• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.155-161
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• 2009

본 논문은 이미지 픽셀의 픽셀값 차이(Pixel-value Differencing: PVD)와 최하위 비트(Least Significant Bit: LSB) 교체 방법을 이용하여 원본 이미지의 픽셀값 성질에 맞게 적용하여 고용량의 데이터를 이미지에 숨길 수 있는 방법을 제시한다. 기존에 LSB와 PVD 방법에 근거하여 비밀 자료를 숨기고, 숨겨진 자료를 감지할 수 없도록 하기 위해 많은 자료 은닉 방법들이 연구되었다. 두 연속된 픽셀값 차이가 적을 경우에는 부드러운 영역(Smooth Area)에 속하게 되고, 두 픽셀값 차이가 클 경우에는 경계 영역(Edge Area)에 속한 픽셀로 구별되는데, 본 논문에서 제시하는 방법은 이미지의 부드러운 영역과 경계 영역을 감지하여 부드러운 영역에는 LSB 교체 방법을 적용하고, 경계 영역에는 픽셀값 차이를 이용한 방법을 적용하였다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제시한 방법이 기존의 LSB교체 기법을 이용하거나 픽셀값 차이를 이용한 자료은닉 방법에 비해 숨길 수 있는 자료량과 스테고 이미지(Stego-image)의 품질 측면에서 우수함을 보이고 있다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.333-341
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• 2008

본 연구에서는 해안 디지털 비디오를 이용하여 쇄파지역에서의 파랑궤적을 원격으로 측정하는 기술을 제안한다. 쇄파에 의해 발생하는 거품은 비디오 이미지로부터 파랑속성을 측정하는데 큰 오차를 야기한다. 이러한 이유로, 본 연구는 이미지 상에서 파랑신호와는 다른 거품 노이즈를 제거하기 위한 고급 영상처리기술과 쇄파지역에서 파랑속성을 효과적으로 측정하는데 필요한 파랑궤적을 검출하는 방법에 초점을 두고 있다. 이를 위하여 본 연구는 100 m 이상 거리범위의 쇄파지역에서 3 Hz 주파수로 촬영한 해안 비디오 자료를 이용한다. 비디오 원 영상으로부터 고주파수의 특성을 가지는 거품신호를 제거하기 위하여 이미지 프레임 후방차분과 방향성 로패스 이미지 필터를 통하여 비디오 이미지를 영상처리한다. 개별의 쇄파 파랑궤적은 레이돈 변환 선인식 알고리듬을 이용하여, 거품 노이즈가 제거된 해안선 수직방향 이미지 Timestack상에 적용하여 검출된다. 이 이미지 Timestack의 물리적 공간차원은 2차원 공간-시간 도메인으로 표현된다. 비디오 자료로부터 측정된 유효 파랑궤적의 개수는 실측자료로부터 얻어진 파랑개수의 약 2/3이다.

• 한국측량학회지
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• 제22권3호
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• pp.261-268
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• 2004

위성영상자료를 통해 각 파장대별로 기록된 지표면에 대한 반사특성정보로 정규산화율지수(NBR)나 정규식생지수(NDVI)를 구하여 산림에 대한 분석을 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 산불이 발생한 강릉시 사천면 지역을 중심으로 산불 발생이전 산림이 온전하였던 시기의 영상과 산불 발생 직 후, 발생 1년 후 그리고 2년 후의 영상으로 정규산화율지수와 정규식생지수를 각각 구하여 이 지수를 비교 분석함으로써 정규산화율지수의 효용성을 강조하였다. 그 결과 NBR영상간 차이가 NDVI영상간 차이보다 큰 범위의 동적변화를 보이고 있으므로 산불 피해강도나 식생회복상태 분석 시 NBR영상을 사용하는 것이 좋을 것으로 판단되며, 산불피해 지역에서도 NBR 영상이 NDVI영상보다 산림피해강도나 회복상태를 더욱 뚜렷하게 보여주고 있다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권1호
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• pp.372-378
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• 2015

Background subtraction is the first processing stage in video surveillance. It is a general term for a process which aims to separate foreground objects from a background. The goal is to construct and maintain a statistical representation of the scene that the camera sees. The output of background subtraction will be an input to a higher-level process. Background subtraction under dynamic environment in the video sequences is one such complex task. It is an important research topic in image analysis and computer vision domains. This work deals background modeling based on modified adaptive Gaussian mixture model (GMM) with three temporal differencing (TTD) method in dynamic environment. The results of background subtraction on several sequences in various testing environments show that the proposed method is efficient and robust for the dynamic environment and achieves good accuracy.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권5호
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• pp.617-624
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• 2004

본 연구에서는 3차원 얼굴 데이타에서 인접 부위의 깊이 차를 이용하여 얼굴의 주요 특징을 추출해 내는 방법을 제안한다. 인간은 사물의 특정 부분의 깊이 정보를 인식하는데 있어서 인접 부위와의 깊이 정보를 비교하고, 이를 바탕으로 깊이 값에 의한 대조가 두드러진 정도에 따라 상대적으로 깊이가 깊고 얕음을 지각하게 된다. 이런 인식 원리를 얼굴의 특징 추출에 적용하여 간단한 연산 과정을 통해 신뢰성 있고, 빠른 얼굴의 특징 추출이 가능하다. 인접 부위의 깊이 차는 수평방향과 수직방향으로 각각 일정 거리를 둔 지점에서의 두 지점간의 깊이 차로 생성된다. 생성된 수평, 수직 방향으로 인접 깊이 차와 입력된 3차원 얼굴 영상을 분석하여 3차원 얼굴 영상에서 가장 주된 특징이 되는 코 영역을 추출하였다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 한국지형공간정보학회 1993년도 학술발표회 개요집
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• pp.141-145
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• 1993

수치변화탐지에 있어서 종래의 단일 밴드 분석법에 대한 대안으로, 선정된 조합에 의한 복합 밴드의 정보를 활용하는 기하거리분석법이라는 새로운 앨고리듬을 개발하였으며, 분석된 두 앨고리듬 중 기하거리분석법이 변화탐지에 보다 좋은 결과를 나타냈다. 기하거리분석법은 식생 형 변화에 대한 복합 밴드의 정보를 활용할 수가 있고, 데이타의 양을 줄일 수 있는 장점이 있다. 하지만, 이 방법에 대해서는 여러 환경에서의 보다 세밀한 정량적 분석이 요구되어진다. 각 변화영상에 대한 최적영역수준은 여러가지 정확도지수를 분석하여 결정하였으며, (변화)구분도에 대한 표준정확도로는 카파일도계수를 적용하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제21권3호
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• pp.11-17
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• 2013

사회 변화에 따라 산지이용 수요가 증가하고 다양화되면서 산림을 훼손하고, 타 용도로 활용하는 산지의 면적이 증가하고 있다. 이에 최근 훼손된 산지의 면적을 효과적으로 확인하기 위하여 두 시기의 항공사진을 활용한 훼손 산지 변화탐지 기법을 연구하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 객체기반 변화탐지 형식으로, 영상 혼합 - 객체 분할 - 객체 병합 - 노이즈 제거 - 훼손지 추출의 5가지 단계로 진행되었다. 훼손 산지에 적합한 객체생성 수준을 선정하고, 객체를 분할 병합하는 과정을 통해 객체 간의 관계와 각 객체가 지닌 분광 특성 및 정황적(Contextual) 정보를 활용하여 신규 훼손 산지를 추출하였다. 시범 영역 테스트 결과, 전체 판독범위의 12%에 해당하는 훼손 산지를 추출하였고 육안판독 훼손산지의 평균 96%를 포함함으로써, 육안판독 전 후의 보완 자료로서의 가치와 자동추출의 가능성을 확인하였다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제40권1호
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• pp.15-23
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• 2024

This research aimed to assess the possibility of detecting forest degradation using time-series satellite imagery and three different deep learning-based change detection techniques. The dataset used for the deep learning models was composed of two sets, one based on surface reflectance (SR) spectral information from satellite imagery, combined with Texture Information (GLCM; Gray-Level Co-occurrence Matrix) and terrain information. The deep learning models employed for land cover change detection included image differencing using the Unet semantic segmentation model, multi-encoder Unet model, and multi-encoder Unet++ model. The study found that there was no significant difference in accuracy between the deep learning models for forest degradation detection. Both training and validation accuracies were approx-imately 89% and 92%, respectively. Among the three deep learning models, the multi-encoder Unet model showed the most efficient analysis time and comparable accuracy. Moreover, models that incorporated both texture and gradient information in addition to spectral information were found to have a higher classification accuracy compared to models that used only spectral information. Overall, the accuracy of forest degradation extraction was outstanding, achieving 98%.

• 방송공학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.350-365
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• 2017

스테가노그래피는 수신자와 송신자간에 비밀 정보를 제 3자가 알아차리지 못하게 통신하는 기법으로 수천 년 전부터 군사적, 외교적 또는 사업적인 정보들의 전달을 위해서 발달해 왔다. 현대에 이르러서는 디지털 미디어와 통신의 발달로 스테가노그래피의 기법이 더욱 발달하게 되었다. 이 중 영상을 활용하는 스테가노그래피의 기법들은 픽셀에 삽입 비트의 양을 고정하는 LSB, 이웃한 픽셀 쌍의 값 차이를 활용한 PVD등이 있다. PVD 영상 스테가노그래피의 경우 이웃한 픽셀 쌍의 값의 차이와 설계한 range table에 따라서 삽입하는 비밀 정보량을 유동적으로 하여 많은 양의 정보를 삽입한다. 하지만 비밀 정보를 순서대로 삽입하기 때문에 특정 픽셀 쌍에서 삽입하는 정보량에 오류가 발생하면 그 이후의 정보들 모두 오류를 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 PVD의 특성이 갖는 오류나 외부 공격에 대한 취약점을 보완하고 비밀 정보를 추출 할 수 있는 방법을 제안한다. 실험의 방법은 다양한 잡음들을 스테고 영상에 삽입해서 삽입 된 비밀 정보를 비교하고 분석한다. 기존의 PVD는 잡음에 대해서 전혀 비밀 정보의 보존이 불가능하지만 제안된 지역적 삽입 비트 고정 PVD의 경우에는 스테고 영상의 부분적인 잡음에 대해서 비밀 정보를 강건하게 추출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.6089-6097
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• 2012

본 논문은 터널 내에 설치된 카메라를 이용하여 터널 내 유고를 검지하는 방법을 제안하였다. 제안한 유고 검지 방법은 터널 내 설치된 카메라에서 영상을 입력받아 실시간으로 배경영상 차이법을 이용하여 움직이는 객체를 추출하여 정지물체, 차량 외 통행, 연기, 역주행을 검지하였다. 터널 내 이동하는 객체를 검지하기 위하여 객체의 이동 정보를 이용하여 능동적인 배경영상을 생성하였으며, 터널 내에서 발생하는 조명의 변화, 터널 입 출구에서 발생하는 외부 조명의 영향에 강인한 유고 검지 방법을 개발하였다. 제안한 방법의 성능을 알아보기 위하여 전남 여수의 마래터널 및 엑스포터널, 전북 임실의 운암터널에서 실험영상을 취득하였다. 실험에 사용한 영상의 개수는 정지물체 20건, 차량 외 통행 20건, 연기 4건, 역주행 10건이며 검지율은 정지물체, 차량외통행, 역주행은 실험 영상에서 모두 검지하였으며 연기의 경우 3건을 검지하여 우수한 성능을 확인할 수 있었다. 제안한 방법은 현재 전남 여수의 마래터널 및 엑스포터널, 전북 임실의 운암터널에서 운영중에 있으며 정확한 성능을 알아보기 위해서는 터널 내에서 실제 발생하는 유고 동영상을 획득한 뒤 성능 평가를 해야 할 것으로 사료된다.