• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.2
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• pp.377-383
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• 2018

Internet of Things (IoT) is producing various data as the smart environment comes. The IoT data collection is used as important data to judge systems's status. Therefore, it is important to monitor the anomaly state of the sensor in real-time and to detect anomaly data. However, it is necessary to convert the IoT data into a normalized data structure for anomaly detection because of the variety of data structures and protocols. Thus, we can expect a good quality effect such as accurate analysis data quality and service quality. In this paper, we propose an anomaly detection system based on big data from collected sensor data. The proposed system is applied to ensure anomaly detection and keep data quality. In addition, we applied the machine learning model of support vector machine using anomaly detection based on time-series data. As a result, machine learning using preprocessed data was able to accurately detect and predict anomaly.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.594-596
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• 2022

This paper relates to a system for pre-processing high-definition images acquired through a camera mounted on an unmanned aerial vehicle(UAV) and transmitting them to a server through a mobile communication network. In the case of the existing UAV system for image acquisition service, the acquired image was stored in the external storage device of the camera mounted on the UAV, and the image was checked by directly moving the storage device after the flight was completed. In the case of this method, there is a limitation in that it is impossible to check whether image acquisition or pre-processing is properly performed before directly checking image data through an external storage device. In addition, since the data is stored only in an external storage device, there is a disadvantage that data sharing is cumbersome. In this paper, to solve the above problems, we propose a system that can remotely check images in real time. Furthermore, we propose a system and method capable of performing pre-processing such as geo-tagging and transmission through a mobile communication network in addition to image acquisition through shooting in an UAV.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.18-21
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• 2012

자동 백색 보정은 디지털 비디오 프로세싱에서 매우 중요한 기능이며, IP 네트워크 카메라의 경우에도 필수적인 영상 전처리 과정이다. 본 논문은 TI 사의 비디오 프로세서인 DM36x을 이용하여 제작된 HD IP 네트워크 카메라에서의 실시간으로 동작할 수 있는 효과적인 비디오 자동 백색 보정 알고리즘을 구현한 결과를 기술한다. 구현한 자동 백색 보정 알고리즘은 매우 효과적인 것으로 알려진 그레이 컬러 포인트 기반 알고리즘을 DM36x의 AWB 엔진이 제공하는 기능을 이용하여 실시간으로 동작될 수 있도록 고쳐서 구현하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2507-2509
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• 2004

지능형 안전자동차에 비전센서를 채택하여 이의 응용시스템을 개발하기 위해서는 궁극적으로 많은 양의 영상데이터를 시스템의 제어목적에 부합하도록 실시간으로 처리하기 위한 노력과 구현하고자 하는 영상처리시스템을 정적인 실내환경과 달리 열악한 환경의 차량에 탑재가 용이하게 하기 위한 소형화의 노력이 요구된다. 본 논문에서 구현된 실시간 영상처리 하드웨어는 에지 연산 등의 반복된 전처리는 FPGA에서 처리하고, 상위단계의 영상처리는 RISC에서 수행하는 구조이다. 구현된 영상처리 하드웨어는 에지정보 기반의 차선정보추출 및 차선이탈 경보알고리즘을 적용하여 그 성능을 평가하였으며, 초당 25프레임 이상의 영상처리를 수행할 수 있는 연산속도를 보여 성공적인 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1335-1336
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• 2015

스테레오 X-선 검색장치에서 취득된 2장의 영상을 통하여 얻어질 수 있는 3차원 정보의 한계를 극복하기 위하여 취득된 영상에 대하여 간단한 전처리 및 시점을 변환하여 실시간으로 3D 출력하여 관측자로 하여금 상당한 입체감을 느낄 수 있게 할 수 있는 기법을 제시하였으며, 본 연구의 결과는 실시간 스테레오 X-선 검색장치의 효율을 높이는데, 주요하게 활용될 수 있을 것으로 예상된다. 따라서, 본 연구에서는 기존 좌, 우 프레임 병합 출력을 연속 프레임 120Hz 출력으로 개선하고, 입체감 인지 시간을 줄이기 위하여 초기 영상을 제공하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.360-363
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• 2009

실시간으로 심장 질환의 진단을 위하여 심전도 신호의 스트림 처리 및 데이터 마이닝 프로토타입을 구현하였다. 신체부착형 센서로부터 전송되는 심전도를 전처리하여 심장질환의 진단 지표를 추출하였고 실시간 진단을 위한 출현 패턴 마이닝 알고리즘을 구현 및 적용하였다. 이를 기반으로 심혈관계 질환에 대하여 실시간 자동 진단 및 예측이 가능한 생체 신호 스트림 데이터 처리 분석 프로토타입을 구현하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37 no.4C
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• pp.277-282
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• 2012

In this paper, we present a real-time eye contact system for realistic telepresence using a Kinect depth camera. In order to generate the eye contact image, we capture a pair of color and depth video. Then, the foreground single user is separated from the background. Since the raw depth data includes several types of noises, we perform a joint bilateral filtering method. We apply the discontinuity-adaptive depth filter to the filtered depth map to reduce the disocclusion area. From the color image and the preprocessed depth map, we construct a user mesh model at the virtual viewpoint. The entire system is implemented through GPU-based parallel programming for real-time processing. Experimental results have shown that the proposed eye contact system is efficient in realizing eye contact, providing the realistic telepresence.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.329-331
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• 2018

지속적인 딥러닝 기반의 영상처리 기술의 발전으로 객체분류나 객체검출 문제에 대해서 뛰어난 성능 보이고 있다. 하지만 객체추적 문제에서는 성능이 좋은 추적기는 실시간 동작이 불가능하고 딥러닝 기반의 객체추적도 단일 객체에만 고려한 기법이 많기 때문에 개선할 필요가 있다. 전처리로 검출된 객체영역과 kalman filter를 통해 예측된 추적영역 간의 embedding feature 비교를 통해 동일인물인지 판단하여 고유 ID를 부여하고 추적한다. 객체끼리 교차하거나 가려지는 상황에서 추적을 실패하게 되는데 이 후에 지속적인 추적을 위해 IoU 비교를 통해 후보 추적기로 남겨두는 과정을 거친다. 실험 결과 실시간 동작여부와 객체끼리 교차하거나 프레임 밖으로 나갔다가 다시 나타나는 경우에도 추적이 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2002.04a
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• pp.227-228
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• 2002

대기오염물질 중 입자상물질(particulate matter, PM)의 크기분포 측정은 주로 다단임팩터(cascade impactor)에 의해 이루어지고 있다. 임팩터 각 단에 포집된 입자의 무게를 측정하여 입자상물질의 크기 분포로 환산하는 다단임팩터는 입자의 샘플링에 많은 시간이 소모되며 필터의 전처리 및 무게측정과정이 번거롭고, 시간에 따른 농도분포의 추이를 파악할 수 없는 단점이 있다. (중략)

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.106-107
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• 2020

본 논문에서는 촬영과 동시에 유통되는 생방송 영상의 실시간 지적재산권 보호를 위한 Convolutional Neural Network를 기반으로 하는 워터마킹 프로세서의 구조를 제안한다. 제안하는 워터마킹 프로세서는 전처리 네트워크와 삽입 네트워크를 최적화하여 ASIC 칩으로 제작한다. 이는 영상을 입력으로 하는 딥 러닝 분야에서 많이 사용되는 CNN을 기반으로 하기 때문에 일반적인 딥 러닝 가속기 설계로 간주된다.