• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.3-6
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• 2003

A nonlinear iterative filtering based on local statistics and anisotropic diffusion is introduced. Local statistics determines the diffusion coefficient at each iteration step. Anisotropic diffusion can be seen as estimates a piecewise smooth image from the noisy input image in the experimental section, our results are shown to suppress noise with preserving the edges. Therefore, it enhances the image and improves performance.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1992년도 추계학술대회 논문집
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• pp.298-301
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• 1992

A digital image processing approach has been adopted to measure the flank wear area, which is very difficult to measure using conventional techniques. Automatic thresholding of the gray-level values of an image is very useful in automated analysis of image. 1-D entropy thresholding technique is used for image processing and analysis of the flank wear area. This strategy provides more information about drill wear conditions and should therefore have a higher reliability than previous methods. This study calulated quantitatively the flank were area of drill by computer program.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1987년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국과학기술대학, 충남; 16-17 Oct. 1987
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• pp.109-114
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• 1987

In this thesis, we work on the curve recognition with real time processing and the Robot tracking method on recognized curve. Image information of segment curve is supplied to computer to run to a Robot so that it is a feedback system. Image coordinate frame to world coordinate transformation represents in this paper and curve matching algorithm subscribes by two method, first transformation matching algorithm, second image coordinate matching algorithm. Also Robot running time to computer image processing time relationships finally includes.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 1990년도 추계학술대회 논문집
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• pp.1-16
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• 1990

In this paper, a system to measure treeing degradation phenomena in organic insulating materials, using an image sensor, is discussed. Using an image processing technique, tree features immediately after tree initiation as well as changes in the configuration of the tree were measured. which up to now have been extremely difficult to observe by conventional visual methods. As a result, it was possible to record the image of tree propagation immediately after its first appearance, and to describe the specific characteristics of tree growth in terms of the length, the degraded area and the sequential images.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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• pp.161-164
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• 2000

Recently efficient image coding using zerotree have been proposed. In these methods, the locations of nonzero wavelet coefficient are encoded with a tree structure, called zerotree, which can exploit the self-similarity of the wavelet pyramid decomposition across different scales. These are very especially in low bit rate image coding. In this paper, two zerotree image coding algorithm, EZW and SPHIT are briefly introduced, and a new zerotree searching scheme is proposed to emphasize the significance of a wavelet coefficient by its orientation as well as its scale.

• 전자공학회논문지SC
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• 제41권1호
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• pp.25-32
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• 2004

교통 분야에서도 역시 영상을 이용한 시스템의 개발이 주요 이슈가 되고 있다. 이는 영상을 이용한 시스템의 경우 설치비용이 기존 시스템들에 비해 엄청나게 저렴하다는 것과 설치하는 기간 중에도 교통의 흐름을 거의 방해하지 않고 설치가 가능하다는 장점을 가지고 있기 때문이다. 본 연구에서는 임베디드 시스템 환경에서 영상 검지기 시스템의 구현을 제안하였다. 전체 시스템은 호스트 컨트롤러 보드부분과 영상처리 보드 부분으로 나뉜다. 호스트 컨트롤러 보드 부분은 전체 시스템의 제어와 외부와의 인터페이스, 그리고 OSD(On Screen Display) 부분을 담당하게 된다. 영상처리 보드 부분은 알고리즘의 적용, 마우스 신호의 베어를 담당하고 있다 그리고 안정적인 호스트 컨트롤러의 보드의 운영을 위해 uC/OS-II 를 호스트 컨트롤러 보드에 포팅하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제8C권5호
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• pp.525-534
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• 2001

일반적으로 무손실 영상압축 및 암호화 방법에는 압축과 암호화 과정이 독립적으로 이루어진다. 압축 후 암호화를 수행하면 압축열이 암호에 대한 평문으로 사용되므로 압축에 따른 엔트로피가 감소하여 랜덤한 성질을 갖게된다. 그러나 압축열 전체에 대한 암호화는 수행시간이 길어져 실시간 처리를 저해하는 원인이 되기도 한다. 본 논문에서는 무손실 영상압축과 암호의 결합에서 전체 처리시간을 줄이는 방법을 제안한다. 이는 쿼드트리 압축 알고리즘으로 그레이 영상을 분해하여 구조부분만을 암호화하는 방법이다. 아울러 영상의 무상관성과 동질영역을 확보하기 위한 변환과정을 수행하여 무손실 압축성능을 개선하였고, 쿼드트리 분해시 암호화되지 않은 데이터를 레벨별로 재구성하여 안전성을 갖도록 하였다. 모의 실험을 통하여 제안한 방법이 영상 압축율의 개선과 암호화 방법의 안전성 확보 및 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제18권6호
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• pp.868-872
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• 2005

Individual management of the animal is the first step towards reaching the goal of precision livestock farming that aids animal welfare. Accurate recognition of each individual animal is important for precise management. Electronic identification of cattle, usually referred to as RFID (Radio Frequency Identification), has many advantages for farm management. In practice, however, RFID implementations can cause several problems. Reading speed and distance must be optimized for specific applications. Image processing is more effective than RFID for the development of precision farming system in livestock. Therefore, the aim of this paper is to attempt the identification of cattle by using image processing. The majority of the research on the identification of cattle by using image processing has been for the black-and-white patterns of the Holstein. But, native Japanese and Korean cattle do not have a consistent pattern on the body, so that identification by pattern is impossible. This research aims to identify to Japanese black cattle, which does not have a black-white pattern on the body, by using image processing and a neural network algorithm. 12 Japanese black cattle were tested. Values of input parameter were calculated by using the face image values of 12 cows. The face was identified by the associate neural memory algorithm, and the algorithm was verified by the transformed face image, for example, of brightness, distortion, noise and angle. As a result, there was difference due to a transformation ratio of the brightness, distortion, noise, and angle. The algorithm could identify 100% in the range from -30 to +30 degrees of brightness, -20 to +40 degrees of distortion, 0 to 60% of noise and -20 to +30 degree of angle transformed images.

• 융합정보논문지
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• 제10권8호
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• pp.40-46
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• 2020

교통안전에 대한 관심이 높아짐에 따라 교통사고의 발생률을 줄이는 자율 주행에 대한 연구가 지속적으로 진행되고 있다. 객체의 인식과 탐지는 자율 주행을 위한 필수적인 요소이다. 때문에 도로 상황을 판단하기 위하여 교통 영상 빅데이터에서 객체 인식 및 탐지에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 하지만 기존 연구들은 대부분 주간 데이터만 사용하기 때문에 야간 도로에서 객체 인식이 어렵다. 특히 광원 객체의 경우 빛 번짐과 백화 현상으로 인해 주간의 특징을 그대로 사용하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 교통 영상 빅데이터 처리를 위한 Yolo 기반 광원 객체 탐지를 제안한다. 제안하는 방법은 야간 교통 영상을 대상으로 색상 모델 변화를 적용하여 이미지 처리를 수행한다. 이미지 처리를 통해서 객체의 특징을 추출하여 객체의 후보군을 결정한다. 후보군 데이터를 활용하여 딥러닝 모델을 통해 야간 도로에서 광원 객체 탐지의 인식률을 높이는 것이 가능하다.

• 한국농공학회논문집
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• 제63권6호
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• pp.39-47
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• 2021

Reduction effect of the spread of odorant and fine dust through windbreak trees can be predicted through numerical analysis. However, there is a disadvantage that a large space and destructive experiments must be carried out each time to calculate the aerodynamic coefficient of the tree. In order to overcome these shortcomings, In this study, we aimed to estimate the aerodynamic coefficient (C₀, C₁, C₂) by using image processing. Thuja occidentalis, which can be used as windbreak were used as the material. The leaf area index was estimated from the leaf area ratio using image processing with leaf weight, and the optical porosity was calculated through image processing of photos taken from the side while removing the leaves step-by-step. Correlation analysis was conducted with the aerodynamic coefficient of Thuja occidentalis calculated from the wind tunnel test and leaf area index and optical porosity calculated from the image analysis. The aerodynamic coefficient showed positive and negative correlations with the leaf area index and optical porosity, respectively. The results showed that the possibility of estimating the aerodynamic coefficient using image processing.