• 대한원격탐사학회지
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• 제17권4호
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• pp.319-334
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• 2001

Extracting primitives from imagery plays an important task in visual information processing since the primitives provide useful information about characteristics of the objects and patterns. The human visual system utilizes features without difficulty for image interpretation, scene analysis and object recognition. However, to extract and to analyze feature are difficult processing. The ultimate goal of digital image processing is to extract information and reconstruct objects automatically. The objective of this study is to develop robust method to achieve the goal of the image processing. In this study, an adaptive strategy was developed by implementing Gabor filters in order to extract feature information and to segment images. The Gabor filters are conceived as hypothetical structures of the retinal receptive fields in human vision system. Therefore, to develop a method which resembles the performance of human visual perception is possible using the Gabor filters. A method to compute appropriate parameters of the Gabor filters without human visual inspection is proposed. The entire framework is based on the theory of human visual perception. Digital images were used to evaluate the performance of the proposed strategy. The results show that the proposed adaptive approach improves performance of the Gabor filters for feature extraction and segmentation.

• 전자공학회논문지SC
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• 제46권4호
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• pp.58-63
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• 2009

각종 전자 제품 및 부품의 외관 검사는 인간의 시력에 의해 이루어졌다. 외관 검사는 LCD Panel, flexible PCB 및 다른 여러 가지 전자부품에 적용되어진다. 전자 제품의 외관검사를 사람의 시력에 의존할 경우 작고 미세한 전자 제품은 검사자의 신체와 정신에 따라 검사 결과가 변화하기 때문에 안정적인 결과를 기대 할 수 없다. 머신비전 시스템은 이러한 문제가 발생되지 않는다. 따라서 머신 비전 시스템은 현제 여러 외관 검사 분야에서 사용되어지고 있다. 하지만 머신 비전 시스템에 의한 자동 검사는 작업장의 조명에 의한 영향을 많이 받는다. 본 논문에서는 이러한 영향을 극복하기 위한 방법으로 히스토그램변환을 이용한 머신비전 검사의 정확성 향상 방법을 제안한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제14권2호
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• pp.149-164
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• 1998

본 연구에서는 지구자원탐사용 인공위성 화상데이터중에서 공간해상력이 우수한 RS-1C PAN 데이터와 Landsat TM 데이터를 중합(merging)하는데 있어서, 어떤 중합방법이 유효한지를 밝히고자 하였다. 각기 다른 두 화상데이터를 중합하기 위하여 IHS, PCA, HPF, ratio enhanoement 및 LUT방법을 적용하였으며, 이 방법들에 의하여 얻어진 화상들의 평가에 있어서는, 분광반사특성 보존성부분과 공간해상력 부분으로 나누어서 평가하였다. 그 결과 ratio enhancement방법이 분광반사특성의 보존성에 있어서 가장 좋은 결과를 나타내었다. 전체적인 화상의 시각적 판독평가에 있어서는 PCA방법이 다른 방법에 비하여 공간해상력이 우수한 것으로 파악되었으며 다음으로 HPF, ratio enhancement, IHS, LUT방법의 순으로 나타났다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.139-145
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• 2023

의사가 병원에서 환자를 진찰할 때 의사는 환자의 상태를 직접 확인하고 환자와의 대화를 통해 대면 진단을 한다. 그러나 의사가 환자를 직접 진료하기 어려운 경우가 많다. 최근에는 여러 유형의 원격 의료 시스템이 개발되었다. 그러나 현존하는 많은 시스템이 심장질환, 목상태, 피부상태, 귀의 내부상태 등을 관찰할 수 있는 능력이 부족하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 환자의 육안 검사와 청진이 가능하도록 실내에서 자율주행이 가능한 대화형 원격진료 로봇 시스템을 개발한다. 개발된 로봇은 WebRTC 플랫폼을 통해 원격 제어가 가능하도록 다관절 로봇팔을 이용해 의사의 관찰 하에 환자에게 다가가 환자의 상태를 확인할 수 있다. 환자로부터 원격으로 얻은 영상 정보, 음성 정보, 환자의 심음 및 기타 데이터를 WebRTC 플랫폼을 통해 의사에게 전송할 수 있다. 개발된 시스템은 의사가 참석할 수 없는 다양한 장소에 적용이 가능하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권4호
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• pp.275-284
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• 2006

Hyperion 영상의 노이즈는 주로 대기 효과와 센서의 기계오류, 신호변환 때문이다. 보정되지 않은 밴드, 중복 밴드, 모든 대기흡수에 영향을 많이 받는 밴드가 모두 제거되어도, 여전히 노이즈 밴드가 존재한다. 영상처리에 사용할 선명하고 안정된 밴드를 선택하기 위해 육안으로 영상을 간단하게 검사할 수 있지만, 이는 수동으로 이루어지는 비효율적이고 주관적인 방법이다 본 논문에서 우리는 노이즈 추정과 자동 밴드 선택을 위해 극단화소비 사용을 제안한다. 이를 위해 기존에 사용되던 SNR, 엔트로피와 극단화소비를 비교하였다. 첫째, 상대적으로 노이즈가 적은 ALI 영상에 Gaussian 노이즈, salt & pepper 노이즈, Speckle 노이즈를 부가하여 노이즈량과 각 통계량 사이의 관계를 살펴보았다. 둘째, Hyperion 영상에서 추출된 세 개 통계량에 대해 기대최대화 분석을 수행하여 자동으로 밴드를 선택하였다. Hyperion 데이터는 시각적 평가에 의해 5단계로 구분되어 평가자료로 사용되었다. 실험 결과에서 극단화소비가 Hyperion 영상의 밴드 선택에 효과적으로 사용될 수 있었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제27권8호
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• pp.1409-1417
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• 2003

In the 21st century, the concept of remote design and manufacture is strongly required in manufacturing processes to reduce cost and time-to-market. The objective of this paper is the development of an internet-based dimensional verification system for reverse engineering. An inspection client can register measurement data at the developed web server. Collaborators related to the development of a new product can confirm geometrical form from measurement data, check dimensional information and mark up the important parts, as well as make a statement of their views through the Internet. The developed system is realized through the ActiveX-Server architecture. Functions of the dimensional verification module are constructed as ActiveX by using the visual C＋＋ and OpenGL. The usefulness of the developed system is confirmed through a case study.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권4호
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• pp.545-555
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• 2020

This paper focuses on automatic image registration between EO (Electro-Optical) and IR (InfraRed) satellite images with different spectral properties using block-based approach and simple preprocessing technique to enhance the performance of feature matching. If unpreprocessed EO and IR images from Kompsat-3A satellite were applied to local feature matching algorithms(Scale Invariant Feature Transform, Speed-Up Robust Feature, etc.), image registration algorithm generally failed because of few detected feature points or mismatched pairs despite of many detected feature points. In this paper, we proposed a new image registration method which improved the performance of feature matching with block-based registration process on 9-divided image and pre-processing technique based on adaptive histogram equalization. The proposed method showed better performance than without our proposed technique on visual inspection and I-RMSE. This study can be used for automatic image registration between various images acquired from different sensors.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권4호
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• pp.375-386
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• 2022

The city of Khartoum, the capital of Sudan, was heavily damaged by the flood of the Nile in 2020. Classification using satellite images can define the damaged area and help emergency response. As Synthetic Aperture Radar (SAR) uses microwave that can penetrate cloud, it is suitable to use in the flood study. In this study, Random Forest classifier, one of the supervised classification algorithms, was applied to the flood event in Khartoum with various sizes of the training dataset and number of images using Sentinel-1 SAR. To create a training dataset, we used unsupervised classification and visual inspection. Firstly, Random Forest was performed by reducing the size of each class of the training dataset, but no notable difference was found. Next, we performed Random Forest with various number of images. Accuracy became better as the number of images in creased, but converged to a maximum value when the dataset covers the duration from flood to the completion of drainage.

• 대한조선학회논문집
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• 제59권4호
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• pp.192-199
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• 2022

With the advent of autonomous ships, it is emerging as one of the very important issues not only to operate with a minimum crew or unmanned ships, but also to secure the safety of ships to prevent marine accidents. On-site inspection of the hull is mainly performed by the inspector's visual inspection, and video information is recorded using a small camera if necessary. However, due to the shortage of inspection personnel, time and space constraints, and the pandemic situation, the necessity of introducing an automated inspection system using artificial intelligence and remote inspection is becoming more important. Furthermore, research on hardware and software that enables the automated inspection system to operate normally even under the harsh environmental conditions of a ship is absolutely necessary. For automated inspection systems, it is important to review artificial intelligence technologies and equipment that can perform a variety of hull failure detection and classification. To address this, it is important to classify the hull failure. Based on various guidelines and expert opinions, we divided them into 6 types(Crack, Corrosion, Pitting, Deformation, Indent, Others). It was decided to apply object detection technology to cracks of hull failure. After that, YOLOv5 was decided as an artificial intelligence model suitable for survey and a common hull crack dataset was trained. Based on the performance results, it aims to present the possibility of applying artificial intelligence in the field by determining and testing the equipment required for survey.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권6호
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• pp.157-166
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• 2022

철근 콘크리트 구조 건설현장에서 육안 검사 방식으로 수행되는 현재 단계의 구조감리는 그 필요성에 비하여 매우 노동 집약적이기에 현실적으로 현장의 모든 상황을 파악하기에 제한적이며, 검사자의 주관성도 배제될 수 없다. 따라서 본 연구는 철근을 대상으로 한 구조감리의 효율성 개선을 위해 360° 카메라를 통해 수집한 RGB 및 Depth 데이터 기반 3D model을 이용하여 배근 간격을 도출하고 실측값과의 비교를 통해 정확도를 검증하였다. 소규모 현장(약 265 m²)의 12개 지점에 대해 계측을 수행하였으며, 지점당 스캔시간은 약 20초, 이동 및 설치시간을 포함한 총 계측 시간은 약 15분이 소요되었다. 계측된 데이터는 SLAM 알고리즘을 통하여 RGB-based 3D model과 3D point cloud model을 생성하였으며, 각각의 모델에서의 계측값을 실측값과 비교하여 정확도 검증을 진행하였다. RGB-based 3D model과 3D point cloud model은 각각 10mm, 0.1mm의 최소분해능을 갖으며, 각 모델로부터 계측된 철근의 배근 간격 은 의 오차는 최대 28.4%, 최소 3.1% (RGB-based 3D model) 최대 10.8%, 최소 0.3% (3D point cloud model)로 확인되었다. 본 연구를 토대로 추후 자동화 기반의 원격구조 감리 기술개발을 통하여 현장적용 및 분석의 효율성을 증대시키고자 한다.