• 대한원격탐사학회지
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• 제26권3호
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• pp.325-333
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• 2010

Image registration involves overlapping images of an identical region and assigning the data into one coordinate system. Image registration has proved important in remote sensing, enabling registered satellite imagery to be used in various applications such as image fusion, change detection and the generation of digital maps. The image descriptor, which extracts matching points from each image, is necessary for automatic registration of remotely sensed data. Using contrast enhancement algorithms such as histogram equalization and image stretching, the normalized data are applied to the image descriptor. Drawing on the different spectral characteristics of high resolution satellite imagery based on sensor type and acquisition date, the applied normalization method can be used to change the results of matching interest point descriptors. In this paper, the matching points by scale invariant feature transformation (SIFT) are extracted using various contrast enhancement algorithms and injection of Gaussian noise. The results of the extracted matching points are compared with the number of correct matching points and matching rates for each point.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권1호
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• pp.79-89
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• 2008

Irregular temporal sampling is a common feature of geophysical and biological time series in remote sensing. This study proposes an on-line system for reconstructing observation image series contaminated by noises resulted from mechanical problems or sensing environmental condition. There is also a high likelihood that during the data acquisition periods the target site corresponding to any given pixel may be covered by fog or cloud, thereby resulting in bad or missing observation. The surface parameters associated with the land are usually dependent on the climate, and many physical processes that are displayed in the image sensed from the land then exhibit temporal variation with seasonal periodicity. A feedback system proposed in this study reconstructs a sequence of images remotely sensed from the land surface having the physical processes with seasonal periodicity. The harmonic model is used to track seasonal variation through time, and a Gibbs random field (GRF) is used to represent the spatial dependency of digital image processes. The experimental results of this simulation study show the potentiality of the proposed system to reconstruct the image series observed by imperfect sensing technology from the environment which are frequently influenced by bad weather. This study provides fundamental information on the elements of the proposed system for right usage in application.

• Smart Structures and Systems
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• 제6권5_6호
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• pp.545-559
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• 2010

This paper presents the results of a pilot study and verification of a concept of a novel methodology for damage detection and assessment of water distribution system. The unique feature of the proposed noninvasive methodology is the use of accelerometers installed on the pipe surface, instead of pressure sensors that are traditionally installed invasively. Experimental observations show that a sharp change in pressure is always accompanied by a sharp change of pipe surface acceleration at the corresponding locations along the pipe length. Therefore, water pressure-monitoring can be transformed into acceleration-monitoring of the pipe surface. The latter is a significantly more economical alternative due to the use of less expensive sensors such as MEMS (Micro-Electro-Mechanical Systems) or other acceleration sensors. In this scenario, monitoring is made for Maximum Pipe Acceleration Gradient (MPAG) rather than Maximum Water Head Gradient (MWHG). This paper presents the results of a small-scale laboratory experiment that serves as the proof of concept of the proposed technology. The ultimate goal of this study is to improve upon the existing SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) by integrating the proposed non-invasive monitoring techniques to ultimately develop the next generation SCADA system for water distribution systems.

• Computers and Concrete
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• 제23권6호
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• pp.445-457
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• 2019

Cracks are an important distress of concrete bridges, and may reduce the life and safety of bridges. However, the traditional manual crack detection means highly depend on the experience of inspectors. Furthermore, it is time-consuming, expensive, and often unsafe when inaccessible position of bridge is to be assessed, such as viaduct pier. To solve this question, the real-time automatic crack detecting system with unmanned aerial vehicle (UAV) become a choice. This paper designs a new automatic detection system based on real-time comprehensive image processing for bridge crack. It has small size, light weight, low power consumption and can be carried on a small UAV for real-time data acquisition and processing. The real-time comprehensive image processing algorithm used in this detection system combines the advantage of connected domain area, shape extremum, morphology and support vector data description (SVDD). The performance and validity of the proposed algorithm and system are verified. Compared with other detection method, the proposed system can effectively detect cracks with high detection accuracy and high speed. The designed system in this paper is suitable for practical engineering applications.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권12호
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• pp.4866-4888
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• 2020

One major and time-consuming task in fish production is obtaining an accurate estimate of the number of fish produced. In most Nigerian farms, fish counting is performed manually. Digital image processing (DIP) is an inexpensive solution, but its accuracy is affected by noise, overlapping fish, and interfering objects. This study developed a catfish recognition and counting algorithm that introduces detection before counting and consists of six steps: image acquisition, pre-processing, segmentation, feature extraction, recognition, and counting. Images were acquired and pre-processed. The segmentation was performed by applying three methods: image binarization using Otsu thresholding, morphological operations using fill hole, dilation, and opening operations, and boundary segmentation using edge detection. The boundary features were extracted using a chain code algorithm and Fourier descriptors (CH-FD), which were used to train an artificial neural network (ANN) to perform the recognition. The new counting approach, based on the geometry of the fish, was applied to determine the number of fish and was found to be suitable for counting fish of any size and handling overlap. The accuracies of the segmentation algorithm, boundary pixel and Fourier descriptors (BD-FD), and the proposed CH-FD method were 90.34%, 96.6%, and 100% respectively. The proposed counting algorithm demonstrated 100% accuracy.

• 재활복지공학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.53-62
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• 2017

본 논문에서는 균형평가도구 중 임상에서 가장 많이 사용되는 BBS(Berg Balance Scale)를 머신러닝 기법을 이용하여 점수 분류 정확도를 제시한다. 데이터취득은 Noraxon 시스템을 이용하여, 신체 8군데(왼쪽 오른쪽 발목, 왼쪽 오른쪽 엉덩이 위, 왼쪽 오른쪽 손목, 등(Back), 이마)에 관성센서를 부착하였다. 관성센서의 3축 가속도데이터를 기반으로 특징벡터 STFT(Short Time Fourier Transform), SAM(Signal Area Magnitude)를 추출하였다. 그 다음, BBS의 항목을 동작특성에 따라 정적인 동작(static movement)과 동적인 동작(dynamic movement)으로 나누었고, BBS의 각 항목에 대하여 점수에 영향이 있는 센서부착위치에 따라 특징벡터를 선별하였다. BBS의 항목마다 선별된 특징벡터는 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 분류하였다. 실험대상자 40명에 대한 정확도 산출결과, 1번순으로 차례대로 55.5%, 72.2%, 87.5%, 50%, 35.1%, 62.5%, 43.3%, 58.6%, 60.7%, 33.3%, 44.8%, 89.2%, 51.8%, 85.1%의 분류 정확도를 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권2호
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• pp.257-264
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• 2020

현재 무인항공사진측량을 이용한 지도제작의 지형·지물 묘사는 주로 벡터화로 이루어지고 있다. 그러나 벡터화는 평면과 표고 위치를 별도로 취득하기 때문에 시간이 많이 소요되고 수치표면모델에서 표고값을 추출 할 때 과대 오차가 발생될 수 있다. 이에 3차원 공간정보를 동시에 취득가능한 수치도화의 필요성이 증가하고 있으나, 고가의 도화장비가 필요하고 무인항공영상의 수치도화 기술이 불완전한 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 저가의 시스템으로 수치도화가 가능한 Menci사의 StereoCAD를 이용하여 지형·지물의 묘사정확도를 분석 평가하였다. 무인항공영상의 취득은 Phantom4 pro에 FC 6310 카메라를 탑재하여 비행고도 90 m에서 GSD (Ground Sample Distance) 3 cm로 촬영하였다. 정확도 분석은 검사점과 점·선·면형 레이어별 모서리에 대한 지상측량결과와 도화결과의 3차원 좌표의 차이를 산출하여 비교하였다. 그 결과 검사점의 RMSE는 평면 0.048 m, 표고 0.078 m이고, 레이어별 RMSE는 평면이 0.104~0.127 m, 표고는 0.086~0.092 m로 나타나 무인항공영상의 입체도화로 1:1,000 수치지형도 제작의 가능성을 입증할 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.493-500
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• 2021

본 논문에서는 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조 개발을 제안한다. 딥러닝 구조는 convolution 층, bottleneck 층, fully connect 층, softmax 층 등으로 구성된다. Convolution 층은 입력 이미지 또는 이전 층의 특징 이미지를 여러 특징 필터와 convolution 3x3 연산하여 특징 이미지를 얻어 내는 층이다. Bottleneck 층은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지상의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 convolution 1x1 ReLU로 채널을 감소시키고convolution 3x3 ReLU를 실시한다. Bottleneck 층을 거친 후에 수행되는 global average pooling 연산과정은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 특징 이미지의 크기를 감소시킨다. Fully connect 층은 6개의 fully connect layer를 거쳐 출력 데이터가 산출된다. Softmax 층은 입력층 노드의 값과 연산을 진행하려는 목표 노드 사이의 가중치와 곱을 하여 합하고 활성화 함수를 통해 0~1 사이의 값으로 변환한다. 학습이 완료된 후에 인식 과정에서는 학습 과정과 마찬가지로 카메라를 이용한 이미지 획득, 측정 위치 검출, 딥러닝을 활용한 비원형 유리병 분류 등을 수행하여 비원형 유리병을 분류한다. 제안된 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과, 양품/불량 판별 정확도 99%로 세계최고 수준과 동일한 수준으로 산출되었다. 검사 소요 시간은 평균 1.7초로 비원형 머신비전 시스템을 사용하는 생산 공정의 가동 시간 기준 내로 산출되었다. 따라서 본 본문에서 제안한 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능의 그 효용성이 입증되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.128-139
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• 2020

본 연구는 조리 관련 학과에서 실시하고 있는 현장실습 프로그램의 효용성에 대한 인식유형연구로서 조리전공 대학생을 대상으로 주관적 인식을 파악하고자 Q방법론을 적용하여 분석하였다. 본 연구의 목적은 조리전공학과에서의 현장실습 프로그램 이수가 졸업충족요건 및 전공필수과목으로 지정된 특수 한 경우 현장실습을 경험한 학생들 사이에서 발견되는 공통적인 유형을 도출하고 그 유형들 간의 특성과 함의를 분석함으로서 프로그램 참여 과정에 영향을 미칠 수 있는 요인들과 쟁점들을 탐구하고 분석하고자 한다. 인식 유형 분석 결과 총 4가지의 유형이 도출되었으며, 유형은 다음과 같이 각각 그 특이성에 따라 명명하였다. 제 1유형(N=8) : 목표의식 설정 유형(Sense of Purpose Setting type), 제 2유형(N=8): 상호작용 기술습득 유형(Interaction Skill Acquisition Types), 제3유형(N=6): 전공실무교육 확대 유형(Major Practice Education Enlargement Type), 제4유형(N=6): 현장 적응력 향상 유형(Field Adaptability Improvement Type)으로 각 각 독특한 특징의 유형으로 분석되었다. 결과를 바탕으로 현장실습 규정에 대한 문제점을 보완하여 실무능력을 배양할 수 있는 기회제공하기 위해 정부의 현장실습 제도방안개선, 대학과 산업체 간의 현장실습 규정 체계화, 학과의 신규 산업체 발굴 등의 노력이 필요함을 시사점으로 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.1102-1107
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• 2004

지문 인식 시스템은 지문인식 장치(fingerprint acquisition device)를 통하여 아날로그(analog) 지문으로 부터 변환된 디지털(digital) 지문에서 특이점을 추출하고 추출한 특이점들에 대한 정보를 데이터 베이스에 등록하는 오프라인(off-line) 처리와 사용자가 시스템에 접근 할 때 입력한 지문으로부터 특이점을 추출한 후 데이터베이스에 저장되어 있는 특이점들과 정합(matching) 하여 사용자의 시스템 접근 여부를 결정하는 온라인(on-line) 처리로 이루어져 있다. 정합에 있어서 가장 중요한 것은 어떤 기준점을 어떻게 설정하느냐 하는 것이다. 지금까지 삼각주나 코어를 기준점으로 잡거나, 기준점으로 설정하는 경우에는 모든 사람에게 존재하지 않는 단점이 있다. 특징점이 없는 사용자들을 처리하기 위하여 특이점들의 상호 관계를 스패닝 트리를 구성하거나, 삼각화를 하여 정합 하는 방법들이 이용되고 있다. 그러나 이러한 방법들은 시간에 대한 오버헤드가 있고 정확하게 정합 한다는 보장을 하지 못한다. 본 논문에서는 동일 등선 줄기 상에 있는 두 특이점을 잇는 선분을 기준점으로 선택함으로서 기존 정합 알고리즘과 비교하여 인식률이 높고 오인식률이 낮으며 효율성 면에서도 우수하고 정확하게 정합 하는 알고리즘을 제안한다.