• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2013.05a
• /
• pp.311-314
• /
• 2013

방사왜곡, 접선왜곡으로 인해 영상의 왜곡이 발생한다. 왜곡 영상은 시각적인 문제 외에도 영상분석을 통해 정확한 수치 계산을 통해 영상을 처리할 때, 문제가 되기 때문에 영상을 보정해 주어야한다. 감시 시스템, 로봇의 시각 역할 등 다양한 비전 시스템에서 카메라가 장착되어 왜곡보정에 대한 사용도가 증가 하고 있다. 그리고 한 광각 카메라에서 획득한 영상은 비선형적인 방사 왜곡을 가지고 있기 때문에 정확한 영상을 획득하기 위해서는 왜곡 보정 작업을 수행하여야 한다. 왜곡된 영상을 올바르게 보정 해줄 캘리브레이션(Calibration)은 영상 좌표계의 한 점이 실세계 좌표계의 어느 위치에 대응하는지를 결정하기 위해 보정 변수들을 결정하는 과정이다. 본 논문에서는 캘리브레이션(Calibration)을 수행할 때 패턴 개수, 이미지 파일 크기, 이미지 파일 개수가 영상 왜곡 보정에 어떤 영향을 미치는지 분석해 보았을 때 다른 어떤 경우보다 패턴 개수를 비교적 작게 했을 때의 경우가 뚜렷한 차이를 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.1779-1783
• /
• 2008

영상해석을 통한 흐름해석의 방법인 Large-Scale Particle Image Velocimetry (LSPIV)는 실험실내의 소규모 흐름해석에 이용하던 Particle Image Velocimetry (PIV)를 자연하천이나 실험실에서 넓은 영역($4m^2{\sim}45,000m^2$)에 적용할 수 있도록 확장시킨 것으로 지난 10여년전부터 세계적으로 널리 이에 대한 연구가 진행되고 있다. PIV는 seeding, illumination, recording 그리고 image processing으로 구성된다. LSPIV(Large Scale PIV)는 PIV의 기본원리를 근거로 하여 기존의 PIV에 비하여 실험실 내에서의 수리모형실험이나 일반 하천에서의 유속측정과 같은 큰 규모의 흐름해석을 할 수 있도록 seeding, illumination에 대한 조정이 필요 하고, 촬영된 image에 대한 왜곡을 없애는 작업이 필요하다. LSPIV는 PIV의 네 가지 단계를 포함하여 seeding, illumination, recording, image transformation, image processing 및 post-processing의 여섯 단계로 구성되어진다 (Li, 2002). LSPIV의 적용시 각 단계마다 유속계산시 오차를 발생시키는 27가지의 요인들이 존재하고 있는바 (Kim, 2006), 본 연구에서는 이들 중 실내의 실험실에서 파악이 가능한 인자들에 대해 그들 각각의 인자들이 유속 측정에 미치는 오차의 정도를 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 LSPIV의 적용시 이용되는 이미지의 개수와 이미지 촬영시 적용된 이미지의 해상도에 따른 오차의 발생 정도를 조사하였다. 이미지 촬영에 있어서 비디오카메라를 이용할 경우 촬영시간에 따라 많은 수의 이미지를 취득할 수 있은바 이미지의 수에 따른 유속계산오차를 파악하고자 하였다. 또한 디지털 카메라를 이용할 경우 여러 가지 이미지 해상도를 이용할 수 있으므로 적용한 이미지 해상도에 따른 유속계산에 미치는 오차의 크기를 파악하고자 하였다. 이미지의 갯수가 유속계산시 미치는 오차의 영향의 정도를 조사하기 위해서 초당 30 frame을 촬영할 수 있는 비디오카메라를 이용하여 91초 동안 촬영된 이미지로부터 매 5번째의 이미지를 추출하여 455개의 이미지를 준비하였고 이로부터 이미지수를 10, 50, 100, 200, 300, 400의 순서로 증가시키면서 이미지 개수로부터 나타나는 유속계산 오차를 조사한 결과 이미지의 개수가 50매 이상인 경우는 이로 인한 오차가 1% 이하로 감소함을 파악하였다. 촬영된 이미지의 해상도가 유속계산시 미치는 영향을 조사하기 위해 디지털카메라를 적용하여 세가지 이미지 해상도(640*480, 1280*960, 2048*1536 pixel)로 변화시키면서 유속측정 오차를 분석한 결과 저해상도의 이미지를 이용한 경우 고해상도 이미지를 이용한 경우와 비교하여 3% 가량의 차이를 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2017.07a
• /
• pp.293-294
• /
• 2017

본 논문에서는 CNN 기반 서명인식에서 시간정보를 이용하여 위조서명을 보다 정확하게 판별하는 방법을 제안한다. 시간정보를 이용하는 첫 번째 방법은 서명하는 전체 시간을 동일한 개수의 등 간격으로 나누어 각각의 이미지를 얻고 이를 합성하여 이용하는 방법이다. 두 번째 방법은 동일한 개수의 등 간격으로 나누어진 각각의 이미지를 CNN-LSTM 으로 판별하는 방법이다. 동일한 개수의 등 간격으로 나누어진 이미지들에는 서명의 속도에 따른 모양의 차이가 발생하기 때문에 비록 최종 서명의 모양이 원본과 매우 유사하다고 하더라도 속도가 다른 경우 위조임을 판별할 수 있다. 두 명의 서명에 대하여 실험을 한 결과 최종 서명이 매우 유사하더라도 속도가 다른 경우 위조로 판별할 수 있음을 보였다. 다만 이미지 합성 과정에 만들어진 새로운 정보로 인하여 진짜 서명을 가짜로 판별할 수 있는 가능성도 늘어날 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
• /
• v.22 no.6
• /
• pp.587-596
• /
• 2009

The fiber bridging model is the crucial factor to predict or analyze the tensile behavior of fiber reinforced cementitious composites. This paper presents the fiber bridging constitutive law considering the distribution of fiber inclined angle and the number of fibers in engineered cementitious composites. The distribution of fiber inclined angle and the number of fibers are measured and analyzed by the image processing technique. The fiber distribution are considerably different from those obtained by assuming two- or three-dimensional random distributions for the fiber inclined angle. The simulation of the uniaxial tension behavior was performed considering the distribution of fiber inclined angle and number of fibers measured by the sectional image analysis. The simulation results exhibit multiple cracking and strain hardening behavior that correspond well with test results.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2008.06a
• /
• pp.315-316
• /
• 2008

스냅샷은 파일 시스템의 손상 또는 사용자의 부주의로 인한 데이터 손실을 방지하기 위한 기술로 크게 볼륨 단위로 스냅샷 이미지를 생성하는 방법과 파일 단위로 스냅샷 이미지를 생성하는 방법으로 나뉜다. 첫 번째 방법은 현재 널리 사용되고 있는 방법으로 스냅샷 이미지를 생성하는데 걸리는 시간이 짧고 디스크 관리가 용이하다는 장점과 생성된 이미지의 개수와 파일 시스템의 I/O 성능이 반비례한다는 단점을 가지고 있다. 두 번째 방법은 다수의 스냅샷 이미지를 생성한 후에도 파일 시스템의 I/O 성능이 저하되지 않는다는 장점과 스냅샷 이미지를 생성하는데 걸리는 시간이 파일의 개수와 비례한다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 파일 시스템 단위의 스냅샷 기능이 가지는 단점을 극복하기 위한 Open ROW Snapshot에 대해서 언급한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.89-92
• /
• 2023

최근에 Serverless 컴퓨팅은 많은 관심을 받는 기술로, 서버 프로비저닝 없이 코드를 배포하고 실행할 수 있으며 요청량에 따라 동적으로 컴퓨팅 리소스를 확장하여 애플리케이션을 안정적으로 운영할 수 있는 환경을 제공한다. Serverless 컴퓨팅의 주요 이슈 중 하나인 cold start 는 함수를 실행하기 위한 컨테이너 초기화 및 구동하는 단계이며, 해당 과정에서는 이미지 풀링이 수행될 수 있다. 이미지 풀링은 cold start 지연의 대부분을 차지하고 함수의 응답시간을 증가 시켜서 사용자 경험에 부정적인 영향을 줄 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 cold start 지연을 줄이기 위해 도커를 활용해서 이미지 레이어 동시 풀링 개수를 조절함으로써 이미지 풀링 속도를 개선시킬 수 있는지 분석하였다. 이와 같은 분석을 통해 풀링 개수가 풀링 속도에 영향을 줄 수 있음을 확인하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
• /
• v.61 no.2
• /
• pp.247-257
• /
• 2023

Precise counting of cell number stands in important position within clinical and research laboratories. Conventional methods such as hemocytometer, migration/invasion assay, or automated cell counters have limited in analytical time, cost, and accuracy., which needs an alternative way with time-efficient in-situ approach to broaden the application avenue. Here, we present simple coding-based cell counting method using image analysis tool, freely available image software (ImageJ). Firstly, we encapsulated RFP-expressing bacteria in a droplet using microfluidic device and automatically performed fluorescence image-based analysis for the quantification of cell numbers. Also, time-lapse images were captured for tracking the change of cell numbers in a droplet containing different concentrations of antibiotics. This study confirms that our approach is approximately 15 times faster and provides more accurate number of cells in a droplet than the external analysis program method. We envision that it can be used to the development of high-throughput image-based cell counting analysis.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2022.10a
• /
• pp.376-378
• /
• 2022

Artificial intelligence technology is widely used in various fields such as artificial intelligence speakers, artificial intelligence chatbots, and autonomous vehicles. Among these AI application fields, the image processing field shows various uses such as detecting objects or recognizing objects using artificial intelligence. In this paper, data synthesized by a virtual human is used as a method to analyze images taken in a specific space.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
• /
• 1995.12a
• /
• pp.197-202
• /
• 1995

본 논문에서는 조명, 얼굴 개수 및 얼굴의 크기에 제한 받지 않고 복잡한 배경에서 얼굴 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 3단계로 구성된다. 첫번째 단계는 입력 영상의 평균 그레이값을 계산하고 그 값이 임계치보다 작다면 히스토그램 균일화 작업을 수행한다. 두번째 단계에서는 입력 영상의 모자이크 이미지를 만들고 이 이미지에 대해 확장된 quartet을 만들고 실험을 통해 얻어진 규칙을 적용하여 대략적으로 얼굴의 후보 영역들을 추출한다. 이 작업은 모자이크 이미지를 구성하는 셀의 크기를 변화시킬 때마다 적용한다. 세번째 단계에서는 추출된 얼굴 후보 영역에 대해 Octet을 만들고 이 octet에 규칙을 적용하여 후보 영역에 대한 검증 작업을 수행한다. 세번째 과정에서 만들어진 모자이크 이미지는 두 번째 과정에서 얻어진 이미지보다 더 세밀하게 얼굴의 특징들을 표현하고 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2023.01a
• /
• pp.319-320
• /
• 2023

본 논문에서는 합성곱 신경망이 적용된 네트워크를 활용해 전이 학습의 과정을 거친 멸종위기종 철새들의 이미지를 분류하는 시스템의 설계과정과 결과를 제시한다. 연구 방법으로 한국 영랑호를 찾아오는 멸종위기종, 천연기념물인 철새들의 이미지를 학습시켜 "가창오리", "노랑부리백로", "물총새" 이 세 종의 철새들을 매우 정확하게 분류하는 것을 확인하였다. 데이터 예비학습과정에서 train data의 개수를 40개로 진행했을때 약 92%의 정확도를 확인 후, train data의 이미지 개수를 50장으로 늘려 더 높은 정확도를 얻을 수 있었다. 이 시스템은 한국을 방문하는 멸종위기종 철새들을 무분별하게 포획하지 않도록 철새 이미지 분류시 활용 가능하다고 사료된다.