• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.260-263
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• 2017

본 논문은 single image에서 측정한 빛 전달량 값과 local contrast 값을 사용하여 안개 량을 수치화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 빛 전달량 값을 사용하여 안개로 예측되는 지역을 추정하고, 추정된 안개 예측지역의 넓이와 해당 지역의 local contrast 크기의 범위를 사용하여 안개 정도를 수치화 한다. single image에서 측정 가능한 안개 의 물리적 특성들을 고려하였기 때문에 기존의 안개 검출 알고리즘들이 구분하지 못했던 영상들에서도 안개 량을 정확하게 측정하였다. 실제 빛의 산란 정도를 측정하는 감광 계수 측정계를 사용하여 측정한 안개 량과 제안하는 방법의 수치를 비교했을 때, 다양한 환경과 물체를 포함한 영상들에서 95%이상의 정확도로 안개 정도를 수치화 하였다. 또한 빛 전달량 추정 과정에서 local contrast 값을 추출하여 사용하기 때문에 기존의 빛 전달량을 측정하는 방법에서 복잡도를 거의 증가시키지 않는다.

• 대한지리학회지
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• 제38권4호
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• pp.478-489
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• 2003

기존의 국내에서 안개 관련된 연구는 안개 자체에 대한 연구와 안개의 지역적인 분포에 대한 연구가 그 주류를 이루어 왔다. 본 연구는 도로상에서 시정을 저하시켜서 안전한 운행에 지장을 주고 교통-사고를 유발시킬 수 있는 안개를 도로위험안개로 정의하고 그 위험정도를 정량적으로 나타낼 수 있는 위험안개 발생지표를 개발하였다. 이 지표는 안전운행에 영향을 주고 사고를 유발시킬 수 있는 다양한 사항, 즉 안개의 발생빈도를 나타내는 안개발생일수, 안개의 지속시간, 시정거리 등을 고려하여 개발되었으며 개발된 지표에 근거하여 국내의 위험안개발생지역의 분포와 그 위험정도를 파악할 수 있었다. 본 연구는 한국의 안개특성을 고려하여서 위험정도를 정량화하고 가중치를 개발한 국내 최초의 연구라는 점에서 의의가 있고 개발된 지표에 근거한 위험지역의 안전관리 대상 선정과 그에 대한 안전시설물의 설치, 사고위험지점의 원인분석 및 그에 대한 대처방안 등을 수립하는데 유용한 자료로 사용될 수 있다. 더 나아가, 외국의 경우와 같이 도로의 노선선정시 위험안개발생지표가 높은 지역에 대해서는 노선의 변경 또는 노선선택 후 그에 대한 대책수립과 같은 적극적인 안전관리가 가능하다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.148-150
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• 2012

외부 환경에 안개가 존재하는 경우, 영상처리의 다양한 알고리즘을 사용하기 어렵다. 이때 안개가 짙은 정도인 전달량을 이용하여 안개를 제거한다. 안개 제거를 위한 대표적인 방법 중 하나인 Dark Channel Prior 알고리즘은 영상의 색 정보를 이용하여 안개의 전달량을 예상한다. 하지만 RGB 전 채널 모두 높은 값을 갖고 있는 영역이, 전달량을 찾는 마스크보다 클 때 전달량을 잘못 예상하게 된다. 본 논문에서는 영상의 edge 정보를 이용하여 영상의 안개가 짙은 정도에 따라 영역을 분할 후 잘못 예상된 전달량을 보정하는 방법을 제안한다. 잘못된 전달량 예상을 통해 색이 왜곡되는 부분을 제거함으로서 기존의 알고리즘과 비교하여 영상 내의 색상이 자연스럽게 안개가 제거된 결과를 얻었다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.375-380
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• 2017

본 논문은 single image에서 측정한 빛 전달량 값과 local contrast 값을 사용하여 안개 량을 수치화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 빛 전달량 값을 사용하여 안개로 예측되는 지역을 추정하고, 추정된 안개 예측 지역의 넓이와 해당 지역의 local contrast 크기의 범위를 사용하여 안개 정도를 수치화 한다. single image에서 측정 가능한 안개 의 물리적 특성들을 고려하였기 때문에 기존의 안개 검출 알고리즘들이 구분하지 못했던 영상들에서도 안개 량을 정확하게 측정하였다. 실제 빛의 산란 정도를 측정하는 감광 계수 측정계를 사용하여 측정한 안개 량과 제안하는 방법의 수치를 비교했을 때, 다양한 환경과 물체를 포함한 영상들에서 95%이상의 정확도로 안개 정도를 수치화 하였다. 또한 빛 전달량 추정 과정에서 local contrast 값을 추출하여 사용하기 때문에 기존의 빛 전달량을 측정하는 방법에서 복잡도를 거의 증가시키지 않는다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.814-817
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• 2013

본 논문에서는 사용자 제어가 가능한 안개제거 방법을 이용하여 안개상황에서 안개를 제거하여 가시성을 향상 시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상 내의 안개 정도를 나타내는 전달률(transmission rate)의 하한치를 계산하고, 사용자의 제어에 의해 전달률 하한치를 거듭제곱 처리하여 각 화소별로 전달률을 계산한다. 그리고 계산된 전달률을 이용하여 안개가 제거된 영상을 구한다. 제안 방법은 폐쇄공식(closed form)에 의하여 기존 방법의 문제점인 후광효과(halo effect)가 발생하지 않고 필터링에 의한 연산저하가 없어 실시간 처리가 가능하며, 사용자 제어를 통하여 안개가 낀 정도에 따른 안개제거 강도 조절이 가능하여 다양한 안개 상황에서도 개선된 안개제거 영상을 얻을 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.125-126
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• 2014

안개 제거 알고리즘은 single image에서 대기값(Airlight)와 대기의 빛 전달량(Transmission)을 추정하여 안개로 인한 빛의 산란에 의해 생긴 Contrast 감소 및 채도의 왜곡과 같은 영상 왜곡을 보정해줌으로써 안개 영상에서 안개를 효과적으로 제거해준다. 하지만 기존의 안개 제거 알고리즘은 안개 영상에 특화되었기 때문에 안개가 없는 영상에 알고리즘을 시행 할 경우 색상과 명암에 왜곡을 불러 일으킬 수 있다. 이에 따라 알고리즘을 수행하기 앞서 안개 량을 측정하고 그 결과에 따라 안개 제거 알고리즘에 제거 정도 가중치나 알고리즘 수행 여부를 판단할 필요가 있다. 본 논문은 기존 안개 제거 알고리즘들이 영상의 patch를 사용하여 빛 전달량(Transmission)을 추정한다는 것을 이용하여 빛 전달량을 구함과 동시에 안개 량을 판단하는 알고리즘을 개발하였다. 안개량을 측정하기 위해 각 patch의 pixel 분포 특성과 patch의 빛 전달량(Transmission)을 구하기 위한 특정 값과 실제 pixel의 명암(Intensity)을 비교하여 안개 량을 측정한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.533-535
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• 2015

안개 제거 알고리즘은 single image에서 대기값(Airlight)와 대기의 빛 전달량(Transmission)을 추정하여 안개로 인한 빛의 산란에 의해 생긴 Contrast 감소 및 채도의 왜곡과 같은 영상 왜곡을 보정해줌으로써 안개 영상에서 안개를 효과적으로 제거해준다. 하지만 기존의 안개 제거 알고리즘은 안개 영상에 특화되었기 때문에 안개가 없는 영상에 알고리즘을 시행 할 경우 색상과 명암에 왜곡을 불러 일으킬 수 있다. 이에 따라 알고리즘을 수행하기 앞서 안개 량을 측정하고 그 결과에 따라 안개 제거 알고리즘에 제거 정도 가중치나 알고리즘 수행 여부를 판단할 필요가 있다. 본 논문은 기존 안개 제거 알고리즘들이 영상의 patch를 사용하여 빛 전달량(Transmission)을 추정한다는 것을 이용하여 빛 전달량을 구함과 동시에 안개 량을 판단하는 알고리즘을 개발하였다. 안개량을 측정하기 위해 각 patch의 pixel 분포 특성과 patch의 빛 전달량(Transmission)을 구하기 위한 특정 값과 실제 pixel의 명암(Intensity)을 비교하여 안개 량을 측정한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.350-352
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• 2013

야외에서 촬영된 영상은 안개나 연무 등에 의한 화질 저하가 나타난다. 이를 해결하기 위하여 안개제거를 위한 여러 장의 영상, 추가정보를 이용하는 안개제거 방법과 한 장의 영상을 이용한 안개제거 방법들이 제안되어왔다. 본 논문에서는 한 장의 영상에서 안개나 연기를 제거하여 가시성이 향상된 영상을 제공하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 안개영상 모델에 대한 2차원 방정식 풀이를 통해 원 영상에 안개가 어느 정도의 비율로 섞여있는지를 나타내는 전달률(transmission rate)을 계산하고, 계산된 전달률을 이용하여 안개가 제거된 영상을 구한다. 제안된 방식은 기존 방법들과 달리 필터를 사용하지 않고 화소단위의 연산만을 사용하므로 후광효과가 발생하지 않고, 연산량이 매우 적어 실시간 처리가 가능하다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.280-281
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• 2002

안개는 지표면과 인접한 대기 중에서 발생하여 장시간 체류하는 현상으로, 입자크기는 1-100$\mu\textrm{m}$정도로 빗물입자(0.1-3.0mm)보다 작다. 또한, 구름은 고도 600m 이상에서 형성되며 안개입자와 동일한 기 작에 의해 발생하여 장거리 이동을 하게 되는데, 관측자의 위치 및 고도에 따라 안개 또는 구름으로 인식하게 된다. 이러한 안개는 일반적으로 시정거리 1km이하의 기상현상을 의미하기도 하지만, 대기 중의 입자상.기체상 오염물질을 지표 및 동ㆍ식물의 표면으로 이동시키는 매개체의 역할로 생각할 수 있다. (중략)

• 방송공학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.159-166
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• 2013

본 논문에서는 영상의 edge 정보를 이용하여 영상의 안개가 짙은 정도에 따라 영역을 분할 후 잘못 예상한 전달량을 보정하는 방법을 제안한다. 안개가 있는 날 얻은 영상은 가시성이 떨어질 뿐만 아니라 영상처리의 다양한 알고리즘을 사용하기 어렵기 때문에 안개가 짙은 정도인 전달량을 이용하여 안개를 제거한다. 안개제거를 위한 대표적인 방법중 하나인 Dark Channel Prior(DCP) 알고리즘은 날씨가 맑은 영상에서 일정 영역 안에서는 어두운 값이 존재하는 특성을 이용하여 안개의 전달량을 예상한다. 하지만 영상의 RGB 신호에서 전 채널 모두 높은 값을 갖고 있는 영역이 전달량을 찾는 영역보다 클 경우 전달량을 잘못 예상하게 된다. 따라서 제안하는 알고리즘을 사용하여 잘못된 전달량 보정을 통해 색이 왜곡되는 부분을 제거함으로서 기존의 알고리즘과 비교하여 영상 내의 색상이 자연스럽게 구현되고 안개가 제거된 결과를 얻었다.