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본 논문은 다중 센서 영상의 영상 융합, 변화 탐지, 시계열 분석을 위한 다중 해상도 영상 등록 기법을 제안합니다. 가변 원형 템플릿을 이용하여 스케일과 회전각도 차이를 정확히 검출하며, Kompsat 2호, 3호, 3A호 영상에 적용한 결과 우수한 정합 성능을 보였습니다.
FAIR : flexible algorithms for image registration
Efficient 3d scene modeling and mosaicing
Computer vision--ECCV '98 : 5th European Conference on Computer Vision, Freiburg, Germany, June 1998 : proceedings
Theory and applications of image registration
Numerical methods for image registration
Computer vision, ECCV '94 : third European Conference on Computer Vision, Stockholm, Sweden, May 2-6, 1994 : proceedings
매트랩 영상처리 프로그래밍 : 기본 영상처리부터 예술 과학, 비디오 처리, 시공간 처리까지
Computer vision - ECCV 90
Computer vision : ACCV 2006 : 7th Asian Conference on Computer Vision, Hyderabad, India, January 13-16, 2006 : proceedings
Medical image registration
ICAOS'96, 12th International Conference on Analysis and Optimization of Systems : images, wavelets and PDE's : Paris, June 26-28, 1996
Visual information representation, communication, and image processing
Model-based image matching using location
Scale space and variational methods in computer vision : first international conference, SSVM 2007, Ischia, Italy, May 30 - June 2, 2007 : proceedings
Remote sensing image fusion
Visualization in biomedical computing : 4th International Conference, VBC '96, Hamburg, Germany, September 22-25, 1996 : proceedings
파이썬과 OpenCV를 이용한 컴퓨터 비전 학습 : 컴퓨터 비전 애플리케이션을 만들기 위한 강력한 OpenCV 3와 파이썬 활용하기
Advanced computing and systems for security
대한원격탐사학회지
예철수대한원격탐사학회지
예철수대한원격탐사학회지
김태헌, 윤예린, 이창희, 한유경IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
Gao T.,Lan C.,Huang W.,Wang L.,Wei Z.,Yao F.Journal of Applied Remote Sensing
Xianmin Wang; Qizhi Xu; Yunchao Hao; Bo Li; Chunsheng Li대한원격탐사학회지
김태영, 최명진Journal of Applied Remote Sensing
Shuhan Chen; Xiaorun Li; Han Yang; Liaoying ZhaoJournal of Electronic Imaging
Song, Z.; Zhang, J.International Journal of Remote Sensing
Li S.,Peng M.,Zhang B.,Feng X.,Wu Y.Journal of Physics: Conference Series
Woroud F. Ahmed; Mohammed I. Abd-Almajied한국컴퓨터정보학회논문지
주재용, 김민재, 구본화, 고한석IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS
Chang, Herng-Hua; Wu, Guan-Long; Chiang, Mao-HsiungRemote Sensing
Gong X.,Yao F.,Ma J.,Jiang J.,Lu T.,Zhang Y.,Zhou H.Medical image analysis
Chen M; Carass A; Jog A; Lee J; Roy S; Prince JLIEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
Chen S.,Zhong S.,Xue B.,Li X.,Zhao L.,Chang C.I.Journal of Applied Remote Sensing
Zheng, Yao; Yang, Shuwen; Li, Yikun; Wu, Jinsha; Fu, YukaiIEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
Li Z.,Yue J.,Fang L.Sensors (Switzerland)
Ye Z.,Kang J.,Yao J.,Song W.,Liu S.,Luo X.,Xu Y.,Tong X.IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
Zhou H.,Dai A.,Tian T.,Tian Y.,Yu Z.,Wu Y.,Zhang Y.Information Sciences
Wang X.,Li J.,Li J.,Yan H.전선 / 학사
원격탐사에 대한 기본이론들을 이해하고, 위성영상의 프로세싱기법과 알고리즘을 이해하므로써, 여러 활용분야에 적용가능한 능력을 배양하는데 있으며, 이를 위해 IDRISI, ERDAS, ER-Mapper 등의 영상처리용 소프트웨어 실습을 병행한다.전선 / 대학원
디지털 영상 처리 및 분류를 통한 원격탐사 위성영상으로부터 추출 가능한 지리정보의 효과적인 판독 및 분류 기법을 습득하고 실제 실험 프로젝트를 통하여 위성영상의 판독 능력을 배양한다.전선 / 대학원
사진측량에 대한 기본이론들을 이해하고 이를 응용하기 위한 제반 기술들에 관해 학습한다. 사진의 취득에서, 검정, 입체시, 3차원 정보의 추출과 표현, DEM, TIN, 정사투영사진 등 주제를 두루 다루며 소프트웨어를 이용한 실습을 병행한다.전선 / 대학원
지상촬영 위성 센서를 중심으로 그 활용범위를 살펴보고 실제로 컴퓨터처리 과정을 통하여 토지이용 분류, 삼림, 토질조사, 농업 등에의 활용능력을 배양한다.전선 / 학사
다양한 공간 분석 영역에 유용하게 활용될 수 있는 위성영상정보에 대한 개념과 원리를 익히고, 각 응용 분야에 위성정보영상이 어떻게 활용될 수 있는지 살펴보는 것을 목표로 한다. 강의의 전반부는 위성영상정보에 대한 개요, 원격탐사(remote sensing) 시스템의 구성 요소, 다중분광 이미지, 주요 위성 및 센서의 특성 등을 다룬다. 후반부는 위성영상정보 처리에 중점을 두며, 토지이용이나 환경모니터링, 도시 분석 등과 같은 응용 사례에 대해 살펴본다. 특히, 실습을 통해 Erdas Imagine과 같은 위성영상처리 소프트웨어의 활용 능력을 배양한다.전선 / 대학원
단면영상으로부터 3차원영상을 구성하기 위한 컴퓨터그래픽스와 영상처리기술에 대한 지식을 공부한다. 이로부터 얻어지는 3차원영상의 종류와 그의 장점 및 한계점들을 분류하고 한계점들을 극복하기 위한 해결방향들을 토론한다. 3차원영상진단의 계측기준을 종합하고 분석하며 2차원영상진단 시의 기준과의 차이점을 확인하고 진단기준에 필요한 데이터들의 필요성과 이용을 인식한다. 3차원 영상으로 만들 수 있는 가상치료시스템 및 응용분야를 토의한다.전선 / 대학원
지표, 공중 및 위성기반 원격탐사 이론과 기술을 습득함으로써 생태계의 구조와 기능을 통해 나타나는 시·공간 패턴을 이해한다. 영상분석 및 지리정보시스템 기법을 생태계 감시관측, 데이터베이스 구축과 물질 순환 분석, 지도 제작 및 모델링과 관련된 다양한 시·공간 스케일링, 모수화 방법을 배운다.전선 / 대학원
교정영역에서 전통적인 진단과 치료방식은 x-ray와 사진을 이용한 2차원적인 방식에 의존하여 왔다. 그러나 과학기술의 발달로 인하여 진단과 치료계획시 3차원 CT, 3차원 사진, digital technology를 이용한 새로운 paradigm으로 변화하고 있다. 이에 따라 Digital Orthodontics이라는 개념을 이해하는 것이 필수적인 과정이 되었다. 교정계획 수립시 치아이동을 가상 Set-Up하여 simulation 하여봄으로써 실제 가능한 치아이동의 종류와 정도를 파악하여야 할 것이다. 따라서 본 과정은 3차원 digital virtual set-up 을 이용하여 실제 환자의 진단과 치료에 적용하는 법을 이해시키는데 목적이 있다. 이 과정은 아래와 같이 구성되어 있다. 1. 교정 진단과 치료계획시 3차원 CT, 사진, digital technology를 이용한 새로운 paradigm의 변화와 Digital Orthodontics이라는 개념을 이해한다. 2. Virtual set-up 의 개념 이해 3. 교정계획 수립시 치아이동을 가상 Set-Up하여 simulation 한다. 4. 실제 가능한 치아이동의 종류와 정도를 파악한다.전선 / 학사
실습과 병행하여 기초적인 오차조정법, 네트워크 분석, 삼각 및 삼변측량, 트래버스 측량 등의 내용을 강의하고, 전자파거리측정기, 인공위성위치결정 시스템 등을 소개하며, 첨단연구분야인 지리정보시스템(GIS), 위성원격탐사, 디지털 매핑 등의 현황을 설명한다. 또한, 측량 장비 실습과 더불어 QGIS를 이용한 공간정보 자료 분석 실습을 병행한다.전선 / 대학원
센서 정보를 통하여 공간 정보를 획득하고 구성하는 기술은 스마트 팩토리나 생산 설계에 있어 중요한 요소 기술이다. 이 강의는 동시적 위치 추정 및 지도 작성법으로 알려진, 센서 기반 위치 정보 추정과 공간 정보 구성에 대한 내용을 다룬다. 특히 센서가 탑재된 대상이 고정적이지 않은 무인이동체의 센싱을 학습하여, 위치 추정과 공간 정보 추정의 연결성을 배우고, 이를 통하여 스마트 팩토리나 자율 주행에 관심이 있는 학생들에게 관련 기초 지식과 활용 사례를 제공한다.전선 / 대학원
본 과목은 유한 차원 및 무한 차원 벡터 공간에서의 최적화를 통합적으로 다루며, 최적화와 머신러닝 사이의 상호작용에 중점을 둔다. 최적화 알고리즘은 머신러닝의 핵심 역할을 하며 (예: 주어진 데이터셋으로부터 모델을 학습시킬 때) 동시에 고차원 최적화 문제를 풀기 위해 머신러닝 모델이 최근 많이 활용되고 있다 (예: 물리 시스템의 지배 방정식을 무한 차원 최적화 문제의 해로 재구성한 다음, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 이에 수반되는 고차원 최적화 문제를 해결하려는 시도). 본 과목에서는 머신러닝 분야에서 필요로 하는 최적화 이론 및 알고리즘과 동시에, 복잡한 최적화 문제를 풀 수 있는 머신러닝 기법들에 대해 심도있게 다룬다.전선 / 대학원
진단영상을 이용하여 측두하악관절의 정상해부학적구조와 병적상태를 규명하고자 한다. 일반촬영, 파노라마촬영, CT, MRI 등으로 각각의 질환에 대한 특징을 비교 진단하는 데 목적을 둔다.전선 / 대학원
한정된 자료들 사이의 공간적 상호관계를 분석하고 이를 바탕으로 임의의 위치에서 원하는 자료값을 예측하는 여러 크리깅 기법을 공부한다. 주어진 값과 그 분포를 항상 보전하는 조건부 시뮬레이션과 불확실성을 줄이기 위해 이용가능한 자료를 통합하여 사용하는 최적화 기법을 공부한다.전선 / 학사
이 수업에서는 3D아트와 인터랙티브아트의 개념 및 구현 방식을 학습하여, 학생의 연구 주제에 따라 매체 선택의 폭을 넓히는 것을 목표로 한다. TouchDesigner, Unity, Blender와 같은 실습 도구를 활용하여 가상환경에서의 표현영역을 확장하고 응용 방안을 모색함으로써 창의적이고 현대적인 포트폴리오를 구성한다.전선 / 대학원
다양한 딥러닝 신경망(CNN 등) 모델을 이용하여 치과영상(파노라마 영상, 구내 영상, CEP 영상 및 콘빔CT(CBCT) 영상)에서 정상 해부학적 구조물의 자동적 영역분할, CEP 계측점 자동적 탐지, 및 다양한 치과질환의 자동적 탐지 및 분류하는 딥러닝 모델과, 3D 치과 데이터에서 자동적 탐지, 분할과 분류하는 딥러닝 모델의 원리와 구조에 대해 수업함. 인공신경망과 딥러닝 소개 컴퓨터 비전을 위한 심층 컨볼루션 신경망 소개 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 감지 및 인식 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 분할 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 등록 딥러닝을 이용한 컴퓨터 지원 진단(CAD)전선 / 대학원
방사선, MR, 초음파, 감마카메라, SPECT, PET을 이용하여 획득한 영상의 정합, 정규화, 도시, 정량화, 영상처리, 전송 등을 주요 주제로 PACS 기술을 포함한다. 삼차원 영상, 동적영상, 영상의 통계적 해석 등을 포함한다. 각 영상처리 기술의 공통적인 바탕을 교육하고 이어서 각 방법의 차이에 따른 영상 신호의 특질을 이해하고 의료 영상을 구성하는 토대를 파악하여 실제 임상에 응용되는 의료 영상을 터득하게 된다. 특히 영상의 디지털 처리와 의료환경의 변화에 따른 영상처리의 발전을 이해한다.전선 / 대학원
자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging (MRI))의 물리학적 기본 원리를 학습하고 이를 바탕으로 현재까지 개발된 다양한 자기공명영상 contrast와 관련 펄스 시퀀스 (pulse sequence)의 이해를 통해 궁극적으로 여러 질병들의 발병기전 연구 또는 진단 등 기초과학 및 임상에 응용 가능한 자기공명영상 기술개발에 필요한 기초 지식을 습득한다.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 대학원
급변하는 지구의 기후변화, 해양변화 등 지구계의 상호작용으로 일어나는 다양한 변화들을 인공위성 자료를 활용하여 연구하는 원격탐사 원리, 자료처리 기술 및 방법, 응용 연구 사례 등을 학습한다.전선 / 대학원
푸리에 광학, 회절, 공간 광 변조기, 스펙트럼 분석, 공간 필터, 음향광학, 헤테로다인 스펙트럼 분석, 공간적분 코릴레이터, 시간적분 시스템, 광 컴퓨팅, 광변환, 홀로그램, 광민감 효과, 지연신호처리.