Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.49-49
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2019
국내의 하천생태계의 다양성 확보를 위한 유역 단위 하천환경 개선에 대한 관심은 꾸준히 증가하고 있는 추세이다. 하천환경 조사와 관리차원에서 적극적인 투자와 노력이 필요하며 이를 위해서는 현 상태를 확인하고 판단하는 것이 매우 중요한 부분이다. 초분광 영상은 하천의 하상재료, 수심 및 식생분포와는 관련 없는 고유의 분광정보 특성을 포함하고 있다. 본 연구는 한국건설기술연구원의 안동 하천실험센터의 실험수로에서 하천에서 흔히 볼 수 있는 대표적인 하상재료를 분포시켜 초분광영상과 RGB 영상자료를 취득한 후 각각의 하상재료의 특성에 대해 분석하였다. 실험수로는 폭 0.9 m, 길이 10 m수로에 모래, 큰돌, 흰자갈, 갈대, 식생 5가지 종류를 좌우, 상하대칭으로 분포시켰으며, 수심에 따라 취득된 영상정보의 특성값이 얼마나 변경되는지에 대해 파악하였다. 본 연구를 통해 하천의 다양한 하상재료에 대한 구분과 수리조건에 따른 분광정보의 왜곡, 계절별 식생특성 파악 및 분류에 대한 결과를 확인할 수 있을 것으로 판단된다.
Upon development of information super-highway and multimedia-related technoiogies in recent years, more efficient technologies to transmit, store and retrieve the multimedia data are required. Among such technologies, firstly, it is common that the semantic-based image retrieval is annotated separately in order to give certain meanings to the image data and the low-level property information that include information about color, texture, and shape Despite the fact that the semantic-based information retrieval has been made by utilizing such vocabulary dictionary as the key words that given, however it brings about a problem that has not yet freed from the limit of the existing keyword-based text information retrieval. The second problem is that it reveals a decreased retrieval performance in the content-based image retrieval system, and is difficult to separate the object from the image that has complex background, and also is difficult to extract an area due to excessive division of those regions. Further, it is difficult to separate the objects from the image that possesses multiple objects in complex scene. To solve the problems, in this paper, I established a content-based retrieval system that can be processed in 5 different steps. The most critical process of those 5 steps is that among RGB images, the one that has the largest and the smallest background are to be extracted. Particularly. I propose the method that extracts the subject as well as the background by using an Image, which has the largest background. Also, to solve the second problem, I propose the method in which multiple objects are separated using RGB channel selection techniques having optimized the excessive division of area by utilizing Watermerge's threshold value with the object separation using the method of RGB channels separation. The tests proved that the methods proposed by me were superior to the existing methods in terms of retrieval performances insomuch as to replace those methods that developed for the purpose of retrieving those complex objects that used to be difficult to retrieve up until now.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.05a
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pp.391-395
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2009
최근 한정된 자원으로 인한 에너지 수요가 증가하면서 에너지 절약 문제가 중요한 과제로 대두되었다. 본 논문에서는 효율적인 에너지 절약 문제를 해결하기 위한 방법으로 열 영상과 퍼지 제어 기법을 적용하여 실내 냉방 장치의 풍향과 풍속을 제어하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 실내 냉방 장치의 풍향과 풍속을 제어하기 위해 획득한 초기 열 영상을 색상 분포 영상으로 변환한다. 색상 분포 영상은 Red, Magenta, Yellow, Green, Sky, Blue의 온도 값을 가지는 RGB 값이며 각 색상은 $24.0^{\circ}C$에서 $27.0^{\circ}C$의 분포의 온도 값을 가진다. 본 논문에서는 색상 분포 영상을 좌에서 우로 5개의 계층 구간으로 분류하여 온도를 분석한다. 실내 공간의 색상 분포 영상을 분석하여 얻어진 각 계층 구간의 온도와 대기 중의 습도를 퍼지 소속 함수에 적용하여 구해진 결과 값을 비퍼지화 하고 최종적으로 풍향의 세기를 제어한다. 그리고 열 영상을 분석하여 풍향의 우선순위, 풍향의 지속시간을 결정한다. 제안된 방법을 $300{\times}400$ 크기의 열 영상을 대상으로 기존의 시스템과의 전력량 차이를 시뮬레이션 한 결과, 제안된 방법이 효과적인 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 복잡한 배경을 가지고 있는 영상에서 우리가 원하는 손의 움직임의 일부인 가위, 바위, 보를 인식함으로써 좀 더 자연스러운 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI, Human and Computer Interface)을 이루고자 하였다. 정규화된 RGB 색상 공간에서 정의한 피부색의 가우시안 분포를 이용하여 조명의 변화나 개인의 차이에도 효과적이고 안정적으로 손 영역을 찾아내고자 하였으며, 추출된 손 영역은 RBF 신경망을 이용하여 가위, 바위, 보로 인식되도록 하고, 다양한 pattern에 대응하는 효율적인 training방법을 사용하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.508-510
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2002
본 연구에서는 실시간으로 얼굴을 인식, 검증하기 위한 전처리 단계로써 얼굴을 고속으로 추출하고 추출된 영상을 개선하기 위한 효율적인 기법들을 소개한다. 먼저 RGB로 획득되는 영상을 인간의 시각 구조와 유사한 HSI 컬러 모델로 변환하고 여기서 인간의 피부 영역에 해당하는 컬러 분포를 조사하여 대강의 얼굴 영역을 찾고 이 영역을 대상으로 두 개의 가변 템플릿과의 상관도(Correlation)를 이용하여 최적의 얼굴 안면을 찾는다. 보다 나은 얼굴 인식을 위하여 검출된 얼굴 안면 이미지에서 조명 평면(Illumination plane) 이미지를 추출하여 먼저 불균일성을 보정한 다음 평활화(Equalization)를 수행함으로써 영상을 개선한다.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2000.12a
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pp.141-144
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2000
본 논문은 교통 안전 표지판 인식에 적용이 가능한 새로운 영상의 특징 정보 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 인간의 인식 시스템에서 이용하는 기본 특징인 색과 형태정보를 이용하여 영상 인식에 적용한다. 색 정보의 추출은 RGB성분의 히스토그램 분포를 이용하고 형태 정보의 추출은 기하학적인 형태 정보 추출 방법과 모멘트를 이용한다. 본 논문은 유사 영상 검색을 위한 새로운 특징 정보 추출 방법과 간단한 특징 정보 표현 그리고 계산량의 감소 효과를 얻었다.
In recent years, application of UAV(Unmanned Aerial Vehicle) to seed sowing and pest control has been actively carried out in the field of agriculture. In this study, UAS(Unmanned Aerial System) is constructed by combining image sensor of various wavelength band and SfM((Structure from Motion) based image analysis technique in UAV. Utilization of UAS based vegetation survey was investigated and the applicability of precision farming was examined. For this purposes, a UAS consisting of a combination of a VIS_RGB(Visible Red, Green, and Blue) image sensor, a modified BG_NIR(Blue Green_Near Infrared Red) image sensor, and a TIR(Thermal Infrared Red) sensor with a wide bandwidth of $7.5{\mu}m$ to $13.5{\mu}m$ was constructed for a low cost UAV. In addition, a total of ten vegetation indices were selected to investigate the chlorophyll, nitrogen and water contents of plants with visible, near infrared, and infrared wavelength's image sensors. The images of each wavelength band for the test area were analyzed and the correlation between the distribution of vegetation index and the vegetation index were compared with status of the previously surveyed vegetation and ground cover. The ability to perform vegetation state detection using images obtained by mounting multiple image sensors on low cost UAV was investigated. As the utility of UAS equipped with VIS_RGB, BG_NIR and TIR image sensors on the low cost UAV has proven to be more economical and efficient than previous vegetation survey methods that depend on satellites and aerial images, is expected to be used in areas such as precision agriculture, water and forest research.
We measured two-dimensional (2-D) oxygen distribution in the surface sediment layer of intertidal sediment using a simple and inexpensive planar oxygen optode, which is based on a color ratiometric image approach. The recorded emission intensity of red color luminophore light significantly changed with oxygen concentration by $O_2$ quenching of platinum(II)octaethylporphyrin (PtOEP). The ratios between the intensity of red and green emissions with oxygen concentration variation demonstrated the Stern-Volmer relationship. The 2-D oxygen distribution image showed microtopographic structure, diffusivity boundary layer and burrow in surface sediment layer. The oxygen penetration depth (OPD) was about 2 mm and the one-dimensional vertical diffusive oxygen uptake (DOU) was 12.6 mmol $m^{-2}d^{-1}$ in the undisturbed surface sediment layer. However, those were enhanced near burrow by benthic fauna, and the OPD was two times deeper and DOU was increased by 34%. The simple and inexpensive oxygen planar optode has great application potential in the study of oxygen dynamics with high spatiotemporal resolution, in benthic boundary layers.
A software to visualize and analyse 3-D seismic data is developed using OpenGL, one of the most popular 3-D graphic library, under the PC and Windows platform. The software can visualize the data as volume and slices, whose color distribution is specified by a special dialog box that can pick a color in RGB or HSV format. The dialog box can also designate opacity values so that several 3-D objects can be displayed superimposed each other. Horizon picking is implemented very easily with this software thanks to the guided picking method. The picked points from a horizon will compose a set of points, mesh, and a surface, which can be viewed and analysed in three dimensions.
Woo, Hee Sook;Kwon, Kwang Seok;Kim, Byung Guk;Yoon, Chun Joo;Kim, Young Rok
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.22
no.4
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pp.107-115
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2014
Visibility of the road influence the safe driving because it recognizes the obstacle on the road. In this paper, we propose a mobile data acquisition and processing system for evaluating road visibility at night. And it was converted efficiently with mobile images and archived for spatial analysis of road-visibilities at night. This was applied to the following techniques to the system. Low-power computing units, open an image processing library, GPU-based acceleration techniques and document database techniques, etc. And converting the RGB image to the YUV color system, which was integrated the brightness component and the spatial information. High performance Android devices were used to collect brightness data on roads and it was confirmed whether this prototype was to determine the spatial distribution of such acquisition and management systems for spatial-assessments of road visibility at night.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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