• 도시과학
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• 제12권2호
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• pp.43-52
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• 2023

UAV have the disadvantage that are weak from rainfall or winds due to the light platform, so use Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) method which extrude keypoints in image matching process. To find the efficient filtering method for the construction of precise Digital Terrain Model (DTM) using UAV images, comparatively analyzed sobel and Differential of Gaussian (DoG) and found sobel is more efficient way to extrude buildings, trees, and so on. And edges are extruded more clearly when applying median additionally which have the merit of preserving edge and eliminating noise. In this study, applied sobel-median filtering which plus median to sobel and constructed the 1st filtered DTM that extrude building and trees and 2nd filtered DTM that extrude cars by threshold of gradient, Analysis of the degree of accuracy improvement showed that standard deviations of 1st filtered DTM and 2nd filtered DTM are 0.32m, 0.287m respectively, and both are acceptable for the tolerance of 0.33m for elevation points of 1/1,000 digital map, and the accuracy was increased about 10% by filtering automobiles. Plus, moving things are changed those position and direction in every image, and these are not target to filter because of the characteristic that is excluded from SIFT method.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제20권4호
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• pp.558-573
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• 2024

Considering factors such as illumination, camera quality variations, and background-specific variations, identifying a face using a smartphone-based facial image capture application is challenging. Face Image Quality Assessment refers to the process of taking a face image as input and producing some form of "quality" estimate as an output. Typically, quality assessment techniques use deep learning methods to categorize images. The models used in deep learning are shown as black boxes. This raises the question of the trustworthiness of the models. Several explainability techniques have gained importance in building this trust. Explainability techniques provide visual evidence of the active regions within an image on which the deep learning model makes a prediction. Here, we developed a technique for reliable prediction of facial images before medical analysis and security operations. A combination of gradient-weighted class activation mapping and local interpretable model-agnostic explanations were used to explain the model. This approach has been implemented in the preselection of facial images for skin feature extraction, which is important in critical medical science applications. We demonstrate that the use of combined explanations provides better visual explanations for the model, where both the saliency map and perturbation-based explainability techniques verify predictions.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1150-1158
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• 2010

In this study, the Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks is proposed as one of the recognition part of overall face recognition system that consists of two parts such as the preprocessing part and recognition part. The design methodology and procedure of the proposed pRBFNNs are presented to obtain the solution to high-dimensional pattern recognition problem. First, in preprocessing part, we use a CCD camera to obtain a picture frame in real-time. By using histogram equalization method, we can partially enhance the distorted image influenced by natural as well as artificial illumination. We use an AdaBoost algorithm proposed by Viola and Jones, which is exploited for the detection of facial image area between face and non-facial image area. As the feature extraction algorithm, PCA method is used. In this study, the PCA method, which is a feature extraction algorithm, is used to carry out the dimension reduction of facial image area formed by high-dimensional information. Secondly, we use pRBFNNs to identify the ID by recognizing unique pattern of each person. The proposed pRBFNNs architecture consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part as fuzzy rules formed in 'If-then' format. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of pRBFNNs is represented as three kinds of polynomials such as constant, linear, and quadratic. Coefficients of connection weight identified with back-propagation using gradient descent method. The output of pRBFNNs model is obtained by fuzzy inference method in the inference part of fuzzy rules. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of the Particle Swarm Optimization. The proposed pRBFNNs are applied to real-time face recognition system and then demonstrated from the viewpoint of output performance and recognition rate.

• 한국지역지리학회지
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• 제2권2호
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• pp.183-196
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• 1996

지도의 형태는 전통적으로 항공사진이나 위성사진을 이용한 수작업에 의해 추출되어 왔으나, 최근의 원격탐사 기술의 발달은 지도의 형태추출에 새로운 혁신을 가져다 주었다. 공간필터기법을 이용하면 지도형태 추출의 자동화가 가능한데, 특히 선의 추출을 고빈도필터를 이용하여 가능하다. 본 연구에서는 먼저 필터와 지도화의 관계에 대해 이론적으로 고찰한 다음 지도의 선형화와 관련하여 유용하다고 알려진 필터들을 소개하였다. 그리고 이 필터들을 진주시의 SPOT Panchromatic 영상에 적용하였다. 적용한 결과 본고에서 소개한 필터적용 영상이 전반적으로 초기영상보다 개선되어 선형화작업에 매우 유용함을 확인하였다. 특히 초기영상이 포함된 필터영상들의 해석이 용이하였고 선형화가 명확하였다. 그러나 문헌에서 유용성이 인정된 필터라도 일부 필터는 진주시의 경우 선형화작업이 전혀 불가능하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.521-529
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• 2020

산불은 경제, 자연환경, 건강과 같은 삶의 여러 측면에서 몇 가지 악영향을 주는 가장 핵심적인 환경위험 중의 하나이다. 산불의 조기발견, 빠른 예측, 신속한 대응은 산불 위험으로부터 재산과 생명을 구하는데 본질적인 역할을 할 수 있다. 산불의 빠른 발견을 위해 기상청에서 각 지역에 설치한 로컬 센서를 통해 획득한 기상 데이터를 이용하는 방법이 있다. 기상 조건(예: 온도, 바람)은 산불 발생에 영향을 미친다고 알려져 있다. 본 논문에서는 산불의 피해 면적을 예측하기 위해 데이터 마이닝(DM) 기법을 적용한다. 다섯 종류의 DM 모델, 예를 들어 Stochastic Gradient Descent(SGD), Support Vector Machines(SVM), Decision Tree(DT), Random Forests(RF), Deep Neural Network(DNN)과 네 가지 입력 특성 그룹(공간, 시간, 기상 데이터 이용)을 최근 5년간의 경기도 지역에서 수집한 실제 산불 발생 데이터에 적용하였다. 실험결과는 기상 데이터만을 이용한 DNN 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. 제안한 모델은 빈도수가 높은 작은 규모의 산불 예측에 더 효과적이었다. 제안한 예측 모델을 통해 도출된 이러한 지식은 소방 자원 관리를 개선하는데 특히 유용하다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권7호
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• pp.1171-1176
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• 2003

바코드의 기하학적 특징과 레이블링을 이용하여 효율적으로 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 네 개의 라인 연산자(line operator)[8]를 이용하여 화소가 가지는 방향을 구한 후, 블록 별로 각 방향에 대한 화소의 누적 히스토그램(histogram)을 구한다. 히스토그램에서 최대값과 최소값의 차가 가장 큰 블록을 바코드 영역의 블록이라고 결정한다. 구해진 블록만을 이용하여 바코드의 중심을 지나가는 직선을 구할 수도 있지만 좀더 정확한 직선을 구하기 위해 바코드 영역에 있는 많은 블록들을 찾는다. 가장 큰 차 값을 이용하여 문턱값을 구하고 블록별로 히스토그램의 최대값과 최소값의 차가 문턱값보다 큰 블록을 바코드의 기하학적(a) 특징을 갖는 블록으로 분류함으로써 블록을 대상으로 영상을 이진화한다. 이진화 한 영상에 대해 레이블링(labeling)[8,9]을 행하여 바코드 영역의 후보 블록들을 결정한다. 후보 블록들의 화소를 이용하여 바코드의 기울기와 중심점을 바코드의 중심점을 구하여 바코드와 수직이고 바코드의 중심을 지나가는 직선을 그을 수 있으며 바코드를 검출 할 수 있다. 수직선이 지나갈 때 화소값을 순차적으로 획득함으로써 바코드가 가지고 있는 정보를 파악한다.

• The Korean Journal of Ecology
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• 제21권5_3호
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• pp.713-721
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• 1998

The effects of artificial interference on the vegetation landscape in Mt. Nam of Seoul, Korea were clarified by analysing the distribution of vegetation landscape element and the number and size of patch depicted as a vegetation map in terms of landscape ecological principles. The effects of artificial interference on vegetation were also confirmed from the environmental gradient analysis on plant community extended from the lowland to the peak of that mountain. Vegetation landscape elements were divided into plantation and secondary forest in actual vegtation map. The ratio of plantation to secondary forest was higher in the lowland below mid-slope and the southern slope. Most afforested land were occupied by Robinia pseudoacacia and Populus tomentoglandulosa, Pinus rigida, P. koraiensis, Metasequoia glyptostroboides, Alnus hirsuta and so on are localy planted. In addition, projects to replace those afforested trees by P. densiflora as a kind of campaign for "Restoration of the one original feature of Mt. Nam" or to replace those tree species by planting young Abies holophylla or P. koraiensis under the mature afforested trees are also carried out in recent years. In cases of secondary forest, the southern slope was dominated by P. densiflora and the northern one by Q. mongolica. But the lowland of the northern slope is dominated by P. densiflora as the same as that in the southern slope. Vegetation landscape elements in Mt. Nam were much simplified comparing with that of suburban area around Seoul. The number of patches, which reflects the degree of diverse artificial interference was more in the lower area than in the upper area and more in the southern slope than in the northern one. On the other hand, the size of patch showed the antagonistic tendency to that of the number of patch. As a result of environmental gradient analysis, vegetation distribution in Mt. Nam was different from that in suburban area around Seoul. For example, Alnus japonica community, Zelkova serrata community, and Carpinus laxiflora community, which is established in mountain comparatively rare in artificial interference disappeared in Mt. Nam. As a result of analysis on vegetational succession in P. densiflora community and Q. mongolica community, both communities showed a tendency of retrogressive succession differently from that in control site located in suburban area around Seoul. In addition, species composition of P. densiflora and Q. mongolica communities in Mt. Nam were also different from those in Mt. Surak located around Seoul. It was interpreted that those results were originated from the environmental pollution and excessive arti ficial interferences.rferences.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권2C호
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• pp.141-149
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• 2007

영상에서 사람의 머리위치를 찾는 문제에 있어서 어깨선 정보를 이용하는 것은 아주 유용하다. 영상에서 머리 외곽선과 어깨선의 형태는 일정한 변형을 유지하면서 같이 움직이므로 이를 ASM(Active Shape Model) 기법을 사용해서 통계적으로 모델링 할 수 있다. 그러나 ASM 모델은 국부적인 에지나 그래디언트에 의존하므로 배경 에지나 클러터 성분에 민감하다. 한편 AAM(Active Appearance Model) 모델은 텍스쳐 등을 이용하지만, 사람의 피부색, 머리색깔, 옷 색깔 등의 차이로 인해서 통계적인 학습방법을 쓰기가 어렵고, 전체 비디오에서 외모(Appearance)가 시간적으로 변한다. 따라서, 본 논문에서는 외모(Apperance) 모델을 변화에 따라 바꾸는 대신, 영상의 각 화소를 머리, 어깨, 배경으로 구분하는 분별적 외모 모델(discriminative appearance)를 사용한다. 실험을 통해서 제안된 방법이 기존의 기법에 비해서 포즈변화와 가려짐, 조명의 변화 등에 강인함을 보여준다. 또한 제안된 기법은 실시간으로 작동하는 장점 또한 가진다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.471-476
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• 2016

본 논문은 깊이 정보를 기반으로 모션 히스토리 영상 및 기울기 방향성 히스토그램과 적출 모델을 사용하여 연속적인 사람 행동들을 인식하는 시스템을 설명하고 연속적인 행동 인식 시스템에서 인식 성능을 개선하기 위해 행동 적출을 수행하는 적출 모델을 제안한다. 본 시스템의 구성은 전처리 과정, 사람 행동 및 적출 모델링 그리고 연속적인 사람 행동 인식으로 이루어져 있다. 전처리 과정에서는 영상 분할과 시공간 템플릿 기반의 특징을 추출하기 위하여 Depth-MHI-HOG 방법을 사용하였으며, 추출된 특징들은 사람 행동 및 적출 모델링 과정을 통해 시퀀스들로 생성된다. 이 생성된 시퀀스들과 은닉 마르코프 모델을 사용하여 정의된 각각의 행동에 적합한 사람 행동 모델과 제안된 적출 모델을 생성한다. 연속적인 사람 행동 인식은 연속적인 행동 시퀀스에서 적출 모델에 의해 의미 있는 행동과 의미 없는 행동을 분할하는 행동 적출과 의미 있는 행동 시퀀스에 대한 모델의 확률 값들을 비교하여 연속적으로 사람 행동들을 인식한다. 실험 결과를 통해 제안된 모델이 연속적인 행동 인식 시스템에서 인식 성능을 효과적으로 개선하는 것을 검증한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권7호
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• pp.501-510
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• 2001

일반적으로 2D 스테레오 영상으로부터 3차원 모델링을 위해서는 정확한 변위 측정이 필수이다. 기존의 스테레오 영상에서 변위 측정 방식은 전체 영상에 대하여 정합 연산을 수행함으로써 많은 연산 시간과 함께 높은 오 정합 확률의 문제가 있다. 본 논문에서는 스테레오 영상에서의 변위 벡터가 전체 탐색 범위 안에 골고루 분포되어 있지 않고 배경과 물체의 변위에 해당하는 값만을 갖는다는 특성을 이용하여 스테레오 영상을 웨이블릿 변환을 하고 1/4 크기로 줄어든 저주파 영역으로부터 영역 기반 방법을 이용하여 대략적인 변위 영역을 구한다. 대략적인 변위 백터로부터 변위 히스토그램을 생성하고, 이를 이용하여 전경과 배경을 분할 한 뒤, 다시 전경 영상만을 원 영상으로 복원하여 화소의 밝기값이 아닌 2차 미분값을 이용한 화소기반 방법을 통해 조밀한 변위를 구하는 2단계 하이브리드 방법을 제안한다. 또한, 분할된 전경 영역으로부터, 특징점들을 뽑아내고 변위 벡터와 카메라 파라미터를 이용하여 특징점들의 깊이 정보를 추정해 내는 3차원 모델링 과정을 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용할 경우, 기존의 영역 기반 방법의 문제점인 계산 시간 문제를 상당 부분 단축시킬 수 있고, LOG 필터를 통한 2차 미분값을 이용한 화소기반 방법을 추가함으로써, 정밀한 변위를 구할 수 있다. 또한 교차 일치성 검사를 통해 잘못된 변위를 제거하고, 폐색 영역들을 검사할 수 있다. 아울러 3차원 모델링 과정에서, 기존의 Delaunay 삼각측량법의 문제점인 오정합 문제를 전경/배경 분할 알고리즘을 제안함으로써 효과적으로 해결 할 수 있다.