• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.319-321
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• 2020

스테레오 이미지는 카메라 두 대를 사용하여 찍은 미묘하게 다른 두 사진을 의미한다. 이 차이는 우리가 두 눈의 차이로 대상과의 거리를 계산하는 것처럼 이미지의 깊이를 예측할 수 있기에 요즘 주목받고 있는 자율주행 자동차나 로봇 비전에 이 기술이 사용된다. 심지어는 스마트폰 또한, 듀얼 카메라라는 이름으로 우리 일상생활에 쉽게 접할 수 있다. 이러한 상황에서 본 논문에서는 두 대의 카메라에서 찍힌 스테레오 이미지에서 손상된 한쪽의 이미지를 복원하는 기술문제에 대해 다루고자 한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.6
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• pp.33-38
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• 2016

Understanding of current features of collapsed buildings, terrain, and other infrastructures is a critical issue for disaster site managers. On the other hand, a comprehensive site investigation of current location of survivors buried under the remains of a building is a difficult task for disaster managers due to the difficulties in acquiring the various information on the disaster sites. To overcome these circumstances, such as large disaster sites and limited capability of rescue workers, this study makes use of a drone (unmanned aerial vehicle) to effectively obtain current image data from large disaster areas. The framework of 3D model reconstruction of disaster sites using aerial imagery acquired by drones was also presented. The proposed methodology is expected to assist fire fighters and workers on disaster sites in making a rapid and accurate identification of the survivors under collapsed buildings.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.27 no.3
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• pp.273-282
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• 2022

MPEG-VCM(Video Coding for Machine) aims to standardize video codec for machines. VCM provides data sets and anchors, which provide reference data for comparison, for several machine vision tasks including object detection, object segmentation, and object tracking. The evaluation template can be used to compare compression and machine vision task performance between anchor data and various proposed video codecs. However, performance comparison is carried out separately for each machine vision task, and information related to performance evaluation of multiple machine vision tasks on a single bitstream is not provided currently. In this paper, we propose a performance evaluation method of a video codec for AI-based multi-tasks. Based on bits per pixel (BPP), which is the measure of a single bitstream size, and mean average precision(mAP), which is the accuracy measure of each task, we define three criteria for multi-task performance evaluation such as arithmetic average, weighted average, and harmonic average, and to calculate the multi-tasks performance results based on the mAP values. In addition, as the dynamic range of mAP may very different from task to task, performance results for multi-tasks are calculated and evaluated based on the normalized mAP in order to prevent a problem that would be happened because of the dynamic range.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.18 no.2
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• pp.27-38
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• 2013

디지털방송 기술의 발전으로 HD(High Definition) 방송이 보편화 되었고 디스플레이의 크기가 대형화 되면서 실감형 방송서비스에 대한 요구가 확산되고 있다. HD방송 이후의 실감형 서비스로는 UHD(Ultra High Definition) 방송이 가장 현실적인 서비스로 주목받고 있다. UHD 콘텐츠를 제작하고 전송하는 기술이 이미 시장에서 성숙단계에 있으며, UHDTV 관련 제품도 시장에 등장하고 있어 이러한 전망의 근거가 되고 있다. UHDTV 서비스에 대한 이러한 밝은 전망들 때문에 국내외 여러 방송사들은 실험방송을 하거나 준비하고 있다. 본 고에서는 CJ헬로비전이 케이블 기반으로 서비스하고 있는 UHD 실험방송의 내용에 대해서 알아본다. 실험방송에서는 세계 최초로 채널본딩 기술이 적용되어 전송용량을 확대할 수 있는 기반을 마련하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1333-1335
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• 2022

최근 딥러닝은 다양한 컴퓨터 비전에 적용되어 높은 성능을 제공하고 있고 이에 따라 중간 프레임을 생성하는 비디오 프레임 보간 기법에도 딥러닝이 적용되고 있다. 많은 딥러닝 기반의 비디오 프레임 보간 기법은 크게 옵티컬 플로우를 추정하는 플로우 추정 네트워크와 합성 네트워크로 구성되며 본 논문에서는 합성 네트워크 부분의 성능향상을 위한 네트워크에 대하여 다룬다. 합성 네트워크에 주로 사용되는 UNet 구조와 GridNet 구조의 장단점과 네트워크에 따른 보간 결과의 차이에 대해서 알아보고 영상 복원에서 제안된 NAFNet 을 비디오 보간 기법에 맞게 변형시켜 합성 네트워크에 적용한 보간 결과의 차이를 보였다. 실험결과는 기존 네트워크 대비 Vimeo90K 데이터셋에 대하여 PSNR 값이 0.63dB 개선됨을 보여준다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.41 no.12
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• pp.1950-1958
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• 2016

Today, technique for precisely positioning vehicles is very important in C-ITS(Cooperative Intelligent Transport System), Self-Driving Car and other information technology relating to transportation. Though the most popular technology for vehicle positioning is the GPS, its accuracy is not reliable because of large delay caused by multipath effect, which is very bad for realtime traffic application. Therefore, in this paper, we proposed the Vision-Based High Accuracy Vehicle Positioning Technology. At the first step of proposed algorithm, the ROI is set up for road area and the vehicles detection. Then, center and four corners points of found vehicles on the road are determined. Lastly, these points are converted into aerial view map using homography matrix. By analyzing performance of algorithm, we find out that this technique has high accuracy with average error of result is less than about 20cm and the maximum value is not exceed 44.72cm. In addition, it is confirmed that the process of this algorithm is fast enough for real-time positioning at the $22-25_{FPS}$.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.383-383
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• 2020

한반도를 비롯한 전 세계를 대상으로 가뭄과 홍수 등 물관련 재해정보를 체계적으로 수집·분석하고 이를 정부부처 및 민간에서도 제공 가능한 국가 차원의 과학적이고 효율적인 수재해 대응 및 관리 위하여 현재 수재해 정보플랫폼 융합기술 연구단이 2014년 7월 1일 출범하여 수행중에 있다. 정보플랫폼 융합기술 연구단은 국토관측센서(위성, 레이더, 지상관측자료) 기반 광역 및 지역 수재해 정보 허브 구축 및 운영기술 개발로 행복한 안심국토 및 물산업 강국 실현이라는 연구비전 아래, 고정밀 수문레이더 기반 도시홍수 관리기술, 가뭄/하천건천화 평가 및 예측 기술 개발, 홍수재해 평가 및 예측 기술 개발, 빅데이터기반 광역 및 지역 수자원정보 서비스 플랫폼 기술 개발이라는 4대 연구성과 목표로 X-Net 실증 테스트베드 구축을 통해 획득된 자료를 기반으로 수재해 감시·평가·예측 등에 필요한 관련 수문정보를 생성하고 있으며, 생성된 위성영상 및 수문레이더 등의 수문정보를 활용하여 미계측 유역에 대한 수자원 변동 감시 및 가뭄과 하천 건천화를 효율적으로 평가·예측함으로써 물안보 대응체계를 강화하기 위한 기술을 확보하고 있다. 또한 광역 및 국지 홍수 피해 범위와 규모 등을 평가·산정하고 정확히 예측함으로써 홍수재해를 저감할 수 있는 기술 개발을 추진하고 있으며, 최종적으로는 광역 및 지역 수문자료와 수재해 관련 분석정보를 체계적으로 관리하고 맞춤형 수재해 정보를 제공할 수 있는 수재해정보플랫폼 및 포털시스템을 개발 글로벌 물 정보 허브로써 기반을 조성해 나가고 있다. 이에 수재해 정보플랫폼 융합기술 연구단에서 개발하여 운영중에 있는 수재해 정보플랫폼의 고정밀 수문레이더 기반 도시홍수 관리시스템, 위성기반 가뭄 모니터링 시스템, 미계측 지역 수문정보 및 수자원 모니터링 시스템, 한국형 지표 수문정보 생성 시스템 개발현황 등 그간의 노력에 대해 소개하고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.11
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• pp.1384-1390
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• 2019

This paper proposes a technological solution for improving the recognition direction of target objects for automatic vision inspection by machine vision. This paper proposes a technological solution for improving the recognition direction of target objects for automatic vision inspection by machine vision. This enables the automatic machine vision inspection to detect the image of the inspection object regardless of the position and orientation of the object, eliminating the need for a separate inspection jig and improving the automation level of the inspection process. This study develops the technology and method that can be applied to the wire harness manufacturing process as the inspection object and present the result of real system. The results of the system implementation was evaluated by the accredited institution. This includes successful measurement in the accuracy, detection recognition, reproducibility and positioning success rate, and achievement the goal in ten kinds of color discrimination ability, inspection time within one second and four automatic mode setting, etc.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.6
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• pp.114-123
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• 2023

With the development of computer vision technology, video sensors such as CCTV are detecting incident. However, most of the current incident have been detected based on existing fixed imaging equipment. Accordingly, there has been a limit to the detection of incident in shaded areas where the image range of fixed equipment is not reached. With the recent development of edge-computing technology, real-time analysis of mobile image information has become possible. The purpose of this study is to evaluate the possibility of detecting expressway emergencies by introducing computer vision technology to dash cam. To this end, annotation data was constructed based on 4,388 dash cam still frame data collected by the Korea Expressway Corporation and analyzed using the YOLO algorithm. As a result of the analysis, the prediction accuracy of all objects was over 70%, and the precision of traffic accidents was about 85%. In addition, in the case of mAP(mean Average Precision), it was 0.769, and when looking at AP(Average Precision) for each object, traffic accidents were the highest at 0.904, and debris were the lowest at 0.629.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.179-181
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• 2022

동적 비전 센서(Dynamic Vision Sensor)라고도 알려진 이벤트 카메라는 생체에서 영감을 받은 새로운 시각 센서이다. 고정된 속도로 이미지를 생성하는 기존 카메라와 달리 이벤트 기반 카메라의 픽셀은 독립적이고 비동기적으로 작동한다. 기존 프레임 기반 카메라보다 이벤트 기반 카메라가 움직임을 포착하는데 더 적합하며 모션 블러(Motion Blur)가 없고 시간 해상도가 높다는 이점을 통해 고속카메라로 활용할 수 있다. 본 논문은 이벤트 카메라의 높은 시간 해상도와 동적 범위, 낮은 지연시간, 전력 소비량의 이점을 활용하여 움직이는 물체를 모션 블러 없이 포착하는 이벤트 기반 물체 추적 시스템을 제안한다. 실험을 통해 전체 영상을 포착하는 기존 프레임 기반 카메라에 비해 밝기 변화에 따른 동적 변화만을 추적하는 이벤트 기반 카메라는 모션 블러가 없다는 점을 검증하였다.