• 한국게임학회 논문지
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• 제20권3호
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• pp.15-24
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• 2020

2D 레고 퍼즐은 레고 브릭을 이용해서 다양한 영상을 완성하는 퍼즐로 많은 사람들의 사랑을 받고 있다. 본 연구에서는 입력된 픽셀 아트 영상으로부터 강화학습에 기반한 2D 레고 퍼즐을 구성하고 완성하는 방법을 제안한다. 먼저, 학습 단계에서는 바람직한 레고 퍼즐에 대한 휴리스틱을 안정성과 효율성으로 설정하고 이를 최대한 만족시키는 방향으로 DQN을 학습한다. 그리고, 레고화 단계에서는 이 DQN을 이용해서 실제 레고 브릭을 추가해가면서 퍼즐의 구성도를 완성하는 과정을 수행한다. 이 과정을 통해서 지금까지 기술로는 수행하기 힘들었던 매우 높은 해상도의 레고 퍼즐을 효율적으로 완성하는 기술을 제공한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권9호
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• pp.932-945
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• 2017

논문에서는 정류(Rectification), 디스패리티 추정(Disparity Estimation) 및 시각화를 포함한 스테레오 비전 프로세싱 시스템의 새로운 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처를 개발하였다. 개발된 지원점 보간법을 이용한 대형 스테레오 매칭 방법(LASPI)은 고화질 이미지의 지원점 밀도가 높은 영역에서의 디스패리티 매칭에 있어, ELAS 등 기존 스테레오 매칭 방법과 비교할 때, 디스패리티 맵에 대한 품질 수준을 유지하면서도 실시간 성능 지원 측면에서 우수하다. LASPI는 자율주행 자동차에 적용되는 장애물 인식 시스템, 거리 검출 시스템, 장애물 검출 시스템 등, 안전에 민감한 모듈 적용을 위해, 프레임 처리속도의 실시간성, 거리 값 분해 성능의 정확성, 낮은 리소스 사용 등, 요구조건을 충족하도록 설계 되었다. 개발된 LASPI 알고리즘은 H/W 병렬처리 구조와 4 단계 파이프라인으로 구성된 FPGA로 구현되었다. 148.5MHz 클럭의 Xilinx Virtex-7 FPGA 기반으로 구현된 시스템은 각종 실험을 통해, HD급 이미지 ($1280{\times}720$ 픽셀)에 대해 실차에 응용 가능한 디스패리티 맵을 산출하면서도 실시간 처리 요구 조건인 초당 30 프레임 처리가 가능함을 확인하였다.