• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.51-57
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• 2021

본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 피사계 심도(Depth of field, DoF) 영역을 효율적인 합성곱 신경망을 통해 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 합성곱 신경망 네트워크에 학습하기 위한 데이터를 구축하며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용하며, 네트워크 학습 단계에서 수렴률을 높이기 위해 스무딩을 과정을 한번 더 적용한 결과를 사용한다. 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 안정적으로 찾아내며, 제안하는 방법은 DoF영역을 사용자의 ROI(Region of interest)로 활용하여 NPR렌더링, 객체 검출 등 다양한 곳에 활용이 가능하다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.481-487
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• 2013

This paper presents an FIR (Finite Impulse Response) fixed-interval smoothing filter for fast and exact estimating state variables of a discrete nonlinear system with modeling uncertainty. Conventional IIR (Infinite Impulse Response) filter and smoothing filter can estimate state variables of a system with an exact model when the system is observable. When there is an uncertainty in the system model, however, conventional IIR filter and smoothing filter may cause large errors because the filters cannot estimate the state variables corresponding to the uncertain model exactly. To solve this problem, FIR filters that have fast estimation properties and have robustness to the modeling uncertainty have been developed. However, there is time-delay estimation phenomenon in the FIR filter. The FIR smoothing filter proposed in this paper makes up for the drawbacks of the IIR filter, IIR smoothing filter, and FIR filter. Therefore, the FIR smoothing filter has good estimation performance irrespective of modeling uncertainty. The proposed FIR smoothing filter is applied to the integrated navigation system composed of a magnetic compass based DR (Dead Reckoning) and a GPS (Global Positioning System) receiver. Even when the magnetic compass error that changes largely as the surrounding magnetic field is modeled as a random constant, it is shown that the FIR smoothing filter can estimate the varying magnetic compass error fast and exactly with simulation results.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.10-18
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• 2009

일반적으로 PDA, 모바일 폰 카메라, PC 카메라 등으로 촬영된 영상은 촬영 장비의 생동 폭의 한계로 인해 낮은 영상 대비를 갖는 영상들이 획득된다. 이러한 이유로 영상 개선 방법은 여러 가지의 영상 촬영 장비를 이용해 촬영된 영상들의 개선을 위해 필요하다. 영상 개선을 위한 몇 가지의 방법들이 제안되었으나, 후광효과(halo-artifact), 회색계의 왜곡(graying-out), 칼라 잡음(color noise) 등의 영상 왜곡이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 레티넥스 기반 영상 향상 방법을 제안하며, 회색계의 왜곡을 줄이기 위해 HSV 칼라 좌표계를 사용하며, 후광효과를 줄이기 위해 영상을 전역조명성분, 국부조명성분, 반사성분으로 나누는 개선된 영상 생성모델을 적용한다. 실험 결과는 제안한 방법이 다른 방법들 보다 성능이 우수함을 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제22권2호
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• pp.135-144
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• 2003

본 논문에서는 문-음성 합성기에서 사용되는 대용량 데이터 베이스의 구성을 목적으로 하는 음성 신호의 자동 분할기법을 기술하였다. 주된 내용은 은닉 마코프 모델에 기반을 둔 음소 분할과 여기서 얻어진 결과를 초기 음소 경계로 사용하여 이를 자동으로 수정하는 방법으로 구성되어 있다. 다층 퍼셉트론이 음성 경계의 검출기로 사용되었으며, 음소 분할의 성능을 증가시키기 위해, 음소의 천이 패턴에 따라 다층 퍼셉트론을 개별적으로 학습시키는 방법이 제안되었다. 음소 천이 패턴은 수작업에 의해 생성된 레이블 정보를 기준 음소 경계로 사용하여, 기준 음소 경계와 추정된 음소 경계간의 전체 오차를 최소화하는 관점에서 분할되도록 하였다. 단일 화자를 대상으로 하는 실험에서 제안된 기법을 통해 생성된 음소 경계는 기준 경계와 비교하여 95%의 음소가 20 msec 이내의 경계 오차를 갖는 것으로 나타났으며, 평균 자승 제곱근 오차면에서 수정 작업을 통해 25% 향상된 결과를 나타내었다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권11호
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• pp.56-63
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• 2012

본 논문에서는 선명도가 향상된 영상의 오버슈트와 계단현상을 줄이기 위해 에지 보존 스무딩 필터인 bilateral filter를 이용한 적응적 언샤프 마스킹 기법을 제안한다. Unsharp masking(UM)을 포함한 기존의 선명도 개선 기법들은 영상의 고주파정보를 강하게 강조하지만, 종종 오버슈트, 잡음증폭, 계단현상 등 여러 문제점들을 야기한다. 제안한 선명도 개선 방법은 bilateral filter를 활용하여 에지를 잘 보존하고, 에지의 방향성에 따라 가중치를 더 세밀하게 조절한다. 따라서 선명도는 향상시키고 오버슈트, 계단현상 문제를 효과적으로 줄일 수 있었다. 기존의 적응적 언샤프 마스킹 기법과 제안하는 방법의 결과영상을 비교하여 실험을 수행한 결과, 제안하는 알고리즘이 적절하게 선명도를 개선함을 보여주었고 오버슈트와 계단현상도 많이 감소시킴을 알 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.124-126
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• 2012

3차원 동영상은 수많은 응용분야에서 차세대 멀티미디어 콘텐츠로 큰 주목을 받고 있지만 2차원에서 3차원 콘텐츠로의 과도기인 현 시점에서 3차원 콘텐츠의 부족현상은 관련 산업분야의 큰 문제점으로 떠오르고 있다. 2D-to-3D 변환 기술은 높은 비용 없이 기존의 방대한 2차원 콘텐츠를 3차원 콘텐츠로 재사용하는 것이 가능하기 때문에 3차원 콘텐츠의 부족 문제를 해결할 수 있는 기술로 큰 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 블록 단위 초점 정보의 보간을 통한 새로운 초점 기반 3차원 변환 기법을 제안한다. 기존의 화소 단위 초점 측정치를 그대로 깊이 정보로 이용하는 경우나 분할 영역 단위 초점 측정치를 깊이 정보로 활용하는 경우는 이웃 화소간 깊이정보의 불연속성이 발생할 수 있지만 제안방식은 블록 초점 측청치의 보간수행으로 인해 이웃 화소 사이에서 뿐만 아니라 블록경계 혹은 영역경계에서도 특별할 스무딩필터 처리 없이도 화소간 깊이정보의 불연속성이 발생하지 않게 된다. 실험결과를 통해 제안한 방식이 기존의 방식들 보다 더 자연스러운 깊이 정보 추출 성능을 보여준다는 것을 알 수 있다.

• 자동차안전학회지
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• 제13권2호
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• pp.35-41
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• 2021

In this study, improved path tracking control algorithm based on pure pursuit algorithm is newly proposed by using improved lane detection algorithm through real time post-processing with interpolation methodology. Since the original pure pursuit works well only at speeds below 20 km/h, the look-ahead distance is implemented as a sigmoid function to work well at an average speed of 45 km/h to improve tracking performance. In addition, a smoothing filter was added to reduce the steering angle vibration of the original algorithm, and the stability of the steering angle was improved. The post-processing algorithm presented has implemented more robust lane recognition system using real-time pre/post processing method with deep learning and estimated interpolation. Real time processing is more cost-effective than the method using lots of computing resources and building abundant datasets for improving the performance of deep learning networks. Therefore, this paper also presents improved lane detection performance by using the final results with naive computer vision codes and pre/post processing. Firstly, the pre-processing was newly designed for real-time processing and robust recognition performance of augmentation. Secondly, the post-processing was designed to detect lanes by receiving the segmentation results based on the estimated interpolation in consideration of the properties of the continuous lanes. Consequently, experimental results by utilizing driving guidance line information from processing parts show that the improved lane detection algorithm is effective to minimize the lateral offset error in the diverse maneuvering roads.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1846-1852
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• 2021

현대 사회는 4차 산업혁명과 IoT 기술의 발전으로 폭넓은 분야에 다양한 디지털 기기들이 보급되고 있다. 하지만 영상을 획득하거나 전송하는 과정 등에서 잡음이 발생하여 정보를 훼손할 뿐 아니라, 시스템에 영향을 끼쳐 오류와 잘못된 동작을 일으킨다. 영상 잡음 중 대표적인 잡음으로 AWGN이 있다. 잡음을 제거하기 위한 방법으로 선행연구가 진행되어져 왔고 그 중 대표적인 방법으로 AF, A-TMF, MF 등이 있다. 기존의 필터들은 영상의 특성을 고려하기 어려워 고주파 성분이 많은 영역에서는 스무딩 현상이 발생한다는 단점이 있다. 따라서 제안한 알고리즘은 고주파영역에서도 효과적으로 잡음을 제거하기 위해 표준편차 분포도를 구한 후, 커브 피팅 방식을 이용한 라플라스 분포의 확률밀도함수 가중치를 적용하여 최종 출력을 구한다.