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초록

영어

Korea has developed coastal farming industry due to the environmental characteristics that its three sides are surrounded by sea. The damage of coastal farming industry caused by Asterias Amurensis with very strong reproductive rate and predaciousness has increased sharply every year. Moreover, Asterias Amurensis preys on living fish and shellfish and so the damage of fishermen is vern greater. In this paper, a method is proposed to extract effectively the features from the image of Asterias Amurensis acquired in the water. Because the proposed method extracts convex features using 6-directional scanning, it selects a fewer number of feature candidates than the conventional one. In addition, after selecting candidate concave points using the extracted convex features and centers of region, the final concave features are extracted. Due to the features of the starfish which lives in groups, individuals of the starfish in the input image are concentrated. Thus, it is significant to minimize the number of feature candidates extracted from the input image. The experimental results indicate an improvement of the proposed feature extraction method over the conventional one as evidenced by the fact that the feature extract was 88 % of the feature candidates.

한국어

우리나라는 삼면이 바다인 환경적 특성으로 인해 연안 양식 산업이 발전해 왔다. 번식력과 포식성이 매우 강한 아무르불가사리에 의해 우리나라 근해의 양식 산업이 받는 피해가 매년 급증하고 있다. 더욱이 아무르불가사리 는 살아있는 어패류를 잡아먹기 때문에 양식 어민들의 피해가 매우 크다. 이 논문에서는 수중에서 획득한 아무르불가사리 영상에서 효과적으로 특징을 추출하는 방법을 제안하였다. 제안한 방 법에서는 6-방향 스캐닝을 이용한 볼록 특징 추출을 사용하여 기존 방법에 비해서 적은 수의 특징 후보를 산출한다. 또한, 추출된 볼록 특징과 영역 중심점을 이용하여 후보 오목점을 선정한 후 최종 오목 특징을 추출한다. 군집 생활 을 하는 불가사리의 특성 때문에 입력 영상의 불가사리 개체도 밀집되어 있다. 따라서 입력 영상에서 추출되는 특징 후보의 수를 최소화하는 것은 중요한 의미를 갖는다. 실험결과, 제안한 특징 추출 방법은 특징 후보수 대비 특징 추 출률이 약 88%로 기존 방법에 비해 개선되었다.

목차

요약
 Abstract
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 개체 영역 분석을 위한 특징 벡터와 다방향 스캐닝 기법
  1. 개체 영역 분석을 위한 특징 벡터
  2. 다방향 스캐닝
 Ⅲ. 다방향 스캐닝을 이용한 특징 추출의 기존 방법
  1. 다방향 스캐닝을 이용한 특징 추출 기법
  2. 다방향 스캐닝과 컨벡스 헐 알고리즘을 이용한 특징 추출 기법
 Ⅳ. 6-방향 스캐닝과 영역 중심을 이용한 특징 추출 방법
  1. 6-방향 스캐닝을 이용한 볼록 특징 추출
  2. 영역 기준 장선과 단선의 비율을 이용한 오목 특징 추출
 Ⅴ. 실험 및 결과
 VI. 결론
 참고문헌

키워드

저자

• 신현덕 [ Hyun-Deok Shin | 정회원, 서울여자대학교 컴퓨터학과 ] Corresponding Author
• 주란희 [ Ran-Heui Chu | 정회원, 관동대학교 컴퓨터학과 ]

참고문헌

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380