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고속이동천체 검출을 위한 궤적탐지 알고리즘 및 YSTAR-NEOPAT 영상 분석 결과 (AUTOMATED STREAK DETECTION FOR HIGH VELOCITY OBJECTS: TEST WITH YSTAR-NEOPAT IMAGES)

  • 김대원;변용익;김수영;강용우;한원용;문홍규;임흥서
    • Journal of Astronomy and Space Sciences
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    • 제22권4호
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    • pp.385-392
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    • 2005
  • 천구상에서 빠르게 움직이는 인공위성, 우주잔해물 및 빠른 속도의 지구접근천체 등과 같은 고속이동천체들은 별들을 추적하며 관측한 영상에서 선 형태의 궤적으로 나타나게 된다. 이 논문에서는 이러한 궤적을 검출해내기 위해 개발한 궤적탐지 알고리즘에 대한 소개와, 개발된 알고리즘을 이용한 YSTAR-NEOPAT 영상분석결과에 대해 기술하였다. 알고리즘은 기본적으로 외곽선 추적방법을 이용하였으며, 벌들이 밀집한 곳에서의 검출효율을 높이기 위해 차감영상기법을 사용하였다. 알고리즘의 수행속도 테스트 결과, 궤적탐지에 소요되는 시간은 1초 미만으로 대용량 자료의 실시간 분석에도 사용이 가능한 것으로 나타났다. 또한, 검출 결과를 GIF 영상으로 저장함으로써, 눈으로 직접 확인할 수 있도록 하였다. 총 7,000여 장의 YSTAR-NEOPAT 영상을 분석한 결과, 약 700개의 궤적을 발견하였으며 발견된 궤적들 중 고속이동천체는 시계열 영상에서 여러 장에 걸쳐 연속적으로 나타나는 특성을 이용하여 기타 다른 궤적들과 구별해 낼 수 있었다. 이렇게 발견된 고속이동천체는 모두 인공위성 혹은 우주잔해물인 것으로 나타났으며, 기타 궤적들은 우주선 및 유성인 것으로 분류되었다.

영역카메라를 이용한 이송중인 제재목의 화상처리시스템 개발 (The Development of Image Processing System Using Area Camera for Feeding Lumber)

  • 김병남;이형우;김광모
    • Journal of the Korean Wood Science and Technology
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    • 제37권1호
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    • pp.37-47
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    • 2009
  • 최근 목재산업계에서는 사람의 시각을 대체하는 기계시각을 이용한 화상처리시스템을 도입하여 제재목 등급 판정의 자동화, 제품의 품질향상 및 재단 최적화 등에 활용하고 있다. 본 연구에서는 국내산 소나무 제재목을 대상으로 표면결함검출을 위한 화상처리시스템을 개발하고자 하였으며, 주로 이용되고 있는 라인스캔카메라를 대신하여 비교적 저가의 영역카메라를 이용하였을 때 발생되는 문제점을 해결하고자 하였다. 벨트컨베이어의 불균일한 이송속도에 따른 문제점을 해결하기 위해 화상의 특징점을 이용한 결과 효과적인 화상병합을 할 수 있었다. 일반적인 영역카메라는 송재속도 15.7 m/min 이상에서는 모션블러에 의한 화상의 품질저하로 인하여 화상처리가 어려웠고 화상처리에 적합한 송재속도는 13.8 m/min였으며 추후 송재속도를 향상시키기 위해서는 전자셔터 속도가 빠른 카메라의 사용이 요구되었다. 녹색 컨베이어벨트상의 제재목 화상의 배경과의 분리를 위해서는 RGB필터의 red 채널을 이용하면 효과적이었다. 옹이검출을 위한 문턱값 판정법은 화상분석형인 문턱값 감소법이 우수하였으며 히스토그램분석형 중에서는 엔트로피법이 적합하였다.

깊이정보와 컬러정보를 이용한 고속 고정밀 얼굴검출 및 추적 방법 (A Fast and Accurate Face Detection and Tracking Method by using Depth Information and color information)

  • 김우열;서영호;김동욱
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제16권9호
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    • pp.1825-1838
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    • 2012
  • 본 논문에서는 RGB영상과 깊이영상을 사용하여 얼굴검출 및 추적을 고속으로 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 얼굴검출 과정과 얼굴추적 과정으로 구성되며, 얼굴검출 과정은 기본적으로 기존의 Adaboost 방법을 사용하나, 깊이정보와 피부색을 사용하여 탐색영역을 축소한다. 얼굴추적은 템플릿 매칭방법을 사용하며, 조기종료 기법을 사용하여 수행시간을 줄였다. 이 방법들을 구현하여 실험한 결과, 얼굴검출 방법은 기존의 방법에 비해 약 39%의 수행시간을 보였으며, 얼굴추적 방법은 프레임 당 2.48ms의 추적시간을 보였다. 또한 검출율에 있어서도 제안한 얼굴검출 방법은 기존방법과 비슷한 검출률을 보였지만, 오검출률에 있어서는 0.66%로 기존방법보다 상당히 향상된 성능을 보였다. 또한 얼굴추적 방법은 특별한 경우를 제외한 모든 경우에서 약 1%의 낮은 추적오차율을 보였다. 따라서 제안한 얼굴검출 및 추적방법은 각각 또는 결합하여 고속 동작과 높은 정확도를 필요로 하는 응용분야에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

Generation and Detection of Cranial Landmark

  • Heo, Suwoong;Kang, Jiwoo;Kim, Yong Oock;Lee, Sanghoon
    • Journal of International Society for Simulation Surgery
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    • 제2권1호
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    • pp.26-32
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    • 2015
  • Purpose When a surgeon examines the morphology of skull of patient, locations of craniometric landmarks of 3D computed tomography(CT) volume are one of the most important information for surgical purpose. The locations of craniometric landmarks can be found manually by surgeon from the 3D rendered volume or 2D sagittal, axial, and coronal slices which are taken by CT. Since there are many landmarks on the skull, finding these manually is time-consuming, exhaustive, and occasionally inexact. These inefficiencies raise a demand for a automatic localization technique for craniometric landmark points. So in this paper, we propose a novel method through which we can automatically find these landmark points, which are useful for surgical purpose. Materials and Methods At first, we align the experimental data (CT volumes) using Frankfurt Horizontal Plane (FHP) and Mid Sagittal Plane(MSP) which are defined by 3 and 2 cranial landmark points each. The target landmark of our experiment is the anterior nasal spine. Prior to constructing a statistical cubic model which would be used for detecting the location of the landmark from a given CT volume, reference points for the anterior nasal spine were manually chosen by a surgeon from several CT volume sets. The statistical cubic model is constructed by calculating weighted intensity means of these CT sets around the reference points. By finding the location where similarity function (squared difference function) has the minimal value with this model, the location of the landmark can be found from any given CT volume. Results In this paper, we used 5 CT volumes to construct the statistical cubic model. The 20 CT volumes including the volumes, which were used to construct the model, were used for testing. The range of age of subjects is up to 2 years (24 months) old. The found points of each data are almost close to the reference point which were manually chosen by surgeon. Also it has been seen that the similarity function always has the global minimum at the detection point. Conclusion Through the experiment, we have seen the proposed method shows the outstanding performance in searching the landmark point. This algorithm would make surgeons efficiently work with morphological informations of skull. We also expect the potential of our algorithm for searching the anatomic landmarks not only cranial landmarks.

주왕산국립공원 삼림식생의 군락분류와 군락생태 (Syntaxonomical and Synecological Description on the Forest Vegetation of Juwangsan National Park, South Korea)

  • 오해성;이경연;김종원
    • 한국환경생태학회지
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    • 제32권1호
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    • pp.118-131
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    • 2018
  • 주왕산국립공원의 삼림식생에 대한 식물사회학적 연구가 이루어졌다. 식물사회의 종조성과 서식처의 균질성을 강조하는 Z.-M. 학파의 방법으로 수행하였다. 52개 식생자료가 획득되었고, 출현식물 총 265분류군의 행동양식은 9계급의 변환통합우점도와 상대기여도를 통해 분석하였다. 식생자료의 모둠화 과정을 통해 단위식생을 분류하고, 그 분포와 현존균질도 등이 분석되었다. 4가지 상관우점식생 속에 9개 식물군락이 기재되었다: 신갈나무-애기감둥사초군락, 신갈나무-뱀고사리군락, 졸참나무-둥근잎천남성군락, 굴참나무-털조록싸리군락, 떡갈나무-털피나무군락, 서어나무-털대사초군락, 느티나무-등칡군락, 들메나무-개면마군락, 소나무-가는잎그늘사초군락. 삼림식생의 대상분포가 논의되었고, 표고 약 700 m가 냉온대 중부 산지대(신갈나무-생강나무아군단역)와 남부 저산지대(졸참나무-작살나무아군단역)의 전이대인 것으로 밝혀졌다. 주왕산국립공원의 삼림식생은 종조성의 낮은 균질성이 특징이었다. 결론적으로 주왕산국립공원의 삼림식생은 <지역생물기후구-대구형> 속에서 더욱 강한 대륙성 생물기후환경과 세립질 풍화토와 암편을 공급하는 유문암질 응회암 우세의 지질 환경에 대응하는 고유성이 큰 지역식생이고, 산불 영향이 더해진 근자연림 또는 이차림인 것으로 밝혀졌다.

자기 유사성을 이용한 가우시안 노이즈 제거 알고리즘 (Gaussian Noise Reduction Algorithm using Self-similarity)

  • 전영은;엄민영;최윤식
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제44권5호
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    • pp.1-10
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    • 2007
  • 대부분의 자연 영상은 프랙탈 이론의 기반이 되는 자기 유사성이라는 특징을 가지고 있다. 비록 국부적으로 영상을 정상 신호라고 가정할 수 있지만 일반적으로 영상 신호는 에지나 코너 부분과 같은 불연속성을 가지고 있는 비정상 신호이다. 이 때문에 대부분의 선형 알고리즘의 성능 저하가 나타난다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 영상 내에 포함되어 있는 자기 유사성을 이용하는 새로운 비선영 잡음 제거 알고리즘을 제안 한다. 이를 위해 우선 잡음 제거를 수행 할 위치의 화소 주변 화소들을 이용하여 평탄 영역인지를 판단한다. 평탄 영역일 경우 그 주변 픽셀들의 평균으로 잡음을 제거하고, 평탄 영역이 아닌 경우, 블록 MSE(block Mean Square Error) 관점에서 유사도가 높은 블록을 탐색하여 그 블록들의 중심 화소값들을 이용하여 잡음 제거를 수행한다. 실험 결과는 PSNR 측면에서 잡음 제거 성능이 약 $1{\sim}3dB$ 정도 향상됨을 보여준다. 또한 추정 이론 관점에서 추정자의 분산 분석 결과 가장 낮은 분산을 갖음을 보였다.

단일카메라 마이크로 스테레오 4D-PTV (Single-Camera Micro-Stereo 4D-PTV)

  • 도덕희;조용범;이재민;김동혁;조효제
    • 대한기계학회논문집B
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    • 제34권12호
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    • pp.1087-1092
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    • 2010
  • 단일카메라 기반의 마이크로 스테레오 PTV 측정시스템을 구축하였다. 단일의 카메라에 부착되는 마이크로 대물렌즈 후부에 2 개의 핀을 가진 얇은 원판을 설치하여 한 장의 영상에 스테레오 영상을 얻을 수 있었다. 스테레오 영상간의 동일한 입자영상을 대응시키기 위하여(matching) 반복계산 기반의 PTV 알고리듬을 구축하였다. 계산시간을 줄이기 위하여 에피폴라선을 이용하였으며 스테레오 영상으로부터 얻어진 동일입자들의 3 차원 위치정보(X, Y, Z)의 시간 이동량을 계산함으로써 3 차원 속도벡터를 구하였다. 측정시스템은 광원레이저(Ar-ion, 500mW), 1 대 카메라($1028{\times}1024$ pixel, 500fps), 2 개의 핀홀을 지닌 원판 및 호스트컴퓨터로 구성된다. 가상영상을 이용하여 2 개의 핀홀 간격과 핀홀 직경의 크기변화에 대한 측정알고리듬의 오차와 속도벡터 회복률 특성을 구하였다. 구축된 시스템을 마이크로후향단채널($H{\times}h{\times}W:\;36{\mu}m{\times}70{\mu}m{\times} 3000{\mu}m$) 유동의 측정에 적용하여 얻어진 결과를 수치계산 결과와의 비교로부터 정성적으로 일치한 결과를 얻었다.

수술현미경에서의 다중형광영상을 이용한 뇌종양과 혈관영상 검출 시스템 연구 (Study of a Brain Tumor and Blood Vessel Detection System Using Multiple Fluorescence Imaging by a Surgical Microscope)

  • 이현민;김홍래;윤웅배;김영재;김광기;김석기;유헌;이승훈;신민선;권기철
    • 한국광학회지
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    • 제26권1호
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    • pp.23-29
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    • 2015
  • 본 연구에서는 뇌 종양 수술에서 다수의 광원과 빔 스플리터 모듈을 사용해 종양과 혈관의 형광영상을 동시에 검출하고 획득한 형광영상을 동일한 디스플레이 장치에 표시함으로써 시술자에게 종양과 혈관의 정확한 정보를 실시간으로 제공할 수 있는 현미경 시스템을 제안한다. 5-ALA(5-Aminolevulinic acid) 와 ICG(Indocyanine green) 의 형광영상의 동시 검출을 위해 빔 스플리터(beam-splitter : BS)모듈을 사용하였고 5-ALA는 600nm, ICG는 800nm이상의 파장 대역에서 가장 효율이 뛰어나도록 구성하였다. 빔 스플리터 모듈은 파장 대역에 따라 광학기기의 구조를 변경할 수 있고 필터를 탈, 착 가능한 구조로 설계하여 필요에 따라 빔 스플리터와 필터의 종류를 변경할 수 있으며 5-ALA 및 ICG 이외의 형광염료를 사용한 시술에서 사용할 수 있다. 빔 스플리터 모듈을 통한 형광영상은 5-ALA는 가시광역, ICG는 근적외선 영역을 검출 할 수 있는 CCD 카메라를 장착해 동일한 디스플레이에서 확인할 수 있고 획득한 형광영상은 닮음 변환(similarity transform)을 이용해 원영상과 정합하여 실시간으로 시술자에게 제공하는 시스템을 구현하였다.

가상 데이터와 융합 분류기에 기반한 얼굴인식 (Face Recognition based on Hybrid Classifiers with Virtual Samples)

  • 류연식;오세영
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제40권1호
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    • pp.19-29
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    • 2003
  • 본 논문은 인위적으로 생성된 가상 학습 데이터와 융합 분류기를 이용한 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 특징공간에서의 최근접 특징 선택 방법과 연결주의 모델에 기반한 서로 다른 형태의 분류기를 융합하여 통합효과를 얻도록 하였다. 두 분류기는 모두 학습 데이터의 공간적인 분포에 따라 생성된 가상 학습데이터를 이용하여 학습되고 이용된다. 첫째로, 특징 공간에서의 각 정보(Angular Infnrmation) 를 이용하는 최근접특징각(the Nearest Feature Angle : NFA)을 이용하여 저장된 학습데이터와 가장 근접한 것을 찾고, 둘째로, 질의(Query) 얼굴 특징 정보를 정면얼굴 영상의 특징정보로 투영하여 얻은 정보에 기반한 분류기의 결과를 이용한다. 정면영상 특징정보로의 투영은 다층 신경망을 이용하여 정면 회상망(Frontal Recall Network)을 구현하였고, 이것을 여러 개 묶어 앙상블 네트웍으로 구성한 Ensemble 회상망(Ensemble Recall Network)을 사용하여 일반화 성능을 향상시켰다. 끝으로, 각 분류기의 결과에 따라 융합 분류기가 최종 결과를 선택하도록 하였다. 제안된 알고리즘을 6 종류의 서고 다른 학습/시험데이터 군에 적용하여 평균 96.33%의 인식률을 얻었다. 이것은 특징라인에 기반한 방법(the Nearest Feature Line) 평균 에러율의 61.2% 이며, 단일 분류기를 사용한 경우 보다 안정된 견과를 얻고 있다.

효율적인 연속 충돌감지를 위한 프리즘 기반의 메쉬 컬링 기법 (Prism-based Mesh Culling Method for Effective Continuous Collision Detection)

  • 우병광;유효선;최유주
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.1-11
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    • 2009
  • 본 연구에서는 다각형 메쉬 모델들에 대한 시뮬레이션 수행시 주요 병목현상으로 제기되는 충돌감지의 효율성을 높이기 위하여, 연속 시간사이에서 이산시간 스위프트로 형성된 프리즘을 단위로 하는 효율적 메쉬 컬링 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 우선, 연속 시간사이에서 대응되는 두 삼각형을 이용하여 프리즘을 정의하고, 프리즘 단위의 폐쇄검사(Occlusion Query) 기반 가시성 테스트(Visibility Test)를 실시하여, 교차 가능성이 없는 프리즘을 세부 충돌테스트의 대상에서 제외시킨다. 또한, 가시성 테스트 결과로 추출된 프리즘의 충돌가능 집합(PCS: Potential Colliding Set)에서 충돌 가능성이 없는 프리즘의 쌍들을 분리축 테스트(SAT: Separating Axis Test)을 기반으로 분류하는 협대역 컬링(Narrow Band Culling)을 수행한다. 분리축 테스트 시, 두 프리즘의 영역을 각각의 반공간(Half Space)에 포함시키는 평면을 정의하고 이에 수직인 주축을 정의하여, 단일 주축에 대한 분리 검사를 수행함으로써 수행 효율성을 높인다. 제안기법의 성능을 평가하기 위하여 서로 다른 크기의 벤치마크 모델을 선정하고, 제안 기법 적용 전후의 세부 층돌검사 대상 프리즘 쌍의 수를 비교하였다. 또한, 단일 주축에 대한 분리축 테스트 기반 컬링의 효율성을 입증하기 위하여, 프리즘 쌍에 대한 가시성테스트 실험 결과와 비교하였다. 2916개와 2731개의 삼각형으로 구성된 두 메쉬모델에 대한 컬링 실험에서, 제안 컬링기법 적용시 99%의 효과적인 컬링결과를 얻었다.

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