• 전자공학회논문지B
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• 제33B권1호
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• pp.67-78
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• 1996

본 논문은 GHT(Generalized Hough Transform)을 이용하여 물체의 위치, 회전각 및 크기변화를 인식하게 하는 것을 목표로 한다. 특히 회전 및 가려진 물체를 잘 인식함을 보이고자 한다. GHT는 일종의 모델베이스 물체인식 알고리즘으로써 먼저 물체의 정보를 R-table(Reference table) 형태로 저장한 뒤, 그 R-table을 사용하여 물체를 인식한다. 본 논문에서는 GHT 알고리즘을 실제적인 비젼 시스템에 적용하기 위하여 GHT 알고리즘을 개선하였다. 첫째, R-table 작성시 물체의 부분적인 경계선으로부터 R-table을 작성하였으며 영상을 디지털화 하였을 경우 발생되는 에러를 보상하기 위하여 클러스터링(clustering) 알고리즘을 사용하였다. 둘째, 기존의 Ballard의 GHT 알고리즘은 물체의 위치, 회전각 및 크기변화를 인식하기 위하여 4차원의 배열이 필요하지만 단지 2차원의 배열만으로 물체인식이 가능하도록 하였다. 특히 크기변화를 인식하는 간단한 방법을 제안하였다. 테스트 결과 제안된 GHT 알고리즘이 실제적인 비젼 시스템에 있어서 비교적 잘 동작함을 알 수 있었다. 특히 겹쳐진 물체를 잘 인식함을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권4호
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• pp.124-131
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• 2009

방사선영상의 신뢰할 만한 영역검출은 용접부위 결함탐지 이전의 중요한 작업 중의 하나이다. 추출되는 특징들은 각 분할된 영상에 대하여 서로 다른 군집으로 분류되어야한다. 그러나 종래의 분할 기법으로는 방사선영상 고유의 색도중첩과 낮은 SN비로 인해 만족할 만한 결과를 얻기가 쉽지 않다. 전체나 국부처리로는 잡음제거에 취약할 뿐만 아니라 영역분류도 어렵다. 이 논문은 산업용 CR 영상에서 영역기반실현의 분할을 위한 적절한 기법을 제시한다. 강판튜브에서 용접과 비용접 구간의 기하학적 차이가 영상화 과정을 통해 배경부, 두께부, 중간부 및 용접부 영역을 생성하고 계층 구조적 배열을 형성한다. 비록 그 구조가 잡음에 훼손되기는 하지만 영역구분 구도 각 영역의 차별된 기하학적 특성에 근거한 국부군집화에 의해 선별이 가능하다. 관련 영역의 기하학적 속성에 의해 그에 따른 영역이 계층별로 선별되어 실제 구분이 영역간 경계를 반영하기 때문에 직경과 길이방향의 군집화는 각 계층의 구별을 명확케 한다. 그리고 산업용 강판튜브 CR영상에 다양한 분할 방식으로 비교 실험을 실시하여 이 기법의 효과를 보였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제8권2호
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• pp.44-54
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• 2005

본 연구에서는 다양한 위성영상자료(ASTER, KOMPSAT EOC, Landsat TM/ETM+)와 GIS 공간분석을 이용하여 비 접근 지역인 북한 서한만 일대의 간석지를 추출하였다. 특히 위성영상의 분광특성 분석을 통하여 미지형(micro-landform)을 분류하고 경년에 따른 간석지 면적의 변화를 비교 분석 하였다. 이를 위하여 우선 Landsat TM/ETM+의 multi 밴드를 이용하여 한반도에 분포하고 있는 8개의 간석지(서한만, 광량만, 해주만, 강화만, 아산만, 가로림만, 줄포만, 순천만)를 대상으로 분광특성을 분석하고 그 결과를 기반으로 ISODATA clustering 방법을 이용하여 북한 서한만 지역의 미지형 간석지의 미지형 특성을 추출하였다. 또한 경년에 따른 간석지 면적 변화를 알아보기 위하여 고지형도(1918-1920)를 디지털 자료로 변환하여 북한 서해안 전역의 간석지 GIS DB를 구축하였으며 최근의 시기별 다양한 위성영상 자료를 활용하여 작성된 간석지 분포도와 비교분석함으로서 비 접근 지역의 북한 서한만 일대 간석지 면적의 변화를 탐지 하였다. 아울러 간석지 미지형 분류와 경계구분에 효과적인 밴드를 제시하였으며 또한 위성영상자료 활용에 있어서 단일밴드인 우리나라 KOMPSAT EOC영상을 이용한 간석지 추출방법으로 high frequency pass filter method 통한 효율적인 간석지 분류 기법을 제시하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권8호
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• pp.857-871
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• 2013

최근 국지성 집중호우, 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 피해가 증가함에 따라, 레이더와 위성영상 등 원격탐측 방법을 사용한 강우 예측 및 관측에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 자료지향형 모형의 하나인 뉴로-퍼지기법(ANFIS : Adaptive Neuro Fuzzy Inference System)을 사용하여 유역 유출량을 산정하였고, 레이더 단기 강우예측 모형인 MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation; Germann et al., 2002, 2004) 강우예측자료를 입력변수의 하나로 사용하였다. 뉴로-퍼지기법 및 레이더 강우예측자료를 사용한 홍수량 산정의 적용성 평가를 위해 충주댐 상류유역의 2010년 및 2011년 홍수기에 발생한 6개의 강우사상을 사용하여 모형 생성 시 사용한 강우자료의 종류에 따른 결과를 비교하고, 입력변수 조합에 따른 15개 모형을 구성하여, 모형 구성과정의 군집화 방법을 변화시키며 이에 따른 결과를 비교 분석하였다. 연구 결과, 기 발생한 홍수사상 중 가장 큰 홍수사상을 사용하여 모형을 생성할 경우 홍수량 산정의 정확도가 높아지는 것으로 나타났고, 모형의 생성이 가능한 범위 안에서 비교적 clustering 반경이 클수록 홍수량 산정의 정확도가 높아지는 것으로 나타났다. 충주댐 유역의 홍수량 예측에서는 t+6~t+16시간의 예측에서 MAPLE 강수예측자료를 사용한 모형의 홍수량 산정 결과의 정확도가 상대적으로 높은 것으로 나타났다.

• 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.

• 한국문헌정보학회지
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• 제50권3호
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• pp.113-132
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• 2016

소비자에게 형성된 심상 분석을 통해 마케팅 전략을 수립하는데 주로 활용되고 있는 포지셔닝(Positioning) 기법은 공공시설, 기업, 대학이 공중에게 주는 이미지 분석을 비롯해 다양한 영역에서 활용되고 있다. 본 연구는 문헌정보학과 학생이 직장으로서 도서관 정보센터에 대하여 가지고 있는 이미지를 포지셔닝 기법을 통하여 분석하였다. 분석 결과, 학생들은 공공, 대학, 학교, 국가도서관을 유사한 이미지의 직장으로 인식하는 반면, 포털과 전문도서관은 이들과는 이질적인 진출처로 인식하고 있었으며, 직무에 있어서는 이용자봉사업무와 기술업무, 문화프로그램 업무를 각각 상이한 직무 군집으로 인식하고 있는 것으로 나타났다. 한편, 만족스러운 업무와 고용안정성이라는 이미지는 국가도서관과 공공도서관이 가장 크게 나타났으며, 보수가 가장 높을 것으로 기대되는 곳은 포털 업체, 성장가능성이 가장 높을 것으로 기대되는 곳은 전문도서관으로 포지셔닝되었다. 한편, 학생들이 가장 중요하게 생각하는 직장선택준거는 고용안정성으로 나타났으며, 가장 선호하는 직장으로는 공공도서관이 선택되었는데, 이러한 공공도서관 선호 집중 현상은 수도권대학보다는 지방대학 학생들에게 더욱 강하게 나타났다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제21권4호
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• pp.333-338
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• 2000

본 논문에서는 T1 강조영상, T2 강조 영상 그리고 PD의 영상의 특징을 상호 보완적으로 이용한 자동적인 영상 분할법을 제안한다. 제안한 분할 알고리듬은 3단계로 이루어지는데, 첫 단계에서는 PD 영상으로부터 대뇌 마스크를 획득한 후, T1과 T2, PD의 입력 영상에 대뇌 마스크를 씌워 각각의 대뇌 영상을 추출하고, 둘째 단계에서는 대뇌 내부 조직에 해당하는 두드러진 클러스터(outstanding cluster)를 3차원 클러스터들 중에서 선택한다. 3차원 클러스터는 최적스케일 영상(optimal scale image)으로 이루어지는 3차원 공간상에서 화소가 밀집된 봉우리들을 교집합해서 생성되는 클러스터로 결정한다. 최적스케일 영상은 각 2타원 히스토그램에 스케일 스페이스 필터링을 적용시키고 그래프(graph) 구조를 검색하여 2차원 히스토그램의 모양을 가장 잘 나타내는 봉우리(peak) 영상을 최적 스케일 영상으로 선택한다. 마지막 단계에서는 앞에서 찾은 두드러진 클러스터의 중심값을 FCM 알고리듬의 초기중심 값으로 두고, FCM 알고리듬을 이용하여 대뇌 영상을 분할한다. 제안한 분할 알고리듬은 정확한 클러스터의 중심값을 계산함으로 초기 값을 영향을 많이 받는 FCM 알고리듬의 단점을 보완하였고 다중 스펙트럼 영상의 특성을 조합하여 분할에 이용함으로 단일 스펙트럼 영상만을 이용하는 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.103-112
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• 2009

제품 디자인 기술의 발달로 다양한 컨셉의 제품들이 개발되고 있고 사용자 맞춤형 디자인 컨셉에 따른 제품이 활발하게 출시되고 있다. 성공적인 개발을 위해서는 컨셉을 제품 개발 프로세스에 정확히 전달하여야 목표하는 디자인을 개발할 수 있다. 제품 개발 목적에 맞는 디자인 컨셉을 찾기 위해서 붐박스를 겸한 모바일 폰에 대한 디자인 컨셉을 감성적 어휘 표현으로 찾아내고 해당 목표에 맞는 시각적 이미지를 이용하여 컨셉 목표를 구체화했다. 컨셉 목표를 구체화하기 위하여 개발에 참여하는 이해당사자가 서로 합의할 수 있는 이미지를 선정을 목표로 참여자 간의 의견 조율을 위한 테스트를 실시하였다. 본 연구에서는 합리적인 선택을 위하여 테스트 결과를 클러스트링 기법을 이용하여 컨셉과 이미지 선정을 위한 방법을 제안하고자 하였다. 이러한 방법은 디자인 컨셉을 설계하고 목표에 맞은 GUI 구현에 기여할 것으로 보인다.

• 한국가시화정보학회지
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• 제5권1호
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• pp.9-11
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• 2007

유(流)세포분석기(flow cytometer)는 일정한 체적 내에 존재하는 세포의 종류 및 개체 수 등을 계측하는 장비로써 생체에서 추출한 유액상태(혈액 또는 림프액)의 세포를 모세관(micro-channel)을 통과시킬 때 발생하는 산란 및 형광 빛을 이용하여 계측한다. 유세포 분석기는 신약의 투석 후 세포수의 증감, 암세포의 전이 및 세포주기의 분석 등을 연구하는 데 사용되며 현재 Becton-Dickinson's 등에서 상용화된 제품을 생산 판매하고 있으며, 계측을 위해서는 생체에서 세포를 추출해야 한다는 단점을 가지고 있다. Harvard 의과대학에서 최근에 개발한 생체 유세포분석기(In vivo Flow Cytometer)는 생체에서 세포를 추출하지 않고 세포의 수를 계측할 수 있다[1]. 레이저가 혈관의 특정한 부위에 조사되고 있고, 이곳을 세포가 통과하면서 발생하는 형광을 계측함으로써 주어진 시간 동안 특정세포군이 얼마나 지나가는 지를 계측할 수 있는 장비이다. 본 특별기사에서는 혈류 가시화 분야의 독자를 위해 최근에 "Optics Express"에 "In vivo imaging flow cytometer"라는 제목으로 최근에 개제된 논문의 내용을 하여 소개한다[2].

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.1-10
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• 2018

본 논문은 지상무인전투체계 중의 하나인 무인경전투차량이 RGB 영상정보를 기초로 스스로 전차를 탐지하고 조준점을 산출하는 지능형 표적획득/처리기술의 기초연구이다. 무인 경전투 차량이 전장에서 적 전차와 조우 시, 적 전차를 자율적으로 탐지하고 스스로 조준하는 방법을 개발하기 위해, 영상정보로부터 전차의 주요특징을 식별 및 추출하고, Maximally stable extremal regions, 중간값 필터, k평균 클러스터링 그리고 Morphological filtering의 영상처리기법 및 인공지능 알고리즘을 통해 전차의 외형정보를 추출 및 분석하였으며, 식별된 전차 외형정보를 벡터화하여 전차의 중앙을 지향하는 조준점을 산출하였다. 또한, 본 연구의 성능을 측정하기 위해 선진국들의 주력전차의 영상정보를 수집 및 분석하였고, 제안한 방법의 객관적인 전차탐지 성능은 정확도 91.6%, 정밀도 90.4%, 재현율 85.8% 그리고 F-measure 88.1%의 결과를 보여주었다. 본 연구가 무인전투체계의 지능형 표적획득/처리기술 연구개발에 도움이 되기를 기대한다.