목 적 : X-선을 이용한 유방촬영술에서 영상수용시스템과 현상시스템에 따른 화질 관리를 하고자 phantom을 이용하여 영상의 유용성을 평가하는데 있다. 실험방법 : 동일한 유방촬영장치를 이용하고 (모든 조건 동일) 영상수용시스템인 필름/증감지와 현상시스템을 control 그룹과 4개의 그룹으로 분류 실험하였다. Control group은 영상수용시스템(A사의 편면증감지, 편면필름), 자동현상시스템(A사의 mammo용 자동현상기), 현상액등(A사의 mammo용 자동현상액)의 시스템이 동일하며 A group은 영상수용시스템이 다르고(A사의 양면증감지, 양면 필름으로 mammo용이 아니고 일반촬영용임) 자동현상시스템, 현상액등의 시스템 동일하며 B group은 영상수용시스템 동일, 자동현상시스템, 현상액등의 시스템이 다르며(B사의 자동현상기이며 일반촬영용) C group은 영상수용시스템 및 자동현상시스템 현상액시스템이 다르며(A사의 양면증감지, 필름의 조합과 B사의 일반촬영용 자동현상기 및 현상액), D group은 영상수용시스템 동일, 수동현상의 경우로 실험하였다. 결 과 : phantom 1에서 평가항목은 3개였으며 32점 중에서 control 그룹은 29점, A 그룹은 25점, B 그룹은 16점, C 그룹은 11.5점, D 그룹은 28.5로 B, C 그룹을 제외하고 우수한 화질을 표현 할 수 있는 시스템이었다. phantom 2에서는 평가항목은 4개였으며, 38점 중에서 control 그룹이 38점, A 그룹은 30점, B 그룹은 16, C 그룹은 12.5, D 그룹은 37점을 각각 얻었으며 phantom 2에서도 B, C 그룹은 화질이 불량한 촬영시스템으로 나타났다. 결 론 : phantom 1, 2 촬영에서 얻어진 유방촬영시스템에서 화질에 영향을 미치고있는 인자는 모든 촬영인자에서 가지고는 있지만 이중에서도 시스템에 대한 것으로는 영상수용시스템과 현상시스템 등이 화질에 대한 영향이 크게 미치고 있었다.
본 논문에서는 감시 시스템에서 다중 물체를 감지하고 추적하기 위한 빠르고 강인한 알고리즘을 제안한다. 제안된 시스템은 감지 모듈과 추적 모듈, 2개의 모듈로 구성된다. 이동 물체의 감지 모듈에서는 우리는 영상 이진화 기법과 프레임별 영상을 이용하여 움직이는 물체를 추출하고, 모폴로지 기법을 이용하여 각종 노이즈를 제거한다. 또한, 블록 기반 히스토그램기법을 사용하여 인간과 다른 물체를 구분하는 방법을 제안한다. 이동 물체의 추적 모듈에서는 색상 기반 추적 알고리즘과 칼만 필터가 이용된다. 먼저 RGB 영상을 HSV 영상으로 변환한 후, 다중 물체를 추적하기위해 색상 기반 추적 알고리즘을 사용한다. 이때 다른 물체와의 충돌시 물체를 추적하기 위해 칼만 필터를 사용한다. 마지막으로, 제안된 방법을 몇 가지 실험을 통해 그 효용성 및 응용 가능성을 보인다.
공공장소에서 의도적으로 유기하는 위험 물체를 감지하는 것은 사회 안전 목적에서 중요하다. 오늘날 영상감시 시스템은 고해상도와 무선 연결 능력의 측면에서의 성능 향상이 요구되고 있다. 이 연구에서는 무선 고해상도 영상 전송 기술을 기반으로 사회 안전 목적의 유기물 감지를 위하여 영상 감시 시스템의 설계를 제안하고 있다. 또한 탐지 성능인 PED, PAT 지수를 향상시키기 위하여 이전의 영상 감시 소프트웨어 구조에 추적 알고리즘이 포함되도록 하였다. 실제 무선 고해상도 영상 전송 시스템 위에 제안된 설계 구조를 구현함으로써, 4.0 Gbps 속도의 전송 성능으로서 전체 시스템의 유효성을 보인다.
본 논문에서는 히스토그램에 기반한 영상분할과 결정트리구조를 이용하여 효율적으로 도로의 차선을 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 시스템은 먼저 차선을 감지하기 위한 방법으로 그레이 레벨을 이용한 히스토그램의 특성을 사용하였고, 감지된 차선은 결정트리에 의해 보다 명확히 분류되어, 도로와 차선과의 관계를 분석할 수 있었다. 또한 시스템은 약 30Hz의 실시간 속도로 작동하면서 차선감지는 물론, 차선의 추적이나 장애물 감지의 효과도 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 적외선 열 영상 카메라를 기반으로 한 스마트 화재 탐지 및 자동소화 시스템의 구현에 관한 것으로 스마트 화재감지 시스템 및 화재 발생 시 이를 초기에 진화 할 수 있는 자동소화 장치 인터페이스 플랫폼의 설계 및 구현에 관한 것이다. 시스템 개발의 주요 기능은 열 영상 카메라와 메가픽셀 카메라를 기반으로 하는 화재 탐지 영상 시스템 및 뷰어; 화재 발생 시 초기에 화재를 진화 할 수 있는 자동소화 장치시스템; 영상 시스템과 자동소화 장치 시스템을 연결해 주는 인터페이스 플랫폼이다.
본 논문은 이동물체의 영상에 대해 움직임을 감지하고 그 위치를 추적하는 감시시스템에 관한 연구이다. 물체의 움직임은 움직임이 없는 배경영상과 변화하는 영상간의 차 영상으로 감지하고 에지 검출과 움직임 벡터를 이용하여 움직임을 추적한다 실험결과 이동영상의 움직임 위치를 정확하게 추적하고 물체의 침입 유무를 판단할 수 있었다.
본 연구에서는 인공지능을 활용한 영상분석 기술을 통해 영상 내의 월파를 실시간으로 감지하고 처오름 높이를 산정하는 기술을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 월파 감지 시스템은 실시간으로 악기상 및 야간에도 월파를 감지할 수 있음을 확인하였다. 특히, 합성곱 신경망을 적용하여 실시간으로 CCTV 영상에서 파랑의 처오름을 감지하고 월파 여부를 판단하는 여과 알고리즘을 적용하여 월파의 발생 감지에 대한 정확성을 향상시켰다. AP50을 통해 월파 감지 결과의 정확도는 59.6%로 산정되었으며, 월파 감지 모델의 속도는 GPU 기준 70fps로 실시간 감지에 적합한 정확도와 속도를 보임을 확인하였다.
최근 컴퓨터 비전 분야에서는 딥러닝 기술을 활용하면 기존 방식을 뛰어 넘는 높은 수준의 성능 향상을 기대할 수 있다. 특히 고, 영상 감지 시스템에서의 침입 탐지와 같은 보안 분야에서는 실시간 성과 높은 수준의 정확도를 보장하기 때문에 딥러닝 기술의 적용은 필수적으로 인식 되고 있다(Lee et. al., 2019). 본 논문에서는 상용 서비스 중인 영상 감지 시스템의 침입 탐지 기술 동향 및 Edge Computing 기술을 활용한 영상 인식 시스템의 개선 방안을 제시한다.
졸음운전으로 인한 교통사고는 매년 꾸준하게 일어나 이에 대한 다방면의 해결책이 요구되고 있다. 본 논문에서는 위 문제를 개선하고자 ChatGPT와 영상처리를 이용한 졸음 감지 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 운전자의 얼굴 부분을 영상처리로 인식하여 눈동자의 종횡비를 구해 PERCLOS 공식에 따른 운전자의 졸음을 판별시키고, 경고와 동시에 ChatGPT가 운전자에게 특정 주제를 키워드로 TTS와 STT를 통해 대화한다. 운전자의 졸음을 판별하기 위해 임베디드 보드에서 연결된 캠을 통해 졸음 판별을 하고, ChatGPT도 마찬가지로 보드에서 연결한 스피커, 마이크를 통해 운전자와 대화한다. 이를 활용하여 운전자의 졸음 자각을 통한 안전운전 및 사고 발생률의 감소를 기대할 수 있다.
본 논문에서는 버스에 설치되어 있는 비디오 카메라의 연속된 승차 영상과 추출해둔 배경 영상간의 영상차 분석을 통해 승객이 특정 구역을 통과하는 것을 감지하여 계수하는 방법을 연구하였다. 배경 영상은 운행 시와 같이 배경이 급변할 때는 연속된 두 프레임의 영상차를 이용하여 동적으로 배경 영상을 얻고 정차 시에는 배경 영상을 승차 영상과 비교하여 보정하여 주는 방법으로 최적화된 배경 영상을 얻어내었다. 본 시스템은 실제 상황에서 얻어진 비디오 영상에 적용하여 93.6%의 계수 성공률을 얻어내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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