• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.431-435
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• 2008

2006년 11월 이후 신 차량 번호판 등장 후, 신 차량 번호판과 구 차량 번호판이 혼합되어 있다. 이에 따라 속도위반, 신호위반 단속, 무인 주차관리 시스템, 범죄 및 도주 차량 검거, 고속도로 톨게이트에서 통행료 지불로 인한 교통 체증현상을 해소하기 위한 자동 요금 징수와 같은 다양한 경우에서 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 형태학적 특징 및 차 연산과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 차량 번호판 영상에서 차 연산을 이용하여 에지를 추출한 후에 블록 이진화를 한다. 이진화 된 차량 영상에서 신 구 차량 번호판의 형태학적 특성을 8방향 윤곽선 추적 알고리즘에 적용하여 잡음 영역을 제거하고, 차량의 번호판 영역을 추출한다 추출된 번호판 영역에 대하여 평균 이진화와 최대 최소 이진화를 적용하여 번호판의 개별 영역에 대한 형태학적 특성을 고려하여 잡음을 제거하고, Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한 후에 결합한다. 이렇게 분류된 개별 문자 및 숫자 코드를 ART2 알고리즘에 적용하여 학습 및 인식을 한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 녹색 번호판과 흰색 번호판 이미지 각각 100장을 대상으로 실험한 결과, 제시 된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.2129-2137
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• 2015

국내외적으로 무인자동차에 대한 연구와 개발이 활발히 진행되고 있다. 무인자동차를 성공적으로 구현하기 위해서는 매우 많은 요소 기술들을 필요로 한다. 특히 교통신호등의 검출과 인식 시스템은 무인자동차에서 컴퓨터 비전 기술의 핵심적인 요소기술로 주목 받고 있다. 최근까지 제안된 대부분의 교통 신호등 인식 방식들은 잡음과 환경적인 요소에 따라 의존적인 색깔 성분 분석 방법을 사용함으로써 인식률 개선에 있어 제한적인 성능 특성을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 방식의 한계를 극복하기 위해 교통신호등이 갖는 형태학적인 특성을 최대한 고려한 방법을 제안한다. 제안한 방식은 색깔 성분과 사각형 특성, 원형 특성과 같은 형태학적 특성을 동시에 고려함으로써 인식 효율을 크게 증대시킨다. 다양한 모의실험을 통하여 제안한 방식은 교통신호등 인식률뿐만 아니라 오인식률 성능을 크게 개선시킬 수 있음을 보인다.

• Journal of Plant Biology
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• 제35권4호
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• pp.339-358
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• 1992

한국산 나자식물 6개과에서 대표적인 1종씩을 선정하여 수피의 특징을 형태 및 해부학적으로 조사하고 기재하였다. 수피를 인위적으로 조직단위로 간주할 경우 수피의 색, 두께, 내수피와 외수피의 두께, 확장조직의 유무 및 발달정도, 조피내 주피의 층우와 주피의 층수와 주피의 구성요소들의 두께, 2기 사부지역 각 구성요소들의 배열양상과 점유면적 비율 등은 종류에 따라 차이를 보였다. 또한 보강세포의 형태와 사세포의 사역 등도 앞으로 상세한 조사가 수행될 경우 비교형태학적 연구에 매우 가치있는 정보를 제공할 것으로 생각되었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권2호
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• pp.9-15
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• 2011

본 논문에서는 기존의 근육 추출 방법에서 영상의 왜곡으로 인해 제외되었던 외복사근 영역의 근육을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 초음파 영상에서 측정할 근육 영역을 설정한 후, 초기 초음파 영상에서 불필요한 잡음을 제거하고 Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 근막과 근육 영역의 명암 대비를 강조한다. 전처리 과정을 통해 얻어진 영상에서 수직 방향으로 평균 이진화 기법을 적용한 후에 근막의 후보 영역을 추출한다. 추출된 근막의 후보 영역에서 형태학적인 특징을 이용하여 근막 영역 이외의 영역을 제거하고, 손실된 근막에 대해서는 형태학적 정보와 위치 정보를 이용하여 근막을 복원한다. 복원된 근막 영역에서 Convex 촬영시 나타나는 호의 정보를 이용하여 피부 영역을 제거한 후, Up-Down Search 방법을 적용하여 위 아래 방향으로 각각 탐색된 결과를 겹쳐서 근육의 후보 영역을 추출한다. 추출된 근육의 후보 영역에서 형태학적인 특징을 이용하여 잡음을 제거하고, 최종적으로 근육 영역을 추출한다. 근육 영역의 형태가 정확하게 추출되는 않은 경우에는 스미어링 기법을 적용하여 근육 영역을 복원한 후, 최소 자승법을 이용하여 근육의 두께를 측정한다. 제안된 방법을 복부의 초음파 영상에 적용하여 근육 영역을 추출한 결과, 제안된 방법이 초음파 영상에서 근육 영역들의 두께를 측정하는데 기존의 근육 측정 방법보다 효과적인 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.767-770
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• 2002

영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 웨이블릿 변환의 고주파수 에너지와 형태학적 필터링을 이용하여 분할된 객체의 효과적인 특징 추출을 통한 계층적인 검색 시스템을 제안한다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해 객체의 형태 정보와 질감(texture) 방향성 및 칼라 정보를 이용한다. 본 논문에서는 객체의 형태 정보의 추출을 위하여 사용자의 질의(query)영상에서 객체의 윤곽선의 편각차분 변동율에 의한 형태 특징 벡터를 추출하고 GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix)의 Contrast를 질감 특징으로 추출한다. 이들 두 특징을 이용하여 1차 분류 과정을 거치고 2차 검사에서는 보다 정확한 검색을 수행하기 위하여 1차로 분류된 후보영상들에 대하여 세부 정보인 칼라 정보를 기반으로 유사도를 측정함으로써 유사한 칼라와 형태를 가지는 영상뿐만 아니라 칼라가 다른 유사한 영상에도 효율적인 검색 성능을 보였다.

• 감성과학
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• 제13권4호
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• pp.769-776
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• 2010

20~23세의 한국 여자대학생을 대상으로 아름다운 손에 대한 손의 형태적 특성과 감성과의 상관관계를 평가하였다. 감성평가 방법으로 손의 아름다움을 각각 10 등급으로 분류하고 이를 손의 형태학적 특성과 감성평가 등급파의 상관관계를 정성적 및 정량적으로 분석하는 방법을 적용하였다. 감성평가에 가장 많은 영향을 미치는 인자는 손 길이와 손 폭의 비이었고, 손 길이와 손가락 길이 및 손가락 굵기의 비율도 많은 영향을 주었다. 반면에 손 갈이와 손톱 길이의 비와 손가락 길이와 손톱 길이의 비는 감성평가에 마치는 영향이 상대적으로 미미하였다. 높은 감성평가를 받은 손(아름다운 손)의 특정은 손, 손가락 및 손톱의 길이가 모두 길고, 손과 손가락의 폭이 좁으며, 특히 낮은 감성평가를 받은 손에 비해 상대적으로 손톱의 길이가 모두 길고, 손과 손가락의 폭이 좁으며, 특히 낮은 감성평가를 받은 손에 비해 상대적으로 손톱의 길이가 더 길었다. 결과적으로 손의 모든 형태학적 특성들이 종합적으로 감성에 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 이러한 연구 결과는 손의 형태학적 특성을 감성적으로 평가한 최초의 정량 및 정성적 보고로 손의 미적 요소에 관한 기초자료를 구축하였고, 이들 정보들은 손과 관련된 다양한 뷰티산업 제품 및 서비스 분야에 활용이 가능하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.68-72
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• 2019

대하천사업으로 4대강에 다기능보 건설 및 대규모 준설이 이루어졌으며, 그 과정을 통해 인위적으로 변화된 하천지형은 시간이 경과함에 따라 유사공급과 유수흐름 등 다양한 요인들의 복합적 영향 하에서 지속적 변화과정을 거치게 된다. 따라서 하천의 효율적인 운영 및 관리를 위해서는 하천지형에 대한 연속적인 측정 및 분석을 통해 하천유로의 지형학적 특성과 그 변화의 양상과 정도를 파악하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 낙동강 중 하류 구간에 대하여 음향측심기를 이용한 수심측량을 통해 유로의 지형정보를 취득 분석하여 다기능보 건설 후 유로의 지형학적 특성에 있어서의 변화 양상을 파악하고자 하였다. 이를 위하여 취득된 지형자료를 활용하여 유로 단면에 대한 기하학적 특성치들을 통한 형태학적 분석을 실시하였다. 또한 대하천사업 준공시 취득된 측량성과정보와의 비교를 통해 지형변화 양상과 정도를 파악하였다. 이를 통 해 대하천사업 이후 낙동강 중 하류 구간 유로의 지형변화 양상과 규모를 파악할 수 있었으며, 대하천사업 이후 준공측량성과를 기반으로 고시된 하천기본계획 상 지형정보의 정확성에 대해 평가할 수 있었다. 본 연구의 공간적 범위가 낙동강 중 하류 중 일부 구간들에 제한되었기에, 향후 본 연구에서 제안한 방법론을 활용한 지형특성 및 변화의 양상과 규모에 대한 지속적인 평가가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제2권3호
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• pp.23-34
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• 1999

본 연구에서는 하천 유역의 종합적인 물 관리에 있어서 중요한 지배요인인 하천의 형태학적 특성을 분석하기 위하여 지리정보시스템을 이용하였다. 분석에 있어서는 금호강유역의 최상류에 위치한 영천댐 유역을 대상으로 1:25,000 지형도 5도엽을 기본도로 하여 Arc/Info(UNIX) GIS시스템을 이용하였으며, 분석결과를 기존에 사용되던 방법인 수치구적기(Digital Planimeter)를 이용한 분석결과와 비교 검토하였다. 분석결과, 영천댐 유역은 5차수 하천으로 구성되어 있으며, 누가표고곡선을 분석 검토한 결과 지질학적 발달과정을 볼 때 장년기를 거쳐 노년기로 진행중인 지형특성을 가지고 있음을 알 수 있었다. 또한, 하천의 차수개념에 의한 지형의 3대 법칙을 영천댐유역에 적용한 결과 일정한 규칙성을 가지고 발달되어 있음을 알 수 있었다. 그리고 GIS기법을 이용한 유역의 형태학적특성인자 분석결과를 기존의 방법을 이용한 분석결과와 비교한 결과 GIS기법의 적용을 위한 지형속성자료의 구축에 많은 시간이 요구되나 자료의 관리와 이용측면에서 적용 가능성이 충분함을 알 수 있었다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2004년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.118-122
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• 2004

본 논문에서는 인체의 머리 부분을 촬영한 의료 영상에서 뇌 영역만을 분할하는 방법에 대해 제시하고자 한다. 뇌의 해부학적 구조 및 기능적 이상 부위를 파악할 경우에 영상 내에 함께 보여지는 두개골과 뇌척수액 등을 제외한 대뇌피질 영역을 분할하면 보다 효과적인 정보 분석 및 진단이 가능하게 된다. 본 시스템에서는 3단계 알고리즘을 제시한다. 첫 번째 단계에서는 영상 내에 존재하는 잡음을 제거하기 위한 필터링이고, 두 번째 단계에서는 필터링된 결과에 대한 영상분할을 수행하는 것이다 이 때 정확한 결과 도출을 위하여 사용자의 인터렉션이 들어가게 된다. 세번째 단계에서는 형태학적 방법을 이용하여 분할 결과를 보완한다. 본 연구를 위한 실험에는 자기 공명 촬영 영상(MRI: Magnetic Resonance Imaging), 단일 광전자 방출 단층 촬영영상(SPECT: Single Photon Emission Computed Tomography), 양전자 방출 단층 촬영영상(PET: Positron Emission Tomography) 등을 사용하였다. 본 시스템에서는 다양한 모달리티의 뇌 영상에서 대뇌피질 부분을 정확하게 영상 분할함으로써 뇌의 구조적 이상을 판단하기 위한 해부학적 정보 분석을 가능케 하고 있다. 뿐만 아니라 뇌 질환에 대한 정확한 진단 시뮬레이션도 가능하게 하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.413-416
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• 2010

본 논문에서는 요부 영상에서 근육을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 왜곡이 존재하지 않는 영역을 측정 할 근육 영역을 설정한 후, 초기 초음파 영상에서 불필요한 잡음을 제거하고 Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 근육 영역의 명암 대비를 강조한다. 그리고 형태학적 특징을 이용하여 등뼈 영역과 피하지방을 분리한 후, 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 피하지방의 하단 부분을 추출한다. 또한 최대 및 최소 명암도를 조정하여 얻어진 등뼈의 후보 영역에서 형태학적 특징을 이용하여 잡음을 제거하고 최종적으로 등뼈 영역을 추출한다. 추출된 등뼈 영역에 대해 피하지방층과 등뼈 사이를 근육의 두께로 측정한다. 본 연구에서 제안된 방법을 요부의 초음파 영상에 적용하여 근육 영역을 추출한 결과, 제안된 방법이 초음파 영상에서 근육 영역들의 두께를 측정하는데 기존의 근육 측정 방법보다 효과적인 것을 확인 할 수 있었다.