• 감성과학
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• 제7권4호
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• pp.57-65
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• 2004

본 논문에서는 color, texture, shape의 정보를 통합 이용하여 내용기반 영상검색 시스템의 성능을 향상시키는 기법을 고찰하였다. 먼저 영상에 내재되어 있는 color를 분석 추출하여 몇 개의 대표색으로 요약 표현한 다음, 이를 활용한 근사치 측정도를 고안하였다. Texture정보 분석에 있어서는 영상의 주축 행렬 데이터를 통계적 접근 방법으로 추출하였다. Edge분석의 방법으로는 Edge 막대그래프에서 색상변환, 양자화, 필터링에 관련된 정보를 선행처리 후 Edge 정보를 추출하였다. 마지막으로, 본 연구의 결과인 내용기반 영상검색 시스템의 효율성을 precision-recall 분석과 실험적 결과를 통하여 입증하였다.

• 한국광학회지
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• 제23권3호
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• pp.97-102
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• 2012

일반적으로 왜곡을 측정하는 방법으로 패턴의 전체 이미지를 분석하여 왜곡을 평가하는 방법을 이용하고 있으나 정확도가 높지 않아 카메라 등의 광학계에 많이 적용되고 있다. 1um이하의 정확도를 요구하는 왜곡수차를 측정하는 방법으로는 고가의 정밀 스테이지를 이용하여 마스크의 이미지 위치를 정확히 측정하는 방법이 주로 이용된다. 본 논문에서는 정확도가 요구되지 않는 매뉴얼 스테이지를 이용하여 왜곡을 정확히 측정하는 방법을 연구 하였다. 주요 아이디어로는 CCD나 CMOS를 이용하여 마스크 이미지를 일부 중첩되도록 분할측정하고 인접중첩영역의 이미지를 통합하여 마스크 이미지 위치를 정확히 계산하는 것이다. 마스크 이미지의 정확한 위치정보를 얻기 위해 Canny Edge Detection 기법을 사용하였으며 이렇게 확보된 위치정보로부터 좌표변환과 최소자승법을 사용하여 정확한 왜곡수차를 계산하는 과정을 연구하였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2008년도 정기총회 및 학술발표대회
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• pp.739-742
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• 2008

표면영상유속계(SIV)는 기존의 입자영상유속계(PIV)의 원리를 이용하여 하천의 표면유속을 측정하는 방법이다. 본 연구에서는 경제적이고 효율적인 유속측정 기법인 SIV 기법을 이용하여 국내 3개 하천에 대하여 현장 유량측정에 적용하였다. 현장 영상분석은 다중카메라 방식을 이용하였고 영상분석과정에 필요한 참조점과 횡단면 자료는 측량을 통하여 획득하였다. SIV로 측정된 유속을 검증하는 수로 실험의 결과, 평균오차 10% 이내의 정확도를 보여 정확한 유속측정이 가능함을 확인하였다. 그러나, 실제 하천에의 적용에서는 저수위시와 악천후시에 대해서는 20 % 이내의 오차를 보이는 것으로 나타났다. 향후 SIV 기법의 문제점들을 해결한다면 언제 어디서나 효율적이고 경제적인 유량측정을 할 수 있을 것이다. 그리고 이를 활용하여 실시간 하천정보시스템으로 발전시킴으로써 하천 관리에 큰 도움이 될 것이라 판단된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권4호
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• pp.335-345
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• 2009

이 논문은 웹 문서의 이미지 캡션 추출을 위한 방법으로서 이미지와 캡션의 위치적 연관성과 본문과 캡션의 어휘적 유사성을 동시에 고려한 방법을 제안한다. 이미지와 캡션의 위치적 연관성은 거리와 방향 관점에서 캡션이 이미지에 상대적으로 어떻게 위치하고 있는지를 나타내며, 본문과 캡션의 어휘적 유사성은 이미지를 설명하고 있는 캡션이 어휘적으로 본문과 어느 정도 유사한지를 나타낸다. 이미지와 캡션을 독립적으로 고려한 자질만을 사용한 캡션 추출 방법을 기저 방법으로 놓고 제안하는 방법들을 추가적인 자질로 사용하여 캡션을 추출하였을 때, 캡션 추출 정확률과 캡션 추출 재현율이 모두 향상되며, 캡션 추출 F-measure가 약 28% 향상되었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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• pp.1224-1227
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• 2002

In this paper, we propose a composition method of the template image whose detection performance does not have incorrect detection and improves also on the tough photography conditions of the outdoors, rainy weather and night. This research was done to measure a relative position between a spreader and a target container with image processing to realize full-automatic quayside gantry cranes. By the proposal method, we confirmed that the template image for object detection has a contour image more effective than a gray image.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제18권3호
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• pp.31-35
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• 2019

Human beings have been fascinated by the applicability of the medium of photography since the device was first introduced in the thirteenth century to acquire images by attempting primitive and rudimentary approaches. In the 21st century, it has been developed as a wide range of technology that enables not only the application of artistic expression as a method of replacing the human-hand-painted screen but also the planar recording form in the format of video or image. It is more effective to use the information extracted from the image data rather than to use a randomly given file name in order to provide a variety of services in the offline or online system. When extracting an identifier from a region of an image, high cost cannot be avoided. This paper discusses the image entropy-based approach and proposes a linear methodology to measure the image entropy in an effort to devise a solution to this method.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.700-702
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• 2004

본 논문에서는 내용 기반의 화상 검색 시스템을 위한 화상 특징 추출을 고속으로 수행하기 위하여 TCP/IP 프로토콜을 사용하는 LAN 환경에서 유휴(Idle) PC들을 사용한 PC 클러스터에 관해 연구하였다. 실험에 사용한 화상 특징(Image feature)으로서는 칼라의 응집도를 사용하는 CCV(Color Coherence Vector), 화상의 엔트로피를 정량화한 PIM(Picture Information Measure), Gaussian-Laplacian 에지 검출 연산을 사용한 SEV(Spatial Edge Histogram Vector)로서 이들을 추출하기 위한 Task를 Master rude에서 Slave rude들로 전송하고, 연산에 사용 될 화상 데이터를 전송한 후 연산을 수행하고 결과를 다시 Master node로 전송하는 전통적인 Task-Farming형태의 PC Cluster를 구성하였다. 연산에 참여하는 클러스터 노드의 개수를 증가시키며 Task와 화상데이터를 전송하여 이에 따른 연산시간을 측정하고 비교하였다. 실험 결과는 유휴 PC들로 구성된 PC클러스터를 이용한 효율적인 내용기반의 화상 검색 시스템을 구성하기 위해 활용이 가능하다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.149-149
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• 2000

We experimented on AGV driving test with color CCD camera which is setup on it. This paper can be divided into two parts. One is image processing part to measure the condition of the guideline and AGV. The other is part that obtains the reference steering angle through using the image processing parts. First, 2 dimension image information derived from vision sensor is interpreted to the 3 dimension information by the angle and position of the CCD camera. Through these processes, AGV knows the driving conditions of AGV. After then using of those information, AGV calculates the reference steering angle changed by the speed of AGV. In the case of low speed, it focuses on the left/right error values of the guide line. As increasing of the speed of AGV, it focuses on the slop of guide line. Lastly, we are to model the above descriptions as the type of PID controller and regulate the coefficient value of it the speed of AGV.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2202-2205
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• 2001

This paper is composed of two parts. One is image preprocessing part to measure the condition of the lane and vehicle. This finds the information of lines using RGB ratio cutting algorithm, the edge detection and Hough transform. The other obtains the situation of other vehicles using the image processing and viewport. At first, 2 dimension image information derived from vision sensor is interpreted to the 3 dimension information by the angle and position of the CCD camera. Through these processes, if vehicle knows the driving conditions which are lane angle, distance error and real position of other vehicles, we should calculate the reference steering angle by steering controller.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.548-553
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• 2010

본 논문에서는 4차원의 히스토그램 기반 상관성을 이용한 효과적인 모양영상의 인식방법을 제안하였다. 여기서 히스토그램 기반 상관성은 4개 방향을 고려한 계산으로 얻어지며, 이는 영상 사이에 대응하는 차원의 위치를 비교함으로써 유사성을 좀 더 정확하게 반영하기 위함이다. 또한 상관성 척도로 정규화된 상호상관계수를 이용함으로써 모양, 위치, 크기, 회전과 같은 기하학적 변화에 강건한 인식성능을 얻기 위함이다. 제안된 방법을 8개의 $64\times64$ 픽셀의 모양영상과 30개의 $256\times256$ 픽셀의 모양영상을 대상으로 실험한 결과, 영상의 속성을 잘 반영하는 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.