다양한 센서 및 영상 카메라를 이용한 교통, 보안 및 안전 감시 시스템에 있어 처리해야 하는 영상 데이터의 양은 점점 커져가고 있다. 또한 단일 카메라가 아닌 많은 수의 카메라를 이용할 경우 운영자가 모든 영상 데이터를 확인하고 이에 대한 응답을 즉시 하기가 힘이 든다. 따라서 영상 데이터를 이용하기 위한 시스템에서 소프트웨어적인 처리는 필수이며 물체를 정확하게 추적하기 위해서는 물체를 인식하고 물체의 움직임을 예측하고 움직임을 보정하는 단계가 필요하다. 본 논문에서는 물체의 움직임을 정확히 추적하기 위하여 이동 물체를 추적할 때에 적절한 Kalman 필터를 이용하여 고속 물체 추적 시스템을 구현하였다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37C
no.9
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pp.757-762
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2012
In general, an ordinary CCTV camera has equipped with 24 frames per second. This camera is not capable of capturing an image of bullet trace which has speed about 1km per second. In spite of these difficulties, by means of the stereographical projection, a long distance trace is able to be contained in one image. Currently, to capture a series of image of an object with high speed, it is usual to use one of the complicated camera with high shutter speed or computerized devices with capability of controlling shutter timing with slightly different capture time. This paper proposed a monitoring tracer bullet single camera system equipped convex mirror trying to see whether or not a normal set of camera and convex mirror is capable of shooting on target located in as far as 250m.
Ha, Myunghwan;Lee, Moonsik;Park, Sungchoon;Ahn, Kiok;Kim, Min-Gi
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.11a
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pp.58-61
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2011
방송 콘텐츠 제작에는 카메라, VCR, NLE, 인코더 등의 장비가 사용되고 있으며, VCR 헤더 불량, 테이프 노후화/보관불량, NLE 편집 오류, 인코더 장비 불량 등의 다양한 이유로 콘텐츠에 예기치 않은 비디오 및 오디오 오류가 발생할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 콘텐츠에 포함된 다양한 비디오 및 오디오 오류를 자동으로 검사할 수 있는 자동 검사 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 다양한 오류를 자동으로 검사할 수 있는 방법 중 특히 비디오 내에 종종 포함되는 블록 오류를 대상으로 하는 고속 오류 검출 방법을 설명한다. 제안한 방법은 비디오 내의 매 프레임의 코너 수를 계산하고, 시간 증가에 따른 코너 수의 변화량을 검사하여 블록 오류가 포함될 것으로 예상되는 후보 프레임을 찾는 1단계 과정과, 후보 프레임을 대상으로 Adaboost 인식 기술을 사용하여 학습한 분류기를 통해 최종 블록 오류가 포함된 프레임을 검출하는 2단계 과정으로 구성된다. 시스템 구현 실험 결과, 비디오 내에 포함된 블록 오류를 프레임 단위로 정확하게 고속 검출 하는 것이 가능함을 확인하였다. SD급의 경우 실시간 대비 2.3배속 가량의 고속 검사가 가능하고 HD의 경우에도 0.8배속 수준의 고속 검사가 가능하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2014.11a
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pp.39-40
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2014
카메라를 갖춘 모바일 기기가 보편화되면서 모바일 환경에서 영상처리를 이용한 다양한 응용이 확산되고 있다. 영상은 다른 정보에 비해 데이터의 양이 비교적 방대하기 때문에 모바일 환경에서 영상처리를 수행하기 위해서는 처리속도, 전력, 발열 등의 물리적 제약조건이 존재할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 모바일 기기에서 코프로세서인 임베디드 GPU(Graphic Processing Unit)를 이용한 영상처리의 고속화 방법을 제시한다. 실험에서는 보편적으로 활용되는 영상처리 알고리즘에 대해 CPU(Central Processing Unit) 및 GPU 각각에서의 성능을 비교함으로써 고속화 방법의 우수성을 검증하고 특징을 분석하였다.
한국천문연구원은 미국 BBSO(Big Bear Solar Observatory)에 건설 중인 1.6 m NST(New Solar Telescope) 개발사업에 참여하고 있다. 고속태양영상분광기, FISS(Fast Imaging Solar Spectrograph)는 한국천문연구원과 서울대학교가 공동으로 개발하는 태양관측용 영상분광기로서, Echelle 회절격자를 분광소자로 사용하고 있다. FISS는 빠른 영상 스캐닝과 고속 CCD 카메라를 이용하여 동시에 두 파장을 관측할 수 있으며, NST의 적응광학계로부터 영상을 입력받기 때문에 회절한계에 가까운 분광영상을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 FISS 제작을 위한 요구사항 분석, 분광기 구성과 광학설계, 구성품의 제작, 그리고 분광기의 성능검증을 위한 태양 시험관측 결과에 대해 소개한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.481-483
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2001
최근 전자제품의 초소형화에 따라, PCB 기판위의 부품의 집적도를 높이기 위해, 기존의 리드대신 부품 밑면에 볼(ball)이 격자형태로 배열되어 있는 BGA(Ball Grid Array) 형태의 팩키지가 많이 사용되고 있다. 하지만, BGA의 구조상 한번 장착되면 외관검사가 불가능하므로, 장착전 BGA의 검사가 필수적이다. BGA의 검사항목중 가장 중요한 항목인 볼 높이검사를 실시간으로 하기 위해서는 고속 비접촉 3차원 측정기술이 요구된다. 본 논문에서는 일반카메라보다 100배이상 높이 프로파일 취득속도가 빠른 3D smart camera와 레이저 슬릿광(slit ray)을 이용하여 고속으로 BGA 볼의 3D 프로파일을 얻은 후, clipping과 morphological filter를 사용하여 인접한 볼표면에서의 난반사로 인한 에러 데이터를 보정하여 정확한 3D 영상을 취득할 수 있는 시스템을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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