• 방송공학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.113-122
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• 2000

이미 방송된 비디오 영상으로부터 자막 영역을 제거하고 원 영상으로 복원할 필요가 종종 발생한다. 복원될 영상의 량이 적을 경우 수 작업에 의한 복원이 가능하나, 비디오 영상과 같이 복원할 영상이 많아질 경우에는 수 작업에 복원은 어렵다고 볼 수 있다. 따라서 자동으로 자막 영역을 원 영상으로 복원할 수 있는 방법이 필요하게 된다. 기존의 영상 복원에 관한 연구는 주로 블러링(blurring)된 영상을 주파수 필터를 사용하여 선명하게 복원하거나, 영상 통신을 위한 비디오 코딩 방법에 대한 연구가 많이 이루어졌다. 본 논문에서는 블록 정합 알고리즘(Block Matching Algorithm)을 이용하여 자막 영역을 복원하는 방법을 제안하고자한다. 자막 복원을 위한 사전 정보로 자막 영역 정보와 장면 전환 정보를 추출한다. 추출된 자막 정보로부터 자막의 시작 프레임, 끝 프레임, 자막 문자의 구성 요소 정보를 얻을 수 있다. 자막 정보(자막의 시작 프레임, 끝 프레임)와 장면 전환 정보를 이용하여 복원의 방향성 및 복원의 종점을 결정한다. 복원의 방향성에 따라 각 프레임마다 문자의 구성 요소에 대한 블록 정합을 수행하여 원 영상을 복원한다. 실험결과 비교적 움직임이 적은 영상에서는 복원이 잘 됨을 볼 수 있었으며, 복잡한 배경을 갖고 있는 영상의 경우도 복원됨을 볼 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.859-871
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• 2013

본 논문에서는 스테레오 영상에서 얻은 다양한 특징들과 차폐영역에 대한 정보들을 활용하여 그리드 메쉬(grid-mesh) 기반의 영상워핑 기법을 통해 다시점 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 기법에서는 먼저 주어진 스테레오 영상에서 영상 특징 지도(image saliency map), 직선 성분(line segments) 그리고 변이 특징 지도(disparity saliency map)를 추출하고, 추출된 특징들에 대하여 품질을 향상시키는 과정을 거친다. 이 과정은 두 가지 단계로 나뉘는데, 먼저 차폐영역에 대한 정보를 활용하여 객체의 경계 부근에서 추출된 변이 특징 지도의 신뢰도를 향상시킨다. 다음으로 스테레오 영상에서의 시간적 일관성(temporal consistency)에 대한 정보를 활용하여 추출된 영상 특징들의 시간적 일관성을 높인다. 이렇게 품질이 향상된 특징 성분들을 활용하여 그리드 메쉬 기반의 영상 워핑 기법을 통해 다시점 영상을 생성한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법으로 생성한 다시점 영상의 주관적 화질 측면에서 기존의 다시점 영상 생성 기법들보다 우수한 것을 확인할 수 있었다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제31권4호
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• pp.294-298
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• 2016

해양생물을 포함한 천연물질은 신약개발의 원천 소재로서 매력적이며, 특히 무수한 미지의 해양생물들의 연구가 관심을 받고 있다. 기존의 연구에서 미크로네시아에서 채취한 해면동물 40여종에 대하여 항증식 효과를 다양한 암세포주에서 검색한 바 있다. 본 연구에서는 그 중 Coscinoderma sp.의 작용 및 그 기전을 살펴보았다. 특히, 암 억제유전자 p53의 발현을 억제시킨 세포주(HCT116 p53KO과 RKO-E6)에서의 차이점을 비교하였다. 세포생존률 시험에서 Coscinoderma sp. 추출물은 p53의 유무와 상관없이 암세포의 증식을 억제하였음을 확인하였다. 이 암세포 증식 억제 효과가 p53 존재에 따라 다르게 나타나는지 알아보기 위하여 세포사멸 관련 단백질 발현양을 Coscinoderma sp. 처리한 각 세포주에서 비교하였다. 그 결과, Coscinoderma sp.를 HCT16 세포주에 처리하였을 때, p53과 Noxa의 발현이 증가하는 것을 관찰하였고, caspase-9이 분절되면서 감소하는 것으로부터 apoptosis를 일으킨다고 여겨진다. 반면, p53이 결핍된 HCT116세포주에서는 Coscinoderma sp.에 의하여 p21과 mTOR의 발현이 증가되는 것을 확인하였고, 이는 senescence를 야기할 수 있다고 여겨진다. 본 연구로부터 Coscinoderma sp.는 p53의 존재여부에 따라 상이한 작용기전을 매개하여 대장암 세포주의 증식을 억제한다는 것을 알 수 있었다. 이는 새로운 항암제의 개발 가능성을 제시하는 것으로, Coscinoderma sp.의 활성 성분에 대한 지속적인 연구가 이루어 져야 할 것으로 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권7C호
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• pp.675-686
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• 2005

본 논문에서는 효율적인 얼굴 영역 검출 기법을 제안하고 얼굴 객체 검출을 통해 인물 기반의 비디오 시스템을 제공한다. 비디오 분할을 위해 비디오 시퀀스로부터 장면 전환점을 검출하고 분할된 장면들로부터 대표 프레임을 선정한다. 대표 프레임은 인접 프레임 간 변화량이 가장 적은 프레임으로 선정하였으며 추출된 대표 프레임에 대해서 얼굴 영역 검출 알고리즘을 적용하여 등장인물을 포함하는 프레임들을 정보로 제공한다. 얼굴영역 검출을 위해 피부색의 통계적 특성을 이용한 Bayes 분류기를 이용한다. 피부색 검출 결과 영상으로부터 수직 및 수평 투영 기법을 이용하여 영상 분할을 수행하고 후보군들을 생성한다. 생성된 후보군 중 오검출 영역을 최소화하기 위해서 이진 분류 나무(CART)를 이용하여 분류기를 생성한다. 특징 값으로는 SGLD(spatial gray level dependence) 매트릭스로부터 Inertial, Inverse Difference, Correlation 등의 질감 정보를 이용하여 최적의 이진 분류 나무를 생성한다. 실험 결과 제안된 얼굴 영역 검출 알고리즘은 복잡하고 다양한 배경에서도 우수한 성능을 보였으며, 얼굴 객체를 포함하는 프레임들을 비디오 정보로 제공한다. 제안하는 시스템은 향후 화자 인식 기법을 이용하여 등장인물 기반의 비디오 분석 및 에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.149-156
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• 2011

본 논문은 모바일 환경 하에서 효과적인 그래프 기반의 이미지 분할 적용 시, 실행시간 및 메모리 사용량 향상시키고, 이를 이용해 surface layout의 전처리 작업으로 수퍼 픽셀을 얻기 위한 효율적인 방법을 제안한다. 그래프기반의 이미지 분할은 영상으로부터 오브젝트 영역을 추출하는 알고리즘으로 입력 영상의 각 화소 정보를 이용한 에지 생성 및 그래프를 구성한다. 그래프 구성 시 기준 화소 및 주변 화소 위치 정보 및 색상 강도 차이 값(edgeweight)을 이용하여 에지를 구성하며, 색상 강도 차이 값에 따른 문턱치 값을 기준으로 각 에지를 연결함으로써 객체 영역을 추출하고 있다. 따라서 에지의 수는 그래프 기반의 이미지 분할의 실행시간 및 메모리 사용량을 결정하게된다. 모바일 디바이스는 PC에 비해 프로세서 속도 및 메모리 사용량 등 하드웨어적인 제약사항이 많으며, 프로그램 응답 시간이 주요 이슈가 되고 있다. 이러한 모바일 디바이스 상의 영상 처리 기술 적용 시 빠른 프로그램 응답시간 제공은 반드시 이루어져야 하며, 이미지 분할 단계에서도 보다 빠른 응답 시간을 위한 프로세싱 시간과 메모리사용량을 줄여야만 한다. 본 논문은 그래프 상의 에지의 수를 효과적으로 선택하는 효과적인 에지 선택 알고리즘 적용을 통해 그래프 기반의 이미지 분할 알고리즘을 모바일 디바이스에 적용 시, 프로세싱 시간 및 메모리 사용량의 개선을 보이도록 하고, 수퍼 픽셀 당 정확도가 입력영상 사이즈에 관계없이 70%이상 생성되며, 그 정확도가 96%동일하다는 것을 보인다.

• 융합보안논문지
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• 제17권2호
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• pp.109-118
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• 2017

이 연구는 부사관과 학생들이 자각하는 지지가 셀프리더십 욕구와 어떤 인과관계가 있는지를 살펴보고, 이러한 셀프리더십 욕구를 매개변수로 학생들의 임용행동과의 인과관계를 규명하는 것에 목적을 두었다. 이를 위해 부산지역의 남녀 대학 학생 부사관과 전공 학생을 편의표본추출법을 사용하여 362명의 학생을 추출하였다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 모형을 설정한 다음 구조방정식모형(SEM)을 통하여 변인간의 인과적 관계를 규명하였다. 이상과 같은 연구방법과 연구모형 검증을 기초로 하여 이 연구에서 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 셀프리더십이 진로신념에 미치는 영향에서 진로계획 명확성에서는 확인 중심적 전략(+), 목표 중심적 전략(+), 독립적 자기신뢰에는 확인 중심적 전략(+), 건설적 사고전략(+), 자책 중심적 전략(+), 진로 유연성에서는 자연적 보상전략(+), 건설적 사고전략(+), 전문능력향상은 확인 중심적 전략(+), 자책 중심적 전략(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 셀프리더십이 전공만족도에 미치는 영향에서 일반만족에서는 자연적 보상전략(+), 교과만족에서는 자연적 보상전략(+), 목표 중심적 전략(+), 인식만족에서는 자연적 보상전략(+), 목표 중심적 전략(+)이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 진로신념이 전공만족도에 미치는 영향에서 일반만족에서는 진로계획 명확성(+), 독립적 자기신뢰(+), 진로유연성(+), 전문능력향상(+), 교과만족에서는 독립적 자기신뢰(+), 진로유연성(+), 전문능력 향상(+), 인식만족에서는 독립적 자기신뢰(+), 진로유연성(+), 진로계획명확성(+)이 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제21권3호
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• pp.239-246
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• 2000

본 논문에서는, 입력으로 주어진 사람이 직접 분할한 1장의 슬라이스의 결과로부터 인접한 슬라이스들에 대해서 자동으로 원하는 장기를 추적하여 분할하는 반자동 분할 알고리즘을 제안한다. 일반적으로. 영역 확장에 기반한 추적 방법은 객체 투영. 초기 영역(seed) 추출, 그리고 영역확장에 의한 윤곽선 결정의 세 단계로 이루어진다. 이 때 의료 영상의 특성 상 장기들 사이의 경계가 모호한 경우 잘못 선택된 초기 영역은 최종 윤곽선이 장기 안쪽으로 파고 들거나 주변 영역으로 퍼져 나가는 결과를 만들 수 있다. 제안한 알고리즘에서는 영상의 특성을 이용하여 분할하려는 장기와 비슷한 밝기 값을 가지는 주변 장기와 붙어 있는 부분에서 주의 깊게 초기 영역을 선택해 줌으로써. 적절한 경계를 얻을 수 있으며, 경사도가 낮은 영역에서 깨끗한 윤곽선을 얻지 못하는 영역 확장 방법의 문제점의 해결을 위하여 Fourier descriptor를 사용한 후처리(post-Processing) 방법을 제안하였다. 또한, 양 방향 추적을 통해서 새로운 영역이 나타났을 때에도 놓치지 않고 찾아낼 수 있다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 1mm 간격의 82장의 X선 CT 영상에서 좌우측 신장 분할에 적용한 결과 만족할 만한 결과를 얻었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권2C호
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• pp.132-140
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• 2007

본 논문에서는 디지털화된 형태로 취득 및 저장된 홀로그램 신호를 부호화하는 새로운 기술을 제안한다. 디지털 홀로그램의 독특한 특성을 파악하여 적절한 형태의 데이터로 변환한 후에 현재 널리 사용되고 있는 표준 압축 기술들에 적용하고자 한다. 전처리과정 이후에 부호화를 위해 추출된 홀로그램은 위치적인 다시점 특성을 이용하여 분할된다. 분할된 홀로그램은 2차원의 여러 시점에서 객체를 촬영한 것과 유사한 특성을 보인다. 시각적으로 잡음과 유사한 형태로 관찰되는 홀로그램의 회절 패턴은 그 자체로써 압축에 이용하기 어렵다. 따라서 홀로그램 생성 원리와 유사하면서 고속 변환이 가능한 2차원 DCT (Discrete Cosine Transform)를 이용하여 분할된 홀로그램을 주파수 변환한다. 주파수 변환된 분할 영역들은 시간적 및 공간적 상관도에 따라서 3차원 스캔 과정을 거치면서 하나의 비디오 스트림으로 구성된다. 비디오 스트림의 한 프레임에 해당하는 분할된 영역들은 다양한 범위를 가지는 계수들로 구성되는데 이를 재구성한 후에 부호화 알고리즘을 이용하여 압축한다. 실험 결과를 살펴보면 제안한 알고리즘은 기존의 기술에 비해서 16배 이상의 높은 압축율에서 더 좋은 복원 성능을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1731-1738
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• 2021

본 연구에서는 드론 정사영상과 객체추출 기법을 융합하여 개체목을 선별함과 더불어 수고를 추정할 수 있는 방법론을 제시하고자 하였다. 연구대상지는 충청남도 예산군 공주대학교 학술림에 위치한 리기다소나무림으로 간벌을 강도별로(40%, 20%, 10%, 대조구)로 조성한 시험지이다. 정사영상취득은 DJI사의 MAVIC2 PRO 드론을 이용하였으며, 촬영 범위 내 가장 높은 지형지물을 고려하여 고도를 180 m로 설정하였다. 영상왜곡을 방지하기 위하여 지상기준점 설치 및 내중첩(End lap)과 옆중첩(Side lap)을 각각 80%로 설정하였다. 영상분석 통하여 수치표면모델(DSM)과 수치지형 표고모델(DTM)을 추출하고 두 모델의 고도차를 이용해 수고모델(DCHM)을 생성하였다. 본 연구결과에 의하면, 간벌강도별 개체목 추출율은 간벌강도 40%는 109.1%, 간벌강도 20% 87.1%, 간벌강도 10% 63.5%, 대조구 56.0% 수준이었다. 개체목 별 수고특성을 추출한 결과, 간벌강도 40%는 현장조사 결과보다 약 1.43 m 낮았으며, 간벌강도 20%는 1.73 m, 간벌강도 10%는 1.88 m, 대조구는 2.22 m 낮게 측정되었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권1호
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• pp.22-28
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• 2021

본 연구는 화재진압 및 피난활동을 지원하는 딥러닝 기반의 알고리즘 개발에 관한 기초 연구로 선박 화재 시 연기감지기가 작동하기 전에 검출된 연기 데이터를 분석 및 활용하여 원격지까지 연기가 확산 되기 전에 연기 확산거리를 예측하는 것이 목적이다. 다음과 같은 절차에 따라 제안 알고리즘을 검토하였다. 첫 번째 단계로, 딥러닝 기반 객체 검출 알고리즘인 YOLO(You Only Look Once)모델에 화재시뮬레이션을 통하여 얻은 연기 영상을 적용하여 학습을 진행하였다. 학습된 YOLO모델의 mAP(mean Average Precision)은 98.71%로 측정되었으며, 9 FPS(Frames Per Second)의 처리 속도로 연기를 검출하였다. 두 번째 단계로 YOLO로부터 연기 형상이 추출된 경계 상자의 좌표값을 통해 연기 확산거리를 추정하였으며 이를 시계열 예측 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory)에 적용하여 학습을 진행하였다. 그 결과, 화재시뮬레이션으로부터 얻은 Fast 화재의 연기영상에서 경계 상자의 좌표값으로부터 추정한 화재발생~30초까지의 연기 확산거리 데이터를 LSTM 학습모델에 입력하여 31초~90초까지의 연기 확산거리 데이터를 예측하였다. 그리고 추정한 연기 확산거리와 예측한 연기 확산거리의 평균제곱근 오차는 2.74로 나타났다.