• 한국임상수의학회지
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• 제34권5호
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• pp.318-324
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• 2017

The objective of this study was to establish kinematic reference ranges for the femorotibial (FT) joint and the patellofemoral (PF) joint in healthy small-breed dogs by measuring 3D kinematics at the walk. Single-plane fluoroscopy was used to image the stifle joints of five healthy beagle dogs while the dogs were walking. 3D bone models of the femur, patella, and tibia were reconstructed by computed tomography scanning of the beagle dogs' hind limbs. The shape-matching technique was used to measure kinematic data from the fluoroscopic images and the 3D bone models. The cranial translation of the tibia during walking was inversely proportional to the FT joint flexion. There were significant correlations between the patellar motion and the tibial motion. The FT joint flexion had a strong correlation with the patellar proximodistal translation and flexion. Additionally, the tibial mediolateral translation had a strong correlation with the patellar shift and tilt. In this study, normal in vivo 3D FT joint and PF joint kinematics were demonstrated, and the average kinematic parameters were determined in walking beagle dogs.

• ETRI Journal
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• 제32권5호
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• pp.729-739
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• 2010

Due to the rapid development of mobile devices equipped with cameras, instant translation of any text seen in any context is possible. Mobile devices can serve as a translation tool by recognizing the texts presented in the captured scenes. Images captured by cameras will embed more external or unwanted effects which need not to be considered in traditional optical character recognition (OCR). In this paper, we segment a text image captured by mobile devices into individual single characters to facilitate OCR kernel processing. Before proceeding with character segmentation, text detection and text line construction need to be performed in advance. A novel character segmentation method which integrates touched character filters is employed on text images captured by cameras. In addition, periphery features are extracted from the segmented images of touched characters and fed as inputs to support vector machines to calculate the confident values. In our experiment, the accuracy rate of the proposed character segmentation system is 94.90%, which demonstrates the effectiveness of the proposed method.

• 한국정밀공학회지
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• 제22권11호
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• pp.64-71
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• 2005

In order to measure surface roughness profile, stylus type equipments are commonly used, but the stylus keeps contact with surface and damages specimens by its tip pressure. Therefore, optics based measurement systems are developed, and light phase interferometer, which is based on light interference phenomenon, is the most noticeable research. However, light interference based measurements require translation mechanisms of nano-meter order in order to generate phase differences or multiple focusing, thus the systems cannot satisfy the industrial need of on-the-machine and in-process measurement to achieve factory automation and productive enhancement. In this research, we focused light reflectance phenomenon rather than the light interference, because reflectance based method do not need translation mechanisms. However, the method cannot direct]y measure surface roughness profile, because reflected light consists of several components and thus it cannot supply surface height information with its original form. In order to overcome the demerit, we newly proposed an image processing based algorithm, which can separate reflected light components and conduct parameterization and reconstruction process with respect to surface height information, and then confirmed the reliability of proposed algorithm by experiment.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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• pp.446-449
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• 2000

A direct RTI(Rotation and translation invariant) fingerprint identification is proposed using the GCMs(generalized complex moments) and Gabor filter-based features from the grey level fingerprint around core point. The core point is located as reference point for the translation invariant matching. And its symmetry axis is detected for the rotation invariant matching from its neighboring region centered at the core point. And then, fingerprint is divided into non-overlapping blocks with respect to the core point and, in contrast to minutiae-based method using various processing steps, features are directly extracted from the blocked grey level fingerprint using Gabor filter, which provides information contained in a particular orientation in the image. The Proposed fingerprint identification is based on the Euclidean distance of the corresponding Gabor features between the input and the template fingerprint. Experiments are conducted on 300 ${\times}$ 300 fingerprints obtained from the CMOS sensor with 500 dpi resolution, and the proposed method could obtain 97% identification rate.

• ETRI Journal
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• 제37권4호
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• pp.766-771
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• 2015

Robust motion estimation for human-computer interactions played an important role in a novel method of interaction with electronic devices. Existing pose estimation using a monocular camera employs either ego-motion or exo-motion, both of which are not sufficiently accurate for estimating fine motion due to the motion ambiguity of rotation and translation. This paper presents a hybrid vision-based pose estimation method for fine-motion estimation that is specifically capable of extracting human body motion accurately. The method uses an ego-camera attached to a point of interest and exo-cameras located in the immediate surroundings of the point of interest. The exo-cameras can easily track the exact position of the point of interest by triangulation. Once the position is given, the ego-camera can accurately obtain the point of interest's orientation. In this way, any ambiguity between rotation and translation is eliminated and the exact motion of a target point (that is, ego-camera) can then be obtained. The proposed method is expected to provide a practical solution for robustly estimating fine motion in a non-contact manner, such as in interactive games that are designed for special purposes (for example, remote rehabilitation care systems).

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제26권6호
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• pp.545-552
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• 2001

Nondestructive methods such as ultrasonic and magnetic resonance imaging systems have many advantages but still much expensive. And they do not give exact color information and may miss some details. If it is allowed to destruct a biological object to obtain interior and exterior informations, 3D image visualization model from a series of sliced sectional images gives more useful information with relatively low cost. In this paper, a PC based automatic 3D visualization system is presented. The system is composed of three modules. The first module is the handling and image acquisition module. The handling module feeds and slices a cylindrical shape paraffin, which holds a biological object inside the paraffin. And the paraffin is kept being solid by cooling while being handled. The image acquisition modulo captures the sectional image of the object merged into the paraffin consecutively. The second one is the system control and interface module, which controls actuators for feeding, slicing, and image capturing. And the last one is the image processing and visualization module, which processes a series of acquired sectional images and generates a 3D volumetric model. To verify the condition for the uniform slicing, normal directional forces of the cutting edge according to the various cutting angles were measured using a strain gauge and the amount of the sliced chips were weighed and analyzed. Once the 3D model was constructed on the computer, user could manipulate it with various transformation methods such as translation, rotation, and scaling including arbitrary sectional view.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1159-1172
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• 2020

본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제19권2호
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• pp.120-124
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• 2008

본 연구에서는 영상 기반 방사선 치료기기의 영상 QA를 위한 필요한 추가적인 요소를 포함시킨 QA 팬텀 시제품을 개발하였다. 개발된 팬텀은 크게 영상 질 평가 부분과 정합 정확도 평가 부분의 두 가지로 이루어져 있다. 영상 질 평가를 위해 CT number 선형성과 공간 해상도 평가가 가능하게 설계되었고, 정합 정확도 평가를 위하여 간단한 이동 및 회전조절이 가능하게 설계되었다. 제작된 팬텀의 영상은 일반 CT와 Tomotherapy의 MVCT에서 획득되었고, 두 영상 모두 해상도 평가 기준을 충족하였다. 이 팬텀은 일간 영상 QA를 위한 간단하고, 효율적이며, 그리고 영상 정합 평가의 새로운 개념을 제시했다는 데에 큰 의의가 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.1-6
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• 2016

영상 회전은 영상 처리나 영상 패턴 인식에서 중요한 전처리 방법 중 하나이다. 영상 회전은 회전 행렬의 곱으로 이루어 진다. 그러나 기존의 방법은 대량의 실수 연산과 삼각 함수 계산을 필요로 하므로 수행 시간이 오래 걸린다. 본 논문에서는 이 같은 두가지 주요 지체 연산과정을 제거한 새로운 고속 영상 회전 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 단지 2개의 전단 연산을 행하므로 매우 빠르다. 또한 최신 병렬 처리 기술인 CUDA를 적용한다. CUDA는 최근 널리 보급된 GPU를 이용한 대용량 병렬처리 계산 아키텍쳐이다. GPGPU는 그래픽 전용프로세서이므로 화소 단위의 병렬처리에 탁월한 성능을 보인다. 제안된 알고리즘은 기존의 회전 알고리즘과 다양한 크기의 영상에 대해 비교 실험한다. 실험 결과는 제안된 알고리즘이 기존의 방법보다 8배 이상의 매우 우수한 성능을 보인다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제40권2호
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• pp.1-8
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• 2003

본 논문에서는 컬러 영상에서 Dominant 컬러쌍 정보를 이용한 객체기반 영상검색 기법을 제안한다. 기존의 대부분 연구에서는 관심있는 객체를 포함한 영상 전체에 대해 특징값을 추출하여 유사 영상을 검색함으로써 배경으로 인해 검색 성능이 나빠지는 단점이 있었다. 본 논문에서는 관심있는 객체 정보만 질의로 사용하고 DB내의 영상들에 대해서도 객체가 존재할 수 있는 후보 영역을 추출한 후 유사도를 측정하는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 평탄 컬러 영역들이 이웃하고 있는 경계부분에서의 Dominant 컬러쌍 정보를 추출하여 특징값으로 사용하였으며, 유사도는 색상을 이용한 Color Correlogram 방법을 사용하였다. 제안하는 Dominant 컬러쌍 특징값은 이동, 회전, 그리고 크기변화에 강건한 특성을 갖는다. 질의 객체 영상에 대해서 DB내에 있는 각각의 영상에 대해 영상 전체를 비교하는 것이 아니라 객체가 존재하는 영역을 추출한 후 유사도를 측정함으로써, 배경 컬러에 의해 영상이 잘못 검출되는 오류가 줄고, 검색 성능이 향상됨을 실험을 통해 확인하였다.