• 한국지반공학회논문집
• /
• 제27권11호
• /
• pp.83-92
• /
• 2011

무질서하고 불균질한 형상을 갖는 지반 재료 내 간극 구조는 하중에 의한 재료의 변형 및 간극 내 유체의 흐름 등 물리 역학적 거동에 중요한 영향 인자이다. 최근 들어 X-ray CT에 의한 비파괴 검사를 통해 지반 재료의 내부 구조를 마이크로미터 단위의 높은 해상도를 통해 평가하는 기법이 사용되고 있다. CT 이미지는 재료의 많은 정보를 포함하고 있음에도 그에 따른 이미지 해석 기법의 개발이 다소 미흡하여 2, 3차원 이미지의 정성적 관찰 및 간극비와 같은 거시적인 물성치 획득만이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 연속적으로 획득된 글라스 비드의 2차원 CT 이미지에 기반하여 3차원 입자 및 간극 구조를 형성하고, 복잡한 간극구조를 간극셀과 간극채널로 정량적 분리를 실시하였다. 이를 위해 좌표 변환법, 이진화, 들로네 삼각망, 그리고 유클리디안 거리변환법과 같은 이미지 프로세싱 기법을 3차원 CT 이미지에 적용하였고 불균질한 글라스 비드의 간극구조에 대해 정량적으로 간극셀의 분포 및 간극간의 연결도 평가가 가능함을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
• /
• pp.450-453
• /
• 2011

고화질의 디지털 카메라 및 스마트폰, 감시용 카메라의 보급 등으로 인해 최근 패턴 인식 및 이미지 프로세싱 분야에서 고화질의 이미지 및 비디오를 처리해야 하는 경우가 많아지고 있다. 특히 차량 번호판 감지 등과 같은 객체 인식 분야의 경우, 고화질의 이미지로 인해 그만큼 인식에 필요한 계산 비용이 증가하게 되었는데 따라서 이러한 계산 비용을 효율적으로 줄이기 위한 기법이 요구되고 있다. 또한 기존의 차량 번호판 감지의 도메인과는 다르게 도로 상에서의 실시간 차량 번호판 감지의 필요성이 대두되고 있기에 본 논문에서는 도로 상에서의 실시간 번호판 감지 시스템을 위한 차량 번호판 주변정보 기반의 효율적인 윈도우 슬라이딩(window sliding) 방법을 제안한다. 본 논문의 시스템은 총 3단계로, (1) SVM(Supported Vector Machine) 을 통한 차량 번호판 주위 정보에 대한 학습, (2) 도로 상의 번호판 위치 확률 모델링을 통한 탐색 공간의 감소, (3) $context_{plate}$분류기를 통한 OCS(operator context scanning)의 수행이다. 이와 같은 $context_{plate}$분류기와 OCS를 통해 번호판 검출을 위한 윈도우 슬라이딩의 수가 크게 줄었음을 알 수 있었으며, 또한 번호판의 정보를 건너뛰지 않고, 신뢰성 있게 접근함을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
• /
• pp.480-483
• /
• 2018

본 논문에서는 CMOS센서 기반 가시광 통신 시스템에서 고속전송을 위한 다중 광원의 간섭제거 및 이미지 센싱 처리기술에 대해서 연구하였다. 이미지센서를 통한 광학카메라 통신에서 전송 용량을 향상 시키려면 각 LED에서 다른 데이터를 동시에 전송해야한다. 그러나 고속전송을 위한 다수의 LED광원 환경은 인접한 LED 간 간섭을 일으킬 수 있다. 이 경우, 가시광통신시스템은 일반적으로 세기 변조를 사용하기 때문에 다수의 LED가 동시에 데이터를 전송할 경우 인접한 LED의 빛 퍼짐 간섭으로 인해 각각의 LED들의 정확한 신호 검출이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 듀얼 CMOS 센서를 사용하여 다수의 광원 LED의 ON/OFF 상태를 정확히 인식하고, 각각의 LED들의 이미지 시그널 프로세싱 기법을 제안하였다. 이러한 기법을 통해 다수의 LED픽셀을 정확하게 인식하여 다중LED OCVLC 시스템의 총 평균 비트 오류율과 처리량을 향상시킬 수 있다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제37권1호
• /
• pp.67-76
• /
• 2024

본 논문에서는 역학적 변수들을 측정하는 방안으로 디지털 이미지 프로세싱과 강형식 기반의 MLS 차분법을 융합한 DIP-MLS 시험법을 소개하고 추적점의 위치와 이미지 해상도에 대한 영향을 분석하였다. 이 방법은 디지털 이미지 프로세싱을 통해 시료에 부착된 표적의 변위 값을 측정하고 이를 절점만 사용하는 MLS 차분법 모델의 절점 변위로 분배하여 대상 물체의 응력, 변형률과 같은 역학적 변수를 계산한다. 디지털 이미지 프로세싱을 통해서 표적의 무게중심 점의 변위를 측정하기 위한 효과적인 방안을 제시하였다. 이미지 기반의 표적 변위를 이용한 MLS 차분법의 역학적 변수의 계산은 정확한 시험체의 변위 이력을 취득하고 정형성이 부족한 추적 점들의 변위를 이용해 mesh나 grid의 제약 없이 임의의 위치에서 역학적 변수를 쉽게 계산할 수 있다. 개발된 시험법은 고무 보의 3점 휨 실험을 대상으로 센서의 계측 결과와 DIP-MLS 시험법의 결과를 비교하고, 추가적으로 MLS 차분법만으로 시뮬레이션한 수치해석 결과와도 비교하여 검증하였다. 이를 통해 개발된 기법이 대변형 이전까지의 단계에서 실제 시험을 정확히 모사하고 수치해석 결과와도 잘 일치하는 것을 확인하였다. 또한, 모서리 점을 추가한 46개의 추적점을 DIP-MLS 시험법에 적용하고 표적의 내부 점만을 이용한 경우와 비교하여 경계 점의 영향을 분석하였고 이 시험법을 위한 최적의 이미지 해상도를 제시하였다. 이를 통해 직접 실험이나 기존의 요소망 기반 시뮬레이션의 부족한 점을 효율적으로 보완하는 한편, 실험-시뮬레이션 과정의 디지털화가 상당한 수준까지 가능하다는 것을 보여주었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
• /
• pp.47-51
• /
• 2009

증발산량을 산정하는 것은 자연현상과 인문현상을 이해하는 것의 기초가 된다. 이에, 최근 증발산량을 추정하는 많은 연구가 진행되고 있는 가운데 원격탐사 기법을 이용하는 것이 효과적인 것으로 알려지고 있다. 본 연구에서 소개할 SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) (Bastiaanssen, 1995) 모형은 Landsat이나 NOAA 또는 MODIS 같은 원격탐사 위성으로부터 획득한 디지털 이미지 데이터(위성영상)를 이용하여, 지표에서 일어나는 증발산과 기타의 에너지 교환을 계산하는 이미지-프로세싱 모델이다. 우리나라 대상 유역에 위성영상을 사용하여 증발산량을 추정하는 SEBAL 모형의 적용 가능성을 검토하여, 유역 내 증발산량 분포의 시공간적 특성을 분석하고자 하였다. 연구 대상 지역은 유역 면적 약 6661.1km2의 충주댐 유역으로, Terra MODIS 위성영상을 이용하였다. SEBAL 증발산량의 평가를 위해 Penman-Monteith 공식에 의해 계산된 증발산량을 이용하여 비교하였으며, 그 결과 오차가 허용 가능한 10% 이내로 나타났다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
• /
• 한국GIS학회 2008년도 공동추계학술대회
• /
• pp.144-145
• /
• 2008

본 연구는 라이다 자료를 이용하여 건물영역을 추출하고 건물모델을 구성하는 선형과 면요소들을 추출하는 기법을 제시하였다. 라이다 자료는 지형지물의 표고값을 정확하고 직접적인 방식으로 제공함으로써 기존의 항공사진에 비하여 매칭과정을 필요로 하지 않는 장점을 가지고 있다. 하지만 라이다 점들은 해당 수평위치에 대한 표고값만을 제공하기 때문에 지표 위의 지형지물들을 추출하기 위해서는 먼저 점들간의 기하학적인 관계를 분석하여 그들을 구성하는 선이나 면요소들을 추출해야 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 먼저 라이다 자료를 라스터 형태로 변환한 후, 이미지 프로세싱을 통하여 상대적으로 낫은 영역과 높은 영역으로 분리하여 각각 지형과 건물영역으로 분류하였다. 다음으로 건물영역 경계로부터 건물 외곽선을 추출하고 건물영역 내에 면요소들을 통계분석을 통하여 추출하였다. 실험결과를 통하여 제시한 기법들은 비교적 복잡한 형태의 건물 지붕면과 외곽선을 성공적으로 분할하고 추출할 수 있음을 보여준다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제19권6호
• /
• pp.1177-1183
• /
• 2018

최근 기계학습의 발달로 인공지능을 구현하는 머신러닝과 딥러닝 같은 기술이 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 R-CNN을 이용한 바이너리 악성코드를 이미지화 하고 이미지에서 특징을 추출해 패밀리를 분류한다. 본 논문에서는 딥러닝에서 두 단계를 이용해 악성코드를 CNN을 이용해 이미지화하고, 악성코드의 패밀리가 갖는 특징을 R-CNN을 이용해 분류함으로 악성코드를 이미지화하여 특징을 분류하고 패밀리를 분류한 후 악성코드의 진화를 자동 분류한다. 제안 기법은 검출율이 93.4%로 우수한 탐지 성능을 보였고 정확도는 98.6%로 매우 높은 성능을 보였다. 또한 악성코드를 이미지화 하는 CNN 처리속도가 23.3ms, 하나의 샘플을 분류하기 위해서 R-CNN처리 속도는 4ms로 비교적 빠르게 악성코드를 판별하고 분류가 가능함을 실험을 통해 증명하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.67-76
• /
• 2019

본 연구에서는 다중 라벨링이 되어 있는 이미지 데이터를 대상으로 시멘틱 세그멘테이션을 활용한 효율적인 오브젝트별 영역 분류 기법을 연구한다. 이미지 데이터에 포함된 색상 정보, 윤곽선, 명암, 채도 등 다양한 픽셀 단위 정보와 프로세싱 기법뿐만 아니라 각 오브젝트들이 위치한 세부 영역을 의미 있는 단위로 추출하여 추론 결과에 반영하는 실험을 진행하고 그 결과에 대해 논의한다. 이미지 분류에서 훌륭한 성능을 검증받은 뉴럴 네트워크를 활용하여 비정형성이 심하고 다양한 클래스 오브젝트가 포함된 이미지 데이터를 대상으로 어떤 오브젝트가 어디에 위치하였는지 파악하는 작업을 진행한다. 이러한 연구를 기반으로 향후 다양한 오브젝트가 포함된 복잡한 이미지의 실시간 세부 영역 분류를 진행하는 인공지능 서비스 제공을 목표로 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하)
• /
• pp.1811-1814
• /
• 2002

본 논문에서는 3차원 데이터베이스와 4S-Van 에서 획득된 GPS 관련 데이터를 이용하여 사용자에게 비디오내의 지리 객체들의 정보를 제공해 줄 수 있는 미디어 GIS 시스템 구조로 제안한다. 비디오내의 지리객체에 대한 지리정보 서비스를 위해 실세계 비디오와 3차원 그래픽 세계를 매핑할 수 있는 가상 세계 매핑(VWM; Virtual World Mapping) 이라는 새로운 상호 운용적인 지리데이터 서비스 개념을 소개한다. 제안한 기법은 임의의 비디오 프레임에 대한 3차원 가상공간을 재구성하여 지리정보 및 소성정보를 쉽게 검색해 낼 수 있다. 또한, 2차원, 3차원, 미디어 데이터간의 상호연계 및 운용기능을 제공함으로써 기존의 지리정보시스템 분야의 새로운 패러다임을 제시한다. 가상 세계 매핑기법은 기존의 비디오에서 얻어진 이미지에 대한 별도의 이미지 프로세싱 과정 없이 지리정보를 서비스 할 수 있다는 장점을 가진다. 제안된 방법을 이용하여 비디오 영상을 스트리밍하면서 클라이언트가 지리 정보서비스 받을 수 있는 GeoVideo 서버 및 웹을 통해 서비스를 제공하는 GeoVideo 클라이언트 시스템을 구현하였다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제24권6호
• /
• pp.1129-1138
• /
• 2014

캡차는 사람은 쉽게 판단할 수 있으나 기계는 판단할 수 없는 문제를 이용하여 사람과 기계를 구별하는 기술이다. 널리 사용되고 있는 문자열 기반 캡차는 구현이 간단하나 이미지 기반이나 소리 기반 캡차에 비해 상대적으로 보안성이 약하다. 텍스트 기반 캡차의 보안성을 높이기 위해 다양한 기법이 개발되었으며, 그 중 하나는 복잡한 배경이나 노이즈를 사용하여 기계가 문자를 인식하기 어렵게 만드는 것이다. 이 논문에서는 이미지 프로세싱 기법 중 하나인 콘볼루션 필터링(Convolution Filter)을 이용하여 효과적으로 캡차를 공격하는 방법을 제시하고, 이를 네이버 카페의 캡차에 적용하여 분석해보았다.