• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.76-76
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• 2017

표면영상유속계는 홍수시 하천의 표면유속을 손쉽게 측정할 수 있는 매우 효율적인 장비이다. 특히 원적외선 카메라를 이용할 경우 주야간에 관계없이 사용할 수 있어, 그 유용성이 크게 높아진다. 다만, 원적외선 카메라는 그 특성상 해상도가 일반 비디오 카메라에 비해 현저하게 떨어지는 단점이 있다. 본 연구는 이러한 해상도가 낮은 원적외선 영상을 이용하여 보다 효율적으로 표면유속을 산정하는 새로운 기법을 구현하는 것이다. 해상도가 낮다는 것은 영상 내에 추적을 위한 추적자가 잘 나타나지 않는다는 의미이다. 이처럼 적절한 추적자가 영상내에 적을 경우에는 정확한 표면유속을 산정하기 곤란하다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 두 가지 방안을 조합하였다. 기존의 상호상관분석에서는 동영상의 연속된 프레임 두 매를 이용하였다. 본 연구에서는 연속된 여러 매의 프레임을 병합하여 한 매의 병합영상으로 만들고, 이러한 병합영상 두 매를 상호상관분석하는 방법을 개발하였다. 이 경우 영상을 병합하기 때문에 한 병합영상내에 충분한 수의 추적자가 들어올 가능성이 그만큼 높아지게 된다. 정확도 향상을 위한 두 번째 방안은, 돗수분포 평활화를 이용하는 것이다. 돗수분포 평활화 기법은 대비가 낮은 영상의 대비를 높이는 방법이다. 이렇게 대비를 높여서, 영상내 추적자의 존재를 더욱 확실하게 만들 수 있다. 이 두 가지 방법을 병용하여 새로 원적외선 표면영상유속계를 구현하고, 이를 기존의 분석이 어려웠던 동영상에 적용한 결과 그 분석 정확도가 현저하게 높아지는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.365-368
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• 2011

흉부 CT 영상은 각종 흉부 질환의 진단에 널리 사용되고 있으며, 영상 분석 기술을 이용하여 암이나 다양한 형태의 종양 등의 관심 영역(region-of-interest)을 자동으로 탐지하는 기법들이 최근 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 흉부 CT 영상에서 연속된 여러 장의 2D 영상의 변화를 분석하여 중요 관심 영역인 노듈(nodule)을 찾는 방법을 제안한다. 인접 영상에서의 노듈의 연속성과 크기의 변화, 모양, 밝기의 특징을 분석하여 노듈을 검출하였고, 실험 결과, 상당한 정도의 정확도를 보였다. 향후 추가적인 연구를 통하여 실제 환경에서도 활용 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2002.06a
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• pp.343-347
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• 2002

본 논문에서 는 자동차 영상에서 모폴로지 연산을 이용한 번호판 추출 방법을 제안한다. 먼저 입력 받은 자동차 영상을 적응적 임계값을 적용하여 이진화 한다. 이 진화 영상에 대하여 모폴로지 연산의 침식/팽창 과정을 연속적으로 수행하여 번호판 내의 문자영역을 제거하는 opening과정 과 팽창/침식 과정을 연속적으로 수행하여 번호판 내의 문자영역을 확장하는 closing 연산을 병렬 수행한 후 그들간의 차영상을 추출한다. 추출된 차영상에 Geo-correction과 번호판의 일반적인 특성을 이용한 필터링 작업을 수행하여 실제 번호판 영역을 추출한다. 제안한 방법을 구현하고 다양한 각도에서 취득된 다양한 형태의 자동차 영상에 적용하여 본 알고리즘의 효용성을 보인다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.16 no.2
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• pp.49-56
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• 2008

Image registration is one of the critical techniques of image mosaic which has many applications such as generating panoramas, video monitoring, image rendering and reconstruction, etc. The fundamental tasks of image registration are point features extraction and tracking which take much computation time. KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) feature tracker has proposed for extracting and tracking features through image sequences. The aim of this study is to demonstrate the usage of effective and robust KLT feature detector and tracker for an image registration using the sequence image frames captured by UAV video camera. In result, by using iterative implementation of the KLT tracker, the features extracted from the first frame of image sequences could be successfully tracked through all frames. The process of feature tracking in the various frames with rotation, translation and small scaling could be improved by a careful choice of the process condition and KLT pyramid implementation.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.49 no.1
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• pp.103-112
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• 2019

Extraction of region of interest for satellite image classification is one of the important techniques for efficient management of the national land space. However, recent studies on satellite image classification often depend on the information of the selected image in selecting the region of interest. This study propose an effective method of selecting the area of interest using the continuous digital topographic map constructed from high resolution images. The spatial information used in this research is based on the digital topographic map from 2013 to 2017 provided by the National Geographical Information Institute and the 2015 Sejong City land cover map provided by the Ministry of Environment. To verify the accuracy of the extracted area of interest, KOMPSAT-3A satellite images were used which taken on October 28, 2018 and July 7, 2018. The baseline samples for 2015 were extracted using the unchanged area of the continuous digital topographic map for 2013-2015 and the land cover map for 2015, and also extracted the baseline samples in 2018 using the unchanged area of the continuous digital topographic map for 2015-2017 and the land cover map for 2015. The redundant areas that occurred when merging continuous digital topographic maps and land cover maps were removed to prevent confusion of data. Finally, the checkpoints are generated within the region of interest, and the accuracy of the region of interest extracted from the K3A satellite images and the error matrix in 2015 and 2018 is shown, and the accuracy is approximately 93% and 72%, respectively. The accuracy of the region of interest can be used as a region of interest, and the misclassified region can be used as a reference for change detection.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.7
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• pp.889-897
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• 2005

This paper presents a new fast motion estimation algorithm for multi-reference frames. We first analyze the experimental results of the successive elimination algorithm, which is a fast version of full search algorithm, being applied to Multi-reference frames. Based on the analysis, a new scheme for alleviating its computational burden is introduced. In the proposed method, the motion vector for the immediately previous reference frame is found by applying the successive elimination algorithm, while the motion vector for other reference frames is estimated by extrapolation of the already obtained motion vector. Adaptively restricting the motion search area to the local area centered on the estimated motion vector, the proposed method provides dramatic computational complexity reduction but slight quality degradation. The proposed method is evaluated by experiments for some image sequences.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.11
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• pp.912-919
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• 2009

A novel algorithm using 2D tensor voting and edge-based approach is proposed for text detection in natural scene images. The tensor voting is used based on the fact that characters in a text line are usually close together on a smooth curve and therefore the tokens corresponding to centers of these characters have high curve saliency values. First, a suitable edge-based method is used to find all possible text regions. Since the false positive rate of text detection result generated from the edge-based method is high, 2D tensor voting is applied to remove false positives and find only text regions. The experimental results show that our method successfully detects text regions in many complex natural scene images.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.6
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• pp.743-748
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• 2009

In this paper, we propose an effective method to extract background components in automated vision inspection system for polarized film used in TFT LCD display panels. The test image signals are typically composed of three components such as ununiform background, random noises and target defect signals. It is important to analyze the background signal for accurate extraction of defect components. Two dimensional continuous wavelets with first derivative gaussian is used. This methods can be applied for reliable extraction of defect signal by elimination of the background signal from the original image. The proposed method outperforms over conventional FFT methods.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.845-848
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• 2000

운동(motion) 벡터는 보고 있는 카메라와 관측되는 대상물 사이의 상대적인 움직임에 의해서 발생되는 3차원 물체의 속도가 2차원 영상에 투사되어 맺히는 영상에서의 2차원 속도 벡터를 가리킨다 영상에서 물체의 움직임은 3차원 공간상의 운동을 알 수 있는 중요한 정보로써 물체를 추적하는데 응용되고 있다. 본 논문에서는 여러 장의 연속적인 2차원 밝기 영상으로부터 카메라의 움직임을 추정하는 문제를 다룬다. 기존의 특징 기반 추적 기법에서는 저 단계의 영상 처리 과정에서 모델과 배경의 특징점이 서로 분리되지 않거나, 모델의 특징(feature)이 소실되었을 경우, 추적이 용이하지 못하고, 카메라와 3차원 물체의 병진과 회전 운동에 의해 발생된 움직임의 경우 3차원 표적 특징이 많이 사라져서 오차가 많이 누적되기도 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 목표물 및 배경 특징들을 사용하여 카메라의 운동 정보를 찾아내는 기법을 제안한다. 제안하는 3차원 카메라의 운동 정보 추정 기법은 크게 두 장의 연속된 영상으로부터 3차원 모델과 배경의 많은 특징들에 대한 광류(optical flow) 검색 과정과, 이로부터 취득한 움직임 벡터와 카메라의 비선형 운동 방정식과 Lagrange multiplier를 통한 카메라의 운동 정보 추정 과정으로 구성된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.106-109
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• 2011

본 논문에서는 연속된 프레임을 갖는 영상의 프레임간 움직임 추정 기법을 응용하여 고해상도 영상을 획득하는 초고 해상도 기법을 제안한다. 기존의 단일 영상을 이용한 초고해상도 기법의 경우 영상에서의 고주파 대역을 찾기 위해 확률 기반의 다양한 방법이 제시되었으나 연산에 사용할 수 있는 정보가 제한적이라는 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연속된 프레임을 이용한 다양한 초고해상도 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 주어진 영상의 전, 후의 다수 프레임을 정하여 6-tap FIR(finite impulse response) 필터를 이용하여 프레임들의 부화소(sub-pixel)를 구한 뒤에, 부화소 정밀도의 움직임 추정을 통하여 보다 정확한 고주파성분을 복원하고자 한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 기존의 고등차수(bi-cubic)보간법 보다 선명한 영상을 획득할 수 있었다.