• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.310-313
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• 2011

초해상도 영상복원은 저해상도 영상을 이용하여 하나의 고해상도 영상을 획득하는 기법이다. 초해상도 영상복원은 크게 두 가지 방법으로 구현된다. 단일 영상을 이용한 초해상도 영상복원과, 여러 장의 저해상도 영상을 이용한 초해상도 영상복원 기법이 연구되고 있다. 여러 장의 저해상도 영상을 이용한 공간영역에서의 초해상도 영상복원 알고리즘은 크게 정합, 보간, 후처리 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 정합과정 이전에 입력영상보정을 통한 전처리과정을 수행하여 잡음으로 인한 부정확한 위치정보추정 확률을 감소시키고, 입력영상보정과정인 전처리과정으로 인해 후처리과정을 통한 영상복원 영상보다 향상된 영상을 획득하는 기법을 제안하며, 실험결과에서 기존의 방법보다 좋은 영상을 얻음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.176-179
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• 2020

현재 대부분의 객체 탐지 알고리즘은 RGB 영상을 기반으로 개발되고 있다. 하지만 안개가 끼거나 비가 오는 날 또는 방중에 촬영한 RGB 영상은 흐리거나 잘 보이지 않아 높지 않은 객체 탐지 결과를 보여줄 수 있다. 열 적외선 영상은 열 센서로 인해 만들어지든 영상으로 RGB 영상에 비해 기상조건이나 촬영 시간대에 상관없이 취득 될 수 있다. 본 논문에서는 RGB 영상과 열 적외선 영상을 기반으로 객체 탐지 알고리즘을 수행하고 각 영상에 따른 객체 탐지 성능을 비교한다. 야간에 취득한 RGB 영상과 열 적외선 영상에 객체 탐지를 수행하였으며, 열 적외선 영상 기반 결과가 RGB 영상 기반일 때 보다 더 높은 정확도를 보여주었다. 추가적으로 밤 시간대의 RGB 영상과 열 적외선 영상을 선정하여 객체 탐지 네트워크를 튜닝하였으며, fine-tuned 네트워크를 이용하여 객체 탐지한 실험 결과 역시 열 적외선 영상이 RGB 영상보다 더 높은 객체 탐지 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.8
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• pp.896-902
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• 2019

In this paper, we proposed two methods to automatically generate color images similar to existing images using genetic algorithms. Experiments were performed on two different sizes($256{\times}256$, $512{\times}512$) of gray and color images using each of the proposed methods. Experimental results show that there are significant differences in the evolutionary performance of each technique in genetic modeling for image generation. In the results, evolving the whole image into sub-images evolves much more effective than modeling and evolving it into a single gene, and the generated images are much more sophisticated. Therefore, we could find that gene modeling, selection method, crossover method and mutation rate, should be carefully decided in order to generate an image similar to the existing image in the future, or to learn quickly and naturally to generate an image synthesized from different images.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.34 no.1
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• pp.35-41
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• 2010

In this paper, surface roughness has been experimentally identified using laser scattering images. The parameters and optical deflected rays of laser scattering are investigated on laser scattering system, and then their optimum parameters on grinding surfaces are selected using design of experiment. The application of the optimum parameters results in featured laser scattering images, in which the mean of vertical scattering distributions is regarded as a feature. It is shown that the feature of laser scattering distributions is linearly increased according to grinding surface roughness and so the information can be used as important factor for the measurement and evaluation of various surface roughness. In the future, the performance of the proposed laser scattering method will be evaluated using AFM.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.38 no.4
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• pp.342-351
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• 2010

UAV (Unmanned Aerial Vehicle) have an INS(Inertial Navigation System) equipment and also have an electro-optical Equipment for mission. This paper proposes the vision based attitude estimation algorithm using Kalman Filter and Optical flow for UAV. Optical flow is acquired from the movie of camera which is equipped on UAV and UAV's attitude is measured from optical flow. In this paper, Kalman Filter has been used for the settlement of the low reliability and estimation of UAV's attitude. Algorithm verification was performed through experiments. The experiment has been used rate table and real flight video. Then, this paper shows the verification result of UAV's attitude estimation algorithm. When the rate table was tested, the error was in 2 degree and the tendency was similar with AHRS measurement states. However, on the experiment of real flight movie, maximum yaw error was 21 degree and Maximum pitch error was 7.8 degree.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.19 no.4
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• pp.369-396
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• 2008

The purpose of this article is to investigate the effect of visual working memory, the types and contents of graphic annotations on English learning. The participants of the experiments were 5th and 6th graders. The result showed that animation was effective only in the word test for children with large visual working memory, whereas text-only-annotation yielded better performance in the comprehension test in Experiment 1. The effect of relevance of animations was tested in Experiment 2. Context-relevant-animations yielded better comprehension than the animations denoting the typical meaning, whereas the opposite pattern was reported in the word test. The result of the two experiments was interpreted in terms of cognitive load theory and the generative theory of multimedia learning.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.112-113
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• 2021

하천으로 유입되는 오염물질은 유수의 흐름에 따라 이송되며 혼합된다. 이러한 오염물질의 해석을 위해서는 확산 또는 분산계수 산정이 필요하다. 오염물질의 거동과 관련된 실험적 연구는 방사선 동위원소와 형광성 물질을 이용하여 수행되어 왔으나, 추적자 실험은 많은 비용 및 인력을 요하며, 고정식으로 설치한 계측장비로부터 수집한 시계열 농도자료만을 이용하여 분석하기 때문에 공간적 분포에 대한 자료 취득은 어렵다는 한계가 있다. 하천의 오염물질을 모니터링하기 위해서는 공간을 이동하는 입자의 관점에서 물리량을 표현하는 Lagrangian 방식보다 특정 위치에서 물리량 변화를 표현하는 Eulerian 방식이 적합하다. 그러나 드론을 활용한 하천원격탐사 연구의 대부분은 이동식 플랫폼으로 활용되어 특정 시간에 공간적 분광특성의 분포 파악이 한정적이며, 동일 지점에서 분광특성의 시간적 변화를 파악할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 기존의 면단위를 측정하는 이동식 플랫폼의 한계를 극복하고 하천 모니터링에 적합한 Eulerian 방식을 적용하기 위하여 CCTV 형태의 고정식 초분광촬영 플랫폼을 도입하였다. 본 연구에서는 하천으로 유입되는 오염물질의 거동을 분석하기 위하여 자연하천에서 형광성물질인 Rhodamine WT를 이용하여 추적자 실험을 수행하였으며, 접촉식 센서를 활용한 농도측정과 동시에 드론과 초분광센서를 활용하여 CCTV 형태의 고정식 초분광영상을 획득하였다. 실험결과 도출된 전통적인 방식의 분산계수 산정과 시공간 초분광영상을 활용한 분산계수 산정을 비교하여 오염물질 거동 분석에 초분광영상 활용의 가능성을 검토하였다. 본 연구에서 제시한 드론기반 시공간 초분광영상 기법을 교량이나 기타 하천구조물에 초분광 센서를 설치하여 CCTV형식으로 활용할 경우, 공단이나 하·폐수 처리장 등의 점오염원이 밀집해 있는 지역에 직접 설치하여 화학사고의 감지 및 오염물질의 유출 확인 및 조류, 부유사 등의 다양한 수질항목의 농도 변화 감지가 가능하고, 수심변화 감지로 장기적으로 활용할 경우 특정 지점에서의 하상변동 조사가 가능하다. 또한, 오염물질의 유출 사고 발생 등의 사람이 직접 접근이 불가능한 지역에 드론을 활용하여 초분광센서를 이용한 오염물질 감지가 가능할 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.40 no.7
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• pp.582-589
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• 2012

This paper describes the algorithm recognizing car type from the image received from UAV and the recognition results between three types of car images. Using the NCC(Normalized Cross-Correlation) algorithm, geometric information is matched from template images. Template images are obtained from UAV and satellite map and indoor experiment is performed using satellite map. After verification of the possibility, experiment for verification of same car type recognition is performed using small UAV. In the experiment, same type cars are matched with 0.6 point similarity and truck with similar color distribution is not matched with template image of a sedan.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.111-114
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• 1998

기존의 음성인식시스템의 잡음환경에서 인식률의 한계를 극복하기 위해 음성신호뿐만이 아니라 입술정보를 결합하여 음성인식에 이용하여 바이모달(Bi-modal) 음성인식이 근래에 제안되어지고 있다. 그래서 바이모달 음성인식 시스템을 실제로 구현해보고 인식 실험을 수행해 보았다. 입술영상은 이미지에 근거한 입술모양을 파라메터화하여 인식실험에 사용하였으며 음성과 입술영상을 각각 인식한 후 인식스코어(Score)에 가중치를 적용하여 통합하는 방법을 사용하였다. 마지막으로 바이모달 음성인식의 잡음환경에서의 성능을 알아보기 위해 음성신호에 여러 레벨의 잡음을 섞어서 실험을 하고 잡음환경에서 인식률의 한계를 입술정보를 이용하여 극복할 수 있다는 것을 보이고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
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• 2001.05a
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• pp.45-46
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• 2001

PIV(Particle Image Velocimetry : 입자영상유속계)는 유동장에 분포된 추종입자의 위치를 영상처리에 의해 자동추적 함으로써 속도벡터를 전유동영역에 걸쳐 동시에 구할 수 있는 계측기법이다. 따라서, CFD와 같이 정량적 및 정성적으로 수치해석된 결과와 바로 비교 검토가 가능한 유일한 실험기법으로 인식되고 있다. 본 실험에서는 CFD에 의한 모형의 유체유동 특성을 분석하고 이를 회류수조에서 PIV를 이용해 모형 전개판 주위의 유체흐름을 분석하여 각 전개판 모형의 유체유동 특성을 파악하였다. (중략)