• 한국통신학회논문지
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• 제25권1B호
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• pp.148-155
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• 2000

영상 내에서 중요한 내용을 포함하고 있는 관심영역 (region of interest: ROI)을 나머지 영역보다 우선적으로 전송하는 점진적 관심영역 부호화 방법은 웹 검색이나 영상 데이터베이스 시스템에 유용하게 사용될 수 있다. 관심영역 부호화 방법은 전 영역을 동일한 중요도로 전송하는 일반적인 점진적 부호화(progressive coding) 방법과는 달리, 특정 영역을 우선적으로 부호화하여 전송하기 때문에 짧은 시간 내에 매우 적은 양의 수신된 비트스트림을 가지고 원영상의 내용을 파악할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 비트율 제어와 점진적 전송 기술을 적용하기 용이한 임베디드 부호화 방법을 이용한 점진적 관심영역 부호화 방법과, 원영상에 대한 관심영역의 위치정보를 효율적으로 전송하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 웹 검색이나 영상 데이터베이스 시스템 등의 응용 분야에 효과적으로 적용할 수 있음을 실험 결과를 통하여 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권5호
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• pp.2529-2543
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• 2019

Scanning electron microscopy (SEM) image can link with the microscopic world through reflecting interaction between electrons and materials. The SEM images are easily subject to blurring distortions during the imaging process. Inspired by the fact that dark channel prior captures the changes to blurred SEM images caused by the blur process, we propose a method to evaluate the SEM images sharpness based on the dark channel prior. A SEM image database is first established with mean opinion score collected as ground truth. For the quality assessment of the SEM image, the dark channel map is generated. Since blurring is typically characterized by the spread of edge, edge of dark channel map is extracted. Then noise is removed by an edge-preserving filter. Finally, the maximum gradient and the average gradient of image are combined to generate the final sharpness score. The experimental results on the SEM blurred image database show that the proposed algorithm outperforms both the existing state-of-the-art image sharpness metrics and the general-purpose no-reference quality metrics.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.302-305
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• 2004

The aim of this study is to apply and crossvalidate a spatial logistic multiple-regression model at Boun, Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations in the Boun area were identified by interpretation of aerial photographs and field surveys. Maps of the topography, soil type, forest cover, geology, and land-use were constructed from a spatial database. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect, and curvature of topography, were calculated from the topographic database. Texture, material, drainage, and effective soil thickness were extracted from the soil database, and type, diameter, and density of forest were extracted from the forest database. Lithology was extracted from the geological database and land-use was classified from the Landsat TM image satellite image. Landslide susceptibility was analyzed using landslide-occurrence factors by logistic multiple-regression methods. For validation and cross-validation, the result of the analysis was applied both to the study area, Boun, and another area, Youngin, Korea. The validation and cross-validation results showed satisfactory agreement between the susceptibility map and the existing data with respect to landslide locations. The GIS was used to analyze the vast amount of data efficiently, and statistical programs were used to maintain specificity and accuracy.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.49-54
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• 2017

본 논문에서는 실시간으로 사람의 감정을 검출하기 위해 얼굴 데이터베이스를 사용하여 감정을 인식한다. 사람의 감정은 사전적으로 정의되어 있지만 실제 감정인식은 판단하는 사람의 주관적인 생각에서 이루어진다. 따라서 컴퓨터 영상처리 기술을 이용하여 사람의 감정을 판단한다는 것은 높은 기술력을 요구한다. 감정을 인식하려면 기본적으로 사람의 얼굴을 정확하게 검출해야하고, 검출된 얼굴을 바탕으로 감정을 인식하여야 한다. 본 논문에서는 얼굴 데이터베이스 중 하나인 Cohn-Kanade Database를 바탕으로 검출이 완료된 얼굴영역에 데이터베이스를 접목하여 얼굴을 검출하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.51-55
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• 2017

본 논문에서는 LBS 연동형 스마트 플랫폼의 설계를 통해 타인의 라이프로그 정보를 참조할 수 있는 개인 블랙박스용 라이프 로그서비스를 제안한다. 일반적이 라이프로그 서비스는 스마트 장치 사용자의 일상적인 행위를 저장함으로써 추후에 이를 다시 확인해 볼 수 있게 해준다. 제안한 라이프로그 서비스 플랫폼은 GPS/UFID 위치 정보와 스마트기기로부터 획득한 영상에서 추출한 다양한 정보를 라이프로그 데이터로 사용한다. 또한, 데이터베이스를 구축하여 다른 사용자가 구축한 라이프로그 데이터를 참조할 수 있다. 제공하는 타인의 정보는 기본적으로 500m 이내로 제한하였으나 이러한 범위는 조절가능하다. 제안한 플랫폼은 영상인식기법을 활용하여 획득한 영상에 대한 속성을 결정한 후 위치 정보, 영상 데이터, 영상 속성 그리고 관련된 웹 정보를 데이터베이스에 저장한다. 데이터베이스에 저장되는 속성은 개체ID, 영상 형태, 획득시간, 획득 좌표이다. 사용하는 영상 형태 속성은 산, 바다, 거리, 건물 앞, 건물 내부 그리고 인물이다. 영상 속성이 인물인 경우 셔츠, 바지, 원피스, 액세서리와 같은 부속성을 부여할 수 있다. 본 연구의 결과로 스마트 디지털 기기로 부터 멀티미디어 파일 데이터를 수집하고 웹 서버로부터 웹 데이터를 수집하여, 파일 데이터와 웹 데이터를 라이프로그 데이터로 저장하고 사용자 요청에 따라 길찾기 등을 통해 라이프로그 데이터를 활용할 수 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제2권4호
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• pp.15-20
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• 2016

본 논문은 의료영상 CT 기반의 지식데이터 검색 관리시스템 구축에 대한 내용을 기술한다. 개발된 시스템은 정밀한 지능형 검색기술을 활용하여 의료영상을 판독하고 환자의 병명을 진단함으로써 병원 업무 효율성을 높이데 목적이 있다. 본 연구에서는 PACS의 의료 영상 DICOM 파일을 읽어서 영상을 처리하고, 특징 값들을 추출하여 데이터베이스에 저장한다. 진료에 필요한 새로운 의료영상을 읽어서 데이터베이스에 저장된 다른 CT의 특징 값과 비교하여 유사성을 검색하는 시스템을 구현하였다. 연구학술용으로 제공된 100장의 CT DICOM을 JPEG 파일 형태로 변환한 후, SIFT, CS-LBP, K-Mean Clustering 알고리즘을 이용하여 Code Book Library를 구축하였다. 데이터베이스 최적화를 통하여 새로운 CT 이미지에 대한 기존 데이터와의 유사성을 검색 하여 그 결과를 확인함으로써 환자의 진료 및 진단에 활용할 수 있도록 하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권1호
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• pp.20-27
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• 2003

본 논문에서는 사용자가 질의를 원하는 물체 영역을 선택하면 유사 물체를 영상 데이터베이스 내에서 검색할 수 있는 내용기반 영상검색 시스템을 구현하였다. 질의영상은 색상성분과 그레이성분으로 나누어져 웨블릿 변환되고 색상성분에서는 컬러 오토코릴로그램과 분산으로 색상특성을 추출한다. 그리고 그레이성분에서는 오토코릴로그램과 GLCM을 통해 질감특성을 추출한다. 이렇게 구한 2개 성분에서의 특성들을 이용하여 데이터베이스내의 영상들과 각각 유사도를 비교하여 검색하게 된다. 이때 각 유사도에 가중치를 적용하였다. 한 가지 성분보다 두 가지 성분에서 특성을 구하여 각각의 단점을 보완하였고 실험 결과에서도 소환성(recall) 및 정확성(precision)이 향상됨을 볼 수 있었다 또한 가중치를 적용함으로써 검색 효율이 개선되었다. 그리고 데이터베이스내 영상들의 여러 특성을 특성 라이브러리내에 자동 색인화 시킴으로써 고속의 영상 검색이 가능하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권8호
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• pp.47-54
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• 1998

여러 가지 응용 분야에서 대용량 영상 데이터 베이스가 폭넓게 사용 되면서 전체 데이터베이스를 효율적이고 빠르게 검색하는 것이 절실하다. 가변 블록 크기와 블록 매칭 알고리즘에 의한 내용기반 화상의 검색을 위한 새로운 방법을 보인다. 제안한 방법에는 영상의 색상이나 공간 배치와 같은 가시적인 단서를 찾아서 영상의 특색을 나타내고 있다. 그리고 원하는 유사도에 함당한 검색 횟수에 자동으로 수렴되어 빠른 검색이 이루어진다. 구현된 방식은 약 150개의 영상 데이터 베이스로서 시험했다. 시험 결과 임의 지정한 검색효율 0.65에서 J & V 알고리즘 대비 1.9배 그리고 지정한 고정 블록 크기에 대비하여 1.83배 빠른 검색 시간을 달성함을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권2호
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• pp.134-144
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• 2003

이미지를 비롯한 멀티미디어 데이타의 검색시스템에서 객체들 간의 공간 관계는 이미지를 표현하는 중요한 요소 중의 하나이다. 본 논문에서는 기존의 검색 방식과는 달리 이미지에 나타나 있는 객체들간의 다양한 공간 관계와 각 객체들이 가지고 있는 특징을 이용한 새로운 방식의 이미지 검색 기법을 제안한다. 이것은 질의 이미지와 데이타베이스 내에 있는 이미지들 간의 유사성을 효율적으로 계산하는데 유용하다. 특히 각 객체들 간의 공간 정보와 그들의 특징들에 대한 정보들이 XML 형태로 주석 처리되어 있기 때문에 이전 검색 기법보다 정확하고 신속하게 질의를 처리한다. 마지막으로 제안된 검색기법을 이용한 이미지 검색 시스템을 구현하여, 실제 실험을 통하여 성능을 평가하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권1호
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• pp.163-177
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• 2024

The fingerprint image quality relies on the clearness of separated ridges by valleys and the uniformity of the separation. The condition of skin still dominate the overall quality of the fingerprint. However, the identification performance of such system is very sensitive to the quality of the captured fingerprint image. Fingerprint image quality analysis and enhancement are useful in improving the performance of fingerprint identification systems. A fuzzy technique is introduced in this paper for both fingerprint image quality analysis and enhancement. First, the quality analysis is performed by extracting four features from a fingerprint image which are the local clarity score (LCS), global clarity score (GCS), ridge_valley thickness ratio (RVTR), and the Global Contrast Factor (GCF). A fuzzy logic technique that uses Mamdani fuzzy rule model is designed. The fuzzy inference system is able to analyse and determinate the fingerprint image type (oily, dry or neutral) based on the extracted feature values and the fuzzy inference rules. The percentages of the test fuzzy inference system for each type is as follow: For dry fingerprint the percentage is 81.33, for oily the percentage is 54.75, and for neutral the percentage is 68.48. Secondly, a fuzzy morphology is applied to enhance the dry and oily fingerprint images. The fuzzy morphology method improves the quality of a fingerprint image, thus improving the performance of the fingerprint identification system significantly. All experimental work which was done for both quality analysis and image enhancement was done using the DB_ITS_2009 database which is a private database collected by the department of electrical engineering, institute of technology Sepuluh Nopember Surabaya, Indonesia. The performance evaluation was done using the Feature Similarity index (FSIM). Where the FSIM is an image quality assessment (IQA) metric, which uses computational models to measure the image quality consistently with subjective evaluations. The new proposed system outperformed the classical system by 900% for the dry fingerprint images and 14% for the oily fingerprint images.