• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.1335-1341
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• 2016

철도의 원활한 운행을 보장하기 위하여 신호, 전철전력, 통신, 설비 등 분야별로 독립된 시스템이 구축되어 운영되고 있으나, 각각의 현장 설비가 센싱 데이터를 중앙관제로 전송하는 매체나 프로토콜이 서로 상이하다. 현재 연구개발을 진행하고 있는 실시간 철도안전 관제시스템은 분산된 안전에 관련된 데이터를 통합하여 위험을 예측하고 철도 사고를 예방하기 위한 것으로, 분산되어 있는 안전 관련 데이터를 통합하여 획득하는 것이 필수적이다. 이를 위하여 서로 상이한 매체나 다양한 프로토콜로 전송되는 정보를 기존 어플리케이션의 변경 없이 수용할 수 있는 데이터 변환이 필요하다. 본 연구에서 다양한 방식으로 전송되는 정보를 통합 관리하기 위한 데이터 변환 사례를 조사하고, 기존 방식에 전송기능을 부가하여 일체화한 XML 기반의 프로토콜 변환 방안을 제시하고, 이를 구현하고자 한다.

• 정보처리학회지
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• 제17권4호
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• pp.12-18
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• 2010

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.233-235
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• 2010

영상 압축은 멀티미디어 실시간 전송에 있어서 핵심적인 기술이다. 동영상 압축 기술 중 움직임 예측 부분은 가장 계산량이 많고 가장 복잡한 부분으로 실시간 전송을 위해서는 고속 알고리즘이 필요한 부분이다. 본 논문은 기존의 움직임 예측 알고리즘의 하나인 이진 블록 정합 움직임 예측 알고리즘 중 2bit 변환을 개선하여 더욱 빠른 알고리즘을 제안한다. 기존의 2bit 변환 알고리즘은 현재 프레임과 이전 프레임의 블록에 윈도우를 씌어 각 프레임의 윈도우에서 구한 평균과 표준편차를 가지고 각각 2bit 변환을 하였다. 그러나 본 논문은 현재 프레임과 이전 프레임의 블록에 윈도우를 씌우고 현재 프레임의 윈도우에서 구한 평균과 표준편차를 이전 프레임에 적용을 시켜 같은 평균과 표준편차를 이용하여 기존의 알고리즘을 개선한다. 제안하는 알고리즘은 계산량의 감소와 동시에 화질을 유지시킨다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.289-292
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• 2013

최근 많은 영상처리 연구자들 사이에서 마이크로소프트사의 실시간 깊이센서 '키넥트'가 상당한 관심을 받고 있다. '키넥트'는 실시간으로 깊이정보를 제공함과 동시에 별도의 센서를 부착하지 않고도 컴퓨터와의 인터렉션할 수 있는 가능성을 제공한다. 하지만 '키넥트'의 깊이영상은 홀 영역, 부정확한 경계, 낮은 해상도등의 많은 문제점을 지니고 있다. 이러한 부정확한 깊이 정보는 3차원 렌더링, 가상시점 영상 합성, 모션 인식 등에서 성능 저하를 야기한다. 따라서 본 논문에서는 깊이 정보 품질 향상기법에 관하여 깊이영상 신뢰도를 이용한 도메인 변환기반 해상도 상향 알고리듬을 제안한다. 정확하고 빠르게 홀 영역정보를 추정하기 위해 도메인 변환 기반의 경계 보존 필터링이 사용된다. 또한 다양한 깊이 영상의 노이즈를 효율적으로 제거하기 깊이 영상의 신뢰도를 이용한다. 실험결과를 통하여 제안하는 방법이 효율적으로 홀 영역을 채우고, 부정확한 경계를 제거하여 깊이 영상의 품질을 향상시키는 것을 확인할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.585-587
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• 2006

Generally, LPF(low pass filter) circuits are used for converting square wave to average value, but these are not used necessary for average value of square wave in real time because of time constant of LPF. This paper deals with acquiring method for average value of square wave in real tine in case of frequency of output voltage is fixed, waveform of output voltage is square wave and duty of output voltage is varied like as 1 quadrant or 4 quadrant chopper.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제6권3호
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• pp.157-162
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• 2005

본 논문에서는 2차원 정지 영상 및 동영상에서 블록 정합을 이용한 움직임 검출과 영역 분할을 통하여 생성한 깊이 지도를 이용하여 입체 영상으로 실시간 변환하는 방법을 제안하였다. 성능 평가는 움직임 객체의 깊이 지도와 절대 시차 차이 영상을 생성하여 기존의 변환 방법과 비교를 통해 제안한 방식의 우수성을 입증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.545-548
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• 2012

본 논문에서는 영상내 관심영역의 역 투시변환과 차선검출필터를 적용한 실시간 차선검출방법을 제안한다. 영상의 시작 프레임에서 소실점을 찾고 이를 기준으로 관심영역을 설정하고 차선을 예측하였으며, 예측된 차선을 기반으로 역 투시변환계수를 추출하여 원근감이 제거된 영상을 얻고, 이로부터 차선을 검출하였다. 제안한 방법은 원근감이 제거된 영상에 차선검출 필터를 적용하여 차선을 검출하는 방법으로, 처리영역을 축소하고 처리과정을 단순화 함으로써 초당 50 frames 정도의 양호한 차선검출 결과를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.94-97
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• 2009

본 논문에서는 실제 도로 환경에서의 실시간 차선 인식 방법을 제안한다. 전방주시카메라를 활용하여 촬영한 입력영상으로부터 도로영역에 해당하는 관심영역을 추출하고 반복적인 평균 명도를 측정하여 이진화함으로써 차선 특징을 검출하고 YCbCr 변환한 영상에 대한 실험 임계값을 적용하여 중앙선의 특징을 검출하였다. 이에 Canny 알고리즘을 이용한 에지 추출로 허프 변환시의 작업량을 최소화하였으며 허프 변환하여 얻은 차선 후보군으로부터 각도를 기반으로 필터링하여 통계적으로 우선순위가 높은 선분을 차선으로 인식하였다. 또한 실제 도로 환경에서 수집한 동영상으로 실험한 결과 강건한 차선 인식률을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.228-229
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• 2020

최근 딥러닝 기술은 여러 컴퓨터 비전 응용 분야에서 많이 쓰이고 있다. 물체 인식, 분류 및 영상 생성 등을 예로 들 수 있다. 특히 초고해상도 변환 문제에서 최근 딥러닝을 사용하면서 큰 성능 개선을 얻고 있다. Fast super-resolution convolutional neural network (FSRCNN)은 딥러닝 기반 초고해상도 알고리즘으로 잘 알려져 있으며, 여러 개의 convolutional layer로 추출한 저 해상도의 입력 특징을 활용하여 deconvolutional layer에서 초고해상도의 영상을 출력하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 병렬 연산 효율성을 고려한 FPGA 기반 convolutional neural networks 가속기를 제안한다. 특히 deconvolutional layer를 convolutional layer로 변환하는 방법을 통해서 에너지 효율적인 가속기를 설계했다. 또한 제안한 방법은 FPGA 리소스를 고려하여 FSRCNN의 구조를 변형한 Optimal-FSRCNN을 제안한다. 사용하는 곱셈기의 개수를 FSRCNN 대비 2.4 배 압축하였고, 초고해상도 변환 성능을 평가하는 지표인 PSNR은 FSRCNN과 비슷한 성능을 내고 있다. 이를 통해서 FPGA 에 최적화된 네트워크를 구현하여 FHD 입력 영상을 UHD 영상으로 출력하는 실시간 영상처리 기술을 개발했다.

• 대한기계학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.803-809
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• 1990

본 연구에서는 이와같은 기준펄스기법에 근거한 좌표역변환 알고리즘을 도입 하고, 센서퀘환에 의한 2관절 SCARA로봇의 실시간 동작제어에 관한 실험을 통해 이의 효율성을 검증하고자 한다.