• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.475-476
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• 2022

Internet of Media Things (IoMT)는 Internet of Things (IoT) 기술을 기반으로 미디어 기반 제어를 지원하고자 하는 표준으로 진행되고 있으며, 다양한 미디어 관련 기기를 크게 네 종류의 카테고리로 구분하여 미디어 기반 서비스를 제공하기 위한 인터페이스 표준을 정의하고 있다. 또한 미디어 기반 서비스 제공을 위한 다양한 유즈 케이스를 제공하고 있으며 이는 서비스 구성 및 활용에 대한 레퍼런스로 제공되고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 IoMT 기술을 활용하여 정밀 농업 서비스를 제공하는 구성 기술을 제안한다. 정밀 농업 기술은 영상을 포함한 센서 기술들을 사용하여 농업 환경을 분석하고 이를 기반으로 사용자에게 의사결정을 지원하는 도구로 제시되고 있으며, 기존 온도 습도 등 센서 기반의 환경으로부터 영상 정보를 포함한 분석 기술을 활용하는 형상으로 확장되고 있다. 이는 기존의 IoT 기술에 대한 미디어 기술의 접목이 반드시 요구되는 부분으로, 정밀 농업을 위한 분석 기술의 활용에 대한 IoMT 기술의 새로운 사용 시나리오를 제시할 수 있다. 본 논문에서는 딸기 작물을 대상으로 스마트팜에서의 영상 정보를 활용한 분석 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1226-1230
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• 2006

위성영상 기술을 이용하여 홍수 발생시 홍수피해지역의 신속한 산출하고, 그 피해내용에 대한 파악을 위성 영상과 그 활용 기술을 이용하여 분석하고자 하였고, 지구관측 위성영상의 홍수방재 분야에서의 기술적 활용성을 살펴보고, 이를 바탕으로 위성영상을 이용하여 홍수피해 범위의 산출 및 피해내용의 산출을 위한 체계적인 공정을 수립하였다. 특히, 기존의 홍수해 방재 업무 중 위성영상을 이용하여 홍수해 분석이 가능한 항목과 범위를 도출하고 비광학 원격탐사의 대표적 기술인 레이더 영상의 분석 기술에 대해서 분석하여 악천후시의 홍수 추적에 활용하도록 정리하였다. 사례연구의 과거 중대 홍수지역 대상유역은 2002년 8월에 발생한 태풍 '루사'로 인해 가장 피해를 많이 입은 강원도 지역의 남대천 및 그 상류지역으로, 해당 지역에 대한 홍수 전후의 변화탐지 분석을 위성영상을 이용하여 수행하였으며, 위성영상 활용 기술의 실용성을 검증하였다. 또한 위성영상 기반 수해정보의 수집.생성 및 제공 체계를 제시하였다. 이러한 연구의 경제적인 측면의 활용성은 재난피해 저감으로 인한 사회비용 절감이라는 측면과 기술적인 측면에서는 아직 개발 초기 단계이지만 점증하고 있는 위성영상의 홍수재해분야 활용에 대한 기술적 기반을 제공에 있다. 본 연구결과는 홍수관리 뿐만 아니라 수자원의 계획 및 관리에도 활용될 것으로 판단되며, 특히 분석항목의 종류에 따라 적절한 영상을 사용하도록 유도함으로써 비용..효과의 측면에서도 중요한 참고 자료로 활용될 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38A no.2
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• pp.164-173
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• 2013

In this paper, we propose multi-frame based super resolution algorithm by using motion vector normalization and edge pattern analysis. Existing algorithms have constraints of sub-pixel motion and global translation between frames. Thus, applying of algorithms is limited. And single-frame based super resolution algorithm by using discrete wavelet transform which robust to these problems is proposed but it has another problem that quantity of information for interpolation is limited. To solve these problems, we propose motion vector normalization and edge pattern analysis for 2*2 block motion estimation. The experimental results show that the proposed algorithm has better performance than other conventional algorithms.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.20 no.4
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• pp.380-385
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• 2016

Shadows are common phenomena observed in natural scenes and often bring a major problem that is affected negatively in colour image analysis. It is important to detect the shadow areas and should be considered in the pre-processing of computer vision. In this paper, the method of shadow detection is proposed using cross entropy and intensity image, and is performed in single image based on the satellite images. After converting the color image to a gray level image, the shadow candidate region has been estimated the optimal threshold value by cross entropy, and then the final shadow region has been detected using intensity image. For the validity of the proposed method, the satellite images is used to experiment. Some experiments are conducted so as to verify the proposed method, and as a result, shadow detection is well performed.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.377-380
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• 2022

본 논문에서는 모바일 기반 AR 환경에서 RGB카메라로부터 얻은 영상 분석과 DB 기반의 특징점(Feature point) 매칭을 통하여 보다 정확하게 위험 상황을 알려줄 수 있는 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 RANSAC(Random sample consensus)기반의 다중 평면 방식을 이용한 특징점을 추출하고 분석하여 영상에 존재하는 장애물을 감지한다. RGB카메라로 얻은 영상을 기반으로 장애물을 검출하는 접근법은 영상에 의존하기 때문에 조명에 따른 특징점 검출이 부정확하고, 조명이나 자연광 또는 날씨에 영향을 많이 받기 때문에 어둡거나 흐린 날씨에서는 장애물 검출이 어려워진다. 이 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 DB기반의 특징점 매칭을 통해 조명에 관계없이 장애물을 효율적이고 정확하게 감지한다. 특징점 매칭을 이용하려면 우선 영상에서 특징점이 안정적으로 추출될 수 있는 환경인, 조명이나 자연광이 충분한 환경에서 감지된 장애물 정보를 데이터베이스화 하여 저장한다. 조명이 충분하지 않은 환경에서 사용자가 사전에 저장된 지역에 근접할 경우 특징점 분석이 아닌 DB 기반 특징점 매칭을 통해 위험 요소를 감지한다. 우리의 방법은 조명의 여부의 관계없이 효과적으로 위험을 감지할 수 있기 때문에 다양한 분야에 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.365-367
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• 2020

현재 의료영상 진단검사는 간 질환의 진단을 위해 실제 임상에서 사용하고 있는 중요한 검사 방법이며 의료영상을 기반으로 한 정량분석 소프트웨어 개발 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 의료영상을 기반으로 간 질환을 정량화 하는 방법 가운데 간 결절 점수와 간세포 이질성 점수를 이용하여 간질환에 대한 정량적 평가를 진행한 결과 간 결절 점수와 간세포 이질성 점수에 따른 간 질환 중증도의 상관관계가 증명되었으나 많은 문제점이 제기되었다. 의료영상에는 서로 상반되는 의료영상조건들을 가지고 있기 때문에 의료영상조건에 따른 영상처리 기술들이 필요하였으며 간 결절 점수와 간 세포 이질성 점수는 수식에 의한 계산법을 기반으로 산출하기 때문에 수식 결과에 대한 검증 과정이 필요하였다. 따라서, 본 연구는 기존의 문제점을 해결하기 위해 의료영상에 따른 의료영상처리 기술을 자동화 할 수 있도록 개발하였으며 간염, 간질환, 간 경변등 간 질환 중증도에 따른 정량적인 분석을 수행할 뿐만 아니라 분석 결과에 대한 리포트 결과까지 제공함으로써 간 질환을 진단하기 위한 정량적인 진단 지표가 될 수 있는 소프트웨어 기반의 간 질환 진단 기술을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.365-367
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• 2000

본 논문에서는 홍채의 특징을 효율적으로 추출하기 위한 새로운 접근 방법으로서, 통계적 정보를 기반으로 하는 주성분요소분석(PCA) 및 독립성분요소분석(ICA)을 홍채영상에 적용한 결과에 대하여 소개하고자 한다. 또한, 전체영상을 몇 개의 부분영상으로 분할한 후, 분할된 영상에 대하여 주성분요소분석과 독립성분요소분석을 적용함으로서, 분할된 부분영상의 특징이 전체영상에서 추출한 특징보다 효과적으로 홍채의 특징을 표현하는 결과를 보여 주었다. 이러한 방법을 홍채영상에서 효율적인 특징을 추출하기 위한 새로운 접근방법으로서 적용하였으며, 다양한 특징 집합에 대하여 적용한 결과, 홍채영상에서 redundant한 정보와 잡음을 제거함으로써 compact하고 robust한 특징을 추출할 수 있었다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.13 no.5
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• pp.1065-1070
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• 2018

These days there are many researches on the vision based technology using deep learning. The lots of studies on the intelligent operation and maintenance for railway station system used technologies with vision analysis function. This paper analyzes the papers which studied the intelligent station system with vision analysis function for passengers and facilities monitoring, platform monitoring, fire monitoring, and effective operation and design. Also, this paper proposes research which uses the more powerful vision technology with deep-learning for smart railway station system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1645-1648
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• 2004

해마를 비롯하여, 뇌 기능과 밀접한 관련을 가지는 뇌 하위조직의 분석에 대한 최근 연구로 MR 영상 등의 해부학적 영상으로부터의 볼륨 추출, 형상 복원, 대칭성 비교 등을 들 수 있다. 이러한 연구들은 뇌의 해부학적 정보에만 의존함으로써 관심영역에 대한 신진대사 등의 분석에 한계를 가진다. 본 논문에서는 뇌 해마영역에 대하여 해부학적, 기능적 특성의 동시 분석이 가능한 프로시저를 제안한다. 먼저 해부학적 영상과 기능적 영상의 다중모달리티 영상정합을 수행하고 이를 기반으로 해마 SPECT 볼륨이 추출되며, 나아가 체적 측정 및 강도 분포 등의 정량분석을 수행함으로써 해부학적 영역의 기능정보에 대한 직관적이며 객관적인 분석이 가능하도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.316-317
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• 2017

본 논문에서는 영화산업에서 사용되고 있는 바이럴 영상의 발전 방향을 알아보고자 한다. 영화에서 사용되는 바이럴 영상은 네티즌의 입소문에 근거하여 영화를 미리 알리고자 하는 목적으로 제작되며 그 유형은 크게 인터뷰, 거짓뉴스 등으로 구분된다. 바이럴 마케팅과 연관되어 결국 적은 투자로 많은 효과를 거두는 것이 필요하다고 보면 영화산업에서 사용되는 바이럴 영상에 대해서도 체계적인 분석과 연구가 필요하다. 본 연구에서는 바이럴 영상의 기존 영화 적용에 대해서 알아보고 최근의 스토리기반 바이럴 영상에 대해 알아본다. 스토리기반 바이럴 영상은 제작에 많은 분석이 필요하다. SNS점유율에 따른 특성도 고려되어야 한다. 기존의 인터뷰나 뉴스보다는 새로우면서도 영화에 대한 직접적인 관심을 이끌어 낼 수 있다는 새로운 방식에 대해서도 발전방향을 알아보아야 한다.