• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.181-184
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• 2004

본 논문을 통하여 개발된 시스템은 라인카메라를 사용하여 터널의 균열 영상을 획득하기 위하여 사용되는 시스템으로, 터널 내부의 균열 영상을 실시간으로 촬영하여 저장하는 시스템이다. 터널 영상은 의료영상과 같이 작은 손실에도 큰 영향을 미칠 수 있다. 이러한 요소 때문에 본 시스템에서는 CCD 방식의 라인 스캔 카메라를 이용하여 터널 영상을 촬영하며, 이를 저장 하는 방법에 있어서는 비손실 압축기법을 사용하였다. 비손실 압축 기법의 사용을 이용하여 영상을 저장하는 방식은 많은 데이터 저장공간을 필요로 한다. 이러한 문제점은 기술 개발의 놀라운 성장과 더불어 기존 테이프 기반의 방식에서 벗어나 로컬 하드디스크로 직접 저장하는 기법을 사용할 수 있게 되었다. 즉, 라인 카메라를 이용하는 기존 시스템의 경우에는 영상데이타를 실시간으로 저장할 수 없는 문제점 때문에 촬영 속도를 느리게 하면서 영상을 획득하였으며, 획득한 영상을 테이프로 저장하도록 설계되었다. 이에 반하여 본 시스템에서는 테이프를 대신하여 로컬 디스크를 사용하여, 대용량의 영상을 실시간으로 저장할 수 있는 시스템을 개발하였다. 예비실험을 통하여 나타난 결과에 따르면 본 논문을 통하여 개발된 시스템은 약 20Km 이상의 속도로 진행하는 열차에서 터널의 영상을 실시간으로 촬영하여 저장할 수 있음을 살펴볼 수 있었다.

• Explosives and Blasting
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• v.35 no.1
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• pp.18-26
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• 2017

In Analysis of Fragmentation of rock blasted, The photo analysis method has been mainly used and these image acquisitions are mainly obtained by digital image from the front of the crushed rock. However, Image analysis is basically advantage of the image of planar shooting not front shooting but There is no way to take a photograph of huge plane rock slope. Thus, Unavoidably It is resolved by distorting or extending the image filmed at the front as well as adjusting it similar to its angle of plane shooting. Lately, With advancing unmanned aerial vehicle, It can simply image the fragment conditions of blasted rock of a high-definition digital image and Through it, It can acquire the most planar image to angle which accumulate cataclastic rock and also can make image analysis. In this study, It has been confirmed that tolerance value of analysis result of image filmed flatly is markedly lower than the existing front filmed image.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.28-31
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• 2014

본 논문에서는 블랙박스 혹은 운전석에 장착된 카메라로부터 얻어진 차량 영상에 대한 영역별 수직 히스토그램 매칭 및 선형 회귀분석 모델(linear regression model)을 활용한 강건한 차량 운행 동영상의 안정화(video stabilization) 기법을 제안한다. 동영상 안정화 기법은 영상의 흔들림 보정뿐 아니라 동영상 내 강건한 특징점 추적 및 매칭을 위한 이전의 전처리 과정으로 적용된다. 일반적으로 촬영 과정에서 많은 떨림이 포함될 수 있는 야외 CCTV 영상이나 손으로 들고(hand-held) 촬영된 동영상에 대한 흔들림 보정 등에 적용되고 있으나 영상 내 특징점이 지속적으로 변하고 영상의 변화 정도가 매우 심한 차량 운행 동영상에서는 적용된 사례가 드물다. 본 연구에서는 일반적인 비디오 안정화 기술이 적용되기 어려운 차량 운행 동영상에 대하여 수직 투영 히스토그램 매칭 및 선형 회귀분석 모델 기반의 안정화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 입력영상에 대한 영역별 수직 투영 히스토그램 매칭을 수행하고 선형 회귀모델을 통해 영상에 나타나는 수직 및 회전이동 변환을 선형 근사하여 시간 영역 상의 입력 영상에 대한 안정화를 달성한다. 제안 방법의 검증을 위해 블랙박스로 촬영된 실제 동영상에 동영상 안정화 기술을 적용하였으며, 운행 중 불규칙한 노면으로 인한 영상의 흔들림이 효과적으로 제거되는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the KSMRM Conference
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• 2003.10a
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• pp.19-19
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• 2003

목적： MRI 시스템에서 얻어지는 기초 Data는 K-space 즉 촬영대상의 Fourier Transform 된 Data 이다. 이 K-space Data는 영상 촬영 기법에 따라 다른 형식으로 얻어지게 되는데, 이 연구에서는 Radial Imaging에서 Repetition Time 과 Echo Time을 줄이기 위해 구현된 영상기법을 이용하여 얻어진 Data를 이용하여 영상을 재구성하는 방법을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2003.02a
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• pp.292-293
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• 2003

최근 생체의 단층영상 촬영기법으로 각광을 받고 있는 OCT (Optical Coherence Tomography)는 백색광 간섭계를 근간으로 하여 생체의 깊이 정보를 얻어낸다. 2-D 또는 3-D의 입체영상을 얻기 위해서는 1축 또는 2축의 횡방향 스캔이 필요하다. 횡방향 스캔 기법은 SEM (Scanning electron microscope)이나 공초점현미경 (Confocal microscope) 등에서 널리 사용되고 있으므로 기술적인 흥미는 적으나 축방향 (깊이 방향)의 정보 취득 방법은 OCT만의 특징으로 아직 기술적으로 해결 되어야될 부분이 많다. (중략)

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.194-196
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• 2016

본 논문에서는 안드로이드 환경에서 글자 인식을 위한 전처리 과정으로 입력 영상에서 글자 영역만을 추출하는 기법을 제안한다. 대부분의 글자 인식 어플리케이션에서 글자를 인식하는 방법은 RoI(Region of Interest)에 인식하려는 글자를 위치시켜 놓고 사용자가 촬영함으로써 진행된다. 하지만 촬영된 영상 그대로를 인식에 사용하기 때문에 잡음 및 글자가 아닌 영역들을 글자로 인식하는 문제 등으로 인하여 인식률이 현저히 떨어진다. 제안하는 기법에서는 MSER(Maximally Stable Extremal Regions) 기법을 통해 각각의 글자를 추출한 후, 글자의 특성을 이용하여 글자 영역만을 추출한다. 기법의 성능 평가는 무료 OCR(Optical Character Recognition) 엔진인 Tesseract-OCR을 통해 글자 인식률을 비교하였으며, 제안하는 기법을 적용한 글자 인식 시스템이 적용하지 않은 시스템보다 글자의 인식률이 향상되는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.419-422
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• 2014

본 논문에서는 환자와 검사자에게 초음파 영상의 객관화된 정보를 정확하게 제공하기 위해 간과 신장의 초음파 영상에 SOM 기법을 적용하여 지방간 농도 수치를 분류하는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 간, 신장 영역을 촬영한 초음파 영상에서 촬영정보나 눈금자 등과 같이 필요 없는 부분을 잡음으로 간주하여 제거한 Region Of Interest(ROI) 영상을 추출하고, 추출된 ROI 영상에서 명암대비를 강조하기 위해 Fuzzy Stretching 기법을 적용한다. Stretching된 영상에 Enhanced Average Binary와 Labeling 기법으로 적용하여 얻은 Contour 정보를 분석하여 잡음을 제거한 후, 지방간의 측정 영역을 추출한다. 추출된 간과 신장의 측정 영역에 SOM 기법을 적용하여 명암도 값을 분류한 후, 간과 신장의 실질 영역의 대표 명암도를 각각 추출하여 비교 분석한다. 제안된 방법을 초음파 영상에 적용한 결과, 효율적이고 객관적으로 간의 지방도를 분류할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.07a
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• pp.218-219
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• 2015

본 논문에서는 스마트폰으로 촬영한 비디오 영상이나 일반 캠코더로 촬영한 비디오 영상을 4K 고화질 콘텐츠로 제작하는 것을 제안한다. 대화면 디스플레이와 고해상도 디스플레이가 점차 확대되면서 고화질 콘텐츠의 필요가 증대됨으로 이에 일반적으로 촬영된 영상을 비디오 편집기법을 이용하여 4K 고화질 해상도의 영상 제작을 제안하다. 하지만 일반 비디오카메라로 촬영한 영상을 4K 콘텐츠로 완전히 적용하기 위해서는 촬영에서 4K 카메라로 촬영하고 편집하면 4K 콘텐츠로 보다 해상도가 높은 콘텐츠를 제작할 수 있다고 사료한다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.19 no.4
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• pp.92-105
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• 2016

This study aims to establish a simulation method for CCTV (Closed Circuit Television) sight area. The simulation incorporates variables for computing CCTV sight area including CCTV specifications and installation. Currently CCTV is used for traffic, crime prevention and fire prevention by local governments. However, new locations are selected by administrator decision rather than analysis of the optimal location. In order to determine optimum location, a method to CCTV compute range is needed, which incorporates specifications according to CCTV purpose. For this purpose, limitations of previous research methods must be recognized and the simulation method must supplement these limitations. Here in this study, we derived CCTV sight area variables for realistic analysis to complement the limitations of previous studies. A total of eight elements were derived from image device sensors and installation: wide angle, height, angle, setting height, setting angle, and others. This research implemented a 3D simulation technique that can be applied to the derived factors and automate them using ArcObject and Visual C#. This simulation method can calculate sight range in accordance with CCTV specifications. Furthermore, when installing additional CCTVs, it can derive optimal allocation position. The results of this study will provide rational choices for specification selection and CCTV location by interagency collaborative projects.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.22 no.2
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• pp.17-24
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• 2014

This paper proposes an automatic extraction method of control point based on Geospatial Web Service. The proposed method consists of 3 steps. 1) The first step is to acquires reference data using the Geospatial Web Service. 2) The second step is to finds candidate control points in reference data and the target image by SURF algorithm. 3) By using RANSAC algorithm, the final step is to filters the correct matching points of candidate control points as final control points. By using the Geospatial Web Service, the proposed method increases operation convenience, and has the more extensible because of following the OGC Standard. The proposed method has been tested for SPOT-1, SPOT-5, IKONOS satellite images and has been used military standard data as reference data. The proposed method yielded a uniform accuracy under RMSE 5 pixel. The experimental results proved the capabilities of continuous improvement in accuracy depending on the resolution of target image, and showed the full potential of the proposed method for military purpose.