• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권7호
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• pp.721-728
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• 2005

본 논문에서는 영상 내 물체 영역에 대한 다중정규화와 움직임 색상 정보를 활용하여 이동 물체에 대한 후보 그룹을 추출하고 영상 분할 방법에 의해 대상 물체 영역을 정의하며 최종적으로 목표물체에 대한 검출방법을 제공하였다. 다중 색상변환에 의해 물체의 고유영역 확률을 강화하고 MCWUPC(Moving Color Weighted Unmatched Pixel Count) 연산을 활용하여 이동물체의 영역을 강조하는 두 가지 개념을 결합함으로써 최종적으로 입력 영상 시퀀스에서의 후보영역을 찾아 분할하였으며 매 프레임 정확한 물체의 외곽정보를 검출하였다. 제안된 알고리즘을 검증하기 위하여 이동물체의 이동 실시간이 가능한 시스템을 구축하였고, 다양한 배경을 포함한 실험영상 120 프레임을 처리한 결과 $89\%$ 이상의 추적 성공률을 보여주었다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2001년도 춘계학술대회논문집B
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• pp.488-494
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• 2001

Many literatures, so far, have concentrated on approaches employing dependent coordinates set resulting in computational burden of constraint forces, which is needless in many cases. Some researchers developed methods to remove or calculate it efficiently. But systematic generation of the motion equation using independent coordinates set by Kane's equation is possible for any closed loop system. Independent velocity transformation method builds the smallest size of motion equation, but needs practically more complicated code implementation. In this study, dependent velocity matrix is systematically transformed into independent one using dependent-independent transformation matrix of each body group, and then motion equation free of constraint force is constructed. This method is compared with the other approach by counting the number of multiplications for car model with 15 d.o.f..

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.1356-1362
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• 2008

본 논문에서는 카메라가 가지는 대표적인 기능중의 하나인 자동 화이트 밸런스에 대한 알고리즘을 제안한다. 화이트 밸런스는 흰색의 물체나 물건 고유의 색이 아닌 부분들을 제거하는 과정이다. 화이트 밸런스를 수행하기 위해 사람의 눈에 의해 느끼는 시각차와 색차의 표현이 동일한 $CIEL^*a^*b^*$ 색 공간에서 영상의 분포를 분석하여 흰색 물체의 색 변화 정도를 추정한다. 이를 기준 백색 추정이라 한다. 정확한 추정을 위하여 환경에 의해 변화되었다고 추정되는 부분에 대해 그룹화 한다. 그룹화 된 영상 정보를 통해 영상의 특성을 파악하여 기준 그룹을 정하여 기준 그룹까지의 누적 픽셀들을 선택하는 컬러 샘플링하여 기준 백색을 추정한다. 또한 영상 보정을 위한 컬러 이득은 영상의 포화(Saturation)를 고려하여 얻어진다. 이를 통한 제안된 자동 화이트 밸런스 알고리즘은 뛰어난 영상 보정 기능을 가진다.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2023년도 임시총회 및 춘계학술대회
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• pp.35-35
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• 2023

안정적인 유묘의 확보는 스마트작물생산을 위한 공정육묘 생산에서도 중요하며, 기내배양시 유전적 안정성이 높은 유묘의 대량증식은 유묘생산과 공정육묘생산에서 중요한 과정이다. 기내배양시 배양과 정에서 존재하는 체세포영양계변이(somaclonal variation)라는 장벽을 제거하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 화본과 식물인 홍띠(Imperata cylindrica ‘Rubra’)로부터 기관분화 단계별 재분화체를 작성하여 기관분화 시 기내재생체의 유전적 안정성을 조사하였다. ISSR 마커에 기반하여 유전적 변이성을 조사하고자 7종류 총 21개체의 기관분화 단계별 재분화체 및 재분화식물체에 대하여 분석한 결과, 유전적 다형성은 기관분화 단계별 재분화체 및 순화 재분화체에서 대조구인 모식물체(1.4％) 대비 같거나 높게 나타나서 재분화체에서 유전적 안정성이 다소 낮은 것으로 나타났다. 또한, Jaccard 계수(Jaccard coefficient)로 총 21개체들 간의 유전적 유사도 지수를 평가한 결과, 유전적 유사도 지수는 0.747~1.0 사이에 분포하며, 평균 0.868로 나타났다. ISSR 마커 밴드에 기반하여 평균연결법(Average linkage method)으로 군집 분석한 결과, 모든 개체는 유사도 지수 0.809 ~ 1.000 내에 분포하였다. 유전적 유사도 지수 0.809에서 2개 그룹으로 유집되었으며, 모식물체와 실내재배, 노지재배 재분화 녹색 식물체가 같은 그룹으로 분류되었다. 이상의 결과는 화본과 식물의 기내배양에서 기관분화 시 존재하는 체세포영양계변이에 대한 기초 정보를 제공해 준다. 이들 기관분화에 따른 기내재생체의 안정성에 대한 연구자료는 향후 기내식물의 안정적인 대량번식에 있어 유익한 배경을 제공해 줄 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.9-17
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• 2019

IoT 환경이 보편화됨에 따라 사람의 직접적인 개입 없이 물체와 물체 사이의 통신 환경을 구축하는 M2M 환경의 안전성이 중요시 되고 있다. 무선 통신 환경의 특성상 데이터 노출, 위조, 변조, 삭제 및 개인 정보 보호와 같은 다양한 측면에서 보안 위협에 노출 될 가능성이 존재하고, 안전한 통신 보안 기술이 중요한 요구 사항으로 다뤄진다. 본 논문에서는 해시충돌을 이용하여 기존 'M2M 통신 환경에서 트랩도어 충돌 해쉬을 이용한 그룹키 생성 및 교환 기법' 연구의 한계점을 확인하고, 스니핑 공격에 안전한 그룹간에 키를 생성하고 이를 세션 키와 교환하는 기법과 그룹 키 생성 후에 장치와 게이트웨이의 인증을 확인하는 메커니즘을 제안한다. 제안 된 방법은 충돌 메시지 및 충돌 해시의 특이성을 이용하여 그룹 통신 섹션의 위장 공격, 중간자 공격, 재전송 공격과 같은 공격 저항을 가지며, 해시충돌의 취약점에 대해 안전성을 증명하는 기법이다.

• 한국측량학회지
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• 제23권1호
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• pp.49-57
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• 2005

두 영상에서 정확한 광류를 얻고자 할 경우, 잘못 정합된 광류의 수가 전체의 80%이상일 경우에도, 정합이 잘된 광류만을 빠르고 안정적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 다음과 같은 단계로 구성된 그룹화 알고리즘이다. 1)광류의 방향과 길이성분으로 구성된 2차원 히스토그램을 구성한 후, 2)2차원 히스토그램에서 광류수가 높은 그룹들부터 내림차 순으로 정리한 후 각 그룹에서 광류수가 적은 그룹은 제거한다. 또, 3)선택된 그룹들의 광류수가 20% 이상일때는 히스토그램의 분해율를 증가 시키고, 10% 이하일 경우에는 히스토그램의 분해율을 감소시켜서 위 과정을 반복한다. 선택된 그룹들의 광류수가 10%에서 20%사이에 올 때까지 이 반복을 계속한다. 제안한 알고리즘을 잘못된 광류가 많이 포함된 다양한 종류의 영상에 대해서 적용한 결과 강건하게 정합이 되어 잘못된 광류를 제거할 수 있었다. 이 논문은 이에 대한 실험결과를 포함하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.27-32
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• 2013

영상처리로 물체를 검출 하는 경우, 타원 형태를 검출 하는 것은 많은 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 실제 영상에서 타원은 영상에 포함된 노이즈나 다른 물체에 가려 보이지 않거나 교차되어 타원 검출이 용이 하지 않다. 이에 본 논문에서는 영상에서 타원을 검출 하기 위하여 경계(edge)를 추출하고, 이미지 정보량을 줄이기 위하여 그룹화 과정을 수행하여 타원 검출의 속도를 향상시켰다. 또한 타원 검출을 위해 5 개의 타원 변수를 랜덤으로 선택한 후 최적의 타원 파라미터 선택을 위해 선형 최소자승 근사법을 적용하였다. 검출된 타원들을 검증하기 위하여 RANSAC 알고리즘을 적용하였다. 본 연구에서 제안한 알고리듬을 구현하여 실제 영상에 적용한 결과 75%의 정확도를 나타내었고, 타 연구와 비교 결과 타원검출 속도 면에서 탁월함을 확인하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제안한 알고리듬이 영상 내 타원을 검출 하기 위한 유효한 방법임을 확인 할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권3호
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• pp.1-6
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• 2005

변이 영상을 마코브 랜덤필드(MRF)로 모델링한 마코브 네트워크에서 신뢰확산 알고리듬은 각 화소에 대응되는 노드들 사이에 메시지를 전달하는 방식으로 이루어진다. 최초 메시지는 알고리듬의 반복을 통해 특정한 값으로 수렴하게 되며, 수렴된 값을 얻기 위해서는 많은 알고리듬의 반복이 필요하다. 본 논문에서는 알고리듬의 반복을 줄이기 위해 영상내 물체들을 선들의 조합 구성으로 보고 각각의 선들은 같은 메시지를 갖는 노드들의 집합으로 간주하여 기존의 신뢰확산 알고리듬을 단순화하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.74-83
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• 1997

본 논문에서는 칼라 영상 검색을 위한 특징으로서 칼라 정보와 모양 정보를 고려하는 복합적인 특징벡터를 사용한 영상 검색 기법을 제안하였다. 비균둥 양자화 방법인 Lloyd-Max quantizer를 통한 효율적인 칼라 양자화를 하였고, 양자화를 거친 후 생성된 칼라 그룹간의 공간적 분포상황을 고려하기 위해 히스토그램 행렬을 도입함으로써 칼라 정보를 기반으로한 검색 효율을 증대시켰다. 또한 모양 정보를 획득하기 위해 향상된 불변 모멘트를 사용함으로써 연산량을 줄이면서, 검색 효율을 증대시켰다. 영상으로 200여개의 칼라 트레이드마크를 사용하여 기존의 방법들과의 비교실험을 통해 원영상 뿐만 아니라 변형된 영상에 대해서 보다 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다. 즉, 영상내의 물체의 회전, 이동, 잡음 첨가와 감마 보정값 등에 의해 변형된 영상에 대해서 보다 더 강한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.157-165
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• 2020

뉴-럴 네트워크와 자동운전 데이터 셋을 개발하는 목표중의 하나가 데이터 셋을 분할함에 따라서 움직이는 물체를 검출하는 성능을 개선하는 방법이 있다. 다크넷 (DarkNet) 프레임 워크에 있어서, YOLOv4 네트워크는 Udacity 데이터 셋에서 훈련하는 셋과 검증 셋으로 사용되었다. Udacity 데이터 셋의 7개 비율에 따라서 이 데이터 셋은 훈련 셋, 검증 셋, 테스트 셋을 포함한 3개의 부분 셋으로 나누어진다. K-means++ 알고리즘은 7개 그룹에서 개체 Box 차원 군집화를 수행하기 위해 사용되었다. 훈련을 위한 YOLOv4 네트워크의 슈퍼 파라메타를 조절하여 7개 그룹들에 대하여 최적 모델 파라메타가 각각 구해졌다. 이 모델 파라메타는 각각 7 개 테스트 셋 데이터에 비교하고 검출에 사용되었다. 실험결과에서 YOLOv4 네트워크는 Udacity 데이터 셋에서 트럭, 자동차, 행인으로 표현되는 움직이는 물체에 대하여 대/중/소 물체 검출을 할수 있음을 보여 주었다. 훈련 셋과 검증 셋, 테스트 셋의 비율이 7 ; 1.5 ; 1.5 일 때 최적의 모델 파라메타로서 가장 높은 검출 성능이었다. 그 결과값은, mAP50가 80.89%, mAP75가 47.08%에 달하고, 검출 속도는 10.56 FPS에 달한다.