• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.49-57
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• 2010

본 논문에서는 웨이브릿 변환을 이용한문자인식 방법 중 문자의 최소 단위인자음과 모음을 분리시켜 문자의 모멘트를 분석하여 산출되는 정보를 사전에 컴퓨터에 입력시켜 문서화된 수기 문자를 컴퓨터에 저장하고 인식시키는 방법에 접근 하였다. 연구는 획득한 문장 이미지에서 잡음을 없애고 줄 단위로 분리, 분리된 줄 단위 문장은 한 문자 단위로 다시 분리된 후 자음과 모음으로 분리 하였다. 분리된 자소는 CVIPtools를 사용하여 히스토그램 평활화와 침식 및 평균값 필터를 처리한 후 C++를 이용하여 세선화 처리하고 세선화된 자소는 팽창 및 크기 변환하여 모든 자소가 동일 굵기, 크기 이미지로 만들었다. 표준화 이미지는 이진화 이미지로 변환하여 3단계 웨이브릿 변환을 이용하여 데이터의 양을 1/64로 줄인 후 해밍거리를 조사하였다. 연구 결과 다양한 'ㄱ'상호간 및 'ㅅ'상호간의 일치도는 매우 높게 나타났고, 서로 상이한 'ㄱ'과 'ㅅ'을 비교 했을 때 상호간 일치도가 매우 낮게 나옴을 알 수 있었다. 이 연구 결과로 더 많은 수기 자소들에 대한 해밍거리조사가 이루어지면 각각의 자음과 모음의 모멘트 구분하여 수기 문자 인식에 중요한 정보를 알 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제59권5호
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• pp.31-40
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• 2017

The aim of this study is to estimate net irrigation requirements for red pepper during growing period using soil moisture model. The soil moisture model based on water balance approach simulates soil moisture contents of 4 soil layers in crop root zone considering soil moisture extraction pattern. The LAMP (Land-Atmosphere Modeling Package) high resolution meteorological data provided from National Center for AgroMeteorology (NCAM) was used to simulate soil moisture as the input weather data. Study area for the LAMP data and soil moisture simulation covers $36.92^{\circ}{\sim}37.40^{\circ}$ in latitude and $127.36^{\circ}{\sim}127.94^{\circ}$ in longitude. Soil moisture was monitored using FDR (Frequency Domain Reflectometry) sensors and the data were used to validate the simulation model from May 24 to October 20 in 2016. The results showed spatially detailed soil moisture pattern under different weather conditions and soil texture. Net irrigation requirements were also different by location reflecting the spatially distributed weather condition. The average of the requirements was 470.7 mm and averages about soil texture were 466.8 mm, 482.4 mm, 456.0 mm, 481.7 mm, and 465.6 mm for clay loam, sandy loam, silty clay loam, clay, and sand respectively. This study showed spatial differences of soil moisture and the irrigation requirements of red pepper about spatially uneven weather condition and soil texture. From the results, it was demonstrated that high resolution meteorological data could provide an opportunity of spatially different crop water requirement estimation during the irrigation management.

• 대한지리학회지
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• 제41권2호
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• pp.139-149
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• 2006

국내에서 해안사구의 생성과정 및 생물지화학적 특성에 대한 연구가 누적되어 왔지만 원격탐사방법을 이용한 분석은 범위를 파악하기 위한 수준으로 시각적 분석을 수행한 것이 대부분이다. 사구지역 범위 추출을 위한 적합한 질감분석방법을 찾아보기 위하여 제주도의 김녕사구지역을 대상으로 영상분석, 야외조사 및 통계분석을 실시하였다. 제주도 사구는 내륙으로 깊숙이 발달하고 있으며 현무암 돌담의 색채와 대비되어 단순 영상분류 분석보다는 질감분석을 적용할 경우 뚜렷한 범위를 도출할 수 있었다. 영상은 전처리 과정 이후에 Erdas Imagine과 ENVI 소프트웨어를 사용하였으며, 분산분석과 히스토그램 분석, 형태적 특성과 질감의 최고값에 대한 비모수 비교분석을 수행하였다. 도시지역은 농촌지역과 사구지역에 비해 질감의 변화가 폐합된 작은 폴리곤 형태를 나타내었으며, 사구지역은 도시지역과 유사한 높은 질감 변화값을 갖는다는 공통점을 갖는 반면에 폐합된 폴리곤의 크기는 농촌지역과 유사한 형태를 보여주는 이중적 특성을 보유하고 있었다. 하이패스필터적용 이후 생성된 사구지역의 폴리곤의 장축과 장축에 대한 단축의 비는 도시지역과 농촌지역에 비해 유의미하게 큰 것으로 나타났으며, 하이패스필터와 동일성 필터를 적용한 사례가 가장 효과적으로 도심지와 사구지역을 구별할 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제8권1호
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• pp.121-130
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• 2000

지금까지 토지피복 분류에 다중파장의 광학센서로 취득된 위성영상만을 적용하는 것이 일반적이었다. 그러나, 현재 다양한 영상센서들이 존재하고 그 획득기회가 증가함에 따라 동일지역에 대하여 여러 영상들을 이용할 수 있게 되었다. 특히 SAR 센서의 경우에는 광학센서로는 탐지가 불가능한 지표특성에 대한 정보를 제공할 수 있으며, 기상의 영향을 적게 받는다는 장점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 SAR 영상을 기존의 SPOT XS 영상에 적용하여 토지피복분류에 이용함으로써 그 결과를 비교 평가하여 보았다. SAR 강도 영상으로부터 여러 가지 크기의 창을 적용한 질감 정보를 추출하여 연구에 적용하였으며, 그 결과 SPOT 영상만을 이용하여 분류한 경우보다 SAR 정보를 이용하여 분류한 결과가 미소한 차이로 증가하였으며, 특히 도시지역의 경우에는 좀 더 높은 정확도를 나타내었다. 분류결과는 전체정착도로는 그 차이가 미미하였으나 시각적으로나 공간적인 분포의 측면에서 눈에 띄게 달라졌음을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.103-114
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• 2005

본 논문에서는 칼라 특징으로 칼라 오토코렐로그램(autocorrelogram)을 선택하고 질감 특징으로 BDIP(block difference inverse probabilities)와 BVLC(block variance of local correlation coefficient)를 선택하여 이들을 효율적으로 추출하고 결합한 다중 특징기반 영상검색 기법을 제안한다. 칼라 오토코렐로그램은 영상의 H(hue), S(saturation) 칼라 성분으로부터 추출 하였고, BDIP와 BVLC는 V(value) 성분으로부터 추출하였다. 이때 각 특징추출 시 계산량을 고려하여 간소화된 오토코렐로그램과 BVLC를 제안하여 사용하였으며, 추출한 특징들을 효율적으로 저장하기 위해 특징벡터성분들의 값을 그 분포에 따라 균등 또는 비균등 양자화 하여 사용하였다. Corel DB및 VisTex DB에 대한 실험 결과, 칼라 오토코렐로그램과 BDIP, BVLC 질감 특징을 결합함으로써 동일한 차원에서 오토코렐로그램만을 사용할 때보다 최대 9.5%, BDIP, BVLC만을 사용할 때보다 최대 4% 검색성능이 향상되었다. 또한 제안한 다중 특징은 웨이브렛 모멘트, CSD, 칼라 히스토그램에 비해 특징벡터의 저장공간을 약 3분의 1 정도 적게 차지하면서 검색성능이 각각 최대 12.6%, 14.6%, 27.9% 우수하게 나타남을 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제25권4호
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• pp.347-354
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• 2007

최근 대형 포털 업체들이 3차원 공간 영상 서비스를 선보이면서 3차원 가상 도시모델에 대한 수요가 증가하고 있고, 이에 따라 업체들은 경쟁적으로 보다 높은 해상도 및 정확도의 서비스를 제공하고자 노력하고 있다. 건물 모델은 3차원 도시모델의 구성요소 중 가장 많은 개체수를 차지하며, 각 개체별로 다양한 형태와 텍스쳐 정보를 가지는 특성으로 인해 현실적인 모델 제작은 시간이 많이 소요되고 제작비용도 높다. 이런 문제는 광범위 지역의 3차원 도시모델 서비스 및 업데이트를 제약하는 가장 큰 요소이다. 따라서 본 연구에서는 수치지도의 건물 레이어를 기반으로 생성된 건물 기하학적 모형에 항공사진 또는 위성영상과 같은 공간영상을 활용하여 빠르고 경제적으로 텍스쳐 매핑을 수행하여 실감 3차원 건물 모델을 생성할 수 있는 방법을 제안하였다. 실험결과 제안된 방법은 여러 가지 항공사진 및 위성영상을 이용한 빠르고 경제적인 3차원 빌딩 모델 생성에 효과적임을 알 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권5호
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• pp.1372-1381
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• 2017

In this paper, a texture feature extraction method using local energy and local correlation of Gabor transformed images is proposed and applied to an image retrieval system. The Gabor wavelet is known to be similar to the response of the human visual system. The outputs of the Gabor transformation are robust to variants of object size and illumination. Due to such advantages, it has been actively studied in various fields such as image retrieval, classification, analysis, etc. In this paper, in order to fully exploit the superior aspects of Gabor wavelet, local energy and local correlation features are extracted from Gabor transformed images and then applied to an image retrieval system. Some experiments are conducted to compare the performance of the proposed method with those of the conventional Gabor method and the popular rotation-invariant uniform local binary pattern (RULBP) method in terms of precision vs recall. The Mahalanobis distance is used to measure the similarity between a query image and a database (DB) image. Experimental results for Corel DB and VisTex DB show that the proposed method is superior to the conventional Gabor method. The proposed method also yields precision and recall 6.58% and 3.66% higher on average in Corel DB, respectively, and 4.87% and 3.37% higher on average in VisTex DB, respectively, than the popular RULBP method.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.1-8
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• 2019

본 논문에서는 피부색 추출과정에서 그림자나 조명에 의해 얼굴 표면이 손실되어 피부색 추출이 되지 않는 문제점을 해결하기 위하여 개선된 얼굴 피부색 추출 방법을 제안하였다. 기존의 HSV를 이용한 방법은 조명에 의해 얼굴표면이 밝게 비춰지는 경우에 피부색 추출과정에서 피부색 요소가 손실되기 때문에 얼굴표면에 손실 영역이 나타나게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 피부색을 추출한 뒤 손실된 피부 요소 중 HSV 색공간에서 피부색의 H 채널 값 범위에 있는 요소들을 판단하여 손실된 부분의 좌표와 원본 이미지 좌표의 결합을 통해 피부색이 손실되는 부분을 최소화 하는 방법을 제안하였다. 얼굴 검출 과정으로는 추출한 피부색 이미지에서 질감 특징정보를 나타내는 LBP Cascade Classifier를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 실험결과 제안하는 방법이 기존의 RGB와 HSV 피부색 추출과 LBP Cascade Classifier 방법을 이용한 얼굴검출보다 검출률과 정확도는 각각 5.8%, 9.6% 향상된 결과를 보였다.

• 인지과학
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• 제17권3호
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• pp.151-175
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• 2006

운동 중첩에 의해 배경의 유도 요소들이 차례로 사라질 때 유도 요소들이 사라지는 순서와 이들이 이루는 각도는 직선적 윤곽의 방위가 존재할 수 있는 범위를 한정시켜 준다. 이러한 제약 범위의 시간적 통합에 의해 운동중첩에 의한 윤곽 추출 과정을 설명하는 공통 제약 범위 모형을 제안하고 그것의 타당성을 검증하기 위해 다섯 편의 실험을 수행하였다. 실험 결과 윤곽 방위에 대한 공통 제약 범위 각의 크기가 작을수록 윤곽 방위 지각의 정확율이 높은 것으로 나타났다. 운동 중첩 요소의 수를 증가시키거나 요소들 사이의 거리를 변화시키더라도 제약 범위가 일정하다면 윤곽지각의 정확율은 높아지지 않는 것으로 나타났다. 이러한 실험 결과는 윤곽 방위에 대한 공통 제약 범위 모형을 지지해주는 것으로 해석될 수 있으며 운동 중첩에 의해 윤곽을 지각하는 과정에 배경 텍스쳐의 밀도 자체보다 운동 중첩에 의해 결정되는 공통 제약 범위 각의 크기가 더 중요한 역할을 할 수 있다는 것을 시사한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권4호
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• pp.246-253
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• 2016

Infrared (IR) imaging has been researched for various applications such as surveillance. IR radiation has the capability to detect thermal characteristics of objects under low-light conditions. However, automatic segmentation for finding the object of interest would be challenging since the IR detector often provides the low spatial and contrast resolution image without color and texture information. Another hindrance is that the image can be degraded by noise and clutters. This paper proposes multi-level segmentation for extracting regions of interest (ROIs) and objects of interest (OOIs) in the IR scene. Each level of the multi-level segmentation is composed of a k-means clustering algorithm, an expectation-maximization (EM) algorithm, and a decision process. The k-means clustering initializes the parameters of the Gaussian mixture model (GMM), and the EM algorithm estimates those parameters iteratively. During the multi-level segmentation, the area extracted at one level becomes the input to the next level segmentation. Thus, the segmentation is consecutively performed narrowing the area to be processed. The foreground objects are individually extracted from the final ROI windows. In the experiments, the effectiveness of the proposed method is demonstrated using several IR images, in which human subjects are captured at a long distance. The average probability of error is shown to be lower than that obtained from other conventional methods such as Gonzalez, Otsu, k-means, and EM methods.