• KIEAE Journal
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• 제8권2호
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• pp.11-21
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• 2008

The purpose of this study is to interpret the visual and auditory images and cognitive characteristics about townscapes in Namwon city. It was acquired the survey results about 8 types of verbal interviews and 2 kinds of sketch maps which are based on urban images from 102 Namwon residents. They held in a variety of images of Namwon in their minds such as Jiri mountain, clean environment, sightseeing, special products, urban/building structures, Korean classical music, historical novel, local sports, and emotional images. The nice streets or places which the residents recommended are the places which have abundant natural areas, psychological peace and rest, available space for physical activity, places for performances and events, and regional attractions. The streets or places which they didn't like are decadent places, and areas of crowded traffic. The transition times of visual and auditory scene can be classified with the Saemaul movement in the 1970's(the rural new community movement) and the improvement of the city in the 1990's. The elements of visual images in Namwon city on the basis of the cognitive maps were expressed such elements as paths, districts, nodes, edges, and landmarks. The elements of auditory images, which are on the basis of the concept of the soundscape, included sounds of narrative musical form unique to Korea; p'ansori, sounds of traditional markets, and sounds of nature. It was found that the imageability of visual and auditory images is relatively clear in specific areas in Namwon city.

• Spatial Information Research
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• 제2권2호
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• pp.135-145
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• 1994

토지이용실태에 관한 자료는 국토계획이나 지역계획을 수립하는데 있어서 필수적인 기초자료의 하나이다. 그러나 현재로서는 토지이용실태를 그대로 반영하고 있는 정확한 자룔르 구득하는 일이 그렇게 쉬운 일만은 아니다. 이러한 물리적 토지이용실태에 관한 자료들은 지리정보시스템기법과 원격탐사자료의 영상처리기법등을 적절히 잘 활용함으로써, 적은 비용으로도 신속하게 관련 정보를 추출할 수 있다. 이러한 동기에서 이 연구는 인공위서에서 감지한 수도권의 원격탐사자료(1979년 MSS자료와 1991년 TM자료)를 이용하여 첫째 착도권의 토지이용실태를 분석하고 둘째 지난 12년간 착도권내 도시지형의 확산모습과 토지용이변화과정을 그림과 통계로 정리함으로써 수도권 정책을 평가하는데 필요한 기초자료를 생산하며, 셋째 향후 국토계획이나 지역계획 수립시 인공위성 원격탐사자료를 적극 활용할 수 있는 연구토양과 분위기를 조성하는데 연구의 목적을두고 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1465-1473
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• 2006

본 논문에서는 Active Shape Models(ASM)과 상태기반 모델을 사용하여 동영상으로부터 얼굴 표정을 인식하는 방법을 제시한다. ASM을 이용하여 하나의 입력 영상에 대한 얼굴요소특징점들을 정합하고, 그 과정에서 생성되는 모양변수벡터를 추출한다. 동영상에 대해 추출되는 모양변수벡터 집합을 세 가지 상태 중 한 가지를 가지는 상태벡터로 변환하고 분류기를 통해 얼굴의 표정을 인식한다. 분류단계에서는 표정별 표정변화에 따른 변화영역의 차이를 고려한 새로운 유사도 측정치를 제안한다. 공개데이터베이스 KCFD에 대한 실험에서는 제안한 측정치와 기존의 이친 측정치를 사용한 k-NN의 인식률이 k가 1일 때 각각 89.1% 및 86.2%을 보임으로써, 제안한 측정치가 기존의 이진 측정치보다 더 높은 인식률을 나타내는 것을 보인다.

• 한국지리정보학회지
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• 제13권3호
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• pp.91-101
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• 2010

전세계적으로 지구온난화에 따른 기상이변으로 자연재해의 발생빈도가 증가하고 있는 가운데 최근 한반도에서는 게릴라성 집중호우 및 태풍에 의한 대규모 홍수 및 산사태로 인하여 많은 피해가 발생하였다. 해마다 반복되는 이들 자연재해에 대해 예방 대비 및 대응을 위해서는 기존의 재해정보에 대한 체계적 관리 및 고도화와 함께 재해관리 전반의 개선이 요구되고 있다. 본 연구에서는 자연재해에 대한 지역별 특성을 고려한 재해관리 및 대응기능 강화와 재해 현장에 필요한 정보를 효과적으로 제공하기 위한 방안으로 수치영상 기반의 다목적 재해정보지도를 구축 하였다. 최신의 지형공간정보와 재해속성정보의 융합을 통해 구축된 새로운 개념의 다목적 재해정보지도는 피해현황 및 상황의 가독성을 높여 피난활용 및 신속한 의사결정지원 등에 활용할 수 있어 향후, 재해정보관 리시스템 및 피해조사시스템 개발시 유용한 정보로 사용될 것이다.

• 한국항해항만학회지
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• 제39권4호
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• pp.329-334
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• 2015

최근 국내 대표적인 플로팅건축물인 세빛섬의 운영 정상화로 플로팅건축물에 대한 이미지가 매우 긍정적인 방향으로 개선되었다. 플로팅건축의 특장점은 특별한 공간체험(29.9%) > 랜드마크(27.6%) > 수해양문화 향유(21.5%) > 관광 및 개발의 거점(16.0%) > 지구온난화에 대비하는 친환경성(4.8%) 순으로 나타났다. 플로팅건축물은 일반인들에게 특별한 공간체험을 제공하며 차별화된 이미지를 가지고 있다. 따라서 플로팅건축물의 공간디자인마케팅은 특별한 공간을 매개로 지자체나 기업이 주민이나 고객들과 아이덴티티와 이미지를 교환하는 형태로 일어난다. 이때, 건축물이 지닌 기본적인 공간 속성에 방문객들의 공간수요를 반영한 프로그램 선정과 사업주체 및 운영주체의 일원화가 중요하다. 플로팅건축의 프로그램은 상업시설이나 문화시설, 친수공간 확보 조건을 활용한 마리나시설이 적절하며, 향후 플로팅건축 시장도 활성화될 것으로 전망된다.

• 대한의생명과학회지
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• 제25권1호
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• pp.99-106
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• 2019

Amyloid positron emission tomography (PET) allows early and accurate diagnosis in suspected cases of Alzheimer's disease (AD) and contributes to future treatment plans. In the present study, a method of implementing a diagnostic system to distinguish ${\beta}$-Amyloid ($A{\beta}$) positive from $A{\beta}$ negative with objectiveness and accuracy was proposed using a machine learning approach, such as the Principal Component Analysis (PCA) and Support Vector Machine (SVM). $^{18}F$-Florbetaben (FBB) brain PET images were arranged in control and patients (total n = 176) with mild cognitive impairment and AD. An SVM was used to classify the slices of registered PET image using PET template, and a system was created to diagnose patients comprehensively from the output of the trained model. To compare the per-slice classification, the PCA-SVM model observing the whole brain (WB) region showed the highest performance (accuracy 92.38, specificity 92.87, sensitivity 92.87), followed by SVM with gray matter masking (GMM) (accuracy 92.22, specificity 92.13, sensitivity 92.28) for $A{\beta}$ positivity. To compare according to per-subject classification, the PCA-SVM with WB also showed the highest performance (accuracy 89.21, specificity 71.67, sensitivity 98.28), followed by PCA-SVM with GMM (accuracy 85.80, specificity 61.67, sensitivity 98.28) for $A{\beta}$ positivity. When comparing the area under curve (AUC), PCA-SVM with WB was the highest for per-slice classifiers (0.992), and the models except for SVM with WM were highest for the per-subject classifier (1.000). We can classify $^{18}F$-Florbetaben amyloid brain PET image for $A{\beta}$ positivity using PCA-SVM model, with no additional effects on GMM.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4292-4307
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• 2021

For the research field of night infrared surveillance video, the target imaging in the video is easily affected by the light due to the characteristics of the active infrared camera and the classical ViBe algorithm has some problems for moving target extraction because of background misjudgment, noise interference, ghost shadow and so on. Therefore, an improved ViBe algorithm (I-ViBe) for moving target extraction in night infrared surveillance video is proposed in this paper. Firstly, the video frames are sampled and judged by the degree of light influence, and the video frame is divided into three situations: no light change, small light change, and severe light change. Secondly, the ViBe algorithm is extracted the moving target when there is no light change. The segmentation factor of the ViBe algorithm is adaptively changed to reduce the impact of the light on the ViBe algorithm when the light change is small. The moving target is extracted using the region growing algorithm improved by the image entropy in the differential image of the current frame and the background model when the illumination changes drastically. Based on the results of the simulation, the I-ViBe algorithm proposed has better robustness to the influence of illumination. When extracting moving targets at night the I-ViBe algorithm can make target extraction more accurate and provide more effective data for further night behavior recognition and target tracking.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권6호
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• pp.376-385
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• 2023

통계에 따르면 어선의 전복 사고는 전체 전복 사고의 절반 이상을 차지한다. 이는 미숙한 조업, 기상 악화, 정비 미흡 등 다양한 원인으로 발생할 수 있다. 업계 규모와 영향도, 기술 복잡성, 지역적 다양성 등으로 인해 어선은 상선에 비해 상대적으로 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 이미지 기반 딥러닝 모델을 활용하여 어선의 횡동요 시계열을 예측하고자 한다. 이미지 기반 딥러닝은 시계열의 다양한 패턴을 학습하여 높은 성능을 낼 수 있다. 이를 위해 Xception, ResNet50, CRNN의 3가지의 이미지 기반 딥러닝 모델을 활용하였다. Xception과 ResNet50은 각각 177, 184개의 층으로 구성되어 있으며 이에 반해 CRNN은 22개의 비교적 얇은 층으로 구성되어 있다. 실험 결과 Xception 딥러닝 모델이 가장 낮은 0.04291의 sMAPE와 0.0198의 RMSE를 기록하였다. ResNet50과 CRNN은 각각 0.0217, 0.022의 RMSE를 기록하였다. 이를 통해 상대적으로 층이 더 깊은 모델의 정확도가 높음을 확인할 수 있다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제43권5호
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• pp.89-100
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• 2006

두꺼워진 경동맥 내중막 두께는 일과성 뇌 허혈, 뇌졸중, 그리고 심근경색과 같은 관상동맥질환을 예고하는 독립적 인자로서 매우 중요하다. 경동맥 내중막 두께를 측정하기 위한 기존의 영상처리 방법은 전체 초음파 영상 가운데 수작업에 의해 구획을 임의로 설정한 다음, 그 부분만의 색도분포 미분치 산출에 의한 구간 분할로 두께를 추정하는 것이었기 때문에 임의성에 의한 한계는 물론이고 구간별 색도분포가 혼재하는 경우 정확한 두께 측정에는 역부족이었다. 우리는 본 논문을 통하여 경동맥과 같이 영상입력 대상물이 일관된 벡터 형성 특성을 갖고 관측영상의 화소 색도 집합의 원소들 또한 그 고유한 방향성을 내재하고 있는 경우, 이를 층위별로 군집 처리하여 원하는 특징을 효과적으로 추출하는 새로운 영상처리기술을 소개한다 우리는 보다 정확한 측정을 위해, 인체를 구성하고 있는 장기나 혈관과 같은 여러 조직이 동일조직 내에서 타조직과 다른 층위적 특성이 있음에 착안하여, 이의 초음파영상을 수직 및 수평축으로 성분 분석하여 차별된 군집들로 분류해 내고 군집들 사이의 색도 특성과 상호 연관을 수학적으로 규명한 다음, 특징별로 축진행에 따른 순차적인 영역처리를 시행함으로서 혈관 조직에 대한 층위적 형성 판별과 혈관 막(膜)들의 정확한 두께측정이 가능함을 보이고 영상 분석과 실험을 통해 입증하였다. 이러한 접근 방법은 경동맥영상과 같이, 영역간 색도분포의 혼재와 문턱치 산출의 어려움에도 불구하고 일관된 벡터 흐름과 방향성을 형성하고 있는 영상인 경우, 그 영역처리와 특징추출에 효과가 높으므로 응용이 가능하다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제38권1호
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• pp.29-36
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• 2013

CR과 DR 장비에서 팬텀을 이용하여 선량과 노출지수(exposure index, EI)의 변화를 관찰하고 처리된 영상에서 NSR(noise to signal ratio)과 CNR (contrast to noise ratio)을 측정하여 디지털 시스템에서 방사선량을 최적화하기 위한 인자들 간의 상관관계를 알아보고자 하였다. EI와 입사표면선량(entrance surface dose, ESD)는 CR과 DR 장비에서 모두 주어진 선량의 증가에 따라 비례하여 증가하였다. 적정범위 내 EI 산출시 CR의 경우 DR 보다 더 많은 선량이 요구되었으나 두 시스템에서 모두 EI 지표는 노출인자인 kVp, mAs의 증가에 대해 선형으로 비례하여 증가하였다. 특히, 검출기 효율이 우수한 DR 시스템에서는 선량 변화에 대해 더 안정된 감도를 나타내었고, 최소의 선량증가에도 영상의 유용한 대조도를 형성하여 화질의 향상에 쉽게 도달할 수 있었다. 이는 검출기 흡수선량과 밀접한 관련이 있는 EI 지표의 정확성을 예측 가능하게 하였다. EI의 물리적 특징과 영상평가를 위한 NSR 측정은 DR 시스템에서 CR 보다 더 낮은 NSR이 나타났으며 CR에서는 6 mAs이상의 관전류에서는 관전압의 값에 따른 영향이 상대적으로 적었다. 본 연구 결론은 디지털 시스템 검출기의 흡수선량 측정의 지표인 EI는 노출인자와 선형비례관계에 있었고 EI가 제조사에서 제공한 범위 내에 존재할 때 그 EI 지표가 우수할수록 최적의 영상화질을 얻을 수 있었다. 또한 디지털 방사선 영상 기술에서 EI의 물리적 특징의 활용은 실제 임상에서 영상의 화질향상에 도움을 주고 검출기의 품질관리를 통하여 환자의 불필요한 피폭선량을 줄이는 데 많은 기여를 할 수 있을 것이다.