• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.1083-1088
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• 2014

최근 영상 기술과 ICT 기술의 발전으로 인해 다양한 형태의 영상처리 서비스가 가능하게 되고, 이러한 기술을 활용하는 응용 서비스가 다양화 되고 있다. 자동차 번호판 인식은 주차관리 등 차량의 정보를 인지하는 곳에 사용되는데 기존의 시스템들은 주차권 발급이나 불필요한 장비 부착 등 경제적인 단점을 갖고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 OpenCV를 근간으로 한 emguCV를 이용하여 차량의 고유번호인 자동차 번호판 인식을 통한 자동 주차관리 시스템을 설계 및 구현하였다. 그리고 사용자 프로그램 개발에 가장 최신 기술인 WPF를 이용하여 각 주차 차량의 상세정보와 주차 시간 및 남은 주차 공간 정보 등 전체 주차관리 사항을 화면이동 없이 관리할 수 있도록 개선된 UI를 설계하였다. 본 논문에서 사용된 emguCV는 Intel 기반의 환경에서 최적화된 성능을 나타내었다. 따라서 본 논문에서는 0.5초 이내의 번호판 인식 처리 시간과 90% 이상의 인식률이라는 결과를 얻었다. 또한 관리자가 전체 시스템을 간편하고 직관적으로 관리할 수 있게 UI가 개선되었음을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.516-521
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• 2010

본 논문은 퍼지 칼라모델을 이용한 영상기반의 지능형 무인 화재감시 시스템을 제안한다. 일반적으로 화재 감시를 위해 열이나 연기를 감지하는 별도의 장치를 사용하지만, 널리 보급된 폐쇄회로를 이용하면 별도의 장치와 추가적인 비용 없이 화재를 감시할 수 있다. 이와 같이 영상만으로 화재를 감시하는 시스템은 주로 연기나 불꽃을 추출하는 방법을 사용한다. 그러나 연기검출 방식은 야간에 회색계열의 연기를 검출하기 곤란하고, 불꽃검출 방식은 온도, 인화물질, 화재규모 등에 따른 불꽃색상의 변화에 대응하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 무인환경 특히 야간 및 다양한 불꽃색상의 변화에 대응할 수 있는 강인한 화재감시 시스템을 다룬다. 이를 위해 폐쇄회로의 입력영상으로부터 움직임 영역을 추출하고, 퍼지 칼라모델을 이용한 색상과 히스토그램을 이용한 모양을 통해 불꽃 여부을 판단하고, 이것의 확산이 확인될 경우, 화재경보를 발령하는 시스템을 구현한다. 마지막으로, 통제된 실제 화재 실험을 통해 제안하는 방법의 유효성을 검증한다.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권3호
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• pp.55-65
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• 2019

Although crack on concrete exists from its early formation, crack requires attention as it affects stiffness of structure and can lead demolition of structure as it grows. Detecting cracks on concrete is needed to take action prior to performance degradation of structure, and deep learning can be utilized for it. In this study, transfer learning, one of the deep learning techniques, was used to detect the crack, as the amount of crack's image data was limited. Pre-trained Inception-v3 was applied as a base model for the transfer learning. Web scrapping was utilized to fetch images of concrete wall with or without crack from web. In the recognition of crack, image post-process including changing size or removing color were applied. In the visualization of crack, source images divided into 30px, 50px or 100px size were used as input data, and different numbers of input data per category were applied for each case. With the results of visualized crack image, false positive and false negative errors were examined. Highest accuracy for the recognizing crack was achieved when the source images were adjusted into 224px size under gray-scale. In visualization, the result using 50 data per category under 100px interval size showed the smallest error. With regard to the false positive error, the best result was obtained using 400 data per category, and regarding to the false negative error, the case using 50 data per category showed the best result.

• 보존과학회지
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• 제37권3호
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• pp.220-231
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• 2021

문화재 방사선 비파괴 투과 조사 방식은 이미지플레이트(Image Plate, IP)를 사용하는 디지털 방사선영상시스템(Computed Radiography, CR)이 도입되면서 필름방식의 아날로그 이미지에서 점차 디지털 이미지로 교체되고 있다. 방사선 비파괴 투과 조사의 이미지 품질은 촬영 조건(관전압, 관전류, 노출시간), 영상 획득 매체, 촬영 거리, 유물의 두께 등이 영향을 미친다. 이 논문에서는 목재 문화재에 주로 사용되는 수종(소나무, 밤나무, 은행나무, 상수리나무)에 X선 선원의 투과 특성을 GE사(社)의 CR 영상 시스템을 통해 획득된 이미지의 그레이 스케일(Gray Scale)을 분석한 후 신호 대 잡음비(signal to noise ratio) 및 대조도를 평가하고, 이중-선 상질계(Duplex-wire image quality indicator), 구형파 차트(line-pair gauges), 선형 식별계(Image Quality Indicator)를 이용하여 이미지를 분석하였다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.99-112
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• 2019

도로 포장면의 크랙(crack)은 도로포장 구조의 열화를 입증하는 중요한 신호와 증상이다. 카메라 영상기반 도로포장 크랙 탐지는 강도 비균질성, 위상 복잡성, 낮은 대조도 및 노이즈성의 텍스처 배경 때문에 어려운 문제이다. 본 논문은 흑백영상에 대하여 깊은 신경망(DNN)에 기반하여 픽셀수준의 도로 크랙 탐지 및 분할 문제에 대해 다룬다. 변형된 U-net 네트워크와 고수준 특징 네트워크를 포함하는 새로운 DNN 구조를 제안한다. 본 연구의 중요 기여는 융합 층을 통해 공급되는 이들 네트워크의 결합 방법이다. 우리가 아는 한, 본 연구는 보도블럭 크랙 분할 및 탐지 문제를 결합을 소개한 최초의 논문이다. 크랙 탐지 및 분할의 시스템 성능은 새로운 구조를 사용하여 급격히 향상되었다. 제안된 시스템을 2개의 공개 데이터셋­크랙 포레스트 데이터셋(CFD)와 AigleRN 데이터셋­에 대하여 구현하고 평가하였다. 본 논문의 시스템은 여덟 가지의 최신 알고리즘과 같은 데이터셋으로 실험을 하였을 때, 가장 뛰어난 결과를 보여주었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제43권6호
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• pp.390-398
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• 2022

Ultrasound examination using ultrasound equipment is an ultrasound device that images human organs using sound waves and is used in various areas such as diagnosis, follow-up, and treatment of diseases. However, if the quality of ultrasound equipment is not guaranteed, the possibility of misdiagnosis increases, and the diagnosis rate decreases. Accordingly, The Korean Society of Radiology and Korea society of Ultrasound in Medicine presented guidelines for quality management of ultrasound equipment using ATS-539 phantom. The DenseNet201 classification algorithm shows 99.25% accuracy and 5.17% loss in the Dead Zone, 97.52% loss in Axial/Lateral Resolution, 96.98% accuracy and 20.64% loss in Sensitivity, 93.44% accuracy and 22.07% loss in the Gray scale and Dynamic Range. As a result, it is the best and is judged to be an algorithm that can be used for quantitative evaluation. Through this study, it can be seen that if quantitative evaluation using artificial intelligence is conducted in the qualitative evaluation item of ultrasonic equipment, the reliability of ultrasonic equipment can be increased with high accuracy.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.21-28
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• 2009

색상 극화란 주어진 텍스트 영역에서 글자색이 무엇인지를 결정하는 과정으로서 텍스트 추출을 위해서 선행되야 하는 작업이다. 본 논문에서는 텍스트 영역이 주어졌을 때 글자 영역을 추출하기 위한 색상 극화 기법을 제안한다. 제안된 방법은 글자 영역과 배경 영역에 대한 관찰을 바탕으로 두 영역 사이의 면적 비율과 표준편차비율의 관계를 색상 극화에 이용한다. 이를 위하여 그레이 스케일로 주어진 텍스트 영역을 Otsu의 방법으로 이진화하고 이진화된 두 영역을 각각 4-CC 레이블링한다. 레이블링된 두 그룹의 영역에 대해 각각 면적과 영역 중심으로부터의 거리에 대한 표준편차를 계산한 다음 두 그룹에서 면적이 가장 넓은 영역을 갖는 영역 사이의 면적 비와 표준편차가 가장 작은 영역들 사이의 표준편차 비를 이용하여 색상 극화를 수행한다. 다양한 폰트와 크기를 갖는 텍스트 영역에 대한 실험을 통해 제안된 방법이 강건하게 색상 극화를 수행함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.45-54
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• 2009

본 논문에서는 평균 명암 필터와 개선된 2D 허프 변환을 이용하여 영상에서 가슴 영역을 검출함으로써 음란영상을 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 유해물 영상 검출 방법은 크게 학습 단계, 인식 단계, 검증 단계의 3가지 주요 단계로 구성된다. 학습 단계에서는 가슴의 유두 부분 영상의 학습을 통하여 인식 단계에서 사용할 유두 평균 명암 필터를 생성한다. 인식 단계에서는 입력 영상을 받아들여 에지를 추출하고, 에지의 밀도를 이용해 연결성분을 추출한 후. 추출된 연결성분의 가로와 세로외 길이 비율을 고려하여 유두 후보영역을 결정한다. 그리고 학습된 유두 평균 명암 필터와 입력 영상의 유두 후보영역 사이의 유사도를 측정하여 가장 유사도가 높은 영역을 최종적인 유두후보영역으로 결정하며, 개선된 2D 허프 변환을 이용하여 영상에서 가슴 라인을 검출한다. 검증 단계에서는 인식 단계에서 획득한 유두 후보영역과 가슴 라인의 위치를 고려하여 가슴 영역을 판단함으로써 유해물 영상의 최종 유무를 결정한다. 실험 결과에서는 다양한 영상을 이용한 실험을 통해 제안한 방법이 가슴 영역을 효과적으로 인식할 수 있음을 보여 주었으며, 결과적으로 제안된 방법이 음란 영상의 검출에 유용하게 활용될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.127-133
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• 2011

자연영상에 내포되어 있는 문자는 다양한 내용을 표현하는 중요한 정보이다. 기존의 문자 검출 알고리즘은 영상의 복잡도와 주변의 조명, 문자와 유사한 배경색 등의 환경에서 문자영역을 검출하지 못하는 문제점이 있으므로 본 논문에서는 에지 및 형태학적 재구성에 의한 연결요소를 이용한 자연영상에 포함된 문자영역을 검출하는 방법을 제안한다. 첫 번째 단계로, 명암도 영상에서 캐니에지(Canny-Edge) 검출기를 이용한 에지 성분과 형태학적 연산에 의한 지역적 최소/최대값을 갖는 연결요소를 검출하고, 각각 검출된 연결성분을 레이블링하고, 레이블링 된 각 성분에 대해 문자가 갖는 특징을 이용한 후보 문자영역을 검출한다. 마지막으로 검출된 후보 문자 영역을 서로 합병하여 하나의 후보 문자 영역을 생성하고, 후보 문자 영역의 인접성과 유사성으로 후보 문자 영역을 검증하여 최종 문자 영역을 검출한다. 실험결과 제안한 에지 및 연결요소 성분을 이용한 방법은 문자영역 검출의 정확성이 개선되었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.365-372
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• 2024

초음파 스캔에서 알코올 겔 적용 시 화질과 소독 효과 분석을 위해 초음파 겔과 알코올 함유량이 다른 소독용 알코올 겔을 변경 적용하여 실험하였다. 화질 분석은 ATS-539 다목적 팬텀을 이용하여 사각 구역, 축 및 측 방향 분해능, 민감도, 회색 조의 변화 항목을 비교해 보았고, 소독 효과 분석은 임상에서 사용 중인 볼록형 탐촉자 3개의 덮개 면을 swab을 통해 검체 수집과 24시간 증균배양한 후 gram stain과 identification을 하였다. 화질 분석 결과 알코올 함유량과 상관없이 모든 항목에서 초음파 겔 적용 영상과 차이가 없는 영상으로 구현되었으며, 모든 탐촉자에서 staphylococcus aureus, streptococcus, enterococcus 등의 병원균이 검출되었고 소독용 알코올 겔 적용으로 모두 사멸하였다. 초음파 검사 시 알코올 겔 적용은 화질 유지와 소독 효과 측면에서 의미가 있었으며 본 연구결과를 바탕으로 지속적인 후속 연구를 진행하고 보완하여시 제품화한다면 초음파 겔 대체재로 알코올 겔 적용은 화질뿐만 아니라 감염 예방 측면까지 고려할 수 있어 임상 검사 시 매우 유용할 것으로 판단된다.