• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.74-79
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• 2004

본 연구에서는 동작 검출 기법을 소형 화상 카메라에 적용하여 감시 영상을 검출하는 감시시스템을 구현하였다. 기존에 사용되던 차 영상의 화소 값을 이용한 동작 검출 기법은 배경 영상을 저장할 메모리가 필요하고 화소 단위의 데이터 처리로 인하여 수행 시간의 증가와 노이즈에 민감한 단점을 감수해야만 한다. 이러한 단점을 해결하고 노이즈에 강인한 성질을 갖게 하기 위해서 블록 단위로 모션 정보를 추출하여 비교하는 기법을 제안하였다. 블록별로 모션 정보를 얻는 경우 기준 영상의 블럭 단위의 특징 값과 현재 영상의 블럭 특징 값만을 비교하기 때문에 프레임 메모리가 필요 없고 단지 기준 영상의 블럭 특징 값만을 저장하면 된다. 또한 블럭 단위로 특징 값을 구하는 과정에서 화소 값을 이용한 동작 검출 보다 노이즈에 대한 영향을 감소시키고 카메라의 흔들림 등에 덜 민감한 효과를 얻을 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.117-124
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• 2008

본 논문에서는 색상정보와 형태정보를 이용한 내용기반 영상 검색방법을 제안한다. 이미지의 한 가지 특징만을 고려한 내용 기반 이미지 검색은 두 가지 이상의 특징 정보를 이용했을 때와 비교하여 정확도가 떨어져 성능을 저하시킬 수 있다. 따라서 여러 검색 시스템에서는 색상이나 형태, 질감 등과 같은 이미지의 다양한 특징들을 혼합하여 검색에 이용하고 있다. 본 연구는 각 영상의 Hue값에 대한 색상정보와 CSS(Curvature Scale Space)를 이용한 형태정보를 사용한다. 각 영상들의 특징 정보와 데이터베이스에 저장된 영상들의 특징 정보들을 비교하여 유사도 순위에 따라 후보영상들이 검색된다. 실험 결과 색상정보나 형태정보 한가지의 특징만을 사용한 경우 보다 정확도와 재현율면에서 사용자가 원하는 이미지와 보다 유사한 결과를 검출할 수 있었다.

• 한국병원경영학회지
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• 제16권4호
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• pp.111-130
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• 2011

The purpose of this study is to find moderating effects of re-use intention by trust factors between patients satisfaction and hospital images. Survey a general hospital in Seoul was performed, and a total of 202 questionnaires has been analyzed. Result of multiple regression analysis are verified moderating effects by trust factors with hospital image and re-use intention(F=8.223**). And patient satisfaction and re-use intention are verified moderating effects by trust factors(F=4.255*). In addition, classify them into high trust group and low trust group by median split method, even if there are felt the equal level of satisfaction or image that high trust group will be re-visit the hospital better than low trust group. As a result, trust factors must consider different level from satisfaction or image, it is necessary that hospitals will be prepare to improve the trust.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.49-62
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• 2023

There has been a rapid increase in the creation and alteration of new malware samples which is a huge financial risk for many organizations. There is a huge demand for improvement in classification and detection mechanisms available today, as some of the old strategies like classification using mac learning algorithms were proved to be useful but cannot perform well in the scalable auto feature extraction scenario. To overcome this there must be a mechanism to automatically analyze malware based on the automatic feature extraction process. For this purpose, the dynamic analysis of real malware executable files has been done to extract useful features like API call sequence and opcode sequence. The use of different hashing techniques has been analyzed to further generate images and convert them into image representable form which will allow us to use more advanced classification approaches to classify huge amounts of images using deep learning approaches. The use of deep learning algorithms like convolutional neural networks enables the classification of malware by converting it into images. These images when fed into the CNN after being converted into the grayscale image will perform comparatively well in case of dynamic changes in malware code as image samples will be changed by few pixels when classified based on a greyscale image. In this work, we used VGG-16 architecture of CNN for experimentation.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.1411-1420
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• 2005

본 논문은 영상 데이터의 저작권 보호를 위하여 원영상의 DC 영역 및 각 주파수 영역에 이진 로고 영상의 주파수 계수를 삽입하는 강건한 워터마킹 방법을 제안한다. 패턴을 인식할 수 있는 인간 시각 시스템으로 인해 기호가 숫자보다 훨씬 더 설득력이 있으므로, 워터마크로 64*64 이진 로고 영상의 1 레벨 DWT(discrete wavelet transform) 계수값을 사용한다. 제안한 워터마크 알고리즘은 로고 영상을 1 레벨 DWT하고, 이 DWT 계수값에 인간시각시스템(HVS: human visual system)을 적용하여 영상의 주파수 영역에 있어서 중요 부분(ROI: region of interest)을 기준으로 삽입한다. 따라서 본 워터마킹 기법은 워터마크 검출시 저작권을 바로 확인할 수 있고, 작은 크기의 워터마크를 HVS와 ROI를 이용해 삽입함으로써 비가시성과 견고성이 뛰어나다는 장점이 있다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.II
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• pp.227-235
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• 2000

Agricultural products are easily deformable its shape because of some external forces. However, these force behavior is difficult to measure quantitatively. Until now, many researches on the mechanical property was performed with various methods such as material testing, chemical analysis and non-destructive methods. In order to investigate force behavior on the cellular unit of agricultural products, electro-microscope based 3D image processing method will contribute to analysis of plant cells behavior. Before image measurement of plant cells, plant sample was cut off cross-sectioned area in a size of almost 300-400 ${\mu}$ m units using the micron thickness device, and some of preprocessing procedure was performed with fixing and dyeing. However, the wall structure of plant cell is closely neighbor each other, it is necessary to separate its boundary pixel. Therefore, image merging and shrinking algorithm was adopted to avoid disconnection. After then, boundary pixel was traced through thinning algorithm. Each image from the electro-microscope has a information of x,y position and its height along the z axis cross sectioned image plane. 3D image was constructed using the continuous image combination. Major feature was acquired from a fault image and measured area, thickness of cell wall, shape and unit cell volume. The shape of plant cell was consist of multiple facet shape. Through this measured information, it is possible to construct for structure shape of unit plant cell. This micro unit image processing techniques will contribute to the filed of agricultural mechanical property and will use to construct unit cell model of each agricultural products and information of boundary will use for finite element analysis on unit cell image.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.54-61
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• 2002

원격 영상전송 장치는 안전상의 문제가 있거나 사람이 갈 수 없는 곳을 관찰하기 위해 로봇 기술과 영상전송 기술을 결합한 것이다. 최근 원격 제어를 위해 웹서버와 로봇간 유선 및 RF를 이용한 제어 장치들이 개발되고 있지만, 작동 거리 및 인터넷 라인을 설치해야 하는 제한점이 있으며, 무선 방식의 통신장비를 이용할 경우 무선 라우터의 가격이 고가라는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 CDMA 셀룰러 폰 통신망을 이용하여 영상전송 및 영상전송 장치를 원격으로 제어할 수 있는 시스템을 개발하였으며, 개발된 시스템은 기존의 무선동신(RF)을 이용한 영상 전송시의 단점인 거리 제한 문제와 인터넷을 이용한 영상전송시의 문제를 해결할 수 있었고, 현재의 통신망을 비롯한 제한된 조건하에서 최적의 영상 및 음성을 전송할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.601-604
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• 2007

본 논문의 내용은 실시간 영상 처리에 의한 해태 생산라인에서의 불량 제품을 자동으로 추출하는 무인 품질검사 시스템을 개발하는 것이다. 즉, 생산라인에서 김의 결함을 분석하여 김 형태 결함을 자동 검출하는 무인 품질 검사 시스템을 개발하였다. 이를 위해 본 논문에서는 먼저 CCD 카메라를 통해 영상을 실시간으로 입력받아 고속영상처리 보드를 통해 이진 영상으로 전처리를 수행한다. 그 후 이진 영상에서 특징이 추출되고 추출된 특징을 이용하여 품질에 결함이 있는지를 판별하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.1-10
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• 2002

원격 영상전송 장치는 안전상의 문제가 있거나 사람이 갈 수 없는 곳을 관찰하기 위해 로봇 기술과 영상전송 기술을 결합한 것이다. 최근 원격 제어를 위해 웹서버와 로봇간 유선 및 RF를 이용한 제어 장치들이 개발되고 있지만, 작동 거리 및 인터넷 라인을 설치해야 하는 제한점이 있으며, 무선 방식의 통신장비를 이용할 경우 무선 라우터의 가격이 고가라는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 셀룰러 폰 통신망을 이용하여 영상전송 및 영상전송 장치를 원격으로 제어할 수 있는 시스템을 개발하였으며, 개발된 시스템은 기존의 무선통신(RF)을 이용한 영상 전송시의 단점인 거리 제한 문제와 인터넷을 이용한 영상전송시의 문제를 해결할 수 있었고, 현재의 통신망을 비롯한 제한된 조건 하에서 최적의 영상 및 음성을 전송할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.29-36
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• 2019

When dealing with outdoor images in a variety of computer vision applications, the presence of shadow degrades performance. In order to understand the information occluded by shadow, it is essential to remove the shadow. To solve this problem, in many studies, involves a two-step process of shadow detection and removal. However, the field of shadow detection based on CNN has greatly improved, but the field of shadow removal has been difficult because it needs to be restored after removing the shadow. In this paper, it is assumed that shadow is detected, and shadow-less image is generated by using original image and shadow mask. In previous methods, based on CGAN, the image created by the generator was learned from only the aspect of the image patch in the adversarial learning through the discriminator. In the contrast, we propose a novel method using a discriminator that judges both the whole image and the local patch at the same time. We not only use the residual generator to produce high quality images, but we also use joint loss, which combines reconstruction loss and GAN loss for training stability. To evaluate our approach, we used an ISTD datasets consisting of a single image. The images generated by our approach show sharp and restored detailed information compared to previous methods.