• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.22 no.4
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• pp.171-176
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• 2022

CNN is a type of deep learning and is a neural network used to process images or image data. The filter traverses the image and extracts features of the image to distinguish the image. Deep learning has the characteristic that the more data, the better models can be made, and CNN uses a method of artificially increasing the amount of data by means of data augmentation such as rotation, zoom, shift, and flip to compensate for the weakness of less data. When learning CNN, we would like to check whether outline image learning is helpful in improving performance compared to conventional data augmentation techniques.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.365-368
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• 2011

본 논문은 계속적으로 움직이는 Pan & Tilt 카메라를 가지고 객체를 안정적으로 추적하기 위해 Level Set 알고리즘과 Pan & Tilt 카메라간의 상호 유동적인 시스템을 설계하는 방법에 대하여 기술하고 있다. 특정객체를 Pan & Tilt 카메라로 계속적으로 추적하고자 할 때는 안정적인 배경영상을 얻을 수 없기 때문에 MOG 와 같은 통계적인 추적알고리즘을 쓰는 것이 불가능해진다. 본 논문에서는 배경 영상이 계속적으로 변하기 때문에 고정된 배경 영상을 가질 수 없는 문제와 이로 인해 객체의 영역을 잘 추출할 수 없다는 한계를 극복하기 위해 Level Set 에 기반한 외곽선 추적 방법을 이용한다. 이 방법은 단지 차영상만을 가지고도 어느 정도 객체의 영역을 추출할 수 있는 방법이다. Level Set 방법은 높은 복잡도를 가지기 때문에 실시간 계산이 빠른 외곽선 추적 방법을 이용하였으며, 이를 통해 실시간 영상에 대한 외곽선 추적을 가능하게 하였다. 그리고 Level Set 기반 외곽선 추출 방법에 의해 객체의 중심점을 구하는 알고리즘과 Pan & Tilt 카메라에 의해 객체를 추적하는 알고리즘 간에 유동적인 연결을 하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.10a
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• pp.264-265
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• 2008

본 연구에서는 건물공사에 사용되는 CAD 도면자료를 공간데이터로 변환하기 위한 과정의 일환으로 수치지도 작성내규에 근거한 선형단순화 기법을 제안하였다. 이 기법은 외곽선의 절점들이 수치지도 작성내규의 곡선데이터 점간거리 규정에 만족할 때까지 반복적으로 절점의 구간을 늘려나가는 방식이다. 제안된 기법의 단순화효과를 비교하기 위하여 Douglas-Peucker 알고리듬 등 가장 흔히 사용되는 4개의 선형 단순화기법을 동일한 건물 외곽선에 적용하여 수치지도작성 내규 만족도, 절점수, 선길이, 면적에 대해 비교, 분석하였다. 분석결과 제안된 알고리듬의 경우 수치지도 내규 만족도 면에서 100%에 가까운 만족도를 보였으며 절점수를 효율적으로 줄이면서, 선길이, 면적의 측면에서도 다른 알고리듬들에 비해 거의 손실이 발생하지 않아 추후 건설도면의 변환에 유용하게 사용될 가능성이 높을 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.34 no.6_1
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• pp.1067-1087
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• 2018

In a study for LiDAR data based building boundary extraction, usually dense point cloud was used to cluster building rooftop area and extract building outline. However, when we used DSM generated from stereo image matching to extract building boundary, it is not trivial to cluster building roof top area automatically due to outliers and large holes of point cloud. Thus, we propose a technique to extract building boundary semi-automatically from the DSM created from stereo images. The technique consists of watershed segmentation for using user input as markers and recursive MBR algorithm. Since the proposed method only inputs simple marker information that represents building areas within the DSM, it can create building boundary efficiently by minimizing user input.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.726-727
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• 2016

정보이론에서 엔트로피는 불확실성 또는 복잡성을 정량적으로 표현할 수 있는 개념이다. 이 개념을 차용하여 칼라 이미지에서 지역적인 복잡성을 R,G,B에 대해서 각각 엔트로피로 계산하고 R,G,B의 통계적인 특성을 고려하여 가중치를 부여하여 평균값을 구한 후 이 값을 임계치와 비교하여 복잡도가 큰 픽셀을 외곽선의 일부로 결정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘을 기존의 소벨과 프레윗 알고리즘과 비교한 결과 다양한 임계치 값에 대해서 기존 알고리즘보다 시각적으로 우수한 외곽선 겸출 효과를 가짐을 확인하였다.

• Transactions of the Society of Information Storage Systems
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• v.3 no.4
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• pp.154-159
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• 2007

본 논문에서는 확대, 축소, 회전 등과 같은 선형, 비선형 왜곡이 포함된 이미지에 대해, 이미지의 외곽선을 찾아서 이미지를 보정하고 싱크 마크(Sync. Mark)를 사용하여 데이터를 샘플링하는 알고리즘을 제안한다. 외곽선을 찾기 위한 방법으로 허프 변환(Hough Transform)을 사용하였으며, 찾아낸 외곽선을 이용하여 이미지의 영역을 인식하고, 이미지의 왜곡을 줄이기 위하여 이미지 와핑(warping) 기법을 적용하였다. 이미지의 비선형 왜곡을 보상하기 위하여 이미지의 싱크 마크(Sync. Mark)를 공분산(covariance)을 사용하여 인식하고 샘플링 위치를 보정하였다. 또한, 제안된 알고리즘은 Over Sampling 자체를 하나의 이미지 확대로 인식하여 처리하기 때문에 어떠한 Over Sampling 에도 적용 가능하다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.16 no.2
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• pp.195-206
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• 2013

The main causes of traffic accidents while driving a car is of the driver's visual distraction. In this study, the color sensitivity of the information projected on the windshield were evaluated for HUD (Head Up Display) system which helps the driver's eyes on the road while driving. The driving Information were projected $9^{\circ}$ downward from front sight $0^{\circ}$ under lab's fluorescent lights, LED floorlights and the TV had having 25 [lux] illumination when driving at night environment and 100,000 [lux] of daylight environment. Munsell color hue of the basic five colors (R, Y, G, B, P) and the color of traffic lights YR, W were the color of the seven characters, each character were outlined by White, Gray except for W. Total of 19 experimental stimuli was shown in the environment of day and night driving for asking visibility information of color, fatigue, preferences, and evaluate the degree of interference. The results came out that the bright Y and G color is visibility significantly for daylight. Second, with the outline of the text, the color of the outline works as a background for luminance contrast effects and affects visibility. Third, without the outline, the glass in front of the vehicle acts as the background and the luminance contrast of characters achieve greater brightness and visibility. The luminance contrast between the stimuli and background should be considered for increasing color visibility for driving information which is an important factor for HUD commercialization.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.83-87
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• 2001

본 연구에서는 입력된 영상을 구성하는 객체의 형태 특징을 이용한 영상 검색 시스템을 제안한다. 현재 MPEG-7의 XM에서 제안된 영상 검색 기술은 정확한 검색이나 유사도를 측정한 수 있는 기능을 가지는 객체정보를 정확하게 추출했다는 가정하에서 기술되고 있다. 그러나 실제 영상에서 물체의 외곽선을 정확히 추출하는 것은 매우 어려우며 물체 내부에 중요한 특징이 있을 때 이를 표현하기도 어렵다. 따라서 현재의 영상 검색 시스템에서는 물체의 추출 없이 물체 외곽선 및 내부 특징에 대한 대략적인 정보를 이용하여 검색을 할 수 있는 형태 위주의 정보가 필요하다. 이를 위해 8방향 chain code를 이용하여 입력 영상으로부터 물체의 중요한 특징 중 하나인 물체의 내부 외부의 경계선을 추출하여 영상의 특징으로 이용한다. 이렇게 함으로써 기존의 물체 추출의 과정없이 형태에 대한 영상 검색을 수행한 수 있다. 형태특징을 얻기 위해서 먼저 체인코드를 이용하여 경계선 추출을 추출하였다. 형태특징으로 객체의 경계선과 무게중심까지의 합, 표준편차 그리고 객체의 장축과 단축 비율 등을 추출하였다. 이러한 형태특징 정보를 이용하여 데이터 베이스에 저장된 영상과 질의 영상을 비교하여 유사도 순위에 따라 후보 영상들을 검색하였다. 환 실험의 결과 크기, 회전 이동 등의 변화에 둔감하였다.

• Spatial Information Research
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• v.3 no.1
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• pp.19-27
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• 1995

In this paper, a semi-automated mapping system, which can produ¬ce digital maps by using information acquired from pre-processing procedure, was introduced. To get a binary edge image, which is very important in vectori¬zation process, we applied adaptive smoothing and connection preserving thresho¬Iding algorithm. In mapper program, binary images are converted to vectors and for in-core data structure, extended PR quad tree was used. These procedures are dispatched to personal computers and workstations and through network resource sharing, the whole process was unified and simplified.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.4 no.1
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• pp.31-40
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• 1998

Active Contour Model(ACM) is an efficient method for segmenting an object. The main shortcoming of ACM is that its result is very dependent on the shape and location of an initial contour. To overcome this shortcoming, a new segmentation algorithm is proposed in this paper. The proposed algorithm uses B-splines to describe the active contour and applies Simulated Annealing (SA) and Genetic Algorithm(GA) as energy minimization techniques. We tried to overcome the initialization problem of traditional ACM and compared the result of ACM using GA and that using SA with 2D synthetic binary images. CT and MR images.