• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권3호
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• pp.318-326
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• 2005

본 논문은 인터넷 둥을 통해 유입되는 유해 이미지를 그 특징을 이용하여 무해, 선정, 유해(누드), 심한 유해(성인물)과 같은 이미지 컨텐츠의 등급으로 선별하기 위한 이미지 특징 추출 방법과 이미지분류 기술을 제시한 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 입력 이미지에서 유해 정보임을 인식하기 위한 피부 영역 검출 기법을 제시한다. 또한, 노이즈를 줄이고 효과적으로 유해성 정도를 추출하기 위해 관심 영역을 설정하고 그 관심 영역 안에서만 특징을 정의하는 관심 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 그리고 이미지를 4 종류의 등급으로 선별하기 위해 유해 이미지 분류 모델을 생성하는 다중 SVM 학습 기법과 생성된 분류 모델을 이용하여 입력 데이타의 유해 등급을 분류하는 다중 SVM 분류 기법을 제시한다. 특히 피부색 영역 이미지의 형태 정보와 피부색 비율 이미지의 색깔정보를 합하여 만든 피부색 가능성 분포 이미지를 제시하고, 이 피부색 가능성 분포 이미지를 축소하여 학습 과정에서 특징 분류를 위해 이용하는 이미지 특성 벡터를 제안한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 유해 이미지 등급 선별 기법을 적용한 실험 결과와 이미지의 유해 둥급 분류에 대한 판별 성능을 평가한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.2551-2561
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• 2014

심방세동 검출을 위한 기존 연구방법으로는 비선형 분석법과 주파수 분석법 등을 들 수 있지만 시간 영역 알고리즘에 비해 연산이 복잡하고 불규칙한 리듬 검출에 필요한 일반적 규칙을 제공하지 못한다. 이를 위해 본 연구에서는 선형 분석 기반의 심방세동 분류를 위한 불규칙 RR 간격의 최적값 검출 방법을 제안하였다. 이를 위해 먼저 전처리과정과 차감 기법을 통해 R파를 검출하였다. 이후 불규칙 RR 간격의 세그먼트 길이에 대한 범위를 설정하고 정규화 절대 편차와 절대치와 같은 선형 분석상의 심방세동 분류를 위한 최적값을 검출하였다. 제안된 알고리즘의 타당성 평가를 위해 MIT-BIH 부정맥과 심방세동 데이터베이스를 이용하여 RR 간격의 세그먼트 길이와 최적값에 대한 심방세동 분류율을 각각 비교 실험하였다. 성능 평가 결과, RR 간격과 연속하는 RR 간격 차에 대한 최적값은 ${\alpha}=0.75$, ${\beta}=1.4$, ${\gamma}=300ms$ 일 때 제일 높은 성능을 나타나는 것을 확인할 수 있었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.177-188
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• 2022

최근 이산화탄소 지중저장 모니터링 기술 중 하나인 미소진동 모니터링 기술에 대한 관심이 증가하면서 과거에 주로 사용되었던 지오폰이나 지진계가 아닌 분포형 광섬유 센서(distributed acoustic sensing, DAS)의 적용도 증가하고 있다. 특히 DAS를 이용하여 모니터링을 수행하면 시×공간적으로 거의 연속된 자료가 기록되게 되어 자료의 양이 방대해지게 되고 빠르고 정확한 자료 처리가 중요하게 된다. 자료처리 중 이벤트 탐지 및 위상 발췌는 가장 기초적인 과정으로 모든 자료에 대해 필수적으로 수행되어야 한다. 이 논문에서는 기계학습 기반의 P, S파 위상 발췌 알고리즘을 개발하여 전통적인 위상 발췌 방법의 한계를 보완하고, 전이학습 방법을 이용하여 신호 대 잡음비가 낮은 단일 성분 자료만 존재하는 DAS 자료에도 적용이 가능하도록 하였다. 사용된 기계학습 모델은 위상 발췌에 뛰어난 성능을 보이는 합성곱 신경망 기반의 EQTransformer를 ResUNet의 특성을 포함하도록 수정하여 구성하였다. 훈련자료는 전세계적으로 기록된 지진파형 자료인 STEAD자료를 이용하였고 학습 자료에 포함되지 않은 특성들에 대해서도 좋은 성능을 보이도록 기본 자료를 다양하게 변형시킨 자료도 학습에 사용하였다. 개발된 알고리즘은 학습자료와 다른 특성을 갖는 K-net 및 KiK-net 자료에 의해 성능이 검증되었다. 또한, 전이 학습을 통해 DAS 자료의 특성에 맞게 변형시킨 후 포항 장기분지에서 측정된 DAS자료에 적용시켜 그 성능을 검증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.450-456
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• 2016

케이블에 인가되는 신호로 의사잡음 수열을 사용하여 인가신호와 반사신호의 시간 상관 분석을 실시하여 케이블 고장을 검출하는 STDR (sequence time domain reflectometry)은 노이즈 환경에 강하고, 단선, 합선을 포함한 간헐적 고장의 검출이 가능한 것으로 알려져 있다. 하지만 고장 위치의 거리가 멀거나 경미한 고장의 경우 반사신호의 감쇄가 크고 상관계수가 작아지게 되어, 케이블 고장 판별이 어렵거나 측정 거리 오차가 커진다. 또한 위상과 피크치 검출에 의한 고장 탐지 자동화가 어렵게 된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 STDR의 고장 검출 성능을 향상시키기 위해 케이블에 인가되는 인가신호의 상관계수의 최댓값을 검출하고, 다음으로 인가신호를 제거하여 반사신호의 상관계수의 최댓값을 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 저압 전력 케이블에서의 고장 검출 실험을 통해 성능을 입증하였다. 그 결과 제안된 방법은 신호가 감쇄되더라도 전통적인 STDR보다 고장 여부의 정확한 구분과 위치의 추적이 가능하였다. 또한 기준신호 제거와 상관계수의 정규화를 통해 위상과 최대값 검출 방법을 사용함으로써 자동 고장 판별과 거리 계산에 오류가 발생하지 않았다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.51-57
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• 2012

간 혈관 구조는 간에 대한 질병을 판단하거나 간 수술 계획을 세우는 데 중요한 요소이다. 특히 생체간이식에서 간 혈관 구조는 기증자와 수혜자의 안전을 보장하기 위하여 수술 전 환자의 간 상태를 파악하고 좌우엽의 체적을 계산하는 중요한 근거로 활용된다. 본 연구는 조영제를 투여한 복부 MDCT 영상에서 추출된 간 영상으로부터 간 혈관을 자동추출하기 위하여 노이즈에 강한 Canny edge detection을 활용할 수 있는 방안을 제안한다. 환자마다 달라질 수 있는 간 영상의 밝기와는 독립적으로 간 내부의 혈관을 추출하기 위하여 간 영상의 히스토그램과 평균 픽셀값을 이용하여 Canny 알고리즘에 사용되는 최적의 파라미터들을 정의한다. 간 영상의 밝기에 따라 파라미터를 수동으로 조절하는 경우보다 시간을 절약할 수 있다. 찾아진 혈관의 경계선에서픽셀의 밝기를 이용하여 후보 혈관을 추출한다. 최종적으로 수평과 수직방향으로 연결된 혈관이나 고립된 혈관을 검색하는 시스템을 이용하여 추출에 실패한 혈관을 추가하고 노이즈를 제거한다. 그 결과로써 환자마다 나타나는 다양한 혈관 모양을 정확하게 3차원으로 재구성한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.166-174
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• 2013

심전도 신호의 QRS 검출은 심장의 상태를 확인 할 수 있는 가장 보편적인 방법이다. 하지만 측정할 때 발생되는 여러 종류의 잡음성분들로 인하여 이를 분석하는데 어려움을 준다. 가장 큰 문제를 야기하는 부분이 기저선 변동 잡음인데 전극을 부착한 부위의 근육수축과 호흡의 리듬에 따라서 발생하게 된다. 특히 일반인들의 건강상태를 지속적으로 모니터링 해야 하는 헬스케어 시스템에서는 이를 위한 심전도 신호의 실시간 처리가 필요하다. 즉, 최소한의 연산량으로 대상 환자의 특징을 파악하여 정확한 QRS를 검출할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 QRS 검출을 위한 형태 연산기반의 기저선 잡음제거 기법을 제안한다. 이를 위해 형태 연산을 통한 전처리 과정과 적응형 윈도우를 통해 QRS를 검출하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 일반적으로 심전도 기저선 변동 잡음 제거 시 사용되는 기존 필터와의 신호의 왜곡도를 비교 평가하였다. 또한 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하여 R파 검출 결과를 확인하였다. 실험 결과로부터 형태 연산을 이용한 방법이 적은 연산량으로 충분한 잡음제거율을 얻을 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.2094-2105
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• 1994

본 논문은 레이돈(Radon) 변환식으로부터 유도된 투사 근거 허프(Hough) 변환 방식을 사용하여 시간연속 영상상의 이동물체의 궤적을 추정하는 기법을 제안한다. 이때 이동비행물체는 시간연속되는 각 영상 프레임에 몇 개의 화소로 나타나며 그 궤적은 삼차원 직선으로 간주한다. 근래에 제시된 방법들은 합성영상 입단일 궤적도면을 여러 종류의 허프변환 방식을 사용하여 그 궤적을 추정하여 왔으나 본 논문의 방식은 시간연속 영상을 여러 방향에서 투사하여 얻어지는 이차원적 비행체 궤적 지식을 효과적으로 비행체 궤적 재구성에 이용함으로 비행체 탐지 능력은 물론 궤적 추정 능력을 향상하였다. 아울러 투사 근거 허프 변환방식을 평가, 사정하기 위하여 영상 공간의 소음 등으로 야기된 투사 공간상의 허프 파라미터의 추정 error를 분석, 유도하였다. HiCamps라 명칭된 실제 적외선 시간연속 영상 데이타를 대상으로 시뮬레이션한 결과 비행체 궤적 추정이 아주 낮은 SNR 에서도 가능함을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.81-94
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• 1998

영상에서 관심있는 물체의 윤곽선을 추출하기 위해서 Kass등은 Snakes라고 불리우는 능동적 윤곽선 모델(active contour model)을 제안하였다. Snakes 모델은 내부 에너지,영상 에너지, 외부 에너지라는 에너지 함수를 사용하여 물체의 윤곽선을 정의하는 모델로 이 에너지 함수를 최소화함으로써 물체의 윤곽선을 찾을 수 있다 이 모델은 속도가 느리며초기화에 민감하다. 이 문제를 개선하기 위해 Gunn은 두 개의 초기화를 이용하여 정확한 윤곽선을 추출하고 초기화에 덜 민감하도록 하였다. 이 방법은 기존의 다른 방법에 비해 정확한 윤곽선을 추출할 수 있었으나, 속도면 에서는 상당히 효율적이지 못하고 잡음에 민감하였다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 snakes을 이루는 각 윤곽점에 8$\times$8크기의 윈도우를 적용하여 윈도우내의 화소에 대해서만 에너지 최소화 알고리즘을 적용하였다.본 논문에서 제안한 방법은 원 영상과 컵 영상의 윤곽선 추출에 적용하였다. 제안한 방법을사용하여 얼굴을 추적하므로써 가상현실등에 응용되고 물체의 움직임 추적에도 응용될 수 있다.

• 천문학논총
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• 제22권2호
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• pp.43-54
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• 2007

Many gravitational wave detectors are now being built or under operation throughout the world. In particular, LIGO has taken scientific data several times, although current sensitivity is not sufficient to detect the weak signals routinely. However, the sensitivities have been improving steadily over past years so that the real detection will take place in the near future. Data analysis is another important area in detecting the gravitational wave signal. We have carried out the basic research in order to implement data analysis software in Korea@home environment. We first studied the LIGO Science Collaboration Algorithm Library(LAL) software package, and extracted the module that can generate the virtual data of gravitational wave detector. Since burst sources such as merging binaries of neutron stars and black holes are likely to be detected first, we have concentrated on the simulation of such signals. This module can generate pure gravitational wave forms, noise suitable for LIGO, and combination of the signal and noise. In order to detect the gravitational signal embedded in the noisy data, we have written a simple program that employs 'matched filtering' method which is very effective in detecting the signal with known waveform. We found that this method works extremely well.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권4호
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• pp.85-94
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• 2004

실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하고 추적하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다. 아울러 제안방법의 성능에 대한 실험결과를 기존 추적알고리즘과 비교, 분석하여 평가한다.