• 대한기관식도과학회지
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• 제18권2호
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• pp.45-48
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• 2012

Background Neoplastic vessels tend to proliferate on the surface of malignant lesions in the aerodigestive tract. So, superficial malignant lesions can be detected earlier by enhancing mucosal vascular clarity. To enhance mucosal vascular clarity on endoscopic image, we developed an image processing algorithm of RGB (red-green-blue) channel substitution image (CSI). Methods Each pixel in original white light image (WLI) has its own value of red, green and blue channel. Various combinations of RGB channel substitution was tried on original WLI. Results To make superficial blood vessels darker than brighter background mucosa, in the CSI algorithm, RGB value in each pixel of WLI is substituted; red value to green one, green value to blue one. There was a good contrast between superficial mucosal vessels and background brighter mucosa in the CSI image. Conclusion By RGB CSI algorithm, WLI could be successfully converted to new images with enhanced mucosal vascular clarity. Using RGB CSI algorithm could provide added vascular visibility on original WLI.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.1197-1204
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• 2015

Smoke detection plays an important role for the early detection of fire. In this paper, we suggest a newly developed method that generated LBPV(Local Binary Pattern Variance)s as special feature vectors from RGB contrast images can be applied to detect smoke using SVM(Support Vector Machine). The proposed method rearranges mean value of the block from each R, G, B channel and its intensity of the mean value. Additionally, it generates RGB contrast image which indicates each RGB channel’s contrast via smoke’s achromatic color. Uniform LBPV, Rotation-Invariance LBPV, Rotation-Invariance Uniform LBPV are applied to RGB Contrast images so that it could generate feature vector from the form of LBP. It helps to distinguish between smoke and non smoke area through SVM. Experimental results show that true positive detection rate is similar but false positive detection rate has been improved, although the proposed method reduced numbers of feature vector in half comparing with the existing method with LBP and LBPV.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권2호
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• pp.95-114
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• 2022

본 연구는 MFOS라 명명한 다중센서 기반의 서리 관측 시스템의 고안 및 설치를 통해 서리의 자동 관측 가능성 및 실제 서리 발생 시 관련 영상 자료를 제시하였다. MFOS의 구성은 RGB 카메라, 열화상 카메라, LWS이며, 각 장비들은 서로 상보적인 역할을 수행한다. 서리 발생 전 장비의 시험 운영을 통해, 무강수 사례인 경우 높은 상대습도를 유지할 때 LWS의 전압값은 증가하였고, 특히 주변의 농수로로 인해 높은 상대습도가 유지되는 가평군 관측지에서 크게 증가하였다. RGB 카메라 이미지에서는 일출 전과 일몰 후에 LWS와 지표면을 관측할 수 없었으나 나머지 시간에 대해서는 가능하였다. 강수 사례의 경우 강수 기간 동안 LWS의 전압값은 급격하게 증가하였고, 강수 종료 후 감소하였다. RGB 카메라 이미지는 강수 현상과 상관없이 LWS와 지표면을 관측하였다. 반면, 열화상 카메라의 경우 강수 현상으로 인해 이미지 촬영은 되었지만 LWS와 지표면을 관측하지 못했다. 실제 서리가 발생한 사례의 자료를 통해, LWS의 전압값이 서리에 해당하는 범위보다 높더라도 RGB 카메라가 서리의 지표면 및 장비 표면 발생을 관측할 수 있는 것으로 나타났다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권8호
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• pp.1603-1613
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• 2017

본 논문은 널리 알려진 RGB 색상 기반의 웹캠을 사용한 손 영역을 효율적으로 분할하는 방법을 제안한다. 이 방법은 잡음을 제거하기 위하여 네 번의 경험적 전처리 방법을 수행한다. 먼저, 전체 영상 잡음을 제거하기 위하여 가우시안 평활화를 수행한다. 다음으로, RGB 영상은 HSV와 YCbCr 색상 모델로 변환되어, 각 색상 모델에 대해 통계적인 값에 기반하여 전역 고정 이진화가 수행된 후, 잡음은 bitwise-OR 연산에 의해 제거된다. 다음으로, 윤곽 근사화와 내부 영역 구멍 연산을 위해 RDP와 flood fill 알고리즘이 사용된다. 끝으로, 모폴로지 연산을 통하여 잡음을 제거하고 영상의 크기에 비례한 임계값을 결정하여 손 영역이 결정된다. 본 연구는 잡음 제거에 초점을 맞추고 있고 손 동작 인식 응용 기술에 사용될 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.7182-7188
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• 2015

최근 수기에 의한 맵핑 방식을 탈피하고자 고해상도 카메라, 레이저스캐너 등의 장비를 이용한 디지털 맵핑에 대한 관심이 높아지고 있으며 관련 연구도 보고된바 있다. 본 연구에서는 고해상도 화상기술이 연동된 레이저스캐너를 활용하여 굴진면의 공학적 특징 중 하나인 풍화도를 정량적으로 분석 및 산출하고자 실내 및 현장시험을 수행하였다. 레이저스캐너의 반사율(reflectance)값과 풍화도의 상관관계를 분석하고자 현장테스트를 통해 반사율에 영향을 미치는 인자를 파악하였다. 또한 반사율에 영향을 미치는 주요 인자 중 하나인 색상값(RGB value)에 대한 영향을 최소화하고자 실내테스트를 통해 보정식을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 보정식은 실제 현장에서 취득한 스캐닝 데이터를 이용하여 보정 전과 후의 결과를 비교하여 검증하였다. 검증결과 보정 반사율 값을 통해 산정된 풍화도 index는 현장에서 관찰된 우세 풍화도 등급 및 풍화도 비율 등과 매우 유사한 결과를 보이는 것으로 확인되었다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.109-125
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• 2019

지능형 전자상거래 검색 엔진에 대한 관심이 커지면서, 검색 상품의 특징을 지능적으로 추출하고 활용하기 위한 연구들이 수행되고 있다. 특히 전자상거래 지능형 검색 엔진에서 상품을 검색 할 때, 제품의 색상은 상품을 묘사하는 중요한 특징 중에 하나이다. 따라서 사용자의 질의에 정확한 응답을 위해서는 사용자가 검색하려는 색상과 그 색상의 동의어 및 유의어에 대한 처리가 필요하다. 기존의 연구들은 색상 특징에 대한 동의어 처리를 주로 사전 방식으로 다뤄왔다. 하지만 이러한 사전방식으로는 사전에 등록되지 않은 색상 용어가 질의에 포함된 경우 처리하지 못하는 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기존에 사용하던 방식의 한계점을 극복하기 위하여, 실시간으로 인터넷 검색 엔진을 통해 해당 색상의 RGB 값을 추출한 후 추출된 색상정보를 기반으로 유사한 색상명들을 출력하는 모델을 제안한다. 본 모델은 우선적으로 기본적인 색상 검색을 위해 671개의 색상명과 각 RGB값이 저장된 색상 사전을 구축하였다. 본 연구에서 제시한 모델은 특정 색상을 검색하는 것으로 시작하며, 검색된 색상이 색상 사전 내 존재하는 지 유무를 확인한다. 사전 내에 검색한 색상이 존재한다면, 해당 색상의 RGB 값이 기준 값으로 사용된다. 만일 색상사전 내에 존재하지 않는다면, Google 이미지 검색 결과를 크롤링하여 각 이미지의 특정 영역 내 RGB값들을 군집화하여 구한 평균 RGB값을 검색한 색상의 기준 값으로 한다. 기준 RGB값을 앞서 구축한 색상 사전 내의 모든 색상의 RGB 값들과 비교하여 각 R, G, B 값에 있어서 ${\pm}50$ 내의 색상 목록을 정렬하고, RGB값 간의 유클리디안 거리 유사도를 활용하여 최종적으로 유사한 색 상명들을 출력한다. 제안 방안의 유용성을 평가하기 위해 실험을 진행하였다. 피설문자들이 생각하는 300 개의 색상 이름과 해당 색상 값을 얻어, 본 연구에서 제안한 방안을 포함한 총 네가지 방법을 통해 얻은 RGB 값들과 피설문자가 지정한 RGB값에 대한 비교를 진행했다. 인간의 눈을 반영하는 측정 기준인 CIELAB의 유클리드안거리는 평균 13.85로 색상사전만을 활용한 방안의 30.88, 한글 동의어사전 사이트인 워드넷을 추가로 활용한 방안의 30.38에 비해 비교적 낮은 색상 간의 거리 값을 보였다. 연구에서 제시하는 방안에서 군집화 과정을 제외한 방안의 색 차는 13.88로 군집화 과정이 색 차를 줄여준다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 기존 동의어 처리 방식인 사전 방식이 지닌 한계에서 벗어나기 위해, 사전 방식에 새로운 색상명에 대한 실시간 동의어 처리 방식을 결합한 RGB값 기반의 새로운 색상 동의어 처리 방안을 제안한다. 본 연구의 결과를 활용하여 전자상거래 검색 시스템의 지능화에 크게 기여할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.35-42
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• 2014

주어진 실내 환경에 위치한 여러 장애물에 대한 정보를 사전에 훈련하고 인식하여 로봇의 인지 능력을 향상시키기 위해 스테레오비전 센서의 RGB-D 이미지에서 인텐시티를 기반으로 일정 거리 안에 있는 장애물을 검출하는 기법을 제시한다. RGB-D 인텐시티 정보에 대해 PCA, ICA, LDA, SVM의 주요 패턴인식 알고리즘을 적용하여 인식률 및 실행시간을 구하고, 여러 패턴인식 알고리즘 중에서 어떤 알고리즘이 인식률 및 실행시간 측면에서 적용이 가능한지를 제시한다. 실험결과, RGB-D 데이터와 인텐시티 데이터를 비교한 결과 정확도면에서는 RGB-D 데이터가 4.2% 높은 인식률을 보였으나 훈련시간은 인텐시티 데이터가 RGB-D 이미지에 비해 LDA의 경우 29%, SVM의 경우 31% 빠르게 처리되었으며 테스트시간은 LDA의 경우 70%, SVM의 경우 33% 빠르게 처리되어 모바일 로봇 장애물 인식에 인텐시티 데이터를 사용하는 것이 정확도면에서도 우수하고 처리 속도 면에서 높은 개선효과가 있다.

• 대한임상전기생리학회지
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• 제8권2호
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• pp.39-43
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• 2010

Purpose : The purpose of this study was to analyze skin reactions induced by ultraviolet irradiation using digital imagery. Methods : We recruited 15 women and ultraviolet irradiation was applied to their lumbar area. (The degree of inflammatory reaction was set on the basis of the third erythema dose. Image analysis was divided by Photoshop CS (8 bit RGB scale and gray scale). Then, images were processes using Image Pro Plus 4.5 program analyzing R, G, B, chromatic red value, luminance value and gray value. Results : As a result of analyzing changes in RGB scale, there were statistically significant differences in R, G, and chromatic red values. As a result of analyzing changes in gray scale, there were statistically significant differences in gray value. Analysis of changes in B and luminance values showed that there was no statistically significant difference. Conclusion : This study found that ultraviolet irradiation had influence on RGB and gray scale. These results suggest that changes to digital images on skin reaction by ultraviolet irradiation are related to erythema. In particular, these changes are related to R and gray values.

• 한국정밀공학회지
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• 제20권8호
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• pp.70-75
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• 2003

It is very important to inspect the color of printed texture in the textile process. The standard colorimetric system used for the recognition of the color in the textile industry. It uses XYZ color system defined by CIE (Commission Internationale de 1Eclairage), but is too expensive. Therefore, in this paper, we propose a color inspection system of the printed texture using a color scanner. Because the scanner uses RGB value for color, it is necessary the mapping from RGB to XYZ. However, the mapping is not simple, and the scanner has even positional deviation because of the geometric characteristics. To transform from RGB to XYZ, we used a NN (neural network) model and also compensated the positional deviation. In real experiments, we could get fairly exact XYZ value from the proposed color inspection system in spite of using a color scanner with large measuring area.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.345-347
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• 1998

스캐너를 가지고 이미지를 스캔하면 RGB 값을 얻는다. 이 RGB 값은 스캐너의 빛을 인지하는 소자들의 하드웨어적인 특성이 더해진 장치 의존적인 값이다. 그래서 RGB 값은 왜곡된 칼라 정보를 가지고 있다. 그러므로 칼라 보정을 하기 위해서는 장치 독립적이 값으로 변환해야 한다. 본 논문에서는 장치 독립적인 값을 구하기 위해서 칼라 샘플들을 XYZ로 계측한 값과 400nm에서 700nm 사이의 파장을 계측한 분광 반사값(Spectral reflectance value)을 가지고 스캐너의 칼라 보정을 구현하였다. 구현 방법으로는 신경회로망의 오차 역전파(Error Back Propagation) 알고리즘을 사용하였고 두 가지의 데이터를 가지고 실험했을 때의 결과와 장단점을 비교하였다.