• 한국음향학회지
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• 제12권3호
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• pp.5-12
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• 1993

볼트와 너트에 대한 초음파비파괴검사는 종파와 사각 횡파 기술을 사용하고 있는데 작은 결함신호는 자사산의 신호와 크기가 비슷해 구분이 되지 않는다. 본 논문에서는 나사산의 다중반사신호로부터 결함신호를 구분할 수 있는 방법을 제시한다. 종파를 사용하였을 경우 균열의 선단신호와 코너에서 반사되는 신호는 진행시간이 거의 같아 중첩되어 나타나지만 균열로 인한 Rayleigh파는 균열의 선단신호와 코너에서 반사되는 신호다음에 결함길이에 따른 미세한 진행시간을 가지고 나타난다. 이와는 다르게 횡파를 사용하였을때의 균열의 선단신호는 코너에서 반사되는 신호보다 앞에 나타난다. 이러한 나사산에 존재하는 결함의 선단신호를 기준으로 순방향 또는 역방향으로 반사되는 신호로부터 작은 결함신호도 구분할 수 있고 그 크기를 정량적으로 계산할 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.7-16
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• 2015

바코드 검사기의 성능에 결정적인 영향을 미치는 것은 입력 영상으로부터 바코드 영역을 추출하는 세그먼테이션 과정이며, 기존의 세그먼테이션 기법에는 여러 가지 문제점이 존재한다. 첫째, 허프 직선 변환 방법은 길이 임계값에 매우 민감하여 임계값을 정하는데 어려움이 있다. 둘째, 모폴로지 변환은 영상을 수축, 팽창하는 과정에서 많은 지연시간이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 바코드 검증에서 지연 현상을 해결하고 주변 영향을 적게 받는 해리스 코너 검출 기법 융합형 바코드 영역 검출 기법을 제안한다. 그리고 본 논문에서 제안한 알고리즘을 검증하기 위해 실제 라인과 유사한 실험 환경을 구성하고, 다양한 크기의 바코드 영상과 다양한 위치에서의 바코드 영역 추출실험을 하였다. 결과적으로 제안 기법은 기존의 알고리즘에 비해 주변 환경이나 임계값 설정의 어려움과 영상 처리의 지연 문제를 해결하였고 모든 테스트 영상에 대해 바코드 영역을 100% 추출하는 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.687-688
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• 2016

복잡한 환경에서 바코드의 인식을 위해서는 바코드 영역 검출이 중요한 단계이다. 본 논문에서는 2차원 바코드 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 분산-빈도수와 코너 특징을 이용하여 바코드 후보 영역을 선정한다. 빈도수 계산 시 탐색윈도우의 연결성분을 판단하여 윈도우 크기를 확장하는 방법을 추가하여 이전 연구의 한계점을 개선한다. 이전에 실험한 영상에서 모두 바코드 영역을 검출하였고 이전 연구에서 검출하지 못한 셀의 크기가 큰 바코드 영역을 검출한 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제46권6호
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• pp.65-72
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• 2009

본 논문에서는 하나의 영상에서 모서리의 유형을 이용하여 실내 환경을 주행하는 로봇의 자기위치 검출방법을 제안한다. 먼저 실내공간이 가지는 기하학적 특징을 이용하여 영상 내의 평면과 벽면이 이루는 모서리의 유형과 위치와 2-D 지도 내의 코너들과의 상응관계를 분석한다. 입력된 영상에서 수직선 특징을 찾기 위한 알고리즘을 이용하여 모서리의 위치를 찾고 모서리 점의 가지를 검출하여 모서리 유형을 추정하고, 발견적 방법에 의해 영상에 나타난 모서리와 2-D 지도의 코너와의 상응관계를 찾는다. 상응된 점들로부터 원근 변환과 최소 좌승법으로 유도된 비선형 방정식의 해를 풀어서 카메라의 자기위치를 추정한다. 실험에서는 제안한 방법을 실제 복도공간을 대상으로 모서리 유형을 이용한 자기위치 검출 방법을 적용한 결과를 분석하여 제안한 방법의 유용성을 보인다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제42권2호
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• pp.11-18
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• 2005

본 논문은 CCD 카메라를 통해 입력받은 영상에서 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 차량을 검출하기 위해서 먼저 영상을 독립적인 방향과 레벨을 가지는 스티어블 피라미드로 변환한다. 특징 벡터는 스티어블 피라미드로 변환된 서브밴드들을 연관되는 같은 위치의 픽셀들을 체인으로 연결하여 방향성 피라미드 특징을 가지는 다차원 벡터들로 구성한다. 차량의 검출은 특징 점의 특징 벡터들을 차량 검출에 사용하였다. 특징 점은 기하학적 위치 정보와 국부적인 방향 정보를 가지는데 실험을 위해서 격자 구조 모양으로 일정한 간격을 갖는 격자 점, 사람의 수작업을 통해서 만든 코너 점, 그리고 격자 내의 코너 점을 대상으로 했다. 차량 검출을 위해 미리 저장된 모델 영상의 특징 점들의 특징벡터들과 후보 영상으로부터 추출된 특징 벡터들의 정합을 통해 각 특징 점의 거리를 비교했다. 차량 검출을 위해 특징 점을 이용함으로써 후보 영상 전체를 비교하지 않고 특징 점의 위치에 대해서만 특징 벡터를 비교하기 때문에 비교 시간과 정확도를 높일 수 있었다. 또한 주변 밝기조건 및 그림자의 영향에 의해 차량 검출이 민감한 문제를 해결할 수 있었다. 도로에서 획득한 주간 영상(10,567)과 저녁 영상(624)을 대상으로 실험하였고, 검출율은 주간의 경우 $92.0\%$와 야간의 경우 $87.3\%$를 얻을 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.42-45
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• 2011

3차원 영상과 더불어 스테레오 영상의 관심이 늘어남에 따라 좌, 우 영상의 매칭을 통해 변이를 추정하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 변이 추정을 위해 많이 사용되는 영역 기반(Block-based)의 전체 탐색 알고리즘보다 효율적이고 계산량이 적은 변이 추정을 할 수 있도록 변이 탐색 범위를 제공해주는 방법을 제안한다. 제안되는 알고리즘은 해리스 코너 포인트 검출기를 이용하여 좌, 우 영상 각각의 특징 점을 추출한 후, 특징 점의 정보를 이용하여 스테레오 매칭을 한다. 스테레오 매칭 시 이를 히스토그램화 하여 좌, 우 영상의 변이 추정을 위한 탐색 범위를 제공한다.

• 한국조리학회지
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• 제15권4호
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• pp.9-17
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• 2009

광주 지역 하절기 동안 일식 레스토랑 10곳의 위생 평가를 위해 미생물 검사를 실시하였다. 일식 레스토랑의 설비 및 조리기구 표면에서 swab sampling 방법으로 스폰지로 200개의 도말 표본을 채취하였다. 총 균수, 대장균군, 대장균, 포도상구균, 살모네라균, 리스테리아균을 측정하였다. 그 결과, 대부분의 도말 표본이 미생물과 대장균군으로 오염된 것으로 입증되었다. 오염 정도는 샘플 채취 장소에 따라 달랐다. 심하게 오염된 곳은 바닥, 트렌치, 생선 취급 코너였고, 이러한 표본의 총 균수는 $10^4$ CFU/100 $cm^2$이 넘었다. 바닥, 트렌치, 나무 도마의 대장균군은 $10^3$ CFU/100 $cm^2$이 넘었다. 게다가 대장균군은 행주, 식기, 그리고 생선 및 채소 코너에서도 검출되었다. 대장균은 몇몇 식당의 바닥과 트렌치에서 검출되었다. 포도상구균은 몇몇 식당의 도마, 행주, 바닥, 트렌치에서 발견되었다. 살모넬라균과 리스테리아균은 모든 표본에서 검출되지 않았다. 이러한 결과는 일식 레스토랑에서 위생관리와 소독이 필요함을 보여준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.157-160
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• 2007

본 논문에서는 입력 영상의 에지를 단일 세그먼트로 구성하고 같은 타원에 속하는 에지 세그먼트를 병합하여 타원검출의 속도와 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 먼저 분기점은 이용한 라벨링 기법과 코너 패턴 정합 기법으로 연속된 화소들의 집합인 에지 세그먼트를 만든다. 구성된 에지 세그먼트와 Randomized Hough Transform에 의해 타원을 추정하여 병합하고 타원을 결정한다. 위 과정으로부터 얻어진 병합된 에지 세그먼트 집합 하나가 타원 하나를 구성하므로 입력 영상 내의 전체 타원의 개수를 정확하게 추정할 수 있다. 또한 전체 에지 화소들로 타원을 검출하는 기존 방법과 달리 분리된 에지 세그먼트 단위로 타원 변수를 결정하기 때문에 전체 수행시간을 크게 줄일 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.7302-7308
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• 2014

특정한 제한을 두지 않는 복잡한 자연환경에서 사용자가 원하는 목표 물체만을 정확하게 검출하는 작업은 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야에서 중요하지만 매우 어려운 문제 중의 하나이다. 본 논문에서는 반사가 존재하는 여러 환경에서 목표하는 물체를 강인하게 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 스테레오 카메라를 이용하여 목표 물체를 촬영한 다음, 물체를 가장 잘 표현하는 라인과 코너 특징들을 추출한다. 그런 다음, 촬영된 좌우 영상으로부터 호모그래픽 변환을 이용하여 실제로 존재하지 않는 반사된 특징들을 효과적으로 제거한다. 마지막으로, 반사된 특징들을 제거한 실제 특징들만을 군집화하여 대상 물체만을 강건하게 검출한다. 본 논문의 실험결과에서는 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해서 반사가 존재하는 자연 환경에서 목표 물체를 보다 강인하게 검출한다는 것을 보여준다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.339-342
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• 2002

The feature points in the uncalibrated stereo vision should represent all the characteristics of an image in multiple resolution, have high precision, and have the robustness against mismatching. This paper proposed an algorithm which detects the corner points in multi-resolution for stereo computer vision. The algorithm has sub-pixel precision, rejects the mismatched points, and corrects the lens distortion. We show the performance of the algorithm by estimating the homography with it.