아이폰을 비롯한 새로운 스마트 기기의 도입으로 촉발된 폭발적인 데이터 트래픽의 증가는 사회.경제적으로 큰 변화를 가져 왔으며, 앞으로도 그 추세가 계속될 것으로 예측되고 있다. 국내의 경우 증가하는 데이터 트래픽을 수용하기 위해 10MHz의 LTE 시스템을 도입하여 상용 서비스를 시작한 바 있으며, 올해 하반기부터는 20MHz의 광대역 LTE 서비스와 함께 2개의 반송파를 집성하는 CA(Carrier Aggregation) 기술이 적용된 LTE-Advanced, 즉 4G 상용 서비스를 이미 개시하였다. LTE 상용 서비스가 본격화 되기 시작하면서 제조업체와 대학, 연구소 등을 중심으로 다음 세대 이동통신 기술에 대한 관심이 보다 높아졌으며, 최근 LTE-Advanced 상용 서비스 개시를 계기로 5G 이동통신에 대한 논의가 본격적으로 시작되고 있다. ITU-R WP(Working Party) 5D는 2012년 7월에 개최된 제13차 회의에서 2020년 및 그 이후의 미래 IMT 시스템을 위한 비전(Vision) 및 기술동향 연구를 수행하기로 결정하였으며, 2013년부터 본격적인 연구에 착수하여 미래 IMT 기술동향 보고서와 미래 IMT 비전 권고를 각각 2014년과 2015년까지 개발할 계획이다. 이와 관련하여 3GPP와 IEEE 802도 현재 표준화가 진행되거나 진행 예정인 최신 기술들을 중심으로 미래 IMT 기술동향 보고서에 대한 기고를 제출하였다. 향후 ITU-R WP 5D는 전례로 볼 때 현재 진행 중인 2020년 및 그 이후의 미래 IMT 시스템을 위한 비전 및 기술동향 연구 작업이 마무리하면, 4G인 IMT-Advanced의 경우와 마찬가지로 5G의 기술적 요구사항을 정의하고, 5G 후보 기술규격을 외부 표준화 기구들로부터 제안 받아 5G 기술로 승인하는 과정을 밟게 될 것이며, 이후 이 요구사항을 만족하는 시스템을 5G 이동통신 시스템이라고 명명하게 될 것이다. 5G 이동통신 시스템에 대한 요구사항은 다양한 의견 교류를 통해 큰 틀에서 컨센서스를 이루어가는 중이며, 이러한 내용이 ITU-R WP 5D의 기술적 요구사항에 반영되어 보다 구체화 될 것이다. 반면 5G에 대한 기술적 접근방법에 대해서는 여러 시각들이 존재하는 것이 사실이나, 현재 이에 대한 논의가 활발히 진행되고 있으며, 결국은 관련 표준화 기구들에서의 논의를 통해 그 접근방법이 최종적으로 결정될 것으로 보인다. 본 고에서는 먼저 5G 이동통신 요구사항과 4G 이후의 표준화 기술에 대해 살펴 본 후, 향후 이동통신 기술이 어떤 시나리오에 따라 발전할 것인지, 5G 네트워크는 어떤 구조를 갖게 될지, 그리고 어떤 기술이 적용될 지 등에 대해 개인적인 시각에서 전망해보고자 한다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.11
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pp.2252-2260
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2015
In this paper, we propose a vehicular cooperative navigation system using GNSS, vision sensor and radar sensor that are frequently used in mass-produced cars. The proposed cooperative vehicular navigation system is a variant of the Hybrid-Sum Product Algorithm over Wireless Network (H-SPAWN), where we use vision and radar sensors instead of radio ranging(i.e.,UWB). The performance is compared and analyzed with respect to the sensors, especially the position estimation error decreased about fifty percent when using radar compared to vision and radio ranging. In conclusion, the proposed system with these popular sensors can improve position accuracy compared to conventional cooperative navigation system(i.e.,H-SPAWN) and decrease implementation costs.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.01a
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pp.69-70
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2021
본 논문은 PPM으로 관리되고 있는 자동차 부품 제조 공정에서 검사자의 육안검사 방법을 대체하기 위해 머신비전 및 CNN 기반 불량 검출 시스템으로 제안되었던 방식들의 단점을 개선하기 위하여 기존 머신 비전 기술에 합성곱 오토인코더 모델을 적용하여 단점을 해결하였다. 본 논문에서 제시한 오토인코더를 이용하는 방법은 정상 생산품의 이미지만으로 학습을 진행하고, 학습된 모델은 불량 부위가 포함된 이미지를 입력받아 정상 이미지로 출력한다. 이 방법을 사용하여 불량의 부위와 크기를 알 수 있었으며 불량 여부의 판단은 임계치에 의한 불량 부위의 화소 수 계산으로 판단하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2024.01a
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pp.89-90
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2024
본 연구는 와이어 하네스의 불량 여부를 정확하고 빠르게 감지하기 위해 컴퓨터 비전을 활용하여 압착된 단자의 길이, 단자 끝단 치수(너비), 압착된 부분의 폭(와이어부, 심선부)의 6가지 측정값을 계산하는 것을 목표로 한다. 단자 영역별 특징과 배경과 객체 간 음영 차이를 이용하여 기준점을 생성함으로써 값들을 추출하였다. 최종적으로 각 측정 유형별로 99.1%, 98.7%, 92.6%, 92.5%, 99.9%, 99.7% 정확도를 달성하였으며, 모든 측정값에서 평균 97%의 정확도로 우수한 결과를 얻었다.
This paper presents an image enhancement method in real road traffic scenes. The images captured by the camera on the car cannot keep the color constancy as illumination or weather changes. In the real environment, these problems are more worse at back light conditions and at night that make more difficult to the applications of the vision-based intelligent vehicles. Using the existing image enhancement methods without considering the position and intensity of the light source and their geometric relations the image quality can even be deteriorated. Thus, this paper presents a fast and effective method for image enhancement resembling human cognitive system which consists of 1) image preprocessing, 2) color-contrast evaluation, 3) alpha blending of over/under estimated image and preprocessed image. An input image is first preprocessed by gamma correction, and then enhanced by an Automatic Color Enhancement(ACE) method. Finally, the preprocessed image and the ACE image are blended to improve image visibility. The proposed method shows drastically enhanced results visually, and improves the performance in traffic sign detection of the vision based intelligent vehicle applications.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.4
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pp.267-277
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2019
Photogrammetry and computer vision are identical in determining the three-dimensional coordinates of images taken with a camera, but the two fields are not directly compatible with each other due to differences in camera lens distortion modeling methods and camera coordinate systems. In general, data processing of drone images is performed by bundle block adjustments using computer vision-based software, and then the plotting of the image is performed by photogrammetry-based software for mapping. In this case, we are faced with the problem of converting the model of camera lens distortions into the formula used in photogrammetry. Therefore, this study described the differences between the coordinate systems and lens distortion models used in photogrammetry and computer vision, and proposed a methodology for converting them. In order to verify the conversion formula of the camera lens distortion models, first, lens distortions were added to the virtual coordinates without lens distortions by using the computer vision-based lens distortion models. Then, the distortion coefficients were determined using photogrammetry-based lens distortion models, and the lens distortions were removed from the photo coordinates and compared with the virtual coordinates without the original distortions. The results showed that the root mean square distance was good within 0.5 pixels. In addition, epipolar images were generated to determine the accuracy by applying lens distortion coefficients for photogrammetry. The calculated root mean square error of y-parallax was found to be within 0.3 pixels.
Kim, Young Joo;Lee, Geun Sang;An, Min Hyeok;Kim, Jin Hyeok
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.345-345
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2020
우리나라는 물산업 강국 도약을 위한 글로벌 경쟁력을 갖추기 위해 2015년 세계물포럼 이후 복합 수재해 대응과 능동적 하천관리 분야가 중요시되고 있다. 기존의 하천관리는 수위관측소 및 하도계획을 중심으로 이루어져왔으나 최근에는 항공측량, 드론 등 원격관리시스템에 기반을 둔 하천 통로에 대한 입체적인 3차원 관리로의 인식 전환이 고려되는 추세이다. 대부분 수위 및 하도를 중심으로 한 조사방식은 계측장비, 인력, 시간 등 많은 소요비용이 필요하게 되어 급변하는 하천 공간 조사 기술로 제한적 요소가 많아 현재의 하천조사 시스템으로는 하천관리에 필요한 데이터를 환경변화에 맞추어 신속하고 정확하게 취득하기가 어려운 실정으로 하천관리 고도화를 위해 필요한 자료를 적기에 신속하고 효율적으로 구축할 수 있는 기술 개발 필요한 실정이다. 사회 환경의 발달로 급변하는 환경에 맞는 적정한 하천관리를 위해서는 유역 및 하천에 대한 수문정보 생산 및 하상변동조사가 필요하고 첨단기술(ICT)을 활용하여 조사의 효율성, 안전성 및 정확성을 높일 필요성이 있다. 한편, 하천유역조사는 하천유역에 대한 다양한 정보 수집을 목표로 하나 그간 유역조사에 대한 체계적인 연구가 이루어지지 않아 수요자의 요구 자료 제공이 미흡한 실정이다. 최근 수심, 하상, 하천재료 등 하천법에 규정된 측량은 현장 직접계측을 통해 실시되고 있으며 측량의 공간적·시간적 범위의 변동으로 기존 방식의 비용이 급증하게 되어 신기술을 통한 효율화가 필요한 실정이다. 현재 하천조사를 위해 위성 및 유인항공기 등 다양한 방법이 활용되고 있으나 고빙용을 수반하고 위성영상은 공간해상도가 낮아 폭이 좁은 하천에 적용하는데 한계가 있다. 또한, 폭이 좁고 길게 형성된 하천의 특성상 항공측량 보다 드론이 효율적으로 드론에 레이저 광선으로 지형을 측량하는 장비를 탑재해 3차원 지형을 측량하는 방법이 유리하다. 따라서 본 연구에서는 동진강 상류 하천을 대상으로 드론을 활용할 경우 투입인력 및 소요시간 절감, 장비 및 인력 진입 불가지역에 대한 정보획득, 높은 공간해상도, 항공측량 대비 경제성이 높은 것으로 판단되어 드론을 활용하여 하천지형 모니터링을 실시하여 유역관리 및 수질모델링에 필요한 지도 생성 및 유역의 공간 정보를 획득하여 향후 유역관리 모형의 기초자료로 활용하고자 하였다.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.15
no.5
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pp.37-43
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2006
The target of this study is development of web based mold discrimination system by matching vision information with CAD database. The use of 2D vision image makes possible speedy mold discrimination from many databases. The image processing such as preprocessing, cleaning is done for obtaining vivid image with object information. The web-based system is a program which runs to exchange messages between a server and a client by making of ActiveX control and the result of mold discrimination is shown on web-browser. For effective feature classification and extraction, signature method is used to make sensible information from 2D data. As a result, the possibility of proposed system is shown as matching feature information from vision image with CAD database samples.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.421-425
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2006
최근 들어서 휴머노이드 로봇을 비롯한 로봇에 대하여 관심이 증대되고 있다. 이에 따라, 외모를 닮은 로봇 뿐 만 아니라, 사람과 상호 작용을 할 수 있는 로봇 기술의 중요성이 부각되고 있다. 이러한 상호 작용을 위한 효율적이고, 가장 자연스러운 방법 중의 하나가 비전을 기반으로 한 제스처 인식이다. 제스처를 인식하는데 있어서 가장 중요한 것은 손의 모양과 움직임을 인식하는3차원 제스처 인식이다. 본 논문에서는 3차원 손 제스처를 인식하기 위하여3차원 손 모델 추정 방법과 명령형 제스처 인식 시스템을 소개하고, 수화, 지화 등으로의 확장성을 위한 프레임워크를 제안한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2008.06a
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pp.33-38
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2008
최근 컴퓨터비전이나 로봇 공학 분야에서 가격이 저렴한 웹캠을 이용한 영상, 즉 2차원 영상으로부터 물체를 인식하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 로봇이나 비전에서 물체를 찾아내는 여러 가지 방향들이 제시되고 있으며, 지속적으로 로봇은 사람과 유사해져가고 있다. 이를 실현하기 위해서는 사람이 사과를 보고 사과라고 알기 때문에 사과라고 인식하듯이 로봇 또한 미리 알고 있어야 한다는 가정 하에 내용기반의 물체인식이 필요하다. 그러나 엄청난 양의 내용의 데이터베이스가 필요하다. 그래서 용량은 하드웨어기술로 커버가 가능하지만 화면상에 있는 물체들을 빠르게 데이터베이스상의 자료와 매칭이 되어야한다. 본 논문에서는 이미지를 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)알고리즘으로 BTS(Binary Search Tree)로 트리구조의 데이터베이스를 구축하여 많은 양의 데이터베이스 중 빠르게 검색하여 화면에 있는 물체를 인식하는 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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