• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.793-810
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• 2022

실시간 범람 모니터링을 위해 인공위성 SAR영상을 활용하는 수체탐지에 대한 필요성이 대두되었다. 주야와 기상에 상관없이 주기적으로 촬영 가능한 인공위성 SAR 영상은 육지와 물의 영상학적 특징이 달라 수체탐지에 적합하나, 스페클 노이즈와 영상별 상이한 밝기 값 등의 한계를 내포하여 다양한 시기에 촬영된 영상에 일괄적으로 적용 가능한 수체탐지 알고리즘 개발이 쉽지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 Convolutional Neural Networks (CNN)기반 모델인 U-Net 아키텍처에 레이어의 조합인 모듈을 추가하여 별도의 전처리 없이 수체탐지의 정확도 향상 방법을 제시하였다. 풀링 레이어의 조합을 활용하여 형태학적 연산처리 효과를 제공하는 Morphology Module과 전통적인 경계탐지 알고리즘의 가중치를 대입한 컨볼루션 레이어를 사용하여 경계 학습을 강화시키는 Edge-enhanced Module의 다양한 버전을 테스트하여, 최적의 모듈 구성을 도출하였다. 최적의 모듈 버전으로 판단된 min-pooling과 max-pooling이 연속으로 이어진 레이어와 min-pooling로 구성된 Morphology 모듈과 샤를(Scharr) 필터를 적용한 Edge-enhanced 모듈의 산출물을 U-Net 모델의 conv 9에 입력자료로 추가하였을 때, 정량적으로 9.81%의 F1-score 향상을 보여주었으며, 기존의 U-Net 모델이 탐지하지 못한 작은 수체와 경계선을 보다 세밀하게 탐지할 수 있는 성능을 정성적 평가를 통해 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.15-21
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• 2009

본 논문에서는 DCT영역에서 암호화된 이진 위상 컴퓨터형성홀로그램을 이용한 반복적 디지털 영상 워터마킹 기술을 제안하였다. 워터마크 삽입과정은 워터마크로 사용되는 은닉영상 대신 은닉영상을 손실없이 재생할 수 있는 이진 위상 컴퓨터형성홀로그램을 생성하고, 반복적으로 표현한 후, 이를 랜덤하게 발생시킨 이진 위상성분을 가지는 키 영상과의 XOR 연산을 통해 암호화하여 워터마크로 사용한다. 그리고 이 암호화된 워터마크에 가중치 함수를 곱하고, 호스트영상의 DCT 영역에서 DC 성분에 삽입한 후, IDCT를 수행한다. 워터마크의 추출은 워터마킹된 영상과 호스트영상의 DCT 계수 차이를 구하고, 삽입시 적용한 가중치 함수를 나눈 후, 키 영상과의 XOR 연산을 이용하여 복호화한다. 그리고 복호화된 워터마크를 역푸리에 변환하여 은닉 영상을 재생한다. 마지막으로 원래의 은닉영상과 복호화된 은닉영상과의 상관을 통해 워터마크의 존재여부를 결정한다. 제안한 방법은 워터마킹 기술은 이진 값으로 구성된 은닉 영상의 홀로그램 정보를 이용하고, 암호화 기법을 활용하였으므로 기존의 어떠한 워터마킹 기술보다 외부 공격에 안전하고, 견실한 특징을 가지고 있으며, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 그 장점들을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.41-43
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• 2022

최근 코로나-19의 유행에 따른 전염병 예방 및 차단을 위해 비접촉 생체 정보 취득 및 분석 기술이 주목을 받고 있다. 습식 및 부착형 생체정보 취득 방법은 정확하게 생체정보를 측정 할 수 있는 장점이 있지 만 밀 접촉에 따른 전염이 높아지는 위험성을 내포하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 사람의 지문, 얼굴, 홍채, 정맥, 음성, 서명 등의 생체 정보를 자동화된 장치로 추출하는 비접촉 방식은 빅데이터와 AI 기술 적용으로 데이터 처리 속도가 빨라지고 인식 정확도가 높아지면서 다양한 산업에서 활용이 증가하고 있다. 그러나, 비접촉식 생체 데이터 취득 기술의 정확도가 개선되었지만, 비접촉 방법은 측정 대상 객체를 둘러싸고 있는 외부 온도, 습도, 조도 등의 주위 환경에 많은 영향을 받아 측정정보가 왜곡되는 현상이 발생하고 또한 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 생체정보 분석을 위한 개인화 정보(이미지, 신호 등)의 해석을 위한 맥락기반 생체신호 모델링 기법을 제안 한다. 맥락기반 생체정보 모델링 기법은 성능 개선을 위해 생체정보 측정의 정황 정보와 사용자 정보를 복합적으로 고려하는 모델을 제시한다. 제안 모델은 예측 값 확률을 최대화할 수 있는 맥락기반 신호 해석을 통한 특징 확률분포를 기반으로 신호 정보를 분석한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제39권10호
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• pp.41-48
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• 2023

도로 하부에 발생된 이상구간은 사용자의 안전을 위협하고 보수하기 위해서도 많은 사회적 비용이 동반된다. 본 연구에서는 적외선 카메라를 사용하여 이상구간 매질에 따른 온도 분포를 실험적으로 평가하고 이를 머신러닝 기법으로 분석하고자 하였다. 대상 현장은 가로와 세로 및 깊이가 모두 50cm인 정육면체 형태로 설정하였고, 이상구간은 물과 공기로 결정하였다. 실험부지의 상부는 포장층을 모사하기 위해 콘크리트 블록을 설치하였으며, 오후 4시부터 다음날 오후 3시까지 총 23시간 동안 포장층의 온도 분포를 측정하였다. 측정된 값은 이미지 형태로 도출되었으며, 이미지 중간부분에서 측정 온도의 수치를 추출하였다. 최대온도와 최저온도의 차이는 물, 공기, 그리고 원 지반에서 각각 34.8℃, 34.2℃ 그리고 28.6℃로 나타났으며, 이미지 분석 기법인 convolution neural network(CNN) 방법을 활용하여 각 측정 이미지에 해당하는 조건을 분류하였다. 분류를 수행하기 위해서는 res net 101과 squeeze net 네트워크가 이용되었다. res net 101의 분류 정확도는 물, 공기 그리고 원 지반에서 각각 70%, 50% 그리고 80%로 나타났고, squeeze net의 분류 정확도는 60%, 30% 그리고 70%로 나타났다. 해당 연구 결과는 수치데이터로 특징 판단이 어려울 경우 이미지 기반의 CNN 알고리즘을 활용하면 매질 특성 분석이 가능하고 지반내 상태도 예측할 수 있는 방법론을 보여준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권12호
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• pp.519-524
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• 2023

해싱 기반 이미지 검색에서는 조작된 이미지의 해시코드가 원본 이미지와 달라 동일한 이미지 검색이 어렵다. 본 논문은 이미지의 질감, 모양, 색상 등 특징 정보로부터 지각적 해시코드를 생성하는 자기 감독 기반 딥해싱 모델을 제안하고 평가한다. 비교 모델은 오토인코더 기반 변분 추론 모델들이며, 인코더는 완전 연결 계층, 합성곱 신경망과 트랜스포머 모듈 등으로 설계된다. 제안된 모델은 기하학적 패턴을 추출하고 이미지 내 위치 관계를 활용하는 SimAM 모듈을 포함하는 변형 추론 모델이다. SimAM은 뉴런과 주변 뉴런의 활성화 값을 이용한 에너지 함수를 통해 객체 또는 로컬 영역이 강조된 잠재 벡터를 학습할 수 있다. 제안 방법은 표현 학습 모델로 고차원 입력 이미지의 저차원 잠재 벡터를 생성할 수 있으며, 잠재 벡터는 구분 가능한 해시코드로 이진화 된다. CIFAR-10, ImageNet, NUS-WIDE 등 공개 데이터셋의 실험 결과로부터 제안 모델은 비교 모델보다 우수하며, 지도학습 기반 딥해싱 모델과 동등한 성능이 분석되었다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권4호
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• pp.144-159
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• 2014

다중의 영상을 이용하여 하나의 파노라마 영상을 제작하는 기법은 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스 등과 같은 여러 분야에서 널리 연구되고 있다. 파노라마 영상은 하나의 카메라에서 얻을 수 있는 영상의 한계, 즉 예를 들어 화각, 화질, 정보량 등의 한계를 극복할 수 있는 좋은 방법으로서 가상현실, 로봇비전 등과 같이 광각의 영상이 요구되는 다양한 분야에서 응용될 수 있다. 파노라마 영상은 단일 영상과 비교하여 보다 큰 몰입감을 제공한다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 현재 다양한 파노라마 영상 제작 기법들이 존재하지만, 대부분의 기법들이 공통적으로 파노라마 영상을 구성할 때 각 영상에 존재하는 특징점 및 대응점을 검출하는 방식을 사용하고 있다. 또한, 대응점을 이용한 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 사용, Homography Matrix를 구하여 영상을 변환하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 사용한 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘은 영상의 특징점을 검출할 때 영상의 흑백정보와 지역 공간 정보를 활용하는데, 영상의 크기 변화와 시점 검출에 강하며 SIFT(Scale Invariant Features Transform) 알고리즘에 비해 속도가 빠르다는 장점이 있어서 널리 사용되고 있다. SURF 알고리즘은 대응점 검출 시 잘못된 대응점을 검출하는 경우가 생긴다는 단점이 존재하는데 이는 RANSAC 알고리즘의 수행속도를 늦추며, 그로인해 CPU 사용 점유율을 높이기도 한다. 대응점 검출 오류는 파노라마 영상의 정확성 및 선명성을 떨어뜨리는 핵심 요인이 된다. 본 논문에서는 이러한 대응점 검출의 오류를 최소화하기 위하여 대응점 좌표 주변 $3{\times}3$ 영역의 RGB값을 사용하여 잘못된 대응점들을 제거하는 중간 필터링 과정을 수행하고, 문제해결을 시도하는 동시에 파노라마 이미지구성 처리 속도 및 CPU 사용 점유율 등의 성능 향상 결과와 추출된 대응점 감소율, 정확도 등과 관련한 분석 및 평가 결과를 제시하였다.

• 대한영상의학회지
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• 제84권1호
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• pp.185-196
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• 2023

목적 갑상선 유두암 환자에서 림프절 전이를 예측할 수 있는 잠재적인 바이오마커를 개발하기 위해 초음파 영상에 대한 radiomics를 조사하는 것이다. 대상과 방법 2013년 8월부터 2014년 5월까지 431명의 환자가 연구에 포함되었고 통계 소프트웨어를 사용하여 훈련 및 검증 세트로 구분되었다. 총 730개의 radiomics 특징이 자동으로 추출되었다. 훈련 데이터 세트에서 가장 예측 가능한 특징을 선택하기 위해 최소 절대 수축 및 선택 연산자가 사용되었다. 결과 Radiomics 점수는 림프절 전이와 관련이 있었다(p < 0.001). 림프절 전이는 젊은 연령(p = 0.007) 및 더 큰 종양 크기(p = 0.007)와 같은 다른 임상 변수와도 관련이 있었다. 수신자 조작 특성 곡선 하 면적 결과 값은 훈련 세트의 경우 0.687 (95% 신뢰 구간: 0.616-0.759), 검증 세트의 경우 0.650 (95% 신뢰 구간: 0.575-0.726)이었다. 결론 본 연구 결과는 초음파 영상 기반의 radiomics가 papillary thyroid carcinoma 환자에서 경부 림프절 전이를 예측하고 바이오마커로 작용할 가능성을 보여주었다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 한국지구과학회 2010년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.88-89
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• 2010

최근 인간의 활동범위와 영역이 확대되고 산업이 발전하면서 인간의 삶과 지속가능한 발전 등 도시 기후에 관한 관심도 높아지고 있다. 산업혁명 이후 도시화와 산업화로 인해 인구가 증가하고 도시지역으로 집중됨으로써 도시 열섬화 현상에 대한 도시환경문제가 부각되고 있다. 이는 최근까지도 도시개발에 있어서 기능과 효율성이 우선시 되어 도시기후에 대한 배려가 이루어지지 못하고 있으며, 오히려 과도한 냉난방을 가동하는 등 쾌적한 실내 환경 조성을 위한 노력만을 행해왔다. 도시화에 따른 도시의 열환경 구조의 변화는 토지이용의 변화에 따른 피복상태와 밀접한 관련이 있다는 연구들이 수행된 바 있다. 이렇듯 도시화가 진행됨에 따라서 도심 지표면을 덮고 있는 포장재도 변하고 있다. 대표적인 토지피복재로는 콘크리트와 아스팔트 등의 인공포장재, 수계, 삼림 등으로 크게 나누어 볼 수 있다. 최근 도심의 발달로 인해 도심의 표면은 점차 인공포장재인 아스팔트와 콘크리트로 덮여지고 있다. 인공포장재는 맑은 여름철 낮에 받아들인 열을 야간에도 머금고 있어 도시열섬현상의 주요원인이 된다. 도시화가 진행됨에 따라 토지이용형태가 변화하고 있으며 이러한 토지피복의 변화는 그 지역의 기온과 풍향, 풍속뿐만 아니라 지표온도도 변화시키므로 도시 열환경 구조에 적지 않은 영향을 미치고 있다. 과거에는 자연 환경과 도시공간에 대한 인식이 다른 분야로 나누어져서 다루었지만 현재 위성영상 기술의 발달로 많은 공간 정보를 파악할 수 있게 된 바 도시기후변화에 더욱 직접적이고 근본적인 접근이 쉬워졌다. 원격탐사기법의 활용은 위성자료를 이용하여 동시간대 평면적인 열구조를 정량적으로 파악하는데에 중요한 자료를 제공하여 도시지역을 덮고 있는 인공자재의 존재가 도시열섬의 형성과 밀접하게 연관이 있다는 사실을 짐작할 수 있다. 따라서 도시기후변화의 문제점을 더욱 적극적으로 해결하기 위해서는 토지이용에 따른 지표면 온도 상승의 현황을 파악하고 이를 저감 시킬 수 있는 대책들이 수립되어야 한다. 본 연구는 보다 세분화된 도시 열환경을 정량적으로 분석 평가하기 위해서 토지피복별 분류를 3가지로 대구시 중구 경북대학교 부속 고등학교(이하 사대부고 지점)를 도심지역으로, 경상남도 창녕군 창녕읍 우포늪(이하 우포지점)을 수계지점으로, 경상북도 안동시 길안면 만음리(이하 안동지점) 지점과 대구시 칠곡군 동명면 득명리 팔공산 한티재 도립공원(이하 팔공지점)을 산림으로 분류하여 연구하였다. 대구 계명대학교 기후환경연구실에서 보유하고 있는 AWS(Automatic Weather Station) 자료로 기상요소를 분석하였으며, MODIS Terra 위성영상을 이용하여 지표온도를 추출하고 분석하였다. 또 기상요소와 지표온도를 이용해 회귀식을 도출하여 추정기온을 산출하였다. 그 결과 첫째, 계절에 따른 기온의 시간변화는 여름의 평균기온이 $25.13^{\circ}C$와 $24.12^{\circ}C$로 사대지점과 우포지점의 평균기온이 가장 높게 나타났으며, 이는 도심에서 발생되는 인공열의 영향으로, 우포지점은 수계의 특징이 반영된 결과라 할 수 있다. 둘째, 계절에 따른 풍속의 시간변화는 여름의 경우 우포지점의 풍속이 1.63m/s로 가장 높은 반면 안동지점의 풍속이 0.27m/s로 가장 낮은 것으로 나타났다. 겨울의 경우 팔공지점의 풍속이 1.82m/s로 가장 높게 나타났다. 토지피복에 따른 지표면의 변화가 도시기후에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고, 또 지표면 온도와 기온과의 차이를 알아보기 위하여 MODIS 위성 영상을 이용하여 세 지점을 대상으로 토지피복에 따른 열환경을 평가 분석하여 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 첫째, MODIS 위성영상을 이용하여 산출한 지표면 온도는 여름철 주간에 안동지점의 경우 주변지역에 비해 지표면 온도가 약 $26^{\circ}C$로 낮게 나타났으며 우포지점의 경우 수계가 가지는 열 완충능력으로 약 $27^{\circ}C$의 낮은 지표면 온도를 나타내었다. 사대지점의 경우 약 $34^{\circ}C$이상의 높은 지표면 온도를 나타내었다. 둘째, MODIS 위성영상을 이용하여 산출한 지표면 온도와 관측된 기온과의 회귀식을 도출하여 상관분석 한 결과, 모든 지점의 값에서 상관성 및 신뢰도가 높은 것으로 나타났다. 셋째, 상관분석의 결과를 통하여 추정한 기온은 지표면 온도와의 차이가 있지만 유사한 패턴의 결과로 추출되었다. 이러한 결과로 볼 때 도시의 인공자재를 이용한 건축과 개발이 도시열섬현상을 유발하는데 중요한 역할을 하는 것을 정량적으로 평가할 수 있었다. 따라서 본 논문의 연구결과를 바탕으로 도시계획에 있어서 인공구조물에 의한 기온과 풍속이 받는 영향을 고려하여 도심의 인공구조물의 배치나 자재에 대한 개발이 이루어져야 할 것이며 열교환의 방해 및 바람순환이 확보되는 구조로 개선되어야 할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.221-232
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• 2021

본 연구는 KOMPSAT-3 및 KOMPSAT-3A호에서 전처리 단계에 따라 구분하여 제공하는 Level 1R 영상과 Level 1G 영상을 이용하여 기준영상의 기하품질에 따른 상호좌표등록 결과 분석을 수행하였다. 기준영상으로 Level 1R 영상 및 1G 영상 각각을 사용하고 대상영상은 Level 1R 영상을 사용하여 상호좌표등록을 수행하였다. 실험을 위해 대전지역에서 촬영된 KOMPSAT-3 및 3A호의 Level 1R, 1G 영상 총 7장을 이용하였다. 상호좌표등록을 수행하기 위해, 우선적으로 특징기반 정합기법인 SURF (Speeded-Up Robust Feature) 기법과 영역기반 정합기법인 위상상관 (Phase Correlation) 기법을 함께 이용한 반복적 정합기법을 통해 두 영상의 기하학적 위치를 개략적으로 일치시켜 주었다. 개략적으로 일치된 영상에서 SURF 기법을 이용하여 정합쌍을 추출하고 Affine 변환모델과 Piecewise Linear 변환모델을 각각 구성하여 상호좌표등록을 수행하였다. 실험결과, 기하오차가 보정된 Level 1G 영상을 기준영상으로 선정하였을 경우, Level 1R 영상을 이용하였을 때보다 상대적으로 많은 수의 정합쌍을 추출하였다. 또한, 기준영상이 Level 1G 영상일 때의 상호좌표등록 RMSE (Root Mean Square Error) 값이 평균 5화소 미만으로 Level 1R 영상을 이용하였을 때보다 더 낮은 것을 확인하였다. 이는 상호좌표등록 수행 시 두 위성영상 간의 초기위치관계가 상호좌표등록 결과에 영향을 끼칠 수 있음을 의미하며, 기준영상의 기하품질이 우수할수록 안정적인 상호좌표등록 정확도를 나타내는 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권1호
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• pp.96-110
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• 2017

기존의 차량 검출 연구들의 대부분은 일반렌즈 또는 광각렌즈를 가지는 후방 카메라를 사용하기 때문에 사각지대가 넓으며, 영상에 노이즈 및 다양한 외부 환경에 취약한 부분이 있다. 본 논문에서는 사각지대를 줄이고, 노이즈 및 가혹한 외부 환경에서도 인식이 가능한 검출 방법을 제안한다. 먼저 광각렌즈보다 더 넓은 화각을 가진 어안렌즈를 이용해 사각지대를 최소화한다. 렌즈의 화각이 커진 만큼 비선형 방사왜곡도 커지게 되므로, 정확한 영상 결과를 얻기 위해서 왜곡 상수 초기화와 최적화를 실시한 후 Calibration을 이용하였다. 그리고 Calibration과 동시에 원본 영상을 분석하여 안개가 자욱한 상황과 갑작스러운 조도 변화로 인해 생기는 명순응, 암순응 현상에 의한 시야 방해 상황에서도 인식이 가능하도록 안개 제거와 밝기 보정을 이용하였다. 안개 제거는 일반적으로 계산 시간이 매우 크다. 따라서 계산 시간을 줄이기 위해 대표적인 안개 제거 알고리즘인 Dark channel prior를 기반으로 안개를 제거하였다. 밝기 보정 시에는 Gamma correction을 이용했고, 보정에 필요한 Gamma value를 결정하기 위해 영상에 대한 밝기 및 명암 평가가 수행하였다. 평가는 영상의 전체가 아닌 일부분을 이용하여 할애되는 계산시간을 줄였다. 밝기 및 명암 값이 계산되면 그 값을 이용해 Gamma value를 결정하고 전체 영상에 보정을 실시하였다. 그리고 밝기 보정과 안개 제거로 나누어 병렬 처리한 후, 영상을 하나로 정합함으로써 전 처리 과정의 연산시간을 줄였다. 이후 보정된 영상으로부터 특징추출법인 HOG를 이용하여 차량을 검출하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하는 방법의 영상 보정을 이용한 차량 검출을 하는데 1프레임당 0.064초가 걸렸으며, 기존의 차량 검출 방법에 비해 7.5%의 향상된 검출률을 얻었다.