• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.47 no.1
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• pp.1-6
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• 2010

The lens distortion in the machine vision system is inevitable phenomenon. Distortion is getting worse, due to the selection of lens in the trend of reducing prices and size of the system. In this trend, the distortion correction becomes more important. But, the traditional correction methods has problems, such as complexity and requiring more operations. Effective distorted digital image correction is the precondition of target detection and recognition based on vision inspection. To overcome the disadvantage of traditional distortion correction algorithms, such as complex modeling, massive computation and marginal information loss, an image distortion correction algorithm based on photogrammetry method is proposed in this paper. In our method, we use the lattice image as the measurement target. Through the experimental results, we could find that we can reduce the processing time by 4ms. And also the inspection failure rate of our method was reduced by 2.3% than human-eyes inspection method.

• Progress in Medical Physics
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• v.26 no.1
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• pp.28-35
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• 2015

In this study, we investigated the effects of an iterative reconstruction algorithm and an automatic exposure control (AEC) technique on image quality and radiation dose through phantom experiments with coronary computed tomography (CT) angiography protocols. We scanned the AAPM CT performance phantom using 320 multi-detector-row CT. At the tube voltages of 80, 100, and 120 kVp, the scanning was repeated with two settings of the AEC technique, i.e., with the target standard deviations (SD) values of 33 (the higher tube current) and 44 (the lower tube current). The scanned projection data were reconstructed also in two ways, with the filtered back projection (FBP) and with the iterative reconstruction technique (AIDR-3D). The image quality was evaluated quantitatively with the noise standard deviation, modulation transfer function, and the contrast to noise ratio (CNR). More specifically, we analyzed the influences of selection of a tube voltage and a reconstruction algorithm on tube current modulation and consequently on radiation dose. Reduction of image noise by the iterative reconstruction algorithm compared with the FBP was revealed eminently, especially with the lower tube current protocols, i.e., it was decreased by 46% and 38%, when the AEC was established with the lower dose (the target SD=44) and the higher dose (the target SD=33), respectively. As a side effect of iterative reconstruction, the spatial resolution was decreased by a degree that could not mar the remarkable gains in terms of noise reduction. Consequently, if coronary CT angiogprahy is scanned and reconstructed using both the automatic exposure control and iterative reconstruction techniques, it is anticipated that, in comparison with a conventional acquisition method, image noise can be reduced significantly with slight decrease in spatial resolution, implying clinical advantages of radiation dose reduction, still being faithful to the ALARA principle.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.18 no.6
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• pp.81-88
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• 2015

Along with advent of Web 3.0 era and advanced technologies of IoT(Internet of Things), massive amounts of information are generated. Reflecting this trend, this paper developed a semi-automatic construction tool for named entity dictionary based on active learning. Our proposed method chose error candidates to verify among the preliminary results using initial trained model and re-trained the model for correctly labeled data by user. We adopt active learning approach for minimizing human effort utilized metadata features of Wikipedia. Based on experimental results using our tool, we show that 68.6% errors were automatically corrected.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.232-235
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• 2013

간 질환 진단을 위한 의료 초음파 동영상에서 호흡으로 인한 영상의 흔들림 현상은 전이시간(transit time) 요소와 같은 진단 파라미터의 신뢰도를 저하시킬 뿐만 아니라, 정확한 병변 형태의 추출을 어렵게 한다. 본 연구에서는 호흡 주기를 자동으로 감지하고 이를 기반으로 ROI 를 추적하는 방법과 프레임 샘플링을 통하여 TIC(Time-Intensity Curve) 형태의 왜곡을 보정하는 방법을 고찰한다. 세부적으로 동적 가중치와 모멘텀 요소를 고려한 추적 기법을 제시하고 유용성을 평가한다. 또한 호흡주기와 프레임간 유사도(similarity)를 기반으로 한 영상 샘플링 기법을 제안하고 이로부터 신호의 왜곡을 보정할 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.314-314
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• 2020

SWAT (Soil and Water Assessment Tool)은 미국 농무성 농업연구소에서 개발된 준분포형(semi-distributed) 수문 모형으로 복합토지이용유역에서 장기간에 걸친 다양한 종류의 토양, 토지이용 및 토지관리 상태의 변화에 따른 유역의 유출량, 유사량 및 영양물질의 영향을 예측하기 위해 개발되었다. SWAT은 기본적으로 다양한 매개변수에 대한 수동 보정 기능을 제공하고 있지만 매개변수 보정에 따른 모의결과의 불확실성을 수반하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 자동보정 기능을 제공하는 SWAT-CUP (Calibration and Uncertainty Program)이 개발되었다. SWAT-CUP에서 제공하는 매개변수의 최적화 과정에서 유사한 모의 결과를 산출하는 수천 개의 매개변수조합이 존재하기 때문에 보정기법의 선택에 따라 최종 매개변수의 값이 달라질 수 있다. 불확실성을 발생시키는 요인으로 (1) 매개변수의 선택, (2) 보정 기법, (3) 목적함수, (4) 매개변수의 초기 범위, (5) 모의(simulation)의 실행(run) 및 반복(iteration) 횟수, (6) 위치, 개수 등 보정 자료의 선택 등이 주로 지목된다. 이러한 요인으로 발생하는 불확실성은 SWAT 모형의 구조 및 입력 자료에서 기인하는 것으로, 사용자의 설정에 따라 크게 좌우된다. 본 연구에서는 SWAT 매개변수 보정 과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 평가하고, 효율적인 보정 방안을 제시하기 위해 수행되었다. 낙동강 권역의 내성천 유역을 대상으로 SWAT 모형을 구축하였으며, 내성천 본류에 위치한 수위(유량) 관측소의 자료를 활용하여 검·보정을 수행하였다. 모의 결과는 유량의 크기 뿐 아니라 유량의 발생 시기, 유역의 반응 및 증가·감소 경향성을 함께 고려하여 평가하였다. 그 결과 모형 구조에 따른 불확실성의 전이과정을 정확하게 파악하는 것은 불가능하지만 SWAT 모형의 비고유성(non-uniqueness)에 의한 불확실성을 정량화하여 나타내었다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.29 no.6
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• pp.667-675
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• 2011

In this paper, we propose an automatic image-to-image registration between high resolution multi-sensor images. To do this, TerraSAR-X image was shifted according to the initial translation differences of the x and y directions between images estimated using Mutual Information method. After that, the Canny edge operator was applied to both images to extract linear features. These features were used to design a cost function that finds matching points based on the similarities of their locations and gradient orientations. For extracting large number of evenly distributed matching points, only one point within each regular grid constructed throughout the image was extracted to the final matching point pair. The model, which combined the piecewise linear function with the global affine transformation, was applied to increase the accuracy of the geometric correction, and the proposed method showed RMSE lower than 5m in all study sites.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.23-23
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• 2018

본 연구에서는 다중분위회귀분석모형(Multiple Quantile Regression Model, MQRM)과 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중분위회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 71개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중분위회귀분석 모형은 LST 인자를 중심으로 각각의 분위(0.05, 0.25, 0.5, 0.75, 0.95)에 해당되는 값의 회귀식을 NDVI, 강수 입력자료를 독립인자로서 조합하여 계절 및 토성에 따른 총 80개의 회귀식을 산정하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.70 (철원), 0.90 (춘천), 0.85 (수원), 0.65 (서산), 0.78 (청주), 0.82 (전주), 0.62 (순천), 0.63 (진주), 0.78 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 다중분위회귀 모형의 성능을 검증하기 위해 기존의 다중선형회귀모형의 결과와 비교하여 크게 개선됨을 나타냈다.

• Journal of the HCI Society of Korea
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• v.6 no.1
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• pp.21-26
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• 2011

This paper presents a robust method for facial image synthesis under varying illumination by combining illumination correction and Poisson image processing techniques. The presented method automatically detects skin area and corrects highly saturated regions that can cause bad effects on the final synthesis image. The developed method can be applied to various facial synthesis applications by correcting illumination variations that can occur frequently on photos taken with a camera phone.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.463-466
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• 2011

증강현실이 주목받고 있는 시점에서 현실세계를 3차원으로 가상현실화 하고자 하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 현실세계를 CCTV카메라에 담기 위해서는 넓은 시야각을 가진 렌즈가 필요한데, 대안으로써 보통 어안렌즈를 많이 사용한다. 어안렌즈는 시야각을 넓게 하여 정해진 범위 내에 많은 양의 데이터를 활용할 수 있기 때문에 CCTV를 이용한 감시 시스템에 사용된다. 그러나 어안렌즈는 직선성분을 왜곡하여 곡선성분으로 나타내는 경향이 발생하며, 심할 경우 대상을 식별하기가 힘들 수도 있다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 원 영상이 왜곡된 영상보다 직선성분이 많다는 것에 착안하여 Hough Transform에 의한 직선검출을 이용해 왜곡을 자동으로 보정하고, Calibration 파라미터를 산출하는 기법을 본 논문에서 제안하고, 실험을 통해 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.335-337
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• 2021

안저 영상 촬영기술이 발달되며 진단에 사용되는 안저 영상에는 시각적으로 많은 변화가 일어났다. 새로운 촬영 기법인 초광각 안저 영상은 기존 영상에 비해 넓은 범위의 영상을 생성할 수 있다. 촬영 범위가 넓어짐에 따라 이미지에는 왜곡이 발생하고, 이로 인해 안저 영상을 통한 황반 부위 진단에 어려움을 야기하기도 한다. 본 논문에서는 이러한 왜곡을 보정하고 초광각 안저 영상을 기존 안저 영상의 영역으로 변환하는 시스템을 강화학습을 통해 구축한다. 제안하는 방법은 A3C 강화학습법을 사용하며 실험 결과는 제안 방법을 통해 안저 영상을 자동으로 변환할 수 있음을 보여준다.