• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.13 no.6
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• pp.619-626
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• 2013

Many pictures are taken at a construction site, but the information of the pictures is not managed in an efficient and systematic manner. For this reason, when a construction worker has scant field experience or knowledge, it is hard to communicate with others efficiently. Therefore, the information of the pictures taken is not fully utilized in any deliberation or conflict among interested parties, facilities maintenance, and construction of another structure, although they were taken for those purposes. This study discusses the need for combining vector-photos with image and 5W and 1H information, and develops a prototype module for creating vector-photos and saving them in a server. The vector-photos taken can be saved to a server in real time, and efficiently managed by a DB system. If a system to link the vector-photos with a BIM model is developed in the future, it is expected that the vector information in the picture can be connected with the property information of an object. As a result, the vector-photos can be utilized in more diverse ways.

• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.14 no.6
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• pp.605-613
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• 2014

Recently proposed intelligent images are generating, storing and managing along with existing image information and 5W1H information. Therefore, these vector images can be useful in searching and managing photos taking during building construction and maintenance processes. In addition, when the vector photos, a key to the intelligent image, is linked with BIM, it is possible to find BIM objects by utilizing information included in vector photos. And if the taken vector photo is saved as attributes of the extracted object, the vector photo can be managed as the historical data. Furthermore, this new technology will contribute to make the management of construction information more efficiently. This study is about the development of the technology of extracting BIM objects from vector photo information and managing the attributes of the extracted objects. Also the prototype modules was developed and tested to evaluate the processes of setting reference points, converting coordinate system, calculating positions, and so on. Through these processes, it was confirmed that the possibility of extracting BIM objects from vector photos and of managing attribute data of objects.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.415-417
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• 2001

본 논문에서는 주차 단속의 자동화를 위해 입력된 차량 영상으로부터 번호판 영역의 복합 색상 정보와 명암 벡터를 이용하여 번호판 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 명암도 영상에서는 번호판 영역의 숫자나 문자와 배경간의 명암도 변화는 뚜렷하게 나타나고, 다른 영역에 비하여 명암벡터의 밀집도가 높다는 특징을 가지고 있다. 이러한 특징을 이용하여, 번호판 영상의 하측 라인부터 명암 벡터의 부호 변화가 임계치 이상으로 나타나고, 자가용 또는 영업용 번호판 색상이 일정 수준으로 검출되는 구간을 번호판 영역으로 검출하고 이를 기준으로 대략 박스를 설정한다. 정교한 번호판 영역은 수직 소벨 에지 영상의 프로젝션으로 추출한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위하여, 다양한 시간과 장소에서 촬영되고 차량 주변의 복잡한 배경이 충분히 포함된 총 100장의 주차 단속 영상을 사용하였다. 실험 결과, 명암벡터와 색상정보를 함께 사용한 제안한 방법 이 명암벡터만을 사용한 방법에 비해 약 10% 향상된 97%의 번호판 추출률을 보였으며, 차량 종류의 자동 구분도 가능하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.795-800
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• 2008

카메라로 입력되는 영상에서 객체를 인식하기 위한 노력은, 기존의 컴퓨터 비전분야에서 좋은 이슈로 연구되고 있다. 영상 내부에 등장하는 객체를 인식하고 해당 객체를 포함하고 있는 전체 이미지에서 현재 영상의 위치를 인식하기 위해서는, 영상 내에 등장할 객체에 대한 트레이닝이 필요하다. 본 논문에서는 영상에 등장할 객체에 대해서, 특징 점을 검출(feature detection)하고 각 점들이 가지는 픽셀 그라디언트 방향의 벡터 값들을 그 이웃하는 벡터 값들과 함께 DoG(difference-of-Gaussian)함수를 이용하여 정형화 한다. 이는 추후에 입력되는 영상에서 검출되는 특징 점들과 그 이웃들 간의 거리나 스케일의 비율 등의 파리미터를 이용하여 비교함으로써, 현재 특징 점들의 위치를 추정하는 정보로 사용된다. 본 논문에서는 광역의 시설 단지를 촬영한 인공위성 영상을 활용하여 시설물 내부에 존재는 건물들에 대한 초기 특징 점들을 검출하고 데이터베이스로 저장한다. 트레이닝이 마친 후에는, 프린트된 인공위성 영상내부의 특정 건물을 카메라를 이용하여 촬영하고, 이 때 입력된 영상의 특징 점을 해석하여 기존에 구축된 데이터베이스 내의 특징 점과 비교하는 과정을 거친다. 매칭되는 특징 점들은 DoG로 정형화된 벡터 값들을 이용하여 해당 건물에 대한 위치를 추정하고, 3차원으로 기 모델링 된 건물을 증강현실 기법을 이용하여 영상에 정합한 후 가시화 한다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.529-534
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• 2004

고해상도 위성영상을 이용하여 수치지도를 제작함에 있어 가장 큰 문제점은 레스터 자료인 위성영상에서 경계검출을 통해 벡터자료의 형태로 제작하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 경계검출을 통하여 위성영상에서 지형의 경계를 검출해내고, 이를 스크린 디지 타이징 기법을 적용하여 벡터라이징 한 후 나타난 결과를 국토지리정보원의 수치지도와 비교하여 정확도를 비교ㆍ평가하였다. 대상 범위는 대전광역시 유성구 가정동 일부지역을 IKONOS로 촬영된 공간해상도 1m의 위성영상을 사용하였다. 위성영상의 전처리는 기하보정과 정사보정을 거친 후 영상강조를 하였고, 여러 가지의 필터링을 적용하여 경계검출을 수행하였다. 경계검출 방법 중에 하나인 Sobel 연산자를 적용한 후 축척 1:5,000 수치지도와의 중첩을 통하여 표준편차(Root Mean Square Error : RMSE)를 산출하여 비교ㆍ분석하였다. 그리고 스크린 디지타이징 기법을 적용하여 추출한 벡터자료를 건물, 도로 및 임야로 분류하여 수치지도와 중첩하여 정확도를 분석하였다. 그 결과 건물과 도로의 경우에는 공공측량 작업규정에서 정하고 있는 축척 1:5,000의 평면위치 허용오차 기준을 만족하고 있지만, 임야의 경우는 축척 1:10,000 이상의 허용오차기준에 만족되고 있음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.901-903
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• 2014

논문에서는 비디오 감시 시스템을 기반으로 축사 내 환경 및 상황을 모니터링하고 최적의 번식 적기를 판별하기 위한 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안된 시스템은 영상 데이터로부터 각 프레임의 Motion History Image 처리를 이용하여 움직임 벡터를 추출하고 이를 유효한 움직임 벡터로 분류한다. 움직임 벡터의 크기와 방향이 임계값보다 큰 경우 해당 장면을 특정 상황으로 분류한다. 실제 촬영한 영상 데이터를 통해 실험한 결과, 승가 상황에서 확연한 결과값의 차이가 있었고, 이를 이용하여 한우의 승가 상황 검출이 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.488-491
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• 2012

최근 카메라 센서 및 알고리즘의 발달로 엔터테인먼트 목적의 영상 시스템을 비롯한 공정 기술, 교육 및 의료 등 다양한 목적의 영상 시스템이 개발 되고 있다. 또한 범죄 예방, 사고 상황 인식을 위한 감시 영상 시스템의 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이상 상황 인식을 위한 지능형 교통 시스템에 대해 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 크게 학습 과정과 이상 상황 인식 과정으로 나누어진다. 학습 과정에서는 CCTV와 같은 정적인 카메라에서 촬영된 도로 교통 영상에서 이동 객체의 특징을 추출하고 이를 추적하여 특징 벡터를 구성한다. 구성된 특징 벡터들은 클러스터링 기법을 통해 장면을 모델링하는데 이용되며 최종적으로 이 모델을 이용해 실시간으로 도로 교통 영상에서 이상 상황을 인식할 수 있게 된다. 실험을 통한 성능 평가를 통해 시스템의 우수함을 확인 하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.400-405
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• 2003

본 연구에서는 기존 지형도나 준공도면 자료에서 상세정보가 누락되거나 갱신이 이루어지지 않아 시설물관리체계에 필요한 수치지도의 체계적인 구축이 요구되는 지역에 적용할 수 있도록 지상사진, 항공사진 등 영상자료에 다양한 사진해석 기법을 적용하여 수치지도를 생성하고 공간 및 속성정보를 추출하였다. 본 연구에서는 다중사진 촬영에 의하여 대상물의 3차원 모델과 3차원 사진영상모델을 생성하였다. 또한, 소축척 항공사진을 이용하여 대상지역의 벡터라이징을 실행한 결과, 각 건물과 도로시설물의 위치와 형태 등 공간정보의 추출이 가능하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.376-377
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• 2011

일반적으로 저조도 환경에서 촬영된 영상에서 컬러의 정보를 식별하는 것은 어렵다. 기존의 대표적인 영상 개선의 방법인 레티넥스(Retinex)는 연산량이 많고 원본 영상의 컬러 정보를 정확히 반영하지 못하는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 저조도 환경에서 촬영된 영상에 대해 컬러의 왜곡 문제를 개선하기 위하여 비선형 함수와 RGB 컬러 공간에서의 벡터 상수곱을 이용한 실시간 영상 개선 방법을 제안한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.45 no.2
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• pp.37-48
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• 2008

Generally, a motion vector and a disparity vector represent the motion information of an object in a single-view of camera and the displacement of the same scene between two cameras that located spatially different from each other, respectively. Conventional H.264/AVC does not use the disparity vector in the motion vector prediction because H.264/AVC has been developed for the single-view video. But, multi-view video coding that uses the inter-view prediction structure based on H.264/AVC can make use of the disparity vector instead of the motion vector when the current frame refers to the frame of different view. Therefore, in this paper, we propose an improved motion/disparity vector prediction method that consists of global disparity vector replacement and extended neighboring block prediction. From the experimental results of the proposed method compared with the conventional motion vector prediction of H.264/AVC, we achieved average 1.07% and 1.32% of BD (Bjontegaard delta)-bitrate saving for ${\pm}32$ and ${\pm}64$ of global vector search range, respectively, when the search range of the motion vector prediction is set to ${\pm}16$.