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박근호(Keunho Park),최강인(Kangin Choi),정성환(Sunghwan Jeong) 대한전자공학회 2020 대한전자공학회 학술대회 Vol.2020 No.8
Hyper-spectral data can be analyzed in a variety of ways, and various techniques exist to analyze hyper-spectral data. In this paper, the growth status of crops is analyzed using hyper-spectral data. For two crops of romaine lettuce and strawberry leaves, the control group was divided according to the presence or absence and degree of addition of bio-blocks, hyper-spectral images were obtained for each control group, and images were processed to calculate the value of the spectral band. The calculated spectral band value was used to calculate the spectral indices values, and based on these, the growth status of the crop was analyzed and the analysis results were visualized with box-andwhisker plots. As a result of the analysis, it was found that the addition of bio-blocks had a positive effect on the growth status of crops when both crops of romaine lettuce and strawberry were analyzed using numerical values of the spectral indices.
스켈레톤 추출과 컨투어를 이용한 유채 씨방 길이 측정 방법
박근호(Park Keunho),최강인(Choi Kangin),안형근(Ahn Hyung-geun),김기연(Kim Kee-yeun),정성환(Jeong Sunghwan) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
본 논문은 비전 기술을 기반으로 유채의 씨방 길이를 측정하는 특성조사기준에 관한 연구를 수행하였다. 굴곡된 특성을 가진 유채 씨방 길이를 측정하기 위해 컨투어와 스켈레톤 추출을 이용하여 유채 씨방의 픽셀 길이를 계산한 후, 켈리브레이션 방법을 이용하여 실제 유채 씨방의 실제 길이를 계산하였다. 작물 형질 분석 전문가들이 실측하여 구성한 테스트샘플을 이용하여 전체 평균 4.5mm의 오차를 결과로 도출하였다.
김서정(Kim Seojeong),박근호(Park Keunho),최강인(Choi Kangin),정성환(Jeong Sunghwan) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
본 논문은 무인 이동 로봇 운영을 위한 사람과 차량 객체의 인식을 목표로 한다. 공용 데이터 집합인 COCO 데이터 집합을 학습 데이터로 사용하였다. COCO 데이터 집합에는 사람 및 차량에 해당하는 데이터가 충분히 포함 되어 있기에, 학습 및 실험에 적합하였다. 학습 모델로는 YOLOv3 를 사용하였고, 필요로 하는 관심 영역내에서만 사람 및 차량이 인식 될 경우에 바운딩박스 생성 및 알람이 발생하도록 구현하였고. 사람 및 차량 인식률이라는 평가 방법을 정의하고, 이를 활용하여 모델을 평가하였으며, 차량 및 사람 인식률 98.92%의 결과를 얻었다.
김병준 ( Byoungjun Kim ),박근호 ( Keunho Park ),최강인 ( Kangin Choi ),김선형 ( Seonhyeong Kim ),안형근 ( Hyung-geun Ahn ),정성환 ( Sunghwan Jeong ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
본 논문은 비전 기술을 기반으로 RHS 칼라차트를 이용하여 작물의 색채를 측정하는 특성조사기준에 관한 연구를 수행하였다. 다양한 색상을 가진 작물의 색채를 측정하기 위해 시료 채취 후 표준 광원 촬영장치 광원 6500K 환경하에 촬영한 영상을 기반으로 분석 위치를 관심영역 선정 후, k-mean clustering을 활용한 세그먼테이션 방법을 통해 대표 RGB 색상을 획득한다. 획득한 RGB 색상과 RHS 칼라차트의 RGB 색상을 유클리디언 거리를 이용하여 최소화하는 RHS 칼라차트 정보를 추정하였다. 7가지 작물 시료에 대해 작물 형질 분석 전문가들이 측정한 결과와 비교 시 전체 평균 △E 5.013의 오차를 결과로 도출하였다.
박근호(Keunho Park),임광진,김동훈(Donghoon Kim),최강인(Kangin Choi),김서정(Seojeong Kim),정성환(Shunghwan Jeong) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
드론의 상용화로 인하여 그 동안 논, 밭, 과수, 시설 등에 제시되었던 정밀농업을 한층 가속화하는 역할을 하게 되었다. 본 논문에서는 측량과 관측 등의 분야에서 사용될 수 있는 드론 영상의 평지 면적 산출 방법에 관한 연구를 수행하였다. 드론의 높이와 촬영각도가 고정되었을 때 원근변환과 카메라 켈리브레이션 방법을 이용하여 드론 영상에서 평지 면적을 산출하였다. 추후 본 논문에서 수행한 연구를 측량, 정밀농업 등 다양한 분야에 적용할 예정이다.
Vision Transformer를 이용한 UAV 영상의 벼 도복 영역 진단
명현정(Hyunjung Myung),김서정(Seojeong Kim),최강인(Kangin Choi),김동훈(Donghoon Kim),이광형(Gwanghyeong Lee),안형근(Hyung-geun Ahn),정성환(Sunghwan Jeong),김병준(Byoungjun Kim) 한국스마트미디어학회 2023 스마트미디어저널 Vol.12 No.9
쌀 수확량 감소에 크게 영향을 주는 것은 집중호우나 태풍에 의한 도복 피해이다. 도복 피해 면적 산정 방법은 직접 피해 지역을 방문하는 현장 조사를 기반으로 육안 검사 및 판단하여 객관적인 결과 획득이 어렵고 많은 시간과 비용이 요구된다. 본 논문에서는 무인 항공기로 촬영된 RGB 영상을 Vision Transformer 기반 Segformer을 활용한 벼 도복 영역 추정 및 진단을 제안한다. 제안된 방법은 도복, 정상, 그리고 배경 영역을 추정하고 종자관리요강 내 벼 포장 검사를 통해 도복률을 진단한다. 진단된 결과를 통해 벼 도복 피해 분포를 관찰할 수 있게 하며, 정부 보급종 포장 검사에 활용할 수 있다. 본 연구의 벼 도복 영역 추정 성능은 평균 정확도 98.33%와 mIoU 96.79%의 성능을 나타내었다. The main factor affecting the decline in rice yield is damage caused by localized heavy rains or typhoons. The method of analyzing the rice lodging area is difficult to obtain objective results based on visual inspection and judgment based on field surveys visiting the affected area. it requires a lot of time and money. In this paper, we propose the method of estimation and diagnosis for rice lodging areas using a Vision Transformer-based Segformer for RGB images, which are captured by unmanned aerial vehicles. The proposed method estimates the lodging, normal, and background area using the Segformer model, and the lodging rate is diagnosed through the rice field inspection criteria in the seed industry Act. The diagnosis result can be used to find the distribution of the rice lodging areas, to show the trend of lodging, and to use the quality management of certified seed in government. The proposed method of rice lodging area estimation shows 98.33% of mean accuracy and 96.79% of mIoU.