• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.959-968
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• 2019

농업 분야에서 여러 가지 센서들과 임베디드 시스템을 활용하여 한 무선 센서 네트워크 기술이 적용되고 있는 추세이다. 특히, 센서 네트워크를 활용하여 작물의 질병을 조기에 진단할 수 있는 많은 연구가 진행되고 있다. 기존 병충해 진단 연구들은 실제 농가에 적용하기 어려운 부분이 존재한다. 본 논문은 이를 개선하고자 하였으며, 화상카메라를 통해 받아온 작물의 잎사귀 이미지를 분석하여 병충해를 초기에 감지 가능한 알고리즘을 제안한다. 실제 시설원예 및 노지 환경 농가의 캡쳐한 이미지 내에서 감염 의심 영역을 개선된 K 평균 클러스터링 기법을 통해 분류하였다. 그 후 엣지 검출, 엣지 추적 기법을 활용하여 해당 영역의 잎사귀 내부 존재 여부를 확인하였다. 인근 농가에서 촬영한 토마토 잎사귀 이미지를 이용하여 성능 평가를 수행하였다. 기존 논문의 방법 보다 제안 알고리즘의 감영 영역 분류 능력이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권3호
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• pp.193-205
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• 2007

디지털 이미지의 양이 증가함에 따라 원하는 이미지를 정확하고 빠르게 찾을 수 있는 방법의 필요성이 증가하고 있다. 이미지 검색 방법으로는 이미지의 색상이나 명암과 같은 시각적 특성을 검색 조건으로 이용하는 내용 기반 검색과 이미지를 설명하는 키워드를 검색 조건으로 이용하는 키워드 기반 검색이 있다. 하지만 이러한 방법만으로는 사용자가 원하는 이미지를 정확하게 찾기 힘들다는 문제점이 제기되어 왔다. 따라서 최근에는 검색 도중 사용자의 응답을 받아 사용자의 요구를 파악함으로써 향상된 검색 결과를 제공하는 적합성 피드백에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 적합성 피드백을 이용하는 방법들도 원하는 결과를 얻기 위해서는 여러 번의 피드백을 필요로 하고 질의 수행이 완료된 후에는 얻어진 피드백 정보를 재사용하지 못한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 키워드를 연결한 후 사용자의 피드백 정보를 반영하여 키워드의 신뢰도를 조절함으로써 키워드 기반 이미지 검색의 정확도를 높일 수 있는 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 사용자로부터 피드백을 받은 이미지뿐만 아니라 긍정적 피드백을 받은 이미지들이 공통적으로 가지는 시각적 특성과 유사한 시각적 특성을 가지는 다른 이미지들까지도 키워드의 신뢰도를 조정함으로써 좀 더 빠른 시간 내에 검색 결과의 정확도를 높이도록 한다. 제안한 방법의 정확성을 검증하기 위한 실험 결과에 따르면, 같은 횟수의 피드백을 받으면서도 재현율과 정확률은 빠른 증가를 보이는 것으로 나타났다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제6권3호
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• pp.383-391
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• 2016

선박평형수란, 선박의 균형을 유지하기 위해서 배에 채우는 바닷물을 말한다. 선박평형수를 통한 외래종 유입은 생태계 교란의 주된 원인이다. 이를 방지하기 위해 IMO(International Maritime Organization)에서는 2004년 선박평형수와 침전물 관리협약을 채택하였다. 협약이 발효될 경우 각국 항만 당국에서는 선박평형수가 협약의 성능 기준에 맞게 배출되는지 확인이 필요하다. 본 논문에서는 이미지처리를 통한 선박평형수 내 유해수중생물 개체수 측정 방법을 제안한다. 부산 신항에서 채취한 선박평형수로부터 3개의 샘플을 추출하였으며, 각 샘플당 서로 다른3개의 grey-scale 이미지를 만들어 실험자료로 사용하였다. 이미지처리를 이용한 자동 세포계수 프로그램인 CellProfiler를 이용하여 본 논문에서 제안하는 방법과 비교하였다. CellProfiler에서 사용한 설정은 사람이 직접 세포계수를 한 결과에 맞춰 경험적으로 결정하였다. 각 이미지에서 CellProfiler와 가장 유사한 결과를 보이는 최적의 임계값을 찾은 뒤 그 평균을 최종 임계값으로 사용하였다. 실험결과에서 제안한 방법은 CellProfiler와 비슷한 세포 계수 결과를 보이면서도 약 10배 정도 빠른 처리 속도를 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.210-211
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• 2020

COVID-19으로 인해 국민들에게 전달되는 재난정보의 양상이 서서히 변화하고 있다. 이는 정보통신의 발전 양상과도 매우 깊은 관계를 가지고 있다고 볼 수 있다. 이전까지의 정부 및 지자체에서 제공되는 재난정보에 대한 형태는 문자와 음성으로만 제공하므로써 고령자와 외국인과 같은 재난 약자에게 명확한 상황인지를 하기에 어려움이 있었다. 이를 해결하기 위한 전방위적인 노력을 하고 있으며, 보다 정확하고 보다 다양한 정보를 제공하고자 관련 연구를 수행하고 있다. 이는 급속도로 발전하는 정보통신 매체(UHD 및 5G, 오픈스크린 등)를 기반으로 국민들로 하여금 신속.정확한 재난상황인지를 가능케 할 수 있다. 이로 인한 재난경보 관련 최근 이슈는 '내 위치 맞춤형 정보'와 '다매체 정보'가 아닐까 싶다. 정보통신 매체가 발달함에 따라 제공되는 재난경보의 범위가 내 위치를 기준으로 좁아지며, 시각적으로 직관적인 콘텐츠를 제공할 수 있다. 이는 각 매체의 고유 정보를 통해 위치가 확인 가능하면서 해당 지역에 맞는 정보만 선택적으로 취함으로써 불필요한 정보를 제공하지 않게 된다. 본 연구를 통해 이러한 부분을 해결하기 위해 TTA에서 표준으로 제정된 CAP (Common Alerting Protocol)을 활용하였으며, 'Area' 항목에 지역코드(전국~읍면동)를 함께 포함함으로써 가능해졌다. 또한 CAP을 활용함에 따라 텍스트부터 음성, 이미지, 웹 콘텐츠까지 최신의 영상 매체에 적용 가능한 재난정보 콘텐츠를 제공 가능해졌으며, 특히 UHD 및 5G, 오픈스크린과 같은 통신 네트워크 기반 영상 매체에 적합한 멀티미디어 재난정보 콘텐츠를 제공할 수 있다. 제공된 콘텐츠에는 각종 관련 정보를 확인 가능하도록 링크를 제공하여 필요에 따라 보다 자세한 재난정보를 확인할 수 있다. 이를 기반으로 재난경보에 대한 다변화를 통해 나에게 꼭 필요한 정보가 제공될 수 있도록 발령 체계 개편이 필요하다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권5호
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• pp.1297-1307
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• 1997

본 논문에서는 인터넷 상에서 멀티미디어 메일을 주고 받을 수 있게 하는 멀티 미디어 메일 시스템을 구현하였다. 이 메일 시스템은 기존의 텍스트 위주의 e-mail 시스템을 확정한 것으로 텍스트, 이미지,,MPEG 비디오 및 바이너리 데이터의 전송을 가능하게 한다. 멀티미디어 데이터를 표현하기 위해서 기존의 RFC-822 포맷을 확정한 MIME(Multipurpose Untemet Nail Extension)를 그대로 사용한다. 한편, 메이팍스 검색 프로토콜로는 현재 널리 사용되고 있는 POP(Post Office Pritocol)보다 기능이 우수한IMAP(Internet Mail Access Prltocol)을 사용한다. 메일클라이언트는 PC에 구현 하였고 메일 서버는 UNX 시스템에 구현하였다. 구현한 메일 시스템은 바이너리 파일의 추가 기능을 제공하며, 수신된 멀티미디어 메일을 검색하는 경우 수신 윈도우 내에서 포스트스크립트뷰어, MPEG 디코더 등의 응용프로그램과의 직접적인 인터페이스 기능을 제공하여 사용자가 다양한 형태의 메일 메시지를 듣고 볼 수 있게 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.183-189
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• 2009

최근, PCS, PDA와 같은 이동기기 보급의 확산, GPS(Global Positioning System)의 활용, 유무선 네트워크의 급속한 발전 등으로 일반 사용자들조차 이미지, 오디오, 비디오 등과 같은 멀티미디어 데이타에 대한 활용이 증가하고 있다. 특히, 멀티미디어 데이타 중에서도 비디오 데이타는 텍스트나 이미지 데이타와는 달리 이동 객체에 대한 움직임 정보를 포함하고 있고 시간의 변화에 따라 공간의 변화를 가지는 시공간적 특성을 가진다. 객체의 공간적 위치가 시간의 흐름에 따라 계속 변하는 이동객체(Moving Object)들의 연속적인 움직임들의 모임을 궤적이라 하며, 데이타베이스에서 사용자로부터 주어진 질의 궤적과 유사한 궤적을 포함하는 데이타를 찾는 것을 유사 부분궤적 검색(Similar Sub-trajectory Retrieval)이라 한다. 그리고 이러한 유사 부분궤적 검색을 하기 위해선 사용자 질의 궤적과 주어진 유사정도(Tolerance) 내에서 유사한 데이타 궤적을 검색 할 수 있는 근사 매칭(Approximate Matching)이 가능해야 한다. 또한, 방대한 멀티미디어 데이타베이스에서 사용자가 원하는 데이타 만을 보다 빠른 시간 내에 찾을 수 있도록 기존 연구와는 다른 효과적인 검색방법이 요구된다. 이를 위해, 본 논문에서는 효과적인 검색을 위해 궤적을 그리드로 분할하여 이동 객체의 궤적에 대한 효율적인 유사 부분궤적 검색을 지원하는 새로운 그리드 기반 검색 기법을 제안한다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.765-774
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• 2019

본 논문에서는 다중 RGB-D 카메라의 포인트 클라우드 정합 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 컴퓨터 비전 분야에서는 카메라의 위치를 정밀하게 추정하는 문제에 많은 관심을 두고 있다. 기존의 3D 모델 생성 방식들은 많은 카메라 대수나 고가의 3D Camera를 필요로 한다. 또한 2차원 이미지를 통해 카메라 외부 파라미터를 얻는 기존의 방식은 큰 오차를 가지고 있다. 본 논문에서는 저가의 RGB-D 카메라 8대를 사용하여 전방위 3차원 모델을 생성하기 위해 깊이 이미지와 함수 최적화 방식을 이용하여 유효한 범위 내의 오차를 갖는 좌표 변환 파라미터를 구하는 방식을 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.61-67
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• 2016

최근 스마트기기의 높은 보급률 및 컴퓨팅 기술의 발전으로 인하여 단순히 정보를 검색하는 사용 패턴에서 벗어나 사진 및 동영상 등의 멀티미디어에 관한 사용자의 관심이 증대되고 있다. 이러한 관심 증대로 인하여 다양한 응용을 위해 이미지를 생성하고 처리하는 이미지 프로세싱에 대한 기술이 발전하고 있다. 최근 자신이 좋아하는 연예인 등의 여러 개의 작은 이미지들을 이용하여 모자이크로 표현하는 엔터테인먼트적인 사례들이 등장하고 있으며 모자이크 기법에 대한 연구 또한 활발히 진행 중이다. 하지만 기존의 모자이크 기법들 데이터베이스의 이미지를 선형적으로 비교하기 때문에 데이터베이스 이미지수가 증가함에 따라 비교 연산처리 시간이 증가하는 단점이 있다. 긴 연산처리 시간을 가진다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 검색을 위해 DCT 해쉬를 이용하는 모자이크 이미지 생성 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 데이터베이스 생성 단계와 모자이크 생성 단계로 구성된다. 데이터베이스 생성 단계에서는 데이터베이스 구축을 위한 이미지들을 블록 단위로 분할하고 분할된 영역에 대한 DCT 해쉬 셋을 생성하여 저장한다. 모자이크 생성 단계에서는 입력 이미지의 각 블록에 대하여 DCT 해쉬를 통해 데이터베이스 내의 가장 유사한 블록을 효율적으로 검색하고, 최종적인 모자이크 이미지를 생성한다. 다양한 실험을 통해, 제안된 알고리즘이 다양한 종류의 이미지 및 크기에 상관없이 효과적으로 모자이크가 생성됨을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.155-166
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• 2021

현재 대부분의 객체 탐지 알고리즘은 RGB 영상을 기반으로 연구되고 있다. 하지만 RGB 카메라는 물체에서 반사되는 빛을 받아들여 영상을 생성하기 때문에, 물체에서 나오는 빛이 적거나 산란이 되는 야간 또는 안개가 끼는 환경에서는 물체의 정보가 잘 표현되는 영상 취득이 어려워 객체 탐지의 정확도가 떨어진다. 그에 반해 IR(열 적외선, Infra-Red) 영상은 열 센서로 이미지를 생성하기 때문에 RGB 영상에 비해 정확한 물체의 정보를 표현할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 이미지 특성 차이에 따른 객체 탐지 성능을 비교하고자 하며, RGB와 IR 영상의 압축률에 따른 객체 탐지를 수행하고, 결과를 비교 분석 하고자 한다. 실험에 사용된 영상은 첨단운전자 보조 시스템(ADAS) 연구용 데이터 세트인 Free FLIR Thermal 데이터 세트 중 야간에 촬영된 RGB 영상과 IR 영상을 사용하였으며, 기존 RGB 영상 기반으로 사전 학습된 신경망과 FLIR Thermal 데이터 세트 내 RGB 영상과 IR 영상을 일부 골라 재학습한 신경망을 이용하여 객체 탐지를 수행하였다. 실험 결과 RGB 기반으로 사전 학습된 신경망과 재학습한 신경망 모두 IR 영상 기반 객체 탐지 성능이 RGB 영상 기반 성능보다 월등한 것을 확인할 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권11호
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• pp.92-98
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• 2022

섬유산업에서 생산된 직물의 결함을 식별하는 것은 품질관리를 위한 핵심적인 절차이다. 본 연구는 직물의 이미지를 분석하여 결함을 검출하는 모델을 만들고자 하였다. 연구에 사용된 모델은 딥러닝 기반의 VGGNet 과 ResNet이었고, 두 모델의 결함 검출 성능을 비교하여 평가하였다. 정확도는 VGGNet 모델이 0.859, ResNet 모델이 0.893으로 ResNet 모델의 정확도가 더 높은 결과를 보여주었다. 추가적으로 딥러닝 모델이 직물의 이미지 내에서 결함으로 인식한 부분의 위치를 알아보기 위하여 XAI(eXplainable Artificial Intelligence)기법인 Grad-CAM 알고리즘을 사용하여 모델의 관심영역을 도출하였다. 그 결과 딥러닝 모델이 직물의 결함으로 인식한 부분이 육안으로도 실제 결함이 있는 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과는 직물의 결함 검출에 있어서 딥러닝 기반의 인공지능을 활용함으로써 섬유의 생산과정에서 발생하는 시간과 비용을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.