Earticle

지문은 개인을 식별하는 요소로서 가장 광범위하게 적용되어지고 있다. 특히 일반적인 출입용 보안시스템에서 과학수사의 증거 수단에 이르기까지 그 활용도 는 타 생체인식 수단보다 효율적인 면에서 많은 장점을 가지고 있다. 현재까지 지문을 채취하기 위하여 채취인의 손가락이 직접 시스템에 접촉하여야 하는 방 법으로 수행되어 왔으나, 이로 인한 여러 가지 단점이 많이 대두되었다. 최근 선 도국에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 3차원(3D) 영상기술을 이용한 비접촉 식 지문인식시스템을 개발하여 상용화 단계에 이르렀다. 따라서 본 논문에서는 최근의 고정밀도 비접촉식 시스템의 기술동향을 면밀히 연구하고, 향후 국내 기 술의 개발환경 조성에 기반이 되는 제안을 제시함에 따라 효과적인 산업보안 전 문인 기여할 수 있을 것으로 예상되며, 나아가 국가 차원의 생체보안 기술수준 향상에 기여할 수 있을 것으로 예상된다.

Due to uniqueness and consistency over time, fingerprint identification is one of the most well-known and publicized biometrics in the world. But the current fingerprint recognition systems perform biometric acquisitions using touch-based devices, such as optical and solid state sensors. they have many problems in difficulty acquisitions with clear images. Touchless systems do not introduce deformations of the finger skin. They are more robust to dirt and environmental factors and do not present problems related to latent fingerprints. Recently, Addition to advancements in 3d-image processing capabilities and various sensor modules, fingerprint identification is detail information in acquisition data from enhancement sources. Through technology analysis of this paper to present intuitive standards for training specialized develop 3D systems, it is expected that it will be able to contribute to the researching of effective industrial security experts, furthermore at the national level industry. It is expected that it can contribute to the improvement of forensic security level.

Three-dimensional (3D) medical image segmentation is vital in clinical applications, but faces challenges like computational complexity and spatial context loss in 2D processing. To address these issues, we propose 3DAS2D, which processes 3D images as 2D slices while retaining volumetric data for better accuracy. Our approach integrates modules like Neighbour Attention, Memory Attention, Memory Bank, and Mask Encoder to capture inter-slice dependencies and historical context within a 2D prediction framework. Evaluated on four datasets covering prostate, cardiac, and lung tumour tasks, 3DAS2D performed comparably to 3D methods. This work offers an efficient, adaptable solution bridging 2D efficiency and 3D accuracy, with significant clinical potential.

Color image processing is very useful because color is a strong marker that also simplifies the recognition and extraction of objects from a scene and humans can distinguish thousands of shades of color and intensity compared to just around two dozen shades of grey. The processing of color images can be classified into two main areas as full-color and pseudo-colour. The images are first acquired with a full color sensor such as color TV camera, color scanner and second category has the question of assigning a color to a different monochrome intensity and intensity ranges. The aim of a color model is to promote color specification in a widely agreed way to some standard. A color model is a coordinate system specification and a subspace within that system where a single point represents each color. Some particular conversions can convert different color models to one another. This paper specify overview of different types of images, color models, their conversion and applications.

This paper proposes a gradation image processing method for the development of a Road Sign Recognition Platform (RReP), which aims to facilitate the rapid and accurate management and surveying of approximately 160,000 road signs installed along the highways, national roadways, and local roads in the cities, districts (gun), and provinces (do) of Korea. RReP is based on GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), INS(Inertial Navigation System), DMI(Distance Measurement Instrument), and lasers, and uses an imagery information collection/classification module to allow the automatic recognition of signs, the collection of shapes, pole locations, and sign-type data, and the creation of road sign registers, by extracting basic data related to the shape and sign content, and automated database design. Image division and merging, which were applied in this study, produce superior results compared with local binarization method in terms of speed. At the results, larger texts area were found in images, the accuracy of text recognition was improved when images had been gradated. Multi-threshold values of natural scene images are used to improve the extraction rate of texts and figures based on pattern recognition.

본 논문은 이미지 처리 기술을 이용한 광 카메라 통신(OCC: Optical Camera Communications) 기술을 제안한다. OCC 시스템의구조 및 동작을 제안한다. 상용 30fps 카메라의 샘플링 동작에 의해 제한되는 데이터율을 증가시키기 위해 칼라 이미지 처리기술을이용한 멀티칼러 전송기법을 제안한다. 멀티칼라 부호화 및 이미지 처리기반의 복호화 기법을 제안한다.

This paper introduces the Optical Camera Communications (OCC) using image processing technique.The architecture andoperation of OCC system are given. To enhance data rate which is limited by sampling operation of commercial 30fpscamera, multi colors transmission technique is employed, leading to the importance of color image processing technique. Multi color encoding and image processing based decoding will be proposed in the paper.

본 연구에서는 저에너지(80kVp) 및 고에너지(140kVp) 이중 에너지 CT(DECT)를 이용하여 획득한 척추 영상에서 통풍 병변을 검출하고 시각화하는 영상 처리 기법을 제안한다. 회색조 동시 발생 행렬(GLCM) 분석 결과, 두 에너지 레벨 간에 명암 대비 및 에너지 값에 유의미한 차이가 관찰되었지만, 균질성 및 상관관계는 상대적으로 변화가 없었다. 이산 웨이블릿 변환(DWT) 분석에서는 80kVp 영상에서는 유사한 픽셀 강도가 넓게 분포하는 반면, 140kVp 영상에서는 특히 뼈 구조에서 고강도 영역이 집중되는 것을 확인하였다. 본 연구 결과를 검증하기 위해 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용한 신경망을 학습시 켰다. DWT에서 추출한 고주파 성분을 입력 특징으로, 두 에너지 레벨의 강도값을 출력 목표로 설정하였다. 적합 결과는 예측값과 실제값 사이의 높은 일치도를 보여주어 모델의 정확성을 입증했다. 이 방법은 통풍 병변을 효과적으로 식별하고 요산나트륨(MSU) 결정 침착을 명확하게 시각화하는 것을 가능하게 하였다.본 연구는 기존의 이중 에너지 컴퓨터 단층촬영(DECT)을 이용하여 병변의 상세한 위치 파악과 물질 감별을 가능하게 함으로써 척추 통풍 진단의 정확도를 향상시키는 데 중요한 기여를 할 것으로 생각한다. 또한, 치료 반응을 모니터링하고 치료 효과를 평가하는 데 유용한 도구로 활용될 수 있을 것이다.

In this study, I propose an image processing approach for detecting and visualizing gout lesions in spinal images obtained using dual-energy computed tomography (DECT) at low (80 kVp) and high (140 kVp) energy levels. Through gray-level co-occurrence matrix (GLCM) analysis, I observed significant differences in contrast and energy values between the two energy levels, while homogeneity and correlation remained relatively unchanged. Discrete Wavelet Transform (DWT) analysis further revealed that the 80 kVp images displayed a broad distribution of similar pixel intensities, whereas the 140 kVp images exhibited concentrated high-intensity regions, particularly in bony structures. To validate my findings, I trained a neural network using the Levenberg– Marquardt algorithm. I used the high-frequency components extracted from DWT as input features and the intensity values from both energy levels as target outputs. The fitting results showed a strong alignment between the predicted and actual values, confirming the accuracy of the model. The method effectively identified gout lesions and clearly visualized monosodium urate (MSU) crystal deposition. I believe this approach offers a valuable contribution to improving diagnostic accuracy in spinal gout by enabling detailed lesion localization and material differentiation using conventional DECT. Furthermore, it may serve as a useful tool for monitoring therapeutic response and evaluating treatment efficacy.

Today, there is a developing requirement for observation so as to keep up the dignity at a spot and guarantee the wellbeing and security of its kin. An airborne observation framework will be advantageous in such a manner. This paper depicts how an ethereal reconnaissance framework can be assembled utilizing an unmanned flying vehicle or an automaton. We start by depicting the highlights of our ethereal observation framework and afterward talk about a portion of the advances that we have utilized in building it. From that point onward, we notice how we have consolidated those innovations into an automaton and have made them cooperate amicably so as to accomplish our goal. This goal will be achieved with the help of cloud services and cellular service using 5G technology. It tends to be utilized in peacekeeping exercises and furthermore constant observing of a spot whenever of the day. The point is to give quick and productive reconnaissance at a moderate rate with the goal that it tends to be utilized broadly at the private, institutional and administrative levels.

최근에 정밀 추적이나 타격 등의 군사 목적으로 UAV를 활용하는 연구가 매우 활발하게 진행되고 있다. 앞서가는 비행체를 추적하기 위해 후방에서 촬영한 영상을 활용하여 롤, 피치, 요와 같은 그 비행체의 자세 정보를 추정하는 기존의 연구가 진행되었다. 본 연구에서는 기존의 영상처리기법을 이용한 연구에 칼만 필터를 적용함으로써 자세 정보를 더욱 정 밀하게 추정하는 방법을 제시한다. 영상처리를 사용해서 추정한 비행 자세 데이터에 칼만 필터를 적용함으로써 기존의 방 식에서 발생했던 자세 각도의 추정오차 범위를 크게 줄일 수 있었다. 시뮬레이션 실험을 통해서, 칼만 필터를 적용할 경우 비행체의 자세 정보를 더욱 정확하게 추정할 수 있음을 확인할 수 있었다.

In recent years, researches utilizing UAV for military purposes such as precision tracking and batting have been actively conducted. In order to track the preceding flight, there has been a previous research on estimating the attitude information of the flight such as roll, pitch, and yaw using images taken from the rear UAV. In this study, we propose a method to estimate the attitude information more precisely by applying the Kalman filter to the existing image processing technique. By applying the Kalman filter to the estimated attitude data using image processing, we could reduce the estimation error of the attitude angle significantly. Through the simulation experiments, it was confirmed that the estimation using the Kalman filter can estimate the posture information of the aircraft more accurately.

최근, 군사나 산업 응용 목적으로 UAV를 활용하는 연구가 매우 고무적으로 진행되고 있다. 이들 응용 중의 한 가지는 적의 의심스러운 정찰 비행체의 비행경로를 뒤따라 은밀하게 추적할 필요가 있을 때 앞서가는 비행체를 추적하는 것으로, Roll, Yaw, Pitch와 같은 대상 비행체의 비행 자세 정보들을 매 순간마다 실시간으로 추정할 필요가 있다. 본 논문에서는 뒤따르는 비행체에 장착되어 있는 외부 카메라에서 제공하는 비디오 정보를 사용해서 대상 비행체의 자세를 실시간으로 추정할 수 있는 방법을 제시한다. 키 포인트와 오일러 각을 탐지하고 추정하기 위해서 컬러 공간 분할, 템플레이트 정합 등과 같은 여러 가지 영상 처리 방법들과 선형 회귀와 같은 통계적 방법이 적용되었다. 시뮬레이션 실험을 통해서 X-플레인 비행데이터와 추정한 비행데이터를 비교한 결과 제안하는 방법이 앞서가는 비행체의 비행 자세 정보를 추정하는데 효과적인 방법이 될 수 있음을 보여준다.

Recently, researchers are actively addressed to utilize Unmanned Aerial Vehicles(UAV) for military and industry applications. One of these applications is to trace the preceding flight when it is necessary to track the route of the suspicious reconnaissance aircraft in secret, and it is necessary to estimate the attitude of the target flight such as Roll, Yaw, and Pitch angles in each instant. In this paper, we propose a method for estimating in real time the attitude of a target aircraft using the video information that is provide by an external camera of a following aircraft. Various image processing methods such as color space division, template matching, and statistical methods such as linear regression were applied to detect and estimate key points and Euler angles. As a result of comparing the X-plane flight data with the estimated flight data through the simulation experiment, it is shown that the proposed method can be an effective method to estimate the flight attitude information of the previous flight.

In this study, we propose a deep learning-based forest road recognition technology and integrate it into an autonomous steering and speed control system for a forestry forwarder. We trained a YOLOv8 segmentation model on 640×480 pixel images collected from straight, curved, and occluded sections of forestry roads, achieving a precision of 0.997, a recall of 0.994, an F1 score of 0.995, and an average precision of 0.994. We developed a centerline extraction algorithm that calculates the lateral offset between the vehicle center and the detected road centerline using the segmented mask. This offset is then input into an electronic steering lever control system, which replaces the existing mechanical steering lever to enable rapid response. In field experiments conducted on actual forest roads, the maximum average path tracking error was 0.534 m over three trials, confirming that the vision-based approach can reliably guide the forwarder under various lighting conditions, shadows, and roadside structures. This method is expected to overcome the limitations of GNSS/INS-based autonomous driving systems, as it operates solely with cameras and single-board hardware. The research results suggest that deep learning-based image processing provides a solid foundation for fully autonomous forestry operations and has the potential to improve the productivity and safety of timber transport operations.

We report processing technique in the MO image measurement system. Calibration procedure is not only considered to perpendicular field but also in-plane field. Current density and field profiles are obtained by Biot-savart law and inversion method. We show example of (Gd,Y)1Ba2Cu3O7-δ-BaZrO3 film that have tilted nano rod pinning centers about 13° from the c-axis.

이 글에서는 디지털 기술의 발전과 함께 TV 프로그램 제작과정에서 앞으로 광범위하게 사용될 것이라고 예측되는 두 가지 기술적 요소, 즉 고화질 HDTV 기술과 디지털 영상합성 기술이 영상제작 서사구조에 미치는 영향에 대해 논의하였다. 영상처리 기술의 발전은 영상이 제공하는 인지적 패러다임(paradigm)과 미학(aesthetics)을 결정하는 중심요소가 된다. 따라서 HDTV와 디지털 기술은 1960년대 컬러 TV 제작기술 도입이 끼쳤던 영향 이상으로 커다란 반향을 가져올 것이다. HDTV가 제공하는 광폭, 대형화면과 고화질 특성 때문에 시청자들은 고밀도의 영상 이미지 정보를 큰 부담 없이 독해할 수 있게 되었다. 그 결과 클로즈업 숏과 숏의 연결로 내용을 구성하던 재래의 서사구조 문법 대신에, 화면상의 디테일한 이미지 또는 은유를 사용해 피사체(figure)의 성격을 규정하는 영화적 영상문법을 HDTV 제작에서 사용할 수 있게 되었다. 디지털 영상처리 기술도 TV 프로그램 제작환경을 혁명적으로 변 화시킬 것이다. 특히 HDTV와 결합할 경우 프로그램 세트, 소품, 조명, 미술, 효과, 촬영, 연출 등 전 제작과정이 영향을 받는다. 최근 이러한 디지털 영상 합성기술을 사용한 특수효과 제작비용이 저렴해지면서 영화에 비해 상대적 저예산으로 만들어야 하는 TV 프로그램 제작과정에서도 디지털 특수효과가 광범위하게 사용될 것 같다. 마지막으로 디지털 기술과 연관된 관점에서 볼 때 디지털 영상의 모듈(module)적 특성을 살 려 시청자와의 상호작용성을 증대시키는 프로그램을 제작할 수 있는 새로운 영상 구성문법을 만들어 내는 일이 중요하다. 최근 정보검색 이론에서는 검색 정보와 1:1 대응 시스템인‘명사’위주의 검색체제에서, 사용자가 주체적으로 정보의 의미 구성을 할 수 있는‘명사+동사’형태의 정보 검색체제를 제안하였다. 앞으로 디지털 HDTV 시대에는 기술 특성상 이렇게 시청자와의 상호작용성을 극대화시킬 수 있는‘명사+동사’ 형태의 새로운 영상문법 개발이 가능하다. 물론 화면의 어떤 이미지 요소가‘명사’부분이 되고‘동사’부분이 되어 시청자와의 상호작용을 유도하느냐에 대해서는 앞으로 많은 논의와 실험이 필요한 부분이다.

Paradigmatic change caused by HDTV and digital image processing technologies is driving aesthetic change in TV. This restructuring is not only transforming what is on TV monitor, but the means of production that put it there. The development of the aesthetics of TV images is deeply intertwined with the development of technology that creates and display them. Embedded in these changes are twin technical conversions. First, from 525 lines 4:3 small SDTV to 1080+ lines 16:9 HDTV. The wider, shaper, and larger screen of HDTV has an tremendous impact on the TV program production techniques including narrative structures and shot compositions as well as on the way of interpreting the TV images by viewers. The second conversion is from analog to digital image processing. Due to the digital NLE and DVE technologies, TV program producers have an unprecedented freedom of production creativity that results in the introduction of new program formats. Thus, the characteristics of the emerging new aesthetics of TV programs should be defined in the context of the aforementioned two technological changes. This paper describes the such a paradigmatic change in detail.

For the purpose of study on the printability of domestic art papers, the physical properties of domestic coated paper for offset printing were investigated. 25 kinds of sample papers were prepared and were examined in accordance with KS and TAPPI standard testing method i.e., basis weight, density, opacity, gloss, roughness, smoothness, brightness, and K&N absorption. IGT printability tester was used to obtain the printability parameters, such as maximum ink requirement of paper Y, limiting printing density D print through, and density smoothness constant m value.

This research will make character image printed from stone. Currently from computer graphics field, the field which cartoon rendering is a emphasizes a variation and an outline about the image of existing and creates the image which is satirize. In image printed from stone, We respect the rehabilitation of the image which is damaged to detect an outline. and there is restriction where image oneself is black-and-white mode. In order to solve this problem, first will make image processing printed image of 12 animals relief, fairy relief, stone lamp relief. And, the image which is processed colour controlled .From this processing, These past stone relief currently lived and animated with the new character resurrected beautifully with art.

오늘날 자동차 기술의 핵심은 IT 기반 융합 시스템기술로 변화하고 있다. 다양한 IT 기술을 접목하여 운전 중 다양 한 상황에 대응하고 또한 운전자의 편의성을 지원하는 기술적 추세를 보이고 있다. 본 논문에서는 운전자의 안전성과 편의성을 증대하기 위해 영상 정보를 기반으로 도로 정보를 검출해 운전자에게 알려주고, 버튼을 직접 손으로 눌러야 하는 물리적 인터페이스를 대체할 비접촉식 인터페이스 기술을 융합한 Augmented Driving System (ADS) 기술을 제 안한다. 본 기술은 카메라로부터 입력 받은 영상 정보를 제안된 알고리즘을 통해 앞차와의 거리, 차선, 교통 표지판을 검출하고 차량 내부를 주시하는 카메라와 운전자의 음성을 인식할 마이크를 기반으로 기본 음성인식과 동작인식이 융 합된 인터페이스 기술을 제공한다. 이러한 요소 기술들은 운전자가 인지하지 못하더라도 운전자에게 현재의 주행상황 을 인지하여 자동으로 알려줌으로써 교통사고 확률을 크게 낮출 수 있을 것이며, 또한 다양한 운전 중 기능 조작을 편 리하게 지원함으로써 운전자의 전방 주시에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서 개발된 기술을 통해 테스트를 실시해 본 결과 표지판인식, 차선검출, 앞차와의 거리 검출 등의 인식률이 약 90% 이상이 되었다.

Today, the core technology of an automobile is becoming to IT-based convergence system technology. To cope w ith many kinds of situations and provide the convenience for drivers, various IT technologies are being integrated int o automobile system. In this paper, we propose an convergence system, which is called Augmented Driving System (ADS), to provide high safety and convenience of drivers based on image information processing. From imaging sen sor, the image data is acquisited and processed to give distance from the front car, lane, and traffic sign panel by the proposed methods. Also, a converged interface technology with camera for gesture recognition and microphone fo r speech recognition is provided. Based on this kind of system technology, car accident will be decreased although d rivers could not recognize the dangerous situations, since the system can recognize situation or user context to give attention to the front view. Through the experiments, the proposed methods achieved over 90% of recognition in ter ms of traffic sign detection, lane detection, and distance measure from the front car.