• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2005.05a
• /
• pp.437-442
• /
• 2005

본 연구에서는 칼라정보와 주성분분석법(principal component analysis : PCA)를 이용한 차량 번호판 인식시스템을 구성하였다. 먼저 입력된 차량 영상에서 번호판의 형태적 특징과 녹색 칼라 정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하였으며, 추출된 번호판내의 문자 및 숫자의 위치적 특징을 이용하여 번호판의 종류(구형, 신형, 최신형)를 구분하였다. 이렇게 추출되고 구분된 번호판은 문자의 상대적 위치정보와 수평 및 수직 투영 정보를 함께 이용하여 각각의 문자영역을 분리 추출하였다. 추출된 문자영역은 주성분분석법을 이용하여 고유벡터를 추출한 후 문자 인식에 사용하였다. 본 논문의 실험과정에서는 다양한 시간대 환경에서 촬영된 주행 중인 자동차 320대의 자가용 차량영상에 대하여 실험하였으며 높은 번호판 추출률과 번호판종류 구분률 그리고 문자 인식률을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the KSMRM Conference
• /
• 2002.11a
• /
• pp.104-104
• /
• 2002

목적： SAAV sequence를 이용하여 동시에 획득한 동맥과 정맥의 두 MRA 영상을 Color Mapping으로 동맥과 정맥을 구분하여 한 영상에 나타냄으로써 AVM 이나 DAVF 등과 같은 혈관질환의 임상적 진단 및 치료에 도움을 주고자 하였다. 대상 및 방법： 일반적으로 MRA 영상은 사전 포화방법(presaturation)을 이용한 2D TOF 기법을 통하여 동맥과 정맥을 구분하여 영상을 획득한다. 이러한 일반적인 사전포화방법을 응용한 SAAV 기법은 일정영역을 미리 포화(saturation)시킨 후 포화영역의 위, 아래의 영역을 한번에 영상화하여 동맥과 정맥의 구분된 영상을 한번에 획득할 수 있다. 마산 삼성병원의 0.3T MRI system(Megfinder, AILab. Korea)에서 SAAV sequence를 이용하여 정상적인 피험자로부터 목 부위의 동맥과 정맥 혈관영상을 동시에 얻었다. 이들의 각 2D 영상을 Color Mapping으로 조합한 후 Maximum Intensity Projection(MIP) 기법을 통해 3D Artery-Vein Color Mapping(AVCM) MRA 영상으로 재구성하였다. 3명의 피험자에 대한 SAAV MRA data를 256$\times$256$\times$64(resolution： 0.89$\times$0.89$\times$2㎣)로 획득하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.16 no.9
• /
• pp.77-85
• /
• 2011

In this paper, we propose an region segmentation and texture based feature extraction method which split the pavement and roadway from the camera which equipped to the visually impaired person during a walk. We perform the hough transformation method for detect the boundary between pavement and roadway, and devide the segmented region into 3-level according to perspective. Next step, split into pavement and roadway according to the extracted texture feature of segmented regions. Our walking assistance system use rotation-invariant LBP and GLCM texture features for compare the characteristic of pavement block with various pattern and uniformity roadway. Our proposed method show that can segment two regions with illumination invariant in day and night image, and split there regions rotation and occlution invariant in complexed outdoor image.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• v.9 no.1
• /
• pp.457-461
• /
• 2005

본 논문에서는 RGB 컬러 정보와 오류 역전파 알고리즘을 이용한 신 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 차량 영상에서 평균 Blue값을 이용하여 차량 영상을 보정한다. 보정된 차량 영상에서 순수 Red픽셀과 현재 픽셀의 차이와 순수 Green 픽셀과 현재의 픽셀의 차이를 각각 구하여 Red 후보 영역과 Green 후보 영역으로 구분한다. 구분된 2개의 후보 영역의 픽셀 값을 오류 역전파 알고리즘에 적용하여 최종 Green 영역을 찾는다. 그리고 오류 역전파 알고리즘에 의해서 Green 영역으로 판명된 영역을 제외한 영역들은 잡음으로 처리한다. 잡음이 제거된 영역에 대해 수평 및 수직 히스토그램의 빈도수를 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에서 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 추출하고, 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 신 차량 번호판에 적용한 결과, 제안된 번호판 추출 방법이 기존의 HSI 정보를 이용한 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 제안된 차량 번호판 인식 방법이 효율적인 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.335-339
• /
• 2006

자궁 경부 세포진 영상의 핵 영역 분할은 자궁 경부암 자동화 검색 시스템의 가장 어렵고도 중요한 분야로 알려져 있다. 자궁 경부 세포진 영상은 배경과 세포의 영역이 확실히 구분되지 않는 경우가 많기 때문에 이들을 확실히 구분하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 자궁 경부 세포진 영상에서 Region growing 기법을 적용하여 세포 영상을 분할한다. Region growing 기법은 화소간의 유사도를 측정하여 영역을 확장하여 분할하는 방법이다. 세포와 배경이 분할된 영상을 일정 임계값을 이용하여 영상을 이진화 한 후, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용해 세포 영역을 추출한다. 추출된 세포 영역을 원 영상인 RGB 컬러로 변환한 후에 K-means 알고리즘을 적용하여 각 세포 영역의 RGB 화소를 R, G, B 채널로 각각 분리하여 클러스터링한다. 클러스터링된 각각의 R, G, B 채널의 클러스터 값을 이용하여 HSI 모델로 변환시킨 후에 세포핵 영역의 Hue 정보를 추출한다. 추출된 세포핵의 특징을 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 정상 세포와 비정상 세포를 분류하고 인식한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.40 no.12
• /
• pp.2530-2538
• /
• 2015

The pixel value of depth image is depth value so that different objects which are placed on nearby position have similar pixel value. Moreover, the pixels of depth image have distinct pixel values compared to adjacent pixels while those of color image has very similar values. Accordingly distorted depth image of multiview video plus depth (MVD) needs proper error concealment methods considering the characteristics of depth image when transmission errors are happened. In this paper, classifying regions of depth image to consider edge directions and then applying adaptive error concealment methods to each region are proposed. Recovered depth images utilize with multiview video data to synthesize intermediate-view point video. The synthesized view is evaluated by objective quality metrics to demonstrate proposed method performance.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2002.05a
• /
• pp.77-80
• /
• 2002

본 연구는 지방자치단체의 웹사이트를 평가하는데 있어서 기준이 되는 요인들을 파악하는 것이다. 연구의 방법은 문헌을 통해서 공공 부문 웹사이트 평가의 일반적 영역과 각 요인들을 파악한 후, 이를 기반으로 지방자치단체의 특성을 반영하는 평가 모형을 제시하였다. 구체적으로 평가 영역은 크게 공공서비스 평가영역, 커뮤니티 서비스 평가영역, 행정지원 평가영역, 기술 및 정보인프라 평각영역으로 구분되며, 각 영역별로 다시 세부영역을 파악하였으며, 각 세부영역에는 3내지 5개 정도의 평가요인들을 포함하고 있다. 따라서 본 연구를 통하여 개발된 평가모형은 계층적 구조로 이루어 졌다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.10b
• /
• pp.634-636
• /
• 2003

본 논문은 마스크 방식의 관심 영역(ROI, Region Of Interest) 부호 설계와 구현에 대하여 제시한다. 관심 영역에 대한 정지 영상 압축 알고리즘은 웨이블릿 변환과 사용자가 지정한 관심 영역을 결합하여 설계하였다. 즉, 사용자가 지정한 관심 영역을 이용하여 관심 영역 마스크를 생성한다. 양자화 과정에서 웨이블릿 계수들을 각 레벨과 서브밴드로 구분하고 생성된 관심 영역 마스크 정보를 이용하여 양자화 과정을 처리하여 부호화한다. 관심 영역에 대하여서는 높은 영상 품질과 그리고 전체 영상에 대하여서는 높은 압축을 동시에 실현시킬 수 있는 마스크 방식의 관심 영역 부호화 알고리즘을 설계하고 구현하였다.

• Journal of the Speleological Society of Korea
• /
• v.5 no.6
• /
• pp.16-19
• /
• 1980

동굴을 구분하는 데는 그 기준이 다양하다. 예를 든다면 성인상으로 구분할 수 있고 형태상으로, 그리고 규모별 토질 영역별 고도별 지리적 위치별 등등으로 구분할 수 있다. 먼저 성인상으로는 석회동굴, 용암굴, 침식굴, 절리굴, 인공동굴 등으로 대별되는데 그중 침식굴은 해식동과 하식굴로 다시 세분된다.(중략)

• Journal of the Speleological Society of Korea
• /
• v.16 no.17
• /
• pp.34-46
• /
• 1988

동굴은 분류하는 학자나 기준에 따라 다양하게 구분할 수 있는데 예를들면 형태성, 성인ㆍ상, 규모별, 위치별, 지질영역별, 생물생태상등으로 구분할 수 있다. 먼저 성태상으로는 석회동굴, 화산굴, 침식굴, 절리굴, 인공동굴 등으로 대별되는 그 중 침식굴은 해식굴과 하식굴로 다시 세분한다. 즉, 석회동굴은 협의로는 종유굴이라고 하는데 이른바 이차생성물인 종유석이 형성되어 있는 동굴을 가리킨다.(중략)