• 디지털융복합연구
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• 제12권1호
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• pp.359-364
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• 2014

본 논문은 평균이동방법과 연결요소방법을 이용하여 도로 영역을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 평균 이동 방법은 중심 모드를 찾기 위한 비모수적 통계 방법으로 컬러 영상을 분할하는데 효율적이다. 일반적으로, 영상의 중 하단에 위치하는 정보를 활용하여 도로의 특징점이 추출된다. 이 특징점과 분할된 컬러 영상을 이용하면, 도로의 영역을 추출할 수 있다. 그러나, 도로의 위치정보와 색상정보만으로 도로영역을 추출할 경우, 잡음과 도로 이외의 영역까지 추출되는 단점이 있다. 본 논문에서는 모폴로지 열기 닫기 연산을 이용하여 잡음을 제거하고, 연결요소 방법을 통하여 가장 큰 영역의 부분만을 추출하여 도로 영역으로 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 실험을 통하여 잡음 제거와 보다 정확한 도로 검출됨을 검증한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권7호
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• pp.297-300
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• 2015

의료 진단 초음파영상에서 조영제의 전이시간과 확산패턴의 형태는 질환 및 병변을 분석하는 중요한 파라미터로 고려된다. 조영증강 초음파영상 분석과 관련한 기존의 대부분의 연구에서 대상 영역의 평균 명도 변화곡선을 기반으로 파라미터값을 추출한다. 그런데 이러한 명도 데이터는 조영제의 마이크로 버블 효과로 인하여 그 값이 왜곡될 수 있다. 이에 본 논문에서는 조영증강 초음파 진단 파라미터의 추출 과정에서 그 정확도를 개선하기 위하여 명도값의 변화뿐만 아니라, 조영제의 영향을 반영하는 픽셀에 대한 밀도 정보를 보완적으로 활용하는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 간 질환 진단 과정에서 병변의 윤곽선 추출과 병변의 특성분석을 위하여 조영제의 확산시점과 속도를 보다 정확하게 판별할 수 있게 한다. 실제 임상 데이터를 사용한 실험결과를 통하여, 제안된 방법이 파라미터 영상 생성기법에서 개선된 결과를 생성할 수 있음을 보인다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권7호
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• pp.910-918
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• 2015

본 논문에서는 조영증강 초음파영상의 분석과정에서 육안판별의 한계를 극복하기 위한 파라미터 가시화기법을 소개하고, 이 과정에서 영상의 왜곡과 노이즈를 보정하기 위한 방법론을 제시한다. 초음파영상에서 조영제의 전이형태에 대한 동적패턴은 간질환 진단에서 의미있는 파라미터가 되는데, 전이시간 정보와 조영증강 패턴을 정적인 단일영상으로 표현함으로써 급속도로 진행되는 동영상에서 정확한 정보를 효과적으로 판별할 수 있게 한다. 진단파라미터 데이터의 신뢰도를 저하시키는 요인으로 호흡에 의한 흔들림현상과 마이크로 버블에 의한 노이즈를 들 수 있다. 이에 대한 대안으로 영상의 움직임추적을 위한 다단계 알고리즘과 마르코프 랜덤 필드 모델에 기반한 영상개선기법을 제안한다. 실제 임상데이터를 사용한 실험결과를 통하여, 제안된 방법의 유용성을 실험적으로 고찰한다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제50권4호
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• pp.339-346
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• 2020

Purpose: The purpose of this study was to evaluate the image quality, diagnostic efficacy, and radiation dose associated with the use of a cadmium telluride (CdTe) detector, compared to charge-coupled device (CCD) and complementary metal oxide semiconductor(CMOS) detectors. Materials and Methods: Lateral cephalographs of a phantom (type 1) composed of synthetic polymer filled with water and another phantom (type 2) composed of human skull macerated with polymer coating were obtained with CdTe, CCD, and CMOS detectors. Dosimeters placed on the type 2 phantom were used to measure radiation. Noise levels from each image were also measured. McNamara cephalometric analysis was conducted, the dentoskeletal configurations were assessed, and a subjective evaluation of image quality was conducted. Parametric data were compared via 1-way analysis of variance with the Tukey post-hoc test, with a significance level of 5%. Subjective image quality and dentoskeletal configuration were described qualitatively. Results: A statistically significant difference was found among the images obtained with the 3 detectors(P<0.05), with the lowest noise level observed among the images obtained with the CdTe detector and a higher subjective preference demonstrated for those images. For the cephalometric analyses, no significant difference (P>0.05) was observed, and perfect agreement was seen with regard to the classifications obtained from the images acquired using the 3 detectors. The radiation dose associated with the CMOS detector was higher than the doses associated with the CCD (P<0.05) and CdTe detectors(P<0.05). Conclusion: Considering the evaluated parameters, the CdTe detector is recommended for use in clinical practice.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권6호
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• pp.2118-2125
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• 2014

Gait Recognition is a new technique to identify the people by the way they walk. Human gait is a spatio-temporal phenomenon that typifies the motion characteristics of an individual. The proposed method makes a simple but efficient attempt to gait recognition. For each video file, spatial silhouettes of a walker are extracted by an improved background subtraction procedure using Gaussian Mixture Model (GMM). Here GMM is used as a parametric probability density function represented as a weighted sum of Gaussian component densities. Then, the relevant features are extracted from the silhouette tracked from the given video file using the Principal Component Analysis (PCA) method. The Fisher Linear Discriminant Analysis (FLDA) classifier is used in the classification of dimensional reduced image derived by the PCA method for gait recognition. Although gait images can be easily acquired, the gait recognition is affected by clothes, shoes, carrying status and specific physical condition of an individual. To overcome this problem, it is combined with footprint as a multimodal biometric system. The minutiae is extracted from the footprint and then fused with silhouette image using the Discrete Stationary Wavelet Transform (DSWT). The experimental result shows that the efficiency of proposed fusion algorithm works well and attains better result while comparing with other fusion schemes.

• 전자공학회논문지SC
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• 제43권1호
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• pp.13-20
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• 2006

본 논문에서는 로봇 말단부에 장착된 카메라 환경에서 시각 궤환을 이용하는 로봇 매니퓰레이터의 자세제어 기법을 제안한다. 자세제어를 위한 기준 관절 속도와 관절 가속도는 외부루프의 특징점을 이용한 영상정보에서 생성된다. 영상평면상에서 특징점을 추종하기 위한 제어 입력은 로봇 동역학을 사용하였다. 영상평면상의 특징점과 관절 각속도 오차를 로봇 구동을 위한 제어입력에 포함시켜 파라미터 불확실성에 강인하도록 하였다. 시스템의 안정도는 Lyapunov 안정도 판별법을 이용하여 입증하였다. 제안된 제어기의 성능은 5-링크 2 자유도를 가지는 로봇에 대한 컴퓨터 시뮬레이션과 실험을 통해 검증하였다.

• 한국가시화정보학회지
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• 제12권2호
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• pp.9-12
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• 2014

Conventional electrospray and air spray methods have the vulnerabilities of limited flow rate (throughput) and droplet size, respectively. Since high throughput with uniform size of droplet is required for various applications, an improved technique should be adopted. Here, we report a combined system of an air pressure and an electric field and evaluate the atomization performance of it. The air flow allowed applying high flow rate range and the electric field reinforced the atomization process to generate fine droplets. A correlation between two forces was investigated by comparing the droplet produced by each method. The atomized droplets were measured and visualized by image processing and a particle image velocimetry (PIV). The quantitative results were achieved from the parametric space and the effect of both forces was analyzed. The motion of charged droplets followed the outer electric field rather than the complex vortex in the shear layer so that the droplets accelerated directly toward the grounded collector.

• 한국CDE학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.375-384
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• 2015

Recently, there has been a gradual increase in the number of people who are interested in cycling, leading to an increasing number of cycling equipment consumers. However, many bicyclists get hurt because of their lack of knowledge about the right size of bicycle for their body. Although it is necessary for a rider to fit their bicycle to prevent injury, they reject a fitting service because of the long hours and high cost. In this study, we propose a bicycle fitting system that uses a depth camera to improve the limitations of existing manual fitting systems. With the defined formula, the system calculates the size of the bicycle using body image information extracted by a depth camera and visualizes a customized bicycle for a specific consumer. This system will not only save the customer time and money, but will prevent injury from the use of a bicycle that does not fit.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제38권2호
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• pp.149-162
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• 2013

Purpose: In image segmentation via thresholding, Otsu and Kapur methods have been widely used because of their effectiveness and robustness. However, computational complexity of these methods grows exponentially as the number of thresholds increases due to the exhaustive search characteristics. Methods: Particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithms (GAs) can accelerate the computation. Both methods, however, also have some drawbacks including slow convergence and ease of being trapped in a local optimum instead of a global optimum. To overcome these difficulties, we proposed two new multi-level thresholding methods based on Bacteria Foraging PSO (BFPSO) and real-coded GA algorithms for fast segmentation. Results: The results from BFPSO and real-coded GA methods were compared with each other and also compared with the results obtained from the Otsu and Kapur methods. Conclusions: The proposed methods were computationally efficient and showed the excellent accuracy and stability. Results of the proposed methods were demonstrated using four real images.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권6호
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• pp.533-542
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• 2008

동영상에서의 배경제거는 다양한 실시간 머신 비젼 응용에서 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 이러한 배경제거를 위한 육각화소 기반의 새로운 접근 방법을 제안한다. 일반적으로 육각형 샘플링 영상은 양자화 오차가 적으며, 이웃화소의 연결성 정의를 크게 개선한다고 알려져 있는데, 제안된 방법은 비매개변수형 배경제거 방법의 하나인 지역적 이진패턴 기반 알고리즘에 이러한 육각 샘플링 영상을 적용하는 것을 특징으로 한다. 이를 통해, 지역적 이진패턴의 추출과정에서 필요한 쌍선형 보간을 없애고 계산량을 줄일 수 있었다. 실험을 통해 이러한 육각화소의 적용이 배경제거 분야에 매우 효율적으로 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.