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[국내논문] 적응적 경계 검출을 이용한 성게의 특징점 추출
Feature Point Extraction of Sea Urchin using Adaptive Edge Detection 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.12 no.1, 2017년, pp.173 - 180  

전영철 (가톨릭관동대학교 컴퓨터공학과) ,  우영배 (경동대학교 해양심층수학과) ,  최철재 (경동대학교 정보보안학과)

초록
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동해안의 갯녹음 현상이 현재 진행 중이며 심화한 암반의 면적이 $170.54km^2$로 동해안 전체 암반 면적의 61.7%에 달하는 것으로 나타났다. 갯녹음의 주원인이자 패류 양식어장에 크게 피해를 주는 것으로 알려진 성게의 퇴치 방법은 지속적으로 연구되어 왔으나 성게를 이용한 음식이나 재활용에 대한 연구가 주를 이루며 아직 성게 인식에 대한 연구는 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구는 바다의 해적인 성게를 대량으로 포획하기 위하여 성게의 특징점 추출을 위한 적응적 경계검출을 제안하였으며 향후 성게 인식프로그램에 많은 도움이 되리라 생각한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The albinism phenomenon of the East Sea is now in progress, and the area of the intensified bedrock has reached up to 61.7% of the whole bedrock area of the East Sea. The methods to eradicate the sea urchin that is known as the main cause of albinism and that influences huge damage on the selfish fa...

Keyword

#성게   #적응적   #경계   #검출   #특징   #추출  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 우리나라 갯녹음의 주원인이자 패류 양식어장에 크게 피해를 주는 것으로 알려진 성게의 퇴치방법은 지속적으로 연구되어 왔으나 성게를 이용한 음식이나 재활용에 대한 연구가 주를 이루며 아직 성게 인식에 대한 연구는 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구는 바다의 해적인 성게를 대량으로 포획하기 위한 성게 포획 프로그램에서 여러 개체가 있는 경우 특징점 추출을 위한 적응적 경계 검출 알고리즘을 제안한다.
  • 본 논문에서는 바다 속의 여러 개의 성게를 인식하는 다중 개체 인식 프로그램에서 성게의 특징점을 추출하기 위한 적응적 경계검출을 제안하였다. 경계검출 대상은 우리나라에서 큰 피해를 주고 있는 바다의 해적 성게 영상을 모래, 수초, 바위의 배경 분류에 따라서 경계검출을 하였다.

가설 설정

  • 성게는 전 세계에 800여 종이 서식하며 우리나라 해역에는 그림 1과 같이 식용이 가능한 보라성게, 분홍성게, 말똥성게가 주종을 이룬다. 열대 해역에서 발견되는 성게 중 가시에 강한 독을 포함한 성게도 있지만, 우리나라 연안에서 발견되는 이들 성게에는 가시에 독이 없다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
입력 영상을 그레이 스케일로 변환하여 경계선을 찾는 방법의 단점은 무엇인가? 컬러영상에서 경계선을 찾는 간단한 방법은 입력 영상을 그레이 스케일로 변환하여 경계선을 찾는 방법이다. 그러나 이 방법은 대부분의 컬러영상에서 경계를 정확히 추적하기가 어려우며, 영상 내부에 오직 색상 정보에 의해 영역이 구분되는 부분이 있는 경우 좋지 않은 결과를 만든다. 즉, 영상 내부에 채도가 다른 경우 그레이스케일 정보만을 사용하여 경계선을 찾는 것은 불가능하다.
갯녹음의 원인은 무엇으로 설명되는가? 갯녹음의 원인은 온난화와[2] 해수온 상승이나 해수의 영양성분 부족에서 비롯된다는 해양 조건설, 성게나 전복 등 조식성 동물이 해조류를 먹어치워 소멸 된다는 식해(食害)설 등으로 설명되나, 지역에 따라 복합적인 원인에 의해 발생되는 것으로 추정되고 있다[3].
우리나라 갯녹음의 주원인이자 패류 양식어장에 크게 피해를 주는 것으로 알려진 것은 무엇인가? 우리나라 갯녹음의 주원인이자 패류 양식어장에 크게 피해를 주는 것으로 알려진 성게의 퇴치방법은 지속적으로 연구되어 왔으나 성게를 이용한 음식이나 재활용에 대한 연구가 주를 이루며 아직 성게 인식에 대한 연구는 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구는 바다의 해적인 성게를 대량으로 포획하기 위한 성게 포획 프로그램에서 여러 개체가 있는 경우 특징점 추출을 위한 적응적 경계 검출 알고리즘을 제안한다.
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참고문헌 (12)

  1. Jeju sea fisheries Research Institute, "A study on Restoration of Barren Ground in Jeju island," Report of National Fisheries Research & Development Institute, 2, 2007. 

  2. Y. Choi, Y. Woo, J. Uh, C. Choi, and H. Yoon, "Suitability Selection on Habitable Environments of Corbicula Japonica in the Songji Lagoon," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 10, no. 9, 2015, pp. 965-972. 

    원문보기 상세보기 crossref

  3. I. Choi, J. Kim, S. Kwak, S. Kim, and M. Han, "Distribution of crustose coralline algae, coral bleaching and effective methodology," Proc. of the 2014 fall, The Korean Society of Marine Environment and safety, Mokpo, Korea, 4, 2013. pp. 308-311. 

  4. H. Kim, "Cause of Phenomena of Getnokgum and the Way to Control it," Ministry of Maritime Affairs & Fisheries, Korea, 12, 2002. 

  5. J. Kim, C. Lee, Y. Lee, and S. Chung, "Gonadal Development and Reproductive Cycle of Red Sea Urchin Pseudocentrotus depressus," J. of the Korean Society of Developmental Biology: Dev. Reprod., vol. 14, no. 4, 2010, pp. 225-231. 

  6. Y. Jeon, "ELRSR (Edge Linking &. Restoration for Starfish Recognition) System to Capture Starfish by an Underwater Robot," Doctor's Thesis, Kwandong University, 2008. 

  7. S. Park, H. Kim, J. Kim, and K. Kim, "Color Image Segmentations of a Vitiligo Skin Image with Android Platform Smartphone," The Korean Institute of Electrical Engineers, vol. 63, issue 1, 2014, pp. 173-178. 

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  8. W. Wang, "Integrated Method of Recognizing Huge Target," J. of Beijing Institute of Technology, vol. 7, no. 10, 2001, pp. 423-428. 

  9. X. Xiao and S. Oh, "Image Edge Detection Technique for Pathological Information System," KIPS Tr. Software and Data Eng, vol. 5, no. 10, 2016, pp. 489-496. 

    원문보기 상세보기 crossref

  10. T. Lindeberg, "Scale Selection Properties of Generalized Scale-Space Interest Point Detectors," J. Math Imaging Vis, vol. 46, Issue 2, 2013, pp. 177-210. 

    상세보기 crossref

  11. G. Seok, and B. Park, "A Study on the Facal motion and for Detection of area Using Kalman Fillter algorithm," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 6, no. 6, 2011, pp. 973-980. 

  12. J. Kim and C. Kim, "Image Retrieval System of semantic Inference using Objects in Images," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 11, no. 7, 2016, pp. 677-684. 

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