• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1307-1312
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• 2023

본 논문에서는 자율주행 인지 기술의 핵심 요소인 객체 인식과 거리 측정을 위해 서로 다른 초점거리를 가진 다시점 카메라와 라이다(LiDAR) 센서를 결합한 복합형 카메라 시스템을 제안한다. 제안한 복합형 카메라 시스템을 이용해 장면 안의 객체를 추출하고, 추출한 객체의 정확한 위치와 거리 정보를 생성한다. 빠른 계산 속도와 높은 정확도, 실시간 처리가 가능하다는 장점 때문에 자율주행 분야에서 많이 사용하고 있는 YOLO7 알고리즘을 이용해 장면 안의 객체를 추출한다. 그리고 객체의 위치와 거리 정보를 생성하기 위해 다시점 카메라를 이용해 깊이맵을 생성한다. 마지막으로 거리 정확도를 향상시키기 위해 라이다 센서에서 획득한 3차원 거리 정보와 생성한 깊이맵을 하나로 결합한다. 본 논문에서는 제안한 복합형 카메라 시스템을 기반으로 주행중인 주변 환경을 더욱 정확하게 인식함과 동시에 3차원 공간상의 정확한 위치와 거리 정보까지 생성할 수 있는 자율주행 차량 플랫폼을 제안하였으며, 이를 통해 자율주행 차량의 안전성과 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권6A호
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• pp.575-583
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• 2002

JBIG2는 2진 영상과 문서 압축을 위한 국제 표준이다. JBIG2 표준은 2진 영상과 문서를 고압축으로 부호화하기 위해 영역 특징에 따라 세 가지 부호화 모드를 제공한다. MMR이나 산술 부호화를 이용하여 비트맵(bitmap)의 부호화를 위한 제너릭 영역(Generic region) 부호화를 한다. 그리고, 텍스트 영역의 부호화를 위해 패턴 매칭(Pattern Matching) 부호화를 하고, 하프톤 영역(Halftone region) 부호화를 위해 하프톤 패턴 부호화(Halftone Pattern Coding)를 한다. 본 논문에서는 JBIG2 부호화를 위해 문서를 라인아트, 하프톤, 텍스트 영역으로 분할한 후 각 영역에 제너릭 영역 부호화, 심벌 매칭 부호화, 하프톤 패턴 부호화를 하는 JBIG2 CODEC을 구현하였다. 문서의 효율적 영역 분할을 위해 윤곽선 추출법을 이용한 영역분할 방법과 웨이브릿 계수분표를 이용한 영역 분할 방법을 함께 적용하여 facsimile 테스트 영상(IEEE-167a)의 경우 2% 정도의 압축률 개선과 주관적 화질의 향상을 얻었다. 또한 임의 모양 하프톤 영역의 부호화를 제안하여 기존 영역 분할 방법에서 인지할 수 없는 임의 모양 하프톤 영역 주변 텍스트의 주관적 화질을 개선하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권1호
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• pp.1-7
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• 2011

3차원 지도(3D Map)를 구축하기 위해서는 지형정보와 지도상에서 건물 영역 및 건물 형상 정보가 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 개선된 스네이크(Snake) 알고리즘으로 건물 영역을 반자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 방법은 전처리, 제어점의 초기화, 개선된 스네이크 알고리즘 적용 세 단계로 구성한다. 첫 번째 단계에서는 위생영상을 그레이 영상으로 변환 후 근사 에지를 추출하여 그레이 영상과 합성한다. 두 번째 단계에서는 사용자가 건물의 중심점을 설정한 후 원형 또는 사각형 모양의 초기 제어점을 계산하여 설정한다. 세번째 단계에서는 개선된 스네이크 알고리즘을 적용하여 건물영역을 추출한다. 이러한 과정에서 스네이크 에너지 계산식의 한 항을 새로운 방법으로 설정하여 건물영역 추출용으로 특화하였다. 그리고 스카이 뷰의 위성영상을 이용하여 제안된 방법을 건물영역 매칭율을 평가하였는데 75%의 매칭율을 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제22권1호
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• pp.37-44
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• 2004

본 연구는 관세자유지역내의 컨테이너를 효율적으로 관리하기 위한 최적의 컨테이너관리시스템을 개발하는데 목적이 있다. 이를 위해 위치추적기법과 무선 데이터통신 기법을 분석하였으며 이를 적용한 컨테이너 관리시스템을 개발하였다. 시범운용결과 GPS에 의한 컨테이너의 위치추적 및 관리를 효율적으로 수행할 수 있음을 알 수 있었으며 1주파 GPS 수신기의 정확도가 낮았지만 도로상에서 맵매칭 과정을 통하여 지도상의 위치와 일치시킬 수 있었다. 그러나 주변의 컨테이너가 높이 쌓여있어 위성에 대한 시계를 제한하는 경우에는 위치정확도가 현저히 떨어지므로 Inverted DGPS등의 추가적인 정확도 향상기법이 필요함을 알 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.1189-1195
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• 2008

We introduce a MEMS-based pedestrian dead reckoning (PDR) system. A walking navigation algorithm for pedestrians is presented and map-matching algorithm for the navigation system based on dead reckoning (DR) is proposed. The PDR is equipped on the human body and provides the position information of pedestrians. And this is able to be used in ubiquitous sensor network (USN), U-hearth monitoring system, virtual reality (VR) and etc. The PDR detects a step using a novel technique and simultaneously estimates step length. Also an azimuth of the pedestrian is calculated using a fluxgate which is the one of magnetometers. Map-matching algorithm can be formulated to integrate the positioning data with the digital road network data. Map-matching algorithm not only enables the physical location to be identified from navigation system but also improves the positioning accuracy. However most of map-matching algorithms which are developed previously are for the car navigation system (CNS). Therefore they are not appropriate to implement to pedestrian navigation system based on DR system. In this paper, we propose walking navigation system and map-matching algorithm for PDR.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.709-712
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• 2003

이동체의 위치를 기반으로 하는 다양한 응용 어플리케이션들은 그 영역을 점차 확대하고 있다. 위치를 기반으로 한다는 것은 이동체의 현재위치 뿐만 아니라 과거 및 미래 위치에 대한 예측을 모두 포함한다. 이런 이동체의 위치를 효율적으로 적용할 수 있는 분야가 이동체의 위치 기반 라우팅 분석 이다. 이는 특정 이동체의 과거 위치 궤적, 실시간 현재 위치 추적, 그리고 지도정보와 결합된 최단 및 최적 경로 산출 등의 다양한 분야를 포함한다. 본 논문에서는 이런 위치 기반 라우팅 서비스를 웹 서비스 환경으로 확장한 내용을 언급한다. 웹 지리정보시스템은 사용자에게 친숙한 방법으로 지리, 속성데이터의 디스플레이 및 분석 등 다양한 서비스를 제공한다. 이는 위치기반 라우팅 서비스를 웹 지리정보시스템과의 결합하여 분산 웹 환경에서 효율적으로 라우팅 서비스를 제공할 수 있는 구조를 서술한다. 이동체의 위치는 GPS 기반의 획득 방법으로 얻어지고 지리정보와의 맵 매칭을 통해 실세계의 좌표로 변환하게 된다. 또한, 대용량 위치 데이터를 엑세스 하기 위한 메모리와 기억장치 간의 효율적인 데이터 엑세스 기법이 제시된다. 위치 기반 라우팅 분석의 결과물은 웹상에서 제공되기 위해 XML 기반의 웹 서비스 데이터로 변형된다. 이를 위한 XML 기반의 지리정보 데이터 스카마인 GML 의 적용 기술을 언급한다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제54권2호
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• pp.97-103
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• 2005

Most car navigation systems(CNS) estimate the vehicle's location using global positioning system(GPS) or dead reckoning(DR) system. However, the estimated location has undesirable errors because of various noise sources such as unpredictable GPS noises. As a result, the measured position is not lying on the road, although the vehicle is known to be restricted on the road network. The purpose of map matching is to locate the vehicle's position on the road network where the vehicle is most likely to be positioned. In this paper, we analyze some general map matching algorithms first. Then, we propose a map matching method using compensation vectors to improve the performance of map matching. The proposed method calculates a compensation vector from the discrepancy between a measured position and an estimated position. The compensation vector and a newly measured position are to be used to determine the next estimation. To show the performance improvement of the map matching using compensation vectors, the real time map matching experiments are performed. The real road experiments demonstrate the effectiveness and applicability of the proposed map matching.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권2호
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• pp.50-55
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• 2023

Due to the unavailability of global positioning system (GPS) indoors, various indoor pedestrian positioning methods have been designed to estimate the position of the user using received signal strength (RSS) measurements from radio beacons, such as wireless fidelity (WiFi) access points and Bluetooth low energy (BLE) beacons. In indoor environments, radio-frequency (RF) signals are unpredictable and change over space and time because of multipath associated with reflection and refraction, shadow fading caused by obstacles, and interference among different devices using the same frequencies. Therefore, the outliers in the positional information obtained from the indoor positioning method based on RSS measurements occur often. For this reason, the performance of the positioning method can be degraded by the characteristics of the RF signal. To resolve this issue, a map-matching (MM) algorithm based on maximum probability (MP) estimation is applied to the indoor positioning method in this study. The MM algorithm locates the aberrant position of the user estimated by the positioning method within the limits of the adjacent pedestrian passages. Empirical experiments show that the positioning method can achieve higher positioning accuracy by leveraging the MM algorithm.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.439-448
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• 2021

교통사고 원인 중 가장 큰 비율을 차지하는 것이 운전자의 부주의로서 이를 검출하는 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문은 부주의한 운전자를 정확히 검출하고, 검출된 운전자의 모습에서 가장 특징적인 영역을 선정(Localize)하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 운전자의 부주의를 검출하기 위해서 CAM(Class Activation Map) 기반의 전체 클래스를 분류하는 CNN 모델과 이 모델에서 혼동하거나 공통된 특징 영역을 갖는 클래스들에 대한 상세 분류가 가능한 네 개의 서브 클래스 CNN 모델을 계층적으로 구성한다. 각 모델에서 출력한 분류 결과는 CNN 특징맵들과의 매칭 정도를 표현하는 새로운 특징으로 간주해서 수평적으로 결합하고 학습하여 분류의 정확성을 높였다. 또한 전체 및 상세 분류 모델의 분류 결과를 반영한 히트맵 결과를 결합하여 이미지의 특징적인 주의 영역을 찾아낸다. 제안한 방법은 State Farm 데이터 셋을 이용한 실험에서 95.14%의 정확도를 얻었으며, 이는 기존에 동일한 데이터 셋을 이용한 결과 중 가장 높은 정확도인 92.2%보다 2.94% 향상된 우수한 결과이다. 또한 전체 모델만을 이용했을 때 찾아진 주의 영역보다 훨씬 의미 있고 정확한 주의 영역이 찾아짐을 실험으로 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.437-446
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• 2012

흑백 혹은 컬러 영상과 같은 2차원 정보를 사용한 얼굴 검출 알고리즘에 관한 연구가 수십 년 동안 이루어져 왔다. 최근에는 저가 range 센서가 개발되어, 이를 통해 3차원 정보 (깊이 정보: 카메라와 물체사이의 거리를 나타냄)를 손쉽게 이용함으로써 얼굴의 특징을 높은 신뢰도로 추출하는 것이 가능해졌다. 대부분 사람 얼굴에는 3차원적인 얼굴의 구조적인 특징이 있다. 본 논문에서는 흑백 영상과 깊이 영상을 사용하여 얼굴을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 처음에는 흑백 영상에 adaboost를 적용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 얼굴 후보 영역의 위치에 대응되는 깊이 영상에서의 얼굴 후보 영역을 추출한다. 추출된 영역의 크기를 $5{\times}5$ 영역으로 분할하여 깊이 값의 평균값을 구한다. 깊이 값들의 평균값들 간에 순위를 매김으로써 블록 순위 패턴이 생성된다. 얼굴 후보 영역의 블록 순위 패턴과 학습 데이터를 사용하여 미리 학습된 템플릿 패턴을 매칭함으로써 최종 얼굴 영역인지 아닌지를 판단할 수 있다. 제안하는 방법의 성능을 Kinect sensor로 취득한 실제 영상으로 실험하였다. 실험 결과 true positive를 잘 보존하면서 많은 false positive들을 효과적으로 제거하는 것을 보여준다.