• 한국통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.334-343
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• 1997

칼러 텔레비젼에서 기준 백색은 CPT(color picture tube)의 RGB 세 빔 전류를 조절함으로써 설정되며, 이들 빔 전류비는 RGB 비디오 증폭기의 이득비를 조정함으로써 조절된다. 일반적으로 전자총의 빔 전류 밀도 프로파일은 가우스 분포를 가지며, RGB 각 채널 증폭기의 이득과 대역폭의 곱은 일정하다. 따라서 스크린상의 밝기와 공간 해상도는 수상기의 기준 백색 설정에 따라 달라진다. 본 논문에서는 칼라 텔레비젼의 기준 백색 설정시에 RGB 전류비가 밝기에 미치는 영향과 비디오 증폭기의 이득 및 전류 밀도 분포에 따른 영상 경계 부분에서의 열화 정도를 이론적으로 해석하였다. 해석 결과 기준 백색의 색 온도 증가에 따라 Helmholtz-Kohlrausch 현상에 의해 밝기가 증가하고, RGB 증폭기의 이득비 편차가 작을수록 스크린상의 공간 밝기 분포의 상승거리는 감소하는 경향이 있음을 밝혔다. 또한 본 해석에 근거하여 P22 형광체에 대하여 더 밝으면서도 해상도를 높일 수 있는 기준 백색의 설정 가능한 범위를 제시하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권3호
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• pp.46-51
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• 2020

소나무 재선충은 한국과 일본, 중국을 포함한 동아시아 지역의 소나무산림에 막대한 피해를 주는 원인이며, 피해목의 조기 발견과 제거는 재선충 확산을 막는 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 드론으로 촬영되고 처리된 RGB 정사영상을 딥러닝 분류에 의한 재선충 피해목 탐색방법을 제안한다. 제안된 방법은 학습영상 데이터가 많지 않다는 가정아래 ResNet18을 백본으로 하는 패치기반의 분류기를 구성하고 RGB 정사영상을 분류하고 그 결과를 heatmap 형태로 만든다. 제작된 정사영상의 heat map는 재선충 피해목의 분포를 알아내고 확산해가는 모습을 관찰할 수 있게 하며, 재선충 피해목 지역의 RGB 분포 특징을 추출해낼 수도 있다. 본 연구의 패치기반 분류기 성능은 94.7%의 정확도를 나타내었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.490-492
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• 2000

본 논문에서는 방송영상 특성을 이용한 축구 경기 장면 분석을 제안한다. 동영상의 프레임들을 분할하기 위해서는 급격한 장면 변화나 화면의 색상과 같은 화면의 형식적인 변화가 주요 결정사항이다. 그러나 축구경기와 같은 동영상에서의 하이라이트는 화면의 형식적인 변화와는 조금 다른 의미를 가진다. 그러므로, 축구 경기 동영상에서 하이라이트 부분을 검출하기 위해서는 장면의 변화와 더불어 화면의 의미를 해석할 필요가 있다. 본 논문에서는 축구 경기 동영상의 모든 프레임을 순차적으로 검사한다. 임의의 프레임에 대하여 RGB 정보의 분석을 통하여 영상의 구성내용을 파악한 후, 구성 내용의 위치와 분포를 참조하여 하이라이트 여부를 판단한다. 제안된 방법에서는 RGB 값의 변화 문제를 해결하기 위하여, 주 RGB 범위 군집화(Dominant RGB Grouping) 방법을 통하여 임의의 영상에서 RGB 값의 변화에 최대한 덜 민감한 방법으로 대상의 RGB 정보를 취득할 수 있는 방법을 사용하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.1123-1127
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• 2005

본 논문에서는, 퍼지 유사도 평가를 이용한 객상인식에 관한 알고리즘을 소개하며, 이러한 알고리즘을 적용한 색상인식 시스템을 구성하였다. 객상의 분포를 판별하는 수단으로써 임의의 색상영역의 색입자 분포를 나타내기 위해 퍼지 멤버쉽을 구성하였으며, 멤버쉽의 평가를 위한 유사도 평가 방법을 사용하였다. 색상 정보는 RGB와 함께 HLS 색 좌표계를 사용하여 색인식의 정확성을 높였으며, 특히 HLS 좌표계 요소 중 Hue(색도)정보의 적절한 사용으로 조명과 재질변화에 강인한 알고리즘을 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권6호
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• pp.445-452
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• 2007

본 논문에서는 도로 상에 설치된 CCTV의 영상정보에서 날씨정보를 검출하기 위한 방법으로 도로날씨정보 검출알고리즘을 제안한다. 도로 상의 CCTV 영상정보에서 날씨정보를 얻는 방법으로 맑은 날의 영상에서 RGB 평균값을 얻고 이를 기준으로 흐린 날 혹은 비 오는 날, 눈 오는 날, 안개 낀 날 등의 영상을 구분한다. 본 논문에서 제안하는 도로날씨정보 검출알고리즘은 많은 시간비용과 공간비용이 소모되는 날씨 데이터베이스를 활용하는 기존의 기법에 비하여, 시간비용과 공간비용이 적게 들기에 시스템을 구축함과 동시에 현장에 적용할 수 있다는 장점이 있다. 또한 본 알고리즘에서는 온 습도 정보와 일자 정보를 이용하여 검출된 날씨 정보를 재검증함으로 보다 정확한 날씨 정보를 검출할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.419-421
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• 2000

정확한 색 재현(Color Reproduction)을 위해서 영상 입력 장치(Image Input Device)의 조명색(Illuminant Color)에 따른 영상 변화를 분석하는 것은 중요하다. 영상 입력 장치는 피사체(Object)를 비추는 조명의 색 특성에 따라 영상을 생성한다. 이는 인간 시각 시스템(Human Visual System)이 가지는 색 불변성(Color Constancy)과는 다른 특성이며, 정확한 색 재현을 위해 필요한 색 실현 모델(Color Appearance Model)이 영상을 변환하는데 문제점으로 작용한다. 따라서, 영상 입력 장치가 생성하는 영상으로부터 조명 정보를 분석하여 인간 시각 시스템의 색 불변성을 재현할 필요가 있다. 본 논문에서는 영상의 조명 정보를 평가하기 위해 채도(Chroma)가 높은 기준 색 샘플들의 rgb 색도를 이용하여 색도 평면에 색도 다각형(Chromaticity Polygon)을 구성하고 영상의 모든 픽셀들의 rgb 색도 분포와 기준 색 샘플들의 색도 다각형간의 포함 관계에 따라 조명 정보를 평가한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권3호
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• pp.91-102
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• 2012

본 연구는 환경생태학적 하천관리의 기초가 되는 것으로서, 어류분포 특성을 파악할 수 있는 하천서식처 분류에 영상정보를 활용하기 위한 기법을 개발하고 이에 대한 적용 가능성을 평가하였다. 먼저 서식처별 특성자료를 파악하기 위해 지형측량, 유량 및 수온관측 등을 실시하였으며 현지관측 시점에 해당하는 하천의 영상을 얻기 위해 무인항공촬영을 실시하였다. 어류 분포특성을 파악하기 위한 서식처로는 크게 riffle, pool, glide를 선정하였으며, riffle 영역은 빠른 물의흐름으로 인해 RGB의 표준편차가 pool과 glide에 비해 크게 나타났다. 이러한 RGB의 표준편차 특성을 이용하여 riffle 영역의 해상도와 kernel 크기별 분류 정확도를 평가한 결과, 해상도가 30cm이고 kernel 크기가 11일때의 분류 정확도가 77.17%로 가장 높게 나타났다. 또한 적외선 카메라를 이용하여 pool과 glide 영역에 대한 수온을 관측한 결과 각각 $19.6{\sim}21.3^{\circ}C$와 $15.5{\sim}16.5^{\circ}C$로서 약 $4{\sim}5^{\circ}C$의 차이를 보였으며, 이러한 적외선 사진정보를 통해 pool과 glide 영역에 대한 분류가 가능하게 되었다. 향후 RGB와 적외선 밴드를 탑재한 무인항공촬영시스템이 활용될 경우 어류 분포 파악을 위한 서식처 분류가 보다 효과적으로 수행될 것으로 판단된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.446-448
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• 2011

본 논문에서는 조명 보정과 지역적인 밝기 정보를 이용한 유해 영상에서의 피부색 검출 방법을 제안한다. 첫번째, 조명의 영향을 줄이기 위하여 입력 영상을 히스토그램 평활화하여 명암 값의 분포가 한쪽으로 치우치거나 균일하지 못한 영상의 명암 값 분포를 균일화 시켜 영상을 향상될 수 있도록 한다. 그 다음, 평활화 시킨 영상을 25 개의 블록으로 분할한 후, 각 블록에서의 밝기 값에 대한 통해 평균과 왜도를 구한다. 구해진 값들을 영상의 임계값으로 설정하여 이진화 시킨다. 그리고, 평활화시킨 영상의 RGB 값을 Lab 컬러 공간으로 변환한다. 변환된 컬러 공간내의 조명 성분 값인 L(Luminance)값을 추출하여 이를 역변환 한다. 역변환한 L 값은 비정규 조명을 갖는 유해 영상의 조명에 민감한 영향을 제거하기 위하여 평활화 영상에 합한다. 마지막으로, 밝기 임계값을 통해서 얻어진 이진영상내의 객체 영역과 RGB 피부색 임계값을 통한 조명 보정된 평활화 영상내의 피부색 영역의 공통된 영역을 결과값으로 추출한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.67-72
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• 2005

대부분의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기 분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 양봉 형태의 히스토그램이 나타나며 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을 수 있다. 반면에 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다 본 논문에서는 RGB 컬러 모형의 각 색상에 대하여 퍼지 소속 함수를 적용하고, 그 결과를 이용해 배경에 비해 가독성이 높은 특징들을 배경과 분리하는 방법을 제안한다. 제안된 이진화 방법은 RGB의 각 색상에 퍼지 소속 함수를 적용하여 얻은 값들을 이용해 이진화한다. 기존의 임계치를 이용한 이진화 방법에 비해 잡음 영역을 상당히 제거 할 수 있으며, 운송 컨테이너 영상에 적용한 결과, 기존의 방법에 비해 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권11호
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• pp.1421-1426
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• 2001

오늘날 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 멀티미디어에 대한 효율적인 관리가 더욱 중요하게 되었다. 특히 동영상과 같은 이미지에서는 특정 이미지를 추출하여 필요한 이미지를 관리하고자 하는 욕구가 증가되어가고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 자료의 효과적인 색인화 및 검색을 위한 동영상 처리를 위한 여러 멀티미디어 의미정보 추출 방법 중 내용 기반 의미 정보 추출 방법을 이용하여 특정 이미지를 검색하고 추출된 이미지만 저장하는 알고리즘을 설계하였다. 입력 영상에서 RGB 정보를 추출한 후 동영상의 모든 프레임을 순차적으로 검사하면서 주 RGB 범위 군집화 방법을 통하여 구성 내용의 위치와 분포를 참조하여 일치여부를 파악하여 입력 영상과 일치하는 동영상을 저장하도록 하였다.