• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.40 no.3
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• pp.147-157
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• 2022

Recently, many studies have been conducted to analyze traffic or object recognition that classifies vehicles through artificial intelligence-based prediction models using CCTV (Closed Circuit TeleVision)or drone images. In order to develop an object recognition deep learning model for accurate traffic estimation, systematic data construction is required, and related standardized guidelines are insufficient. In this study, previous studies were analyzed to derive guidelines for establishing artificial intelligence-based training data for traffic estimation using drone images, and business reports or training data for artificial intelligence and quality management guidelines were referenced. The guidelines for data construction are divided into data acquisition, preprocessing, and validation, and guidelines for notice and evaluation index for each item are presented. The guidelines for data construction aims to provide assistance in the development of a robust and generalized artificial intelligence model in analyzing the estimation of road traffic based on drone image artificial intelligence.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.28 no.2
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• pp.417-428
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• 2018

The intelligent video surveillance environment is a system that extracts various information about a video object and enables automated processing through the analysis of video data collected in CCTV. However, since the privacy exposure problem may occur in the process of intelligent video surveillance, it is necessary to take a security measure. Especially, video metadata has high vulnerability because it can include various personal information analyzed based on big data. In this paper, we propose a COP-Transformation scheme to protect video metadata. The proposed scheme is advantageous in that it greatly enhances the security and efficiency in processing the video metadata.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.18 no.1
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• pp.73-81
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• 2010

In recent years, there have been diverse researches and utilizations of creating geo-spatial information with high resolution satellite images. However thematic maps made with middle or low resolution satellite images have low location accuracy and precision of thematic information. This study set out to propose a method of making a precision thematic map with high resolution satellite images by examining the conversion from the conventional method based on middle or low resolution satellite images to the automatic method based on high resolution satellite images of GSD 1m or lower, extracting thematic information of middle or large scale of 1/5,000 or lower, and analyzing its accuracy. Seven classification classes were categorized according to the object-oriented classification in order to automatically extract thematic information with high resolution satellite images. And the classification results were compared and analyzed with the old middle scale land cover map and 1/1000 digital map.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.28 no.2
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• pp.11-19
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• 2022

Recently, various researches on medical image generation have been suggested, and it becomes crucial to accurately evaluate the quality and diversity of the generated medical images. For this purpose, the expert's visual turing test, feature distribution visualization, and quantitative evaluation through IS and FID are evaluated. However, there are few methods for quantitatively evaluating medical images in terms of fidelity and diversity. In this paper, images are generated by learning a chest CT dataset of non-small cell lung cancer patients through DCGAN and PGGAN generative models, and the performance of the two generative models are evaluated in terms of fidelity and diversity. The performance is quantitatively evaluated through IS and FID, which are one-dimensional score-based evaluation methods, and Precision and Recall, Improved Precision and Recall, which are two-dimensional score-based evaluation methods, and the characteristics and limitations of each evaluation method are also analyzed in medical imaging.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.25 no.2
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• pp.7-16
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• 2020

최근 Ultra-High Definition(UHD) 등의 고해상도 디스플레이가 시장에 등장하고 이에 따라 소비자의 요구가 커지면서 기존의 Full-High Definition(FHD)과 같은 저해상도(Low Resolution, LR) 영상을 고해상도(High Resolution, HR) 영상으로 변환할 수 있는 초해상화(Super-Resolution) 알고리즘에 대한 관심이 커지고 있다. 그러나 기존의 전통적인 초해상화 기법들은 고해상도 영상을 복원하는 과정에서 디테일한 부분의 화질 저화 및 열화가 존재하는 것을 확인할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 널리 연구되고 있는 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘 연구의 최신 기술 현황 및 동향을 소개하고자 한다. 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘은 기존의 전통적인 기법들에 비해 높은 성능을 보여주고 있으며 현재까지도 다양한 네트워크가 제안되며 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘 중 대표적인 네트워크들을 분석하고 다양한 데이터 셋에 대한 해당 네트워크의 실험 결과를 통해 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘의 우수성을 확인하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.121-124
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• 2008

2000 년대 들어 방송통신융합의 흐름에 따라 등장한 IT 기반의 Non Linear 제작공정은 2005 년까지 IMX-50, DV25/50 포맷 등 50Mbps 급 이하의 동영상 Data 를 중심으로 영상 콘텐츠 제작을 위해 부분적인 프로그램 장르에 국한하여 구축, 운용되어 왔다. 최근 초고속 네트워크를 통해 대용량의 고해상도 영상데이터를 안정적으로 수용 처리하는, 상대적으로 저렴하면서 효과적인 기능을 보유한 컴퓨터 기술 기반 단위 Application 들이 등장함에 따라 고해상도 프로그램 제작을 지향하는 Contents 생산기지들을 중심으로 IT 기반 제작공정으로의 전환과 차세대 제작시스템으로 HD 급 NPS 구축 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 IT 기반의 방송 시스템 구축의 단초로서 최초로 HD 급 대용량 구축모델의 프로토 타입을 설계하고 발전 로드맵을 분석, 최적화를 위한 방안을 제시한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.8
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• pp.1057-1068
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• 2005

This paper proposes a real-time face detection system which detects multiple faces from low resolution video such as web-camera video. First, It finds face region candidates by using AdaBoost based object detection method which selects a small number of critical features from a larger set. Next, it generates reduced feature vector for each face region candidate by using principle component analysis. Finally, it classifies if the candidate is a face or non-face by using SVM(Support Vector Machine) based binary classification. According to experiment results, the proposed method achieves real-time face detection from low resolution video. Also, it reduces the false detection rate than existing methods by using PCA and SVM based face classification step.

• Proceedings of The KACE
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• 2017.08a
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• pp.65-68
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• 2017

동영상 콘텐츠는 빠른 인터넷과 동영상을 수요, 공급 할 수 있는 기기가 늘어남에 따라 폭발적으로 성장하고 있다. 이에 맞춰 동영상 콘텐츠에 대한 연구의 중요성은 점점 증가하고 있으며 이러한 연구들을 필요로 하는 소비자들 또한 크게 늘어나고 있다. 그러나 동영상 콘텐츠의 폭발적인 성장과 다르게 동영상의 이해에 관한 연구는 아직까지도 큰 성과 없이 성장을 제대로 하지 못하고 있다. 이 논문에서는 이러한 동영상에 대한 고차원적인 수준의 분석 및 분할 기술을 통해 동영상의 이해를 가능케 하는 모델의 설계와 원리를 소개한다. 또한 이 기술을 활용하여 동영상 콘텐츠의 성장을 활용하는 방법 및 그에 대한 비전을 소개하는 논문이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1717-1722
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• 2009

국토공간정보 녹색뉴딜사업의 일환으로 전국을 대상으로 실시되고 있는 국토정보화 사업은 국토의 현실 세계와 동일한 환경 구현을 목적으로 위성영상, 항공사진, 3차원 모델링, 라이다, 유비쿼터스 등 다양한 공간정보기술이 접목되고 있다. 본 연구는 고해상 위성영상 중 현재 가장 많이 상용화가 된 위성영상과 항공사진 영상지도서비스를 대상으로 하천 시설물 현황 파악을 실시하여, 가장 효과적인 방안을 도출하여 기존의 문제점을 해결하고자 한다. 이를 위해 가장 먼저 영상지도서비스 현황분석과 하천 시설물 중 가장 많이 실무에 활용되고 있는 하천 시설물 현황을 파악하여 영상별 시설물 판독을 비교하였다. 하천 시설물 판독에 가장 적합한 영상지도서비스는 시설물 판독뿐만 아니라 시스템화하여 체계적이고 과학적인 시설물 관리가 가능한 시스템 개발을 통해 활용성 극대화 방안을 모색하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.137-140
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• 2021

본 논문에서는 X-Ray 영상에서 발 뼈의 골절 영역을 분석 및 진단하기 위한 전단계로서 X-Ray 영상에서 뼈와 피부 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 X-Ray 영상의 피부 영역과 발 뼈 영역을 분할하기 위해 가우시안 필터를 적용하여 DOG 영상을 생성한다. 그러나 기존의 가우시안 필터는 정적으로 적용되기 때문에 영상을 촬영하는 부위와 각도에 따라 영상의 특성이 달라지는 X-Ray 영상에 적용하기에 부적합하다. 따라서 부위와 각도에 따라 영상의 특성 변화에 민감하지 않는 동적 가우시안 필터를 제안한다. 실험 결과에서는 제안하는 동적 가우시안 필터와 기존의 정적인 가우시안 필터를 각각 적용하여 생성된 DOG 영상에 대해서 발 뼈 영역과 피부 영역을 분할하고, 효율성을 TPR과 특이도로 분석한 결과, 제안된 동적 가우시안 필터를 적용한 방법이 정적 가우시안 필터보다 평균적으로 TPR는 0.12%와 특이도는 평균적으로 0.36%가 개선된 것을 확인하였다.