• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.6 no.3
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• pp.112-119
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• 2005

In this paper, a model of neural circuit was proposed, which abstracts the depth information in two images gotten from right and left retinas. The proposed neural circuit corresponds to binocular stereo vision based on psychologic and physiological knowledge, and we examine a restoration method of three-dimensional surface. In case of drawing a disparity based on characteristics of images, we can not abstract the depth information correctly if resemblant characteristics are repeated on the boundary region of an object. A binocular disparity is decided in a model of neural circuit by abstraction, synthesis, and correction of a disparity. And we propose a method which restores three-dimensional shape by correcting a depth information, and also restores a three-dimensional surface by mapping a left input image on the restored three-dimensional shape. And we confirmed that the computation time for disparity abstraction can be greatly reduced through the simulation.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.12C
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• pp.738-743
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• 2011

For the high quality 3-D broadcasting, depth maps are important data. Although commercially available depth cameras capture high-accuracy depth maps in real time, their resolutions are much smaller than those of the corresponding color images due to technical limitations. In this paper, we propose the depth map up-sampling method using a high-resolution color image and a low-resolution depth map. We define a random walk probability model in an operation unit which has nearest seed pixels. The proposed method is appropriate to match boundaries between the color image and the depth map. Experimental results show that our method enhances the depth map resolution successfully.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.219-219
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• 2020

하천의 수질을 나타내는 환경지표 중 국가 TMS(Tele Monitoring system)의 수질측정망을 통해 관리되고 있는 지표로는 DO, BOD, COD, SS, TN, TP 등 여러 인자들이 있다. 이러한 수질인자는 하천의 자정작용에 있어 많은 영향을 나타내고 있다. 이를 활용한 경제적이고 합리적인 수질관리를 위해 하천의 자정작용을 활용하는 것이 중요하다. 생물학적 작용을 가장 효과적으로 활용하기 위해서는 수질오염 데이터에 기초한 수질예측을 채택하여 적절한 대책이 필요하다. 이를 위해서는 수질인자의 데이터를 측정하고 축적해 수질오염을 예측하는 것이 필수적인데, 실제적으로 수질인자의 일일 측정은 비용 관점에서 쉽게 접근할 수 없다. 본 연구에서는 시계열 학습으로 알려진 RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Term Memory) 알고리즘을 활용하여 기존에 측정된 수질인자의 데이터를 통해 시간당 및 일일 수질인자를 예측하려고 했다. 연구에 앞서, 기존에 시간단위로 측정된 수질인자 데이터의 이상 유무를 확인 후, 에러값은 제거하고 12시간 이하 데이터가 누락되었을 때는 선형 보간하여 데이터를 사용하고, 1일 데이터도 10일 이하 데이터가 누락되었을 때 선형 보간하여 데이터를 활용하여 수질인자를 예측하였다. 수질인자를 예측하기 위해 구글이 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였고, 연구지역으로는 대한민국 부산에 위치한 온천천의 유역을 선정하였다. 수질인자 데이터 수집은 부산광역시에서 운영하는 보건환경정보 공개시스템의 자료를 활용하였다. 모델의 연구를 위해 하천의 수질인자, 기상자료 데이터를 입력자료로 활용하였다. 분석에서는 입력자료와, 반복횟수, 시계열의 길이 등을 조절해 수질 요인을 예측했고, 모델의 정확도도 분석하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2008.06a
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• pp.289-291
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• 2008

태양전지에 관한 많은 모델이 제안되어 왔으나 대부분은 특정 일사량에서 측정된 태양전지의 I-V 특성커브를 기준으로 보간법을 사용하여 운전점을 구하는 모델링 방식을 사용하고 있으며, 태양전지의 동특성 모델에 관한 연구는 매우 드물다. 효율적인 에너지 변환을 위한 고성능 전력변환기의 설계를 위해서는 태양전지의 정특성 및 동특성에 관한 정확한 정보가 요구된다. 태양전지의 정특성은 제조사에 의해 일반적으로 측정되어 공개되므로 용이하게 이해될 수 있으나 동특성은 그렇지 못하다. 본 논문에서는 임피던스 분광법(Impedance Spectroscopy)을 이용하여 태양전지 모듈의 동특성 모델을 개발하고, 개발된 모델의 유용함과 정밀함을 실험을 통해 검증 하였다. 개발된 동특성 모델은 정밀한 태양전지 시뮬레이션과 새로운 MPPT 알고리즘 개발에 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.66-68
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• 2018

본 논문에서는 비디오로부터 추출된 프레임에서 3D 인체 모델의 복원하고 이를 부드럽게 재생될 수 있도록 보정하는 기법을 제안한다. 매개변수 기반의 모델을 사용하여 자세 및 체형을 복원하도록 접근하고 있다. 매개변수 기반의 인체 모델은 다양한 인체 데이터의 학습을 통해 만들어지며 입력 영상으로부터 최적의 자세와 체형 매개변수 값을 찾아 복원하게 된다. 자세 복원은 CNN 을 사용하여 영상으로부터 인체의 관절 위치를 추정하고 3D 모델로부터 2D 로 투영을 통해 관절 간의 거리가 최소화되는 매개변수 값을 찾아 복원한다. 형상 복원은 2D 영상으로부터 취득된 사람의 윤곽 데이터와 3D 모델의 윤곽 데이터 간의 매칭을 통해 복원된다. 이러한 단일 입력 영상에서 비디오와 같은 다중 입력 영상으로 확장하여 칼만 필터를 적용하여 오류 프레임을 검출하고 이전, 이후 프레임의 매개변수와의 보간을 통해 보다 자연스럽고 정확한 모델을 생성한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.12
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• pp.49-60
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• 2012

In this paper, we propose a hardware design for correction of barrel distortion using the nearest coordinates in the corrected image. Because it applies the nearest distance on corrected image rather than adjacent distance on distorted image, the picture quality is improved by the image whole area, solve the staircase phenomenon in the exterior area. But, because of additional arithmetic operation using design of bilinear interpolation, required arithmetic operation is increased. Look up table(LUT) structure is proposed in order to solve this, coordinate rotation digital computer(CORDIC) algorithm is applied. The results of the synthesis using Design compiler, the design of implementing all processes of the interpolation method with the hardware is higher than the previous design about the throughput, In case of the rear camera, the design of using LUT and hardware together can reduce the size than the design of implementing all processes with the hardware.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.5D
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• pp.895-907
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• 2006

In this study, in order to maximize the accuracy and efficiency of the existing interpolation method fractal methods are applied. Developed FEDISA model revives the irregularity of the real terrain with only a few information about base terrain, which can produce almost complete geographic information. The area of the model is set to $150m{\times}150m$, $300m{\times}300m$, $600m{\times}600m$, $1,200m{\times}1,200m$ to compare the real data with the data of the existing interpolation method and FEDISA model. By statistical verification of the results, the adaptability and efficiency of FEDISA model are investigated. It seems that FEDISA model will help a lot to obtain the terrain information about the changed terrain, such as the bottom of reservoirs and dams as well as large amount of destruction due to cutting and banking.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.13 no.1
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• pp.17-27
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• 2024

Video frame interpolation is an important technique used in the field of video and media, as it increases the continuity of motion and enables smooth playback of videos. In the study of video frame interpolation using deep learning, Kernel Based Method captures local changes well, but has limitations in handling global changes. In this paper, we propose a new U-Net structure that applies feature map differentiation and two directions to focus on capturing major changes to generate intermediate frames more accurately while reducing the number of parameters. Experimental results show that the proposed structure outperforms the existing model by up to 0.3 in PSNR with about 61% fewer parameters on common datasets such as Vimeo, Middle-burry, and a new YouTube dataset. Code is available at https://github.com/Go-MinSeong/SF-AdaCoF.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.1 no.2
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• pp.234-240
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• 1995

광선추적법에서 계산시간의 대부분은 광선과 물체와의 교차 검사에 사용된다. 그러므로 빠른 교차검사는 광선추적 알고리즘의 속도 증가를 가져올 수 있다. 따라서 본 논문에서는 광선 추적 알고리즘을 이용하여 삼각형이나 사각형등의 물체로 구성된 이미지를 생성할 때 전처리과정(preprocessing)에서 미리 계산된 두 상수 vector $\hat{u}$과 $\hat{v}$을 이용하여 지금까지 알려진 방법보다 빠른 교차 검사를 수행함으로써 속도를 향상 시키는 방법을 제안한다. 또한 이 결과를 삼각형의 보간(interpolation)에서 뿐만 아니라, 적응분할(adaptive subdivision) 방법을 사용하는 래디오시티 모델(radiosity model)에서 자주 사용되는 일반 사각형에서의 효율적인 bilinear interpolation 기법을 제시한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.33-38
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• 2008

본 논문은 핀홀 카메라 모델에 의해 렌더링한 컬러와 깊이 이미지의 후처리에 의한 실시간 필드심도 렌더링 방법을 제안한다. 필드심도 렌더링은 최근의 향상에도, 큰 스케일의 블러링에 필요한 계산 때문에 실용적으로 사용되지 못해 왔다. 본 방법은 이방성 가우시안 필터로 생성된 밉맵 이미지들을 비선형으로 보간하여 필드심도 효과에 필요한 블러링을 수행한다. 모든 계산 과정은 GPU로 가속되어, 안정적이고 확장 가능한 실시간 수행 성능을 확보한다. 또한, 후처리 방식의 두 가지 결점인 강도 누출과 블러링 불연속성을 이방성 가우시안 필터와 블러링 정도를 부드럽게 하여 제거한다. 본 방법은 뛰어난 실시간 성능과 함께 고품질의 필드심도 효과를 생성한다.