding process. To accomplish this, three issues should be carefully studied. The first is finding the relationship between the flat zone length and the grinding conditions such as the cutting speed and feeding speed. The second is developing a neural network algorithm to predict the flat zone. The third is developing an image processing algorithm to measure the flat zone length of a workpiece. Slope analysis is used to determine straight and curved sections during the image processing. For verification, the estimated length and the length from the image processing are compared with the length measured by a projector. There is a minimum difference of 1.7% between the predicted and measured values. The results of this paper will be useful in compiling a database for process automation.

• 대한환경공학회지
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• 제30권2호
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• pp.168-174
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• 2008

본 논문에서는 하수처리장의 자동 계측 제어 시스템을 구축함에 있어 제한 요소로 작용되는 2차 침전조의 침전 상태를 자동으로 진단하기 위해 이미지 분석 기법을 적용한 On-line SVI(Sludge Volume Index) analyzer를 이용하였다. 침전 상태를 알아보기 위해 카메라로 촬영한 디지털 이미지로부터 RGB(Red-Green-Blue) 프로파일을 얻었으며, 이를 통해 상등수와 슬러지층의 경계를 자동으로 감지할 수 있는 SV30 감지 알고리즘을 제안하였다. 개발된 SV30 감지 알고리즘은 벌킹, 핀플럭과 같은 침전 문제 발생 시에도 신뢰성 있는 감지능을 보여주었다. 또한 본 논문에서는 상등수 부분의 RGB 값과 실제 운전자에 의해 측정된 탁도 값 사이의 상관관계를 통하여, 탁도 추정 모델을 제안하였다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제39권5_6호
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• pp.859-882
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• 2021

In the proposed paper, a new algorithm based on Nonlinear Feedback Shift Register (NLFSR) and modified RC4A (Rivest Cipher 4A) cipher is introduced. NLFSR is used for image pixel scrambling while modified RC4A algorithm is used for pixel substitution. NLFSR used in this algorithm is of order 27 with maximum period 2^27-1 which was found using Field Programmable Gate Arrays (FPGA), a searching method. Modified RC4A algorithm is the modification of RC4A and is modified by introducing non-linear rotation operator in the Key Scheduling Algorithm (KSA) of RC4A cipher. Analysis of occlusion attack (up to 62.5% pixels), noise (salt and pepper, Poisson) attack and key sensitivity are performed to assess the concreteness of the proposed method. Also, some statistical and security analyses are evaluated on various images of different size to empirically assess the robustness of the proposed scheme.

• 대한공간정보학회지
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• 제14권2호
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• pp.3-13
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• 2006

고해상도 위성영상으로부터 건물이나 도로 등 인공지물의 정보를 추출하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 영상에서 3차원 건물 정보를 추출하기 위해서 기존의 많은 연구들은 스테레오 영상이나 별도의 지상기준점, 또는 LIDAR 데이터 등을 사용하고, 센서모델링 등을 수행하였다. 이 연구에서는 단일 영상만을 이용하고, 센서모델링 등의 복잡한 과정을 거치지 않고 직접 건물의 3차원 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상에 나타난 건물의 실제 그림자와 가상으로 영상 위에 투영시킨 그림자가 일치했을 때, 건물의 높이를 결정하고, 결정된 건물의 높이를 이용하여 건물 정면의 모서리 선을 생성한다. 생성된 모서리 선을 따라서 건물의 지붕 외곽선을 이동시켜서 건물의 위치 정보를 얻어낸다. 제안된 알고리즘은 지표면의 그림자를 이용한 방법과 다른 건물의 정면에 나타난 그림자를 이용한 방법으로 나누어진다. 제안된 알고리즘을 검증하기 위해서 IKONOS 스테레오 영상과 지상기준점을 이용하여 추출한 건물 높이와 제안된 알고리즘을 이용하여 추출한 건물 높이를 비교하였으며, 30개의 건물을 검증해 본 결과 추출된 건물 높이의 RMSE는 약 1.5m로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권4호
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• pp.442-449
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• 2002

EZW는 웨이블릿 변환된 영상을 효과적으로 부호화하는 알고리듬이다. 이 알고리듬에서 영상의 웨이블릿 변환 계수는 정해진 기호들 중의 하나를 부여받고, 그 계수의 중요도의 순서에 따라 부여받은 기호를 부호화한다. 본 논문에서는 EZW에서 사용하는 기호들을 분석하고 수정된 EZW 알고리듬을 제안한다. 제안한 방법에서는 중요한 IZ 기호를 계수의 절대값뿐만 아니라 여러 조건들을 검사하여 결정한 다. 중요도가 낮은 IZ 기호의 발생 확률을 줄이고 비트를 절감하여 복원 영상의 화질을 개선하였다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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• pp.823-833
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• 1996

An ultimate purpose of this study is to develop an automatic brown rice quality inspection system using image processing technique. In this study emphasis was put on developing an algorithm for discriminating the brown rice kernels depending on their external quality with a color image processing system equipped with an adaptor for magnifying the input image and optical fiber for oblique illumination. Primarily , geometrical and optical features of sample images were analyzed with unhulled paddy and various brown rice kernel samples such as sound, cracked, green-transparent , green-opaque, colored, white-opaque and brokens. Secondary, an algorithm for discrimination of the rice kernels in static state was developed on the basis of the geometrical and optical parameters screened by a statistical analysis(STEPWISE and DISCRIM Procedure, SAS ver.6). Brown rice samples could be discriminated by the algorithm developed in this study with an accuracy of 90% to 96% for the sound , cracked, colored, broken and unhulled , about 81% for the green-transparent and the white-opaque and about 75% for the green-opaque, respectively. A total computing time required for classification was about 100 seconds/1000 kernels with the PC 80486-DX2, 66MHz.