• 천문학회보
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• 제37권2호
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• pp.221.2-221.2
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• 2012

우주물체 전자광학 감시체계(OWL: Optical Wide-field Patrol)는 관측소들의 자동운영을 통한 인공위성의 궤도정보추출이 목적이다. 이를 위해 각각의 관측소에서 매일 밤 운영되어야 하는 관측명령을 자동으로 생성하는 스케줄러를 개발하였다. 스케줄러는 OWL 본부가 설치될 한국천문연구원의 NOS(Network Operating System) 서버에 설치 운영된다. 스케줄러는 사용자가 정한 관측대상 인공위성의 관측우선순위와 OC(Orbit Calculation) 서브시스템이 제공한 위성궤도정보를 바탕으로, 시간에 따른 관측수행내용을 기록한 관측명령서(OCF: Observation Command File)를 작성한다. 작성된 OCF는 각 관측소가 관측을 시작하기 전까지 해당 관측소로 전달되며, 관측소는 OCF를 바탕으로 관측을 수행하게 된다. 스케줄러는 "제한조건반영" 및 "OCF작성" 등 2부분으로 구성된다. "제한조건반영"은 관측시스템의 특징을 스케줄러에 반영하는 단계로써 시야각 등 광학계의 특징, 필터 등 주변 장비의 특징, CCD 카메라의 노출대기시간 등 검출기의 특징 등이 이에 포함된다. 사용자는 장비의 교체 및 개선 등 관측시스템 변경이 발생하는 경우 "제한조건반영"에 이를 적용함으로써 스케줄러가 새로운 시스템에 쉽게 적용할 수 있다. "OCF작성"은 "제한조건반영"의 내용을 바탕으로 관측대상위성을 선정하는 , 위성 관측 구간 중 최대한 많은 노출 횟수를 산출하는 , 한 장의 영상에서 최대한 많은 궤도 정보를 획득하기 위한 등 3개의 알고리즘에 의해 OCF를 작성한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권11A호
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• pp.1946-1956
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• 2001

본 논문에서는 관계 벡터 공간상의 특징 대응에 관한 확률적 해석에 기반한 새로운 부분 인식 기법을 제안한다. 효과적인 인식을 위해 물체를 관계 속성 그래프(Attributed Relational Graph; ARG)와 관계 벡터 공간들의 집합으로 표현한다. 또한 잡음이나 특징 소실로 인한 왜곡을 관계 벡터 공간에서의 관계 벡터 분포에 대한 왜곡으로 확률적으로 모델링한다. 제안하는 부분 인식 기법은 두 단계로 이루어진다. 우선 지역적인 특징(local feature)과 구조적인 일관성(structural consistency)을 사용하여 후보집합을 추출한다. 이렇게 추출된 후보집합 각각에 대해 관계 벡터 공간상에서의 에러 분석과 반복적인 voting 알고리즘을 통해 특징 소실을 검출한다. 실제 영상에 대한 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 잡음이나 가리어짐이 심한 경우에도 강건한 성능을 보임을 알 수 있으며, 릴렉세이션(relaxation) 기법과 수행 시간 비교 분석을 통해 계산량 측면에서의 성능 향상을 확인할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권12호
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• pp.1271-1280
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• 2012

최근 출시되는 주차보조시스템에서 후방물체와의 거리정보를 알아내는 방법으로는 초음파 센서나 레이더 등의 추가 센서장비를 활용하는 방법들이 있다. 하지만, 추가적인 장비의 사용은 추가적인 비용과 함께 기존 차량에서의 도입이 쉽지 않은 문제점을 가지고 있다. 다른 방법으로는 움직임 스테레오 기법이 제안되었다. 하지만, 스테레오 조정(Stereo Rectification) 단계에서 좋은 특징점의 검출과 정확한 매칭결과가 필요하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 후방카메라 1대만을 사용하여 취득한 연속영상정보를 바탕으로 평행주차상황에서 영상의 사각화 변환과 라인단위 적분 사영화 및 블록화 기반 유사도 조사를 통하여 연속거리정보를 추출하는 방법을 제안하고자 한다. 실험에는 Magna Parallel 영상을 사용하였으며, 수행한 실험결과 후방공간에 대한 화면의 라인단위 연속거리의 측정이 가능함을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.249-256
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• 2016

최근 시각장애인 및 교통약자의 자유로운 보행을 보장하기 위한 많은 기술들이 연구되고 있다. 자유로운 보행을 위한 장치로는 영상카메라, 초음파센서 및 가속도 센서 등을 이용하는 스마트 지팡이와 스마트 안경 관련 기술이 있다. 대표적인 기술로는 물체를 식별하여 장애물을 검출하고 보행 가능 영역을 추출하는 기술, 랜드마크 심볼 정보를 인식하여 주위 환경 정보를 주는 기술 등 여러 가지 기술이 개발되고 있다. 본 논문에서는 시각장애인에게 필요한 시설의 대표 심볼을 선정하여 착용한 영상 장치의 정보로부터 심볼을 인식하는 알고리즘을 딥러닝 기술을 이용하여 연구하였다. 그 결과로 딥러닝 영상처리 분야에서 사용되는 CNN(Convolutional Neural Network)기법을 사용하여 서로 다른 딥러닝 구조를 실험을 통하여 비교하고 분석하였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2009년도 제38회 동계학술대회 초록집
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• pp.252-252
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• 2010

적외선 센서는 빛의 유무에 관계없이 주 야간 전방의 물체에서 발산하는 미약한 적외선(열선)을 감지하여 영상으로 재현하는 열상시스템은 자동차 야간 운전자 보조용 나이트 비젼, 핵심 시설의 감시 관리, 군수 등의 분야에 적용되어지고 있는 최첨단, 고부가가치를 지니고 있는 기술이다. 양자형은 센서 특성은 좋으나 냉각기(작동온도: $-196^{\circ}C$) 및 고진공 패키지인 dewar를 사용하는 반면에, 열형은 대부분 상온에서 동작되는 온도안정화를 위한 전자냉각모듈만을 구비하면 되므로 저가형으로 제작이 가능한 비냉각형 적외선 센서이다. 본 연구에서는 적외선 센서용 진공패키지 조립공정 및 패키지된 센서의 측정기술을 개발하였다. 금속 메탈패키지를 제작하였으며, 금속 진공패키지는 소자냉각용 TE Cooler와 장수명 진공유지를 위한 getter, 그리고 센서칩, 온도센서를. 장착하여 칩을 조립하였다. Cap ass'y와 base envelop의 솔더링 공정을 수행하였으며, 진공패키지의 진공유지를 위해 TMP를 이용하여 진공을 유지하고, 약 5일동안 패키지 bake-out을 수행하였다. 진공압력은 $10^{-7}\;torr$ 이하를 유지하였으며, getter를 활성화시키고, pinch-off 공정으로 조립 ass'y를 완성하였다. 진공 패키지의 기밀성은 He leak tester를 이용하여 측정하였으며, ${\sim}10^{-9}\;std.cm^3/sec$로 기밀성을 유지하였다. TE cooler를 작동한 온도안정성은 0.05 K 이하였다. 볼로미터 센서의 반응도는 $10^2\;V/W$ 이상을 나타내었으며, 탐지도는 $2{\times}10^8cm-Hz^{1/2}/W$를 나타내었다. 본 연구를 통하여 얻어진 결과는 향후 2차원 열영상용 어레이 검출기 및 웨이퍼수준의 패키징 공정에 유용하게 응용될 것으로 판단된다.

• 식물조직배양학회지
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• 제25권3호
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• pp.201-206
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• 1998

Superoxide dismutase (SOD)를 많이 생산하는 신기능성 오이(Cucumis sativus L.) 과실을 개발하기 위하여, 발아 7일째의 자엽절편에 완두콩(Pisum sativum) 유래 MnSOD 유전자를 Agrobacterium tumefeciens LBA4404의 매개로 형질 전환시켰다. 1mg/L zeatin, 0.1mg/L IAA, 300mg/L claforan, 100mg/L kanamycin이 포함된 선발배지에서 부정아를 유도한 후, 1주일 간격으로 계대배양하면서 kanamycin 저항성 형질전환체를 선발하였다. 선발배지 배양 6주 후 kanamycin 저항성을 가진 부정아만을 절단하여 0.2mg/L NAA가 함유된 발근배지에 옮겨 뿌리를 유도한 후, 화분에서 순화시켰다. 소식물체의 잎에서 DNA를 분리하여 PCR 로 분석한 결과, 3개의 식물체에서 선발마커유전자인 NPTII 유전자가 존재함을 확인하여 SOD 유전자가 오이에 도입됨을 확인할 수 있었다. 이중 한 개체의 과실에서 SOD 함량이 무처리개체에 비해 약 3.2배 높았으며 native gel 전기영동에서 도입한 SOD isoenzyme 밴드가 강하게 검출되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.44-54
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• 2019

Recently, image-based object detection has made great progress with the introduction of Convolutional Neural Network (CNN). Many trials such as Region-based CNN, Fast R-CNN, and Faster R-CNN, have been proposed for achieving better performance in object detection. YOLO has showed the best performance under consideration of both accuracy and computational complexity. However, these data-driven detection methods including YOLO have the fundamental problem is that they can not guarantee the good performance without a large number of training database. In this paper, we propose a data sampling method using CycleGAN to solve this problem, which can convert styles while retaining the characteristics of a given input image. We will generate the insufficient data samples for training more robust object detection without efforts of collecting more database. We make extensive experimental results using the day-time and night-time road images and we validate the proposed method can improve the object detection accuracy of the night-time without training night-time object databases, because we converts the day-time training images into the synthesized night-time images and we train the detection model with the real day-time images and the synthesized night-time images.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1310-1316
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• 2021

최근 인공지능과 IoT 기술의 발달에 따라 물체 추적, 의료 영상, 객체 인식과 같은 영상처리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 전처리 과정에서 사용되는 잡음제거 기술은 시스템에서 영상의 중요성이 높아짐에 따라 잡음을 효율적으로 제거하며 세부적인 특징을 보존하는 성능을 요구하고 있다. 본 논문에서는 AWGN 환경에서 화소매칭 기반의 변형된 가중치 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에서 화소값이 크게 변하는 고주파성분을 보존하기 위해 화소매칭 기법을 사용하며, 주변 영역에서 연관성이 높은 패턴을 지닌 영역을 검출하여 출력계산에 필요한 매칭 화소값을 분류한다. 최종 출력은 필터링 과정에서 에지성분을 고려하기 위해 중심화소와 매칭화소 사이의 격차값 및 공간적 거리에 따라 가중치를 계산하여 구한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.187-190
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• 2022

본 논문은 메타버스 등 인공지능 연계 증강/가상현실 부동 중계 플랫폼에서 부동산 영상 기반 매물 소개 시스템 구축에서 사생활 및 개인정보가 영상에 담기게 될 수 있는 위험이 존재하기에 부동산 영상 내의 개인정보 및 민감 정보를 인공지능 기술을 기반으로 검출하여 삭제해주고 복원해주는 인공지능 기술 연구개발을 목표로 하였다. 한국형 부동산 내 민감 object 를 정의하고, 최신 인공지능 딥러닝 기술 기반 민감 object detection 알고리즘을 연구 개발하며, 영상에서 삭제된 부분은 인공지능 기술을 기반으로 물체가 없는 실제 공간영상으로 복원해주는 영상복원 기술도 연구 개발하였다. 한국형 부동산 환경 (영상 촬영 조도, 디스플레이 스타일, 주변 가구 배치 등)에 맞는 인공지능 모델 구축을 위하여, 자체적으로 한국 영상 database 구축 및 Transfer learning for target domain adaptation 을 진행하였다. 제안된 알고리즘은 일반적인 환경에서 98%의 정확도와 challenge 환경에서 (occlusion 빛 반사, 저조도 등) 81%의 정확도를 보였다. 본 기술은 Proptech 분야에서 주목받고 있는 메타버스 기반 온라인 중계 서비스 기술을 활성화하기 위하여 기획되었으며, 특히 메타버스 부동산 중계 플랫폼의 활성화를 위하여 사생활 보호 측면에서 필요한 중요 기술을 인공지능 기술을 활용하여 연구 개발하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.124-132
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• 2022

최근 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)로 인해 온라인 원격 수업과 비대면 시험으로 인해 수업 태도 및 시험 부정행위에 대한 관리가 어려움을 겪고 있다. 따라서 온라인으로 학생들의 행동을 자동으로 인식하고 검출하는 시스템이 필요하다. 사람의 행동을 인식하는 행동 인식의 경우 컴퓨터 비전에서 많이 연구되는 기술 중 하나이다. 이러한 시스템을 개발하기 위해서는 온라인 수업 및 시험에서 주요 정보가 될 수 있는 사람의 팔 움직임 정보와 주변 물체에 대한 정보를 포함하는 데이터가 필요하다. 기존 데이터 세트는 여러 분야에 대해 분류를 하거나 일상생활 행동으로 구성되어 있어 본 시스템에 적용시키기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 실시간으로 진행되는 온라인 시험 및 수업에서 태도를 분류할 수 있는 데이터 세트를 제시한다. 또한, 기존의 행동 인식 데이터 세트와의 비교를 통해 제안된 데이터 세트가 올바르게 구성되었는지를 보여준다.