• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.312-313
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• 2012

본 논문에서는 고해상도 팬크로매틱 영상과 저해상도 다중분광 영상을 융합하기 위하여 고해상도 팬크로매틱 영상에서 MRF 모델링을 기반으로 에지 방향 정보를 추출하는 방식파 추출된 에지 방향 정보 및 고해상도 팬크로매틱 영상의 기울기 정보를 이용하여 위성영상을 융합하는 방법을 제안한다. 에지 방향 추출은 레이블링(labeling) 문제로 다루어 처리하는데, 이는 MRF 모델링을 통하여 에너지 함수를 설계하고 최소화시킴으로써 풀 수 있다. 또한 고해상도 다중분광영상 합성 시, 저해상도 다중분광영상의 픽셀 값을 정계조건으로 하고 팬크로매틱의 기울기 및 에지 정보를 이용하여 선형방정식을 세워서 풀어내는데, 이를 용하여 색상왜곡을 줄일 수 있으며 영상의 세부 부분을 더 잘 표현할 수 있다 실험 결과, 제안하는 방법이 기존방식에 비하여 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.463-465
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• 2001

본 논문에서는 한꺼번에 처리하기 힘든 대용량의 데이터 파일을 전처리 과정을 통해 처리시간을 단축시켜 레이다 영상으로 나타내고 그 안에서 움직이는 물체, 즉 배의 움직임을 추출하고자 한다. 레이더 영상은 일반 직교 좌표계가 아닌 평면상에서의 극좌표계를 사용하기 때문에 좌표계 변환시 생기는 레이다 영상에서의 잡영을 모폴로지 기법과 labeling을 이용하여 제거했다. 레이더 영상은 레이더 자체의 특성으로 인해 잡영이 다수 존재하고 데이터 변화로 인해 영상 전체가 약간의 흔들림이 있기 때문에 물체 추적에 널리 사용되는 차영상 기법을 레이다 영상에 적응시켰을 경우 원하는 물체를 효율적으로 추출해 내기가 어렵다. 따라서 기존의 차영상 추출 알고리즘을 보완하여 이미지 픽셀차가 적정수준 보다 큰 경우만을 선택하여 움직이는 배를 추출하고자 한다.

• Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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• v.9 no.1
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• pp.141-150
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• 2013

This study proposes technology using Active Shape Model to track the object separating it by depth-sensors. Unlike the common visual camera, the depth-sensor is not affected by the intensity of illumination, and therefore a more robust object can be extracted. The proposed algorithm removes the horizontal component from the information of the initial depth map and separates the object using the vertical component. In addition, it is also a more efficient morphology, and labeling to perform image correction and object extraction. By applying Active Shape Model to the information of an extracted object, it can track the object more robustly. Active Shape Model has a robust feature-to-object occlusion phenomenon. In comparison to visual camera-based object tracking algorithms, the proposed technology, using the existing depth of the sensor, is more efficient and robust at object tracking. Experimental results, show that the proposed ASM-based algorithm using depth sensor can robustly track objects in real-time.

• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2006.02a
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• pp.38-44
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• 2006

프로테오믹스는 생물체 안에 포함되어 있는 단백질을 통합적으로 연구하는 학문이다. 단백질을 동정(Protein identification)하고, 단백질의 상태를 분석(Protein characterization)하며, 단백질의 양적 변화를 관찰(Protein quantitation)한다. 유전자로부터 mRNA 로 복제되고 codon 의 규칙에 따라 합성되는 단백질이 세포 내에 얼만큼 존재하는가라는 단백질의 양적인 변화는 세포 내의 환경에 따라 시시각각 변화할 수 있으며, 이러한 변화의 추적은 단백질의 기능을 밝히는 기초자료로서 중요성을 가진다. 특히 질병의 조기 진단을 위한 바이오마커를 발굴하기 위한 스크리닝 역할로서, 단백질의 발현 양상을 비교하는 프로테오믹스는 기대를 모으고 있다. 단백질에 대한 분석, 특히 질량분석기에 의해 초고속으로 대량의 단백질 데이터를 생산하는 프로테오믹스의 연구는 정량적인 단백질 발현양상 분석의 정확도를 높이기 위해 다양한 실험기법과 데이터 분석기법을 동원하고 있다. 이번 발표에서는 프로테오믹스에서 단백질의 양을 측정하기 위한 실험 방법들과 그에 따른 데이터 분석 방법들을 소개하고자 한다. 프로테오믹스 연구의 초창기부터 사용되어온 2차원 전기영동법에 의해 생성되는 2D-gel image 에서의 spot 분석법으로부터, 탄뎀 질량분석기를 사용하는 ICAT, iTRAQ 등의 labeling 방법에 의한 정량분석, 그리고 질량분석기의 정확도를 최대한으로 활용하는 label-free 방법에 대한 기본 개념을 살펴보고 데이터 분석 기술의 적용 방법을 알아본다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.07a
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• pp.482-485
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• 2000

A modified watershed transform is proposed which is context-free marker-controlled and minima imposition-free to reduce the over-segmentation and to speedup the transform. In contrast to the conventional methods in which a priori knowledge, such as flat zones, zones of homogeneous texture, and morphological distance, is required for marker extraction, context-free marker extraction is proposed by using the attention operator based on the GST (generalized symmetry transform). By using the context-free marker, the proposed watershed transform exploit marker-constrained labeling to speedup the computation and to reduce the over-segmentation by eliminating the unnecessary geodesic reconstruction such as the minima imposition and thereby eliminating the necessity of the post-processing of region merging. The simulation results show that the proposed method can extract context-free markers inside the objects from the complex background that includes multiple objects and efficiently reduces over-segmentation and computation time.

• ETRI Journal
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• v.37 no.5
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• pp.1023-1031
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• 2015

In infrared (IR) images, near targets have a transient distribution at the boundary region, as opposed to a steady one at the inner region. Based on this fact, this paper proposes a novel IR target extraction method that uses both a weighted information entropy (WIE) and an adaptive opening filter to extract near finely shaped targets in IR images. Firstly, the boundary region of a target is detected using a local variance WIE of an original image. Next, a coarse target region is estimated via a labeling process used on the boundary region of the target. From the estimated coarse target region, a fine target shape is extracted by means of an opening filter having an adaptive structure element. The size of the structure element is decided in accordance with the width information of the target boundary and mean WIE values of windows of varying size. Our experimental results show that the proposed method obtains a better extraction performance than existing algorithms.

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.9 no.4
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• pp.63-66
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• 2010

Detecting marker coordinates is important in augmented reality system based on tag. If a marker is not detected, objects can't be augmented. In this paper, we propose a noise reduction method for augmented reality. Using a blue color space to HIS color transformation was performed on the binary. Erosion operator and the dilation operator of the binary images were performed. Experimental results show that proposed method produces a tag image recognizable in various light environments. And using the area of the rectangle, the labeling could be detected through the tag. Tag recognition rate is improved by removing noise.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.559-561
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• 2003

Human face detection plays an important role in variable applications. A face detection method based on skin-color information and facial feature in color images is proposed in this paper. First, the RGB color space is transformed to YCbCr space and only the skin region is extracted with the skin color information. And then, the candidate where face is likely to exist is selected after labeling processing. Finally, we detect facial features in face candidate. The experimental results show that the method proposed here is effective.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.3
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• pp.971-976
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• 2000

In this paper a new method for head gesture recognition is proposed. A the first stage, face image data are transformed into low dimensional vectors by principal component analysis (PCA), which utilizes the high correlation between face pose images. The a self organization map(SM) is trained by the transformed face vectors, in such a that the nodes at similar locations respond to similar poses. A sequence of poses which comprises each model gesture goes through PCA and SOM, and the result is stored in the database. At the recognition stage any sequence of frames goes through the PCA and SOM, and the result is compared with the model gesture stored in the database. To improve robustness of classification, probabilistic relaxation labeling(PRL) is used, which utilizes the contextural information imbedded in the adjacent poses.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.763-766
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• 2002

레이더 영상에서의 물체 위치는 극좌표계로 주어지기 때문에 직각좌표계로 표현되는 일반적인 물체 추적에서의 클러스터링을 통한 물체 추출 방법은 비효율적이다. 본 논문에서는 이러한 레이더 영상의 특성을 고려하여 개선된 ART2클러스터링 기법을 이용하는 방법을 제안하였다. 이진화와 labeling을 통해 추적하고자 하는 물체 외의 물체나 잡영을 제거한 영상에서의 adaptive vigilance parameter를 이용한 ART2 클러스터링 기법의 적용은 추적하고자 하는 물체를 추출함에 있어 우수한 실험 결과를 보였다.