본 논문에서는 RGB 컬러 정보와 오류 역전파 신경망 알고리즘을 이용한 신 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 먼저, 차량 영상에서 평균 Blue값을 이용하여 차량 영상을 보정하고 픽셀값의 차를 이용하여 Red 후보 영역과 Green 후보 영역으로 구분한 후 오류 역전파 알고리즘에 적용하여 최종 Green 영역을 찾는다. 둘째, 수평 및 수직 히스토그램의 빈도수를 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 마지막으로, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 추출하고, 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 신 차량 번호판에 적용한 결과, 제안된 번호판 추출 방법이 기존의 HSI(Hue Saturation Intensity) 정보를 이용한 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 제안된 차량 번호판 인식 방법이 효율적인 것을 확인하였다.
본 연구에서는 CCTV 영상 기반 강우강도 산정 시 필수적으로 요구되는 적정 강우 이미지 DB를 구축하기 위한 방법론을 개발하였다. 먼저, 실환경에서 불규칙적이고 높은 변동성을 보일 수 있는 변수들(바람으로 인한 빗줄기의 변동성, 녹화 환경에서 포함되는 움직이는 객체, 렌즈 위의 흐림 현상 등)에 대한 통제가 가능한 한국건설생활환경시험연구원 내 기후환경시험실에서 CCTV 영상 DB를 구축하였다. 서로 다른 5개의 실험 조건을 고려하여 이상적 환경에서 총 1,728개의 시나리오를 구성하였다. 본 연구에서는 1,920×1,080 사이즈의 30 fps (frame per second) 영상 36개에 대하여 프레임 분할을 진행하였으며, 총 97,200개의 이미지를 사용하였다. 이후, k-최근접 이웃 알고리즘을 기반으로 산정된 최종 배경과 각 이미지와의 차이를 계산하여 빗줄기 이미지를 분리하였다. 과적합 방지를 위해 각 이미지에 대한 평균 픽셀 값을 계산하고, 설정한 픽셀 임계치보다 큰 자료를 선별하였다. 180×180 사이즈로의 재구성을 위해서 관심영역을 설정하고 10 Pixel 단위로 이동을 진행하여 픽셀 변동성이 최대가 되는 영역을 산정하였다. 합성곱 신경망 모델의 훈련을 위해서 120×120 사이즈로 재변환하고 과적합 방지를 위해 이미지 증강 과정을 거쳤다. 그 결과, 이미지 기반 강우 강도 합성곱 신경망 모델을 통해 산정된 결과값과 우량계에서 취득된 강우자료가 전반적으로 유사한 양상을 보였으며, 모든 강우강도 실험 조건에 대해서 약 92%의 데이터의 PBIAS (percent bias)가 절댓값 범위 10% 이내에 해당하였다. 본 연구의 결과물과 전이학습 등의 방법을 연계하여 기존 실환경 CCTV의 한계점을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
We propose a simple method for tracking a nonparameterized subject contour in a single video stream with a moving camera and changing background. Then we present a method to eliminate the tracked contour object by replacing with the background scene we get from other frame. Our method consists of two parts: first we track the object using LOD (Level-of-Detail) canny edge maps, then we generate background of each image frame and replace the tracked object in a scene by a background image from other frame that is not occluded by the tracked object. Our tracking method is based on level-of-detail (LOD) modified Canny edge maps and graph-based routing operations on the LOD maps. To reduce side-effects because of irrelevant edges, we start our basic tracking by using strong Canny edges generated from large image intensity gradients of an input image. We get more edge pixels along LOD hierarchy. LOD Canny edge pixels become nodes in routing, and LOD values of adjacent edge pixels determine routing costs between the nodes. We find the best route to follow Canny edge pixels favoring stronger Canny edge pixels. Our accurate tracking is based on reducing effects from irrelevant edges by selecting the stronger edge pixels, thereby relying on the current frame edge pixel as much as possible. This approach is based on computing camera motion. Our experimental results show that our method works nice for moderate camera movement with small object shape changes.
본 논문에서는 컬러영상에서 Pulse-Coupled Neural Network를 이용한 얼굴 추출 알고리즘의 성능을 향상시키는 방법에 대하여 논의하였다. 색상정보를 이용한 얼굴 추출 알고리즘은 얼굴의 기울어진 정도나 크기 등에 영향을 받지 않으므로, 형태정보를 이용한 얼굴 추출 알고리즘에 비해 비교우위를 가진다. 그러나, 조명의 변화가 심하거나 피부색과 유사한 배경이 포함되어 있을 경우 적절한 성능을 내기 어렵다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 실험을 통해 피부색의 평균과 분산 값을 미리 구한 후, 전처리 과정을 거쳐 피부색의 평균값을 갖는 픽셀이 255값을 갖고, 나머지 픽셀 값들이 255를 중심으로 정규분포를 이루도록 하였다. 이러한 전처리 과정을 통해 Pulse-Coupled Neural Network의 linking coefficient를 보다 쉽게 결정하도록 하였다.
본 논문은 적외선영상(infrared image)에서 배경모델링 기반의 실시간 객체 탐지 기법과 고속 PPC(PowerPC) & FPGA(Field Programmable Gate Array) 기반 개방형 구조의 하드웨어 설계 방법을 제안한다. 개방형 구조는 하드웨어 및 소프트웨어의 이식이 용이하고, 확장, 호환성, 관리 및 유지보수 등이 편리한 장점이 있다. 제안된 배경모델링 방법을 개방형 구조에 탑재하기 위하여 입력영상에서 검색영역 템플릿을 성긴 블록으로 구성하여 탐색영역의 크기를 줄인다. 또한, 이전 프레임과 현재 프레임에서 영상의 흔들림이 발생했을 때 보정하기 위해 전역움직임 보상방법을 적용한다. 배경과 객체를 분리는 픽셀 밝기의 시간 분석을 통해 적응적 값을 적용한다. 분리된 객체주변에 발생하는 클러터 제거 방법은 중앙값 필터를 적용한다. 설계된 임베디드 시스템에서 배경모델링, 객체탐지, 중앙값 필터, 라벨링, 합병 등의 방법은 PPC에서 구현하였다. 실험결과 제안된 임베디드 시스템에서 전역 움직임 보정과 배경예측을 통해 실시간으로 객체가 탐지될 수 있음을 보였다.
폐암은 크기가 다양하고 유사한 밝기값을 갖는 주변 구조물이 존재하기 때문에 흉부 CT 영상에서 폐암을 정확하게 분할하는 것이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 심층 감독을 포함하고 UNet3+를 백본으로 사용하는 폐암 분할 네트워크를 제안한다. 또한, 픽셀 기반, 영역 기반 및 형태 기반의 3가지 구성 요소로 이루어진 하이브리드 병변 초점 손실함수를 제안한다. 이를 통해 배경에 비해 작은 영역을 차지하는 폐암 부분에 집중하고, 불명확한 경계를 처리하는데 도움이 되는 형태 정보를 고려할 수 있다. 제안 방법을 UNet 및 UNet3+와 비교 실험을 통해 검증하였고, 제안 방법은 모든 폐암 크기에서 DSC 측면에서 가장 우수한 성능을 보였다.
In vision measurement systems based on structured light, the key point of detection precision is to determine accurately the central position of the projected laser line in the image. The purpose of this research is to extract laser line centers based on a decision function generated to distinguish the real centers from candidate points with a high recognition rate. First, preprocessing of an image adopting a difference image method is conducted to realize image segmentation of the laser line. Second, the feature points in an integral pixel level are selected as the initiating light line centers by the eigenvalues of the Hessian matrix. Third, according to the light intensity distribution of a laser line obeying a Gaussian distribution in transverse section and a constant distribution in longitudinal section, a normalized model of Hessian matrix eigenvalues for the candidate centers of the laser line is presented to balance reasonably the two eigenvalues that indicate the variation tendencies of the second-order partial derivatives of the Gaussian function and constant function, respectively. The proposed model integrates a Gaussian recognition function and a sinusoidal recognition function. The Gaussian recognition function estimates the characteristic that one eigenvalue approaches zero, and enhances the sensitivity of the decision function to that characteristic, which corresponds to the longitudinal direction of the laser line. The sinusoidal recognition function evaluates the feature that the other eigenvalue is negative with a large absolute value, making the decision function more sensitive to that feature, which is related to the transverse direction of the laser line. In the proposed model the decision function is weighted for higher values to the real centers synthetically, considering the properties in the longitudinal and transverse directions of the laser line. Moreover, this method provides a decision value from 0 to 1 for arbitrary candidate centers, which yields a normalized measure for different laser lines in different images. The normalized results of pixels close to 1 are determined to be the real centers by progressive scanning of the image columns. Finally, the zero point of a second-order Taylor expansion in the eigenvector's direction is employed to refine further the extraction results of the central points at the subpixel level. The experimental results show that the method based on this normalization model accurately extracts the coordinates of laser line centers and obtains a higher recognition rate in two group experiments.
해상 표면에서 이동하는 웨이브글라이더의 SAR 영상을 이용한 탐지 가능성에 대한 분석을 수행하였다. 실험을 위해 모형 웨이브글라이더를 제작해 위성 촬영 시각 전후로 견인선박을 이용해 해상에 배치하였다. KOMPSAT-5 영상 촬영은 웨이브글라이더의 크기를 고려하여 spotlight mode의 고해상도(Range: 0.51 m, Azimuth: 0.65 m pixel spacing) SAR 자료를 수집하였다. 견인 선박 주변의 후방산란 강도 분석 결과, 선박과 떨어져서 강하지는 않지만 주변 클러터 밝기값과 구분이 되는 몇몇 산란점들이 관측되었다. 선체 중심으로부터 이격 거리를 고려할 때 웨이브글라이더에 의한 신호로 판단된다. 한편 CFAR를 이용한 표적탐지 결과 비교적 매우 낮은 $10^{-6}$의 오경보율에서도 웨이브글라이더로 판단되는 화소들이 탐지됨을 확인하였다. 비록 spotlight 모드와 같은 고해상도 SAR 영상에서 웨이브글라이더에 의한 산란 신호가 주변 해양 클러터와 구분될 수 있었지만, 다양한 해양환경에서 실제 웨이브글라이더의 탐지 여부에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
샥-하트만 센서는 렌즐릿 배열을 이용하여 파면의 국부적인 기지를 계산하고 이로부터 파면의 왜곡된 정도를 측정하는 파면측정 센서이다. 일반적으로 하나의 점영상에 대한 중심점을 추출하여 기준 점영상의 중심점에 대한 상대적 이동량을 통해 파면의 국부 기울기를 계산, 전체 파면을 복원하는 원리이다. 따라서 하나의 점영상에 대한 정확한 중심점의 추출을 위하여 해당하는 하부개구 내에 점영상이 존재하여야 한다. 하지만 큰 기울기의 파면이 샥-하트만 센서에 입사하게 되면 측정범위를 벗어나게 되어 일반적인 방법으로는 파면의 국부적인 기울기를 계산할 수 없게 되는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 특정 측정시스템에만 국한된 알고리즘이 아닌 모든 파면에 대해 측정 가능하면서도 추가적인 장비 없이 일반적인 샥-하트만 파면 센서가 지니고 있는 측정범위의 한계를 극복할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 영상처리 기법을 이용하여 각 점영상에 대한 유동적인 탐색영역을 설정하고 이러한 탐색영역 내에서 중심점을 추출하는 방법을 제안하였다. 또 점영상 대응법을 적용하여 측정 점영상과 기준 점영상을 일대일 대응시킴으로써 전체 측정파면을 복원할 수 있는 알고리즘을 제안함으로써 측정범위에 제한 없이 파면왜곡을 측정할 수 있는 측정방법을 제시하였다. 이렇게 제안된 알고리즘을 샥-하트만 파면 센서 시스템을 이용한 초점벗어남 측정실험을 통하여 검증하였다.
목적 : 동시에 대량으로 유전자발현 양상을 검사할 수 있는 cDNA microarray 기법을 이용하여 자궁경부암에서 특징적으로 나타나는 유전자발현 양상을 알아보고, 방사선치료 및 방사선 항암화학요법 병용치료시의 유전자발현 변화양상을 파악하고자 하였다. 대상 및 방법 :자궁경부 편평상피암으로 확진된 후 근치목적 방사선치료를 단독으로 시행한 8명과 항암화학요법을 병행한 8명에서 채취한 종양조직을 대상으로 하고, 정상 자궁경부 3례를 대조군으로 하였다 조직 생검은 치료 전과 외부 방사선치료 16.2$\~$27 Gy에 두 번하였다. 항암화학요법을 병용한 경우, 5-FU 1,000 mg/m$^{2}$을 제 1일부터 5일까지 정주하고, clsplatin 60 mg/m$^{2}$을 제 1일에 정주하였다. cDNA microarray는 종양조직에서 추출한 total RNA를 역전사(reverse transcription)방법을 이용하여 (P-33)을 표지한 cDNAS를 제작, nylon membrane에 hybridization하였다. 이후 membrane을 phosphor-imager screens에 옮겨 1$\~$5일 동안 노출시킨 후 이미지를 스캔하였다. 유전자의 발현정도는 각 스팟(spot)들의 방사능 강도로 나타나는데, 각 스팟의 픽셀(pixel)을 Arrayguage를 사용하여 산출한 후 엑셀파일로 저장하였다. 유전자의 발현정도 비교는 원 자료(original data)를 Z-변환을 통해 보정(normalized)한 후 Z-ratio값을 산출하여 시행하였다. 결과 : 대조군에 비해 자궁경부암에서 Z-ratio 2.0 이상으로 유의한 발현증가를 보인 유전자들은 integrin-linked kinase, CDC28 protein kinase 2, Spry 2, ERK 3 등 15개로 주로 세포성장과 증식, 세포주기, 신호전달 등에 관련된 유전자들이었으며, Z-ratio -2.0 이하의 유의한 발현감소는 G protein-coupled receptor kinase 6외 6개였다. 방사선 단독치료를 시행한 후 Z-ratio 2.0 이상 발현이 증가한 것은 cyclic nucleotlde gated channel외 3개의 Expressed sequence tags (EST)들이었고, Z-ratio -2.0 이하의 발현감소를 보인 것들에는 치료전 종양세포에서 발현이 증가되었던 세포성장과 증식, 세포주기, 신호전달 등에 관련된 유전자들이 포함되었다 방사선치료와 항암화학요법을 병용했을 때는 방사선 단독치료에 비하여 세포성장과 증식 및 신호전달 관련 유전자들이 상대적으로 높게 발현되었으며, 이외에도 혈관형성(angiopoietin-2), 면역반응(formyl peptide receptor-like 1), DNA 손상회복에 관련된 유전자(CAMP phosphodiesterase)의 발현은 증가되고 세포고사(death associated protein kinase)에 관련된 유전자는 발현 감소를 보였다. 결론 : 자궁경부암에서분열과 증식 및 신호전달에 관여하는 여러 종류의 유전자들 발현이 동시다발적으로 증가되어 있다는 것과 방사선치료를 시행하면 이들 유전자의 발현이 감소하여 종양세포의 분열과 증식이 저해된다는 것을 확인하였다. 방사선 단독치료와 항암화학요법 병용치료를 비교하면 그 유전자 발현양상이 다르므로 향후 이번연구에서 나타난 유전자들에 대한 추가 연구가 필요하며, 이는 개별화된 맞춤형 치료법을 개발하는데 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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