• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제7권5호
• /
• pp.33-52
• /
• 2008

본 연구에서는 교통량, 차량의 이동여부에 따른 속도, 방향 이외에 주정차 감시경보, 역주행, 금지영역진입 등 기본적인 교통정보를 실시간 영상분석을 통한 실시간 측정 및 검지방식을 조사하고, 보다 정확하고 환경적응적인 영상을 이용한 차량검지 알고리즘을 제시한다. 또한 본 연구에서 제시된 차량검지 알고리즘을 이미 상용화된 영상검지 시스템(A제품)과 성능을 비교하여 이들의 개선점을 도출하고 이를 통해 비교우위의 정확한 검지 성능을 갖는 영상검지 알고리즘을 개발하였다. 본 연구과제의 결과를 분석한 결과는 기성 제품(A제품)과의 비교 시에도 유사한 성능을 나타내고 있다. 기성 제품인 A제품의 경우 4개 샘플의 검지누락이 발생한 반면 본 연구에서는 1개 샘플의 중복 검지가 발생하였다. 연구과제의 결과를 보완하여 다양하고 복잡한 실제 교통 환경에서 2차 시험을 실시하여 높은 검지 정확성을 확인하였다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.153-158
• /
• 2021

치주질환의 조기 진단률 및 예측 정확도 향상을 위한 X-선 영상 분석은 매우 중요한 분야이다. 이러한 치과 X-선 영상의 화질 개선을 위한 인공 지능 기반의 알고리즘 개발 및 적용에 관한 연구는 전 세계적으로 널리 수행 중이다. 따라서 본 연구의 목표는 치주질환 예측을 위한 치과 X-선 영상에서의 초해상화 알고리즘의 모델링 및 적용 가능성에 관하여 평가하는 것이다. 초해상화 알고리즘은 convolution layer와 ReLU를 기반으로 구성하였고, 저해상도 영상을 2배로 업샘플링 한 영상을 입력으로 사용하였다. 딥러닝 훈련을 위해 사용한 치과 X-선 데이터는 1,500장을 사용하였다. 영상의 정량적 평가는 2가지 영상의 비교를 통해 유사도를 측정할 수 있는 인자인 root mean square error와 structural similarity를 사용하였다. 이와 더불어 최근에 개발된 no-reference 기반으로 사용되는 natural image quality evaluator 와 blind/referenceless image spatial quality evaluator를 추가적으로 분석하였다. 결과적으로 기존에 사용되던 bicubic 기반의 업샘플링 기법을 사용하였을 때에 비하여 제안하는 방법이 치과 X-선 영상에서 평균적으로 유사도와 no-reference 기반의 평가 인자가 각각 1.86 그리고 2.14배 향상됨을 확인하였다. 결론적으로 치주질환의 예측을 위한 초해상화 알고리즘의 치과 X-선 영상에서의 유용성을 증명하였고 향후 다양한 분야에서의 적용 가능성이 높을 것으로 기대된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제5권2호
• /
• pp.74-80
• /
• 2012

본 논문에서는 산업현장에서 이용되고 있는 비전 시스템 기반의 부품검사 시스템을 개발하였다. 구현된 시스템은 3대의 CCD 카메라로 구성되었고 각각 부품의 사선부, 상단부 및 측면부의 영상을 취득한다. 취득된 부품 영상의 프로파일을 분석하여 영상의 이진화를 위한 임계값을 효과적으로 구하였다. 구현된 시스템을 실제 산업현장에 설치하여 일련의 실험을 수행하였고, 실험 결과 제안하는 프로파일 분석 기반의 형상검사를 이용하여 부품의 불량 검출 및 부품 분류의 성능이 우수함을 보였다.

• 한국조경학회지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.101-110
• /
• 1997

The purpose of this study was on suggesting what is the image and image formation factor of interior landscaping plants. For this purpose, the sixty interior landscaping plants were selected. Selected plants were classified into 9 groups by similar characteristics of plants, for example, leaf color and leaf pattern. Data analysis were performed by semantic differential scale method, mean score and multiple regression algorithm. The results are as follows, 1. Comparing with image assessment, group 9 got the highest score in all aspects. 2. Comparing with the image assessment of interior landscaping plants, the "impressive" image was obtained the highest score and "bright", "cool", "beautiful" and "fresh" were followed. 3. Multiple regression analysis was performed to clarify influence degree of the adjectives related to the beauty. The next adjectives were significant check points on assessing the beauty of interior landscaping plants. Also, Guzmania magnifical was investigated to have the most beautiful image with the results of preference analysis. Vriesea splendens, Cordyline terminalis Kunth 'Lilliput' and Peperomia sandersii were identified as considerably preferred plants. were identified as considerably preferred plants.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제7권9호
• /
• pp.345-350
• /
• 2018

본 연구는 지정맥 인식에 중요한 정맥 패턴 특징검출을 위한 알고리즘이다. 특징검출 알고리즘은 패턴인식 시 인식결과에 많은 영향을 끼치므로 중요하다. 인식률은 손가락 위치 변화에 따라 기준도 변화되므로 저하되는 특징을 가지고 있다. 또한, 손가락에 적외선 광을 조사하여 획득한 영상은 영상 배경과 혈관 패턴을 분리하기에 어렵고, 영상 전처리과정을 수행하므로 검출시간이 증대되는 특징을 가지고 있다. 이를 위해, 제시하는 알고리즘은 영상 전처리과정이 없이 수행되어 검출 시간을 줄일 수 있고, 지정맥 영상에 SWDA(Shifted Waveform Data Analysis) 알고리즘을 적용하여 손가락 마디 위치 및 정맥 패턴 검출이 가능한 특징을 가지고 있다. 적외선 투과율이 낮아 상대적으로 어두운 정맥 영상도 검출 오류 최소화가 가능한 특징을 보였다. 또한, 손가락 마디 위치는 분류 단계에서 기준으로 활용하면 인식률 저하를 보완할 수 있는 특징을 가지고 있다. 추후 손바닥, 손목 등 신체 여러 인식분야에 제안하는 알고리즘을 적용한다면 생체 특징 검출 정확도 향상 및 인식 수행 시간 감소에 기여할 것으로 기대된다.

• 대한디지털의료영상학회논문지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.127-132
• /
• 2010

In this study, the correlation among the changes of Modulation Transfer Function(MTF) in the noise and high-contrast resolution and the change of Contrast to noise ratio(CNR) in the low-contrast resolution will be examined to investigate the estimation of image quality according to the type of algorithms. The image data obtained by scanning American Association of Physicists in Medicine(AAPM) phantom was applied to each algorithm and the exposure condition of 120 kVp, 250 mAs, and then the CT number and noise were measured. The MTF curved line of the high-contrast resolution was calculated with Point Spread Function(PSF) by using the analysis program by Philips, resulting in 0.5 MTF, 0.1 MTF and 0.02 MTF respectively. The low-contrast resolution was calculated with CNR and the uniformity was measured to each algorithm. Since the measurement value for the uniformity of the equipment was below ${\pm}$ 5 HU, which is the criterion figure, it was found to belong to the normal range. As the algorithm got closer from soft to edge, the standard deviation of CT number increased, which indicates that the noise increased as well. As for MTF, 0.5 MTF, 0.1 MTF and 0.02 MTF were all sharp algorithms, and as the algorithm got closer from soft to edge, it was possible to distinguish more clearly with the naked eye. On the other hand, CNR gradually decreased, because the difference between the contrast hole CT number and the acrylic CT number was the same while the noise of hole increased.

• 디지털융복합연구
• /
• 제13권9호
• /
• pp.489-495
• /
• 2015

BI-RADS의 구분에 따라 Algorithm의 변화로 영상의 질을 개선하는 기법을 이용하여 시각적 가시화의 차이를 일치도와 민감도로 평가하였다. 유방촬영을 시행한 172명을 대상으로 유방촬영의 판독소견과 자료 체계의 신뢰도를 평가하였다. Category 5단계(C0,C1,C2,C3,C4), 유방 실질 함유량 4단계(Fatty, Fibroglandular, Heterogeneous nodular, Diffuse dense), 병변 3종류(석회화, 결절, 종괴)로 분류하여 TE와 PV의 신뢰도를 평가하고, 민감도와 진단의 일치도, 정확도를 평가함으로 다방면의 융복합적 분석을 하였다. TE보다 PV가 병변의 신뢰도와 민감도와 정확도가 높았다. 유방 실질 함유량에 따른 평가에서 정확도는 PV가 높았다. TE에서는 Fatty는 모두에서, Fibroglandular는 종괴와 석회화가, Diffuse dense는 결절과 석회화가 구별이 용이하였다. PV에서는 Fatty는 모두에서, Fibroglandular는 결절, Heterogeneous nodular은 결절과 종괴, Diffuse dense는 결절과 석회화가 구별이 용이하였다. 민감도는 결절은 Fatty, Fibroglandular, Heterogeneous nodular에서 TE가 더 민감했고, 종괴에서는 Heterogeneous nodular, Diffuse dense에서 TE가 더 민감했으며, 석회화에서는 모두에서 TE가 더 민감하였다. 이에 Algorithm 기법을 적절히 변화시켜 활용한다면 진단과 판독에 정확성을 높일 것이라 사료된다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.200-208
• /
• 2003

본 연구에서는 효율적인 학습규칙의 신경망 기반 독립성분분석기법을 이용한 영상신호의 분리와 특징추출을 제안하였다. 제안된 학습규칙은 할선법과 모멘트를 이용한 조합형 고정점 학습알고리즘이다. 여기서 할선법은 독립성분 상호간의 정보를 최소화하기 위한 목적함수의 최적화 과정에서 요구되는 1차 미분에 따른 계산을 간략화하기 위함이고, 모멘트는 최적화 과정에서 발생하는 발진을 억제하여 보다 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 $512\times512$의 픽셀을 가지는 10개의 영상을 대상으로 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 혼합영상의 분리에 적용한 결과, 뉴우턴법에 기초한 기존의 알고리즘과 할선법만에 기초한 알고리즘보다 각각 우수한 분리률과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다. 또한 $256\times256$ 픽셀의 10개 지문상과 $480\times225$ 픽셀의 지폐영상에서 선택된 각각 10,000개의 3가지 영상패치들을 대상으로 적용한 결과, 제안된 기법은 뉴우턴법이나 할선법의 알고리즘보다도 빠른 특징추출 속도가 있음을 확인하였다. 한편 추출된 $16\times16$ 펙셀의 160개 독립성분 기저벡터 각각은 영상 각각에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제12권3호
• /
• pp.1205-1223
• /
• 2018

Image enhancement is an emerging method for analyzing the images clearer for interpretation and analysis in the spatial domain. The goal of image enhancement is to serve an input image so that the resultant image is more suited to the particular application. In this paper, a novel method is proposed based on Mamdani fuzzy inference system (FIS) using multiple fuzzy membership functions. It is observed that the shape of membership function while converting the input image into the fuzzy domain is the essential important selection. Then, a set of fuzzy If-Then rule base in fuzzy domain gives the best result in image contrast enhancement. Based on a different combination of membership function shapes, a best predictive solution can be determined which can be suitable for different types of the input image as per application requirements. Our result analysis shows that the quality attributes such as PSNR, Index of Fuzziness (IOF) parameters give different performances with a selection of numbers and different sized membership function in the fuzzy domain. To get more insight, an optimization algorithm is proposed to identify the best combination of the fuzzy membership function for best image contrast enhancement.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
• /
• pp.772-779
• /
• 2006

The new model proposed in this paper is the hidden Markov mesh model or the 2D HMM with the causality of top-down and left-right direction. With the addition of the causality constraint, two algorithms for the evaluation of a model and the maximum likelihood estimation of model parameters have been developed theoretically which are based on the forward-backward algorithm. It is a more natural extension of the 1D HMM than other 2D models. The proposed method will provide a useful way of modeling highly variable image patterns such as offline cursive characters.