• Composites Research
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• 제27권5호
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• pp.183-189
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• 2014

광학 현미경 관찰을 통해 산화 그래핀의 형상, 크기 및 두께를 쉽게 파악할 수 있는 광학 관찰을 위한 최적 조건을 확보하고자 하였다. 본 연구에서는 $SiO_2$ 절연막이 300 nm 두께로 도포된 실리콘 기판 위의 산화 그래핀을 하이드라진 증기 환원을 통하여 본래의 모폴로지를 유지한 채 환원된 산화 그래핀의 이미지의 선명도를 증가시켰고, 녹색 필터를 사용한 관찰을 통해 이미지의 대비값을 보다 증대시켰다. 추가적으로 얻어진 광학 이미지를 RGB 채널별로 분리하는 방법을 제안하고 이를 통해 이미지를 분석하였다. 그 결과 하이드라진 증기 환원 처리 및 녹색 파장에서의 광원 하에서 고대비의 이미지 확보가 가능하였으며, 더불어 광학 이미지의 RGB 채널 분리만으로도 선명한 그래핀 이미지를 얻을 수 있음을 알아내었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.322-326
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• 2006

본 논문에서는 내시경 영상에 대해 위암 영역을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 내시경 영상을 획득하는 과정에서 발생하는 조명에 의한 잡음과 굴곡에 의해 발생하는 그림자에 의한 잡음 부분을 해결하기 위해서 HSI의 채도와 밝기 값을 이용하여 잡음 영역을 제거한다. 그리고 헤모글로빈 색소 정보를 나타내는 IHb값을 이용하여 전자 내시경 영상에서 유사한 헤모글로빈 색소 정보를 가지는 영역으로 분할한다. 분할된 영역들 중에서 RGB의 각 채널과 헤모글로빈 색소가 높게 나타나면 후보 영역으로 설정한다. 설정된 후보 영역 중에서 위암 영역의 형태학적인 특징 정보를 이용하여 위암 영역을 추출한다. 실제 전문의가 제공한 20개의 내시경 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 위암 추출 방법으로 17개가 정확히 추출되었고 3개의 내시경 영상에서는 위암 영역이 정확히 추출되지 않았다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.277-280
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• 2007

특정컬러정보 검출기반의 이동객체 탐색 알고리듬을 구현한다. 입력 이미지에 대해 조도변화 및 노이즈 제거 등을 위해 전처리 과정을 거치고, 이동객체 탐색은 R,G,B 각 채널의 영상차를 이용하여 객체를 검색한다. 실험 결과 검색 속도는 윤관선 탐색 및 정합법에 비해 15% 향상되었고 안정적이다. 또한 컬러 정보 기반의 객체 탐색이 가능함을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.509-511
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• 1998

본 논문에서는 동영상 데이터베이스에서 Key-frame을 검색하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 Key-frame을 검색하기위해 컬러 피쳐를 공간영역에서 추출하지 않고 wavelet transform 영역에서 컬러 피쳐를 추출하는 방법을 제안한다. wavelet transform 의 저주파 밴드는 영상전체의 특징을 잘 나타내고 고주파 밴드는 texture 와 국부적인 컬러 특성을 잘 나타낸다. 색인과정 알고리즘은 영상의 크기를 정규화하고 RGB 컬러공간에서 HSV 컬러 공간으로 변환을 하여, H, S, V 각 채널에 대해 Daubechies' wavelet transform을 수행한 후 변환 영역에서 피쳐를 추출하게 된다. 색인을 위한 피쳐로 wavelet 계수와 lowest 밴드의 평균과 표준편차를 추출하였다. 효율적인 검색을 위해 검색은 2단계로 수행된다. 먼저 평균과 표준편차만을 이용한 1차 검색을 통해 2차 검색의 후보 영상들을 추출하고 2차 검색에서는 1차 검색 통과 영상들에 대해서만 wavelet 계수들을 비교하여 최종 검색 결과를 얻게 된다. 검색결과 기존의 컬러 피쳐를 이용한 방법보다 우수한 검색결과를 얻을 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.148-150
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• 2012

외부 환경에 안개가 존재하는 경우, 영상처리의 다양한 알고리즘을 사용하기 어렵다. 이때 안개가 짙은 정도인 전달량을 이용하여 안개를 제거한다. 안개 제거를 위한 대표적인 방법 중 하나인 Dark Channel Prior 알고리즘은 영상의 색 정보를 이용하여 안개의 전달량을 예상한다. 하지만 RGB 전 채널 모두 높은 값을 갖고 있는 영역이, 전달량을 찾는 마스크보다 클 때 전달량을 잘못 예상하게 된다. 본 논문에서는 영상의 edge 정보를 이용하여 영상의 안개가 짙은 정도에 따라 영역을 분할 후 잘못 예상된 전달량을 보정하는 방법을 제안한다. 잘못된 전달량 예상을 통해 색이 왜곡되는 부분을 제거함으로서 기존의 알고리즘과 비교하여 영상 내의 색상이 자연스럽게 안개가 제거된 결과를 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.957-960
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• 2017

디지털 비디오의 발전이 가속됨에 따라, 비디오 샷 경계 검출은 비디오 분석 및 카타로깅 등 여러 분야에 있어 필수적인 요소가 되었다. 기존 샷 경계 검출 방법들은 잠음이나 카메라 혹은 물체의 이동, 그리고 색상의 급격한 변화 등에 민감한 성능을 보인다. 본 논문에서는 개선된 지역 방향 패턴 기반(eLDP) 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 RGB 색상의 일부와 eLDP의 특징을 결합해 더욱 강인한 샷 경계 검출 성능을 보였다. 또한, 셋톱박스 품질검사 시 필요한 채널 간 동기화의 신뢰성을 높였고, 실시간으로 검사하면서도 안정적인 샷 경계 검출이 가능함을 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.829-831
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• 2005

디지털 카메라 이미지의 화질을 저하시키는 주요 요인 중 하나는 노이즈이다. 디지털 카메라에 사용되는 CCD/CMOS 센서의 특성상, 노출이 증가할수록 신호대 잡음비(SNR)가 증가한다. 따라서 디지털 카메라에서 SNR이 높은 이미지를 얻기 위해서는 되도록 많은 노출을 주어야 한다. 하지만 너무 과다한 노출을 주게 되면 highlight clipping이 일어나기 때문에, RGB 모든 채널에서 clipping이 일어나지 않는 범위 안에서 노출을 주어야 한다. 그리고 CCD/CMOS RAW 데이터에 대해 카메라의 이미지 프로세싱 과정에서 디지털 노출 보정을 해주면 사람이 보기에 적절한 노출을 가지면서도 SNR이 높은 고화질의 이미지를 얻을 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.14-17
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• 2020

단안 영상에서의 깊이 추정은 주어진 시점에서 촬영된 2 차원 영상으로부터 객체까지의 3 차원 거리 정보를 추정하는 것이다. 최근 딥러닝 기반으로 단안 RGB 영상에서 깊이 정보 추정에 유용한 특징 맵을 추출하고 이를 이용해서 깊이를 추정하는 모델들이 기존 방법들의 성능을 넘어서면서 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 Attention Model 과 같이 특정 특징 맵의 채널 혹은 공간을 강조하여 전체적인 네트워크의 성능을 개선하는 연구가 소개되었다. 본 논문에서는 깊이 정보 추정을 위해 사용되는 특징 맵을 강조하기 위해서 Attention Model 을 추가한 AutoEncoder 기반의 깊이 추정 네트워크를 제안하고 적용 부분에 따른 네트워크의 깊이 정보 추정 성능을 평가 및 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.627-629
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• 2023

생체 신호를 분석하여 사용자의 건강과 정신 상태를 예측하고, 관련 질병에 관해 예방하는 연구가 늘어나고 있다. 생체 신호 중 심박은 사람의 육체, 정신적인 상태를 반영하는 대표적인 신호이지만 기존의 접촉 패드를 통한 ECG나 광학 센서를 통한 PPG로 심박을 예측할 때는 구속적인 환경이 필요하여 일상적인 상황 속에 적용하기 어려웠다. 이러한 단점을 해결하고자 본 논문은 UBFC-RPPG 데이터셋의 동영상 프레임을 RGB 채널마다 다른 가중치를 적용하는 전처리를 하여 학습 데이터의 크기를 줄이면서 정확도를 높이고, 3D-CNN을 활용한 딥러닝으로 순간적인 영상에서도 PPG 신호를 예측할 수 있도록 1초 전처리 영상을 학습한 후, 신호를 예측하는 것을 목표로 한다. 이렇게 비접촉식으로 취득된 신호는 더 다양한 환경에서의 감정분류, 우울증 진단, 질병 감지 등 다양한 분야에 활용될 수 있다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제47권4호
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• pp.53-58
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• 2010

본 논문에서는 색채 공간의 불균일도를 반영한 3차원 색채공간에서의 심벌판정 기법을 제안하고, 2차원 색채 공간에서의 심별 판정 기법과의 BER 성능을 비교 분석한다. 제안한 방법은 색채 공간에서의 심벌 영역을 3차원 RGB 공간에서 색채공간으로 변환하여 구하기 때문에 불균일도를 반영하고 있으면서 Y값에 해당하는 한 개의 차원이 증가함으로써 생기는 이득으로 인하여 2차원 색채 공간 기반 판정기법에 비하여 BER 측면에서 우수한 성능을 보여준다. 본 논문에서는 AWGN 및 common mode noise의 채널 환경에서 2차원 색채 공간 기반 심벌판정 기법과 비교하여 제안한 3차원 색채 공간 기반 심벌판정 기법의 BER 성능 개선 가능성을 수치적 시뮬레이션을 통해 입증한다.