Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2006.11a
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pp.265-268
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2006
데스크탑 환경의 멀티미디어 디스플레이 시스템은 고해상도, 대화면의 영상을 제공해 줄 수 있는 반면 제약된 공간에서만 동작하므로 휴대할 수 없는 문체가 있다. PDA, PMP와 모바일 폰과 같은 휴대성을 가지는 멀티미디어 디스플레이 시스템은 해상도가 낮아 사용자에게 충분한 몰입감을 제공 해 주지 못한다. 본 논문에서는 기존의 데스크탑 환경에서 동작하는 프로젝션 기반의 증강현실 시스템을 모바일 플랫폼으로 확장한 프로젝션 기반의 휴대형 멀티미디어 디스플레이 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 PDA와 포켓 프로젝터를 결합한 것으로, PDA에서 전 처리된 멀티미디어 영상을 포켓 프로젝터를 이용하여 임의의 모양을 가지는 스크린에 왜곡 없이 영상을 표시해 줄 수 있다. 개발환경은 Window Mobile 5.0 기반의 ARM 플랫폼을 사용하는 PDA를 이용하였고, 시스템의 최적화를 위하여 x86 플랫폼에 최적화된 OpenCV 라이브러리를 모바일용으로 변환하였다. 또한 모바일 플랫폼에서는 부동소수점 연산으로 인한 시스템의 속도저하 문제가 발생하기 때문에 부동소수점 연산을 정수 연산으로 변환함으로써 처리 속도를 개선하였다. 프로젝션 기반의 디스플레이 시스템을 실현하기 위해서 필요한 기술적인 과제들을 모바일 환경에서 직접 처리해 봄으로써 휴대형 프로젝션 기반의 멀티미디어 시스템의 가능성을 제시한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.10a
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pp.8-10
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2019
열화상 장비는 빛이 없는 암흑 상태에서도 물체에서 발산하는 적외선을 탐지하여 이를 영상으로 제공하는 장비이다. 이러한 장점으로 기존 활용되던 군사 분야와 더불어 자동차 및 감시시스템 등 다양한 민수 분야로 활용분야가 넓어지고 있다. 따라서 기존 방식인 FPGA 기반 열화상 이미지 모듈은 민수 시장의 다양한 요구사항과 환경을 반영하기에는 힘들 실정이다. 그에 따라 FPGA 기반 시스템의 단점을 보완하고 추가적인 요구사항을 만족하는 시스템의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 상용 이미지 프로세서 기반 열화상 이미지 처리 모듈을 제안한다. 기존 FPGA 기반 열화상 이미지 처리 방식이 아닌 상용 이미지 프로세서 기반 구조 설계로 함으로써 다양한 영상 입·출력 인터페이스 수신 및 표준 영상 출력 포멧을 지원한다. 따라서 상용 프로세서 기반 열상 처리 모듈을 통한 시스템 개발 시 뛰어난 접근성으로 시스템 구축이 용이하고 다양한 요구사항 적용이 가능함에 따라 개발 기간 및 비용 단축, 다양한 응용에 사용이 가능할 것으로 예상한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2013.07a
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pp.23-26
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2013
최근 모바일 장치의 영상 데이터 처리 능력 확대와 더불어 사용자가 요구하는 다양한 영상 데이터의 효율적인 인식 기술 연구가 요구되어지고 있다. 모바일 환경은 고성능 PC 환경과 달리 저사양의 CPU와 메모리를 탑재하고 있어, 영상에서 원하는 객체를 인식하기 위한 기존의 방법론으로는 사용자 요구를 실시간으로 충족하기 어려운 부분이 존재한다. 이에 모바일 환경에 맞는 객체 인식 방법론의 개발이 요구된다. 모바일 환경에서 실시간으로 객체 인식을 하기 위하여, 본 논문에서는 객체 코너 정보를 이용한 Harris corner detector[1]로부터 객체의 특징점을 추출하고, 이를 바탕으로 하여 영상내의 객체 정보 인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법에 의해, 입력 영상에서 객체의 코너 정보를 빠르게 추출, 기존 특징점과의 비교를 통하여 영상 내부의 객체 인식을 진행한다. 일반적으로, 회전된 특징점 객체의 정보는 객체의 회전 정도에 따라 코너 픽셀 색상 정보의 변화가 발생하게 된다. 특징점의 색상값은 객체의 회전 정도에 영향을 받아 주변의 픽셀값과 혼합되는 특성이 존재한다. 본 논문에서는 회전 변경된 픽셀 색상값의 영향을 분석하여, 회전된 객체의 특징점 추출 및 객체 검출에 반영하도록 하여, 영상 내부의 회전된 객체 검출의 수행에 효과적으로 이용될 수 있도록 한다. 특징점의 코너 정보를 이용하여 객체를 인식하는 것은, 객체의 인식률은 다소 감소하더라도 모바일 환경에서 계산량의 감소를 통한 실시간 활용이 가능하도록 한다. 이러한 특성은 저성능 CPU와 메모리에서도 회전된 객체의 인식을 수행할 수 있게 하는데 상당히 효과적이다.
Cho Seog-Bin;Baek Gyeoung-Hun;Yi Un-Kun;Nam Ki-Gon;Baek Kwang-Ryul
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.42
no.3
s.303
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pp.17-24
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2005
Various defects are found in PDP manufacturing process. Detecting these defects early and reprocessing them is an important factor that reduces the cost of production. In this paper, the image processing system for the PDP pattern inspection is designed and implemented using the high performance and accuracy CCD line scan camera. For the preprocessing of the high speed line image data, the Image Processing Part (IPP) is designed and implemented using high performance DSP, FIFO and FPGA. Also, the Data Management and System Control Part (DMSCP) are implemented using ARM processor to control many IPP and cameras and to provide remote users with processed data. For evaluating implemented system, experiment environment which has an area camera for reviewing and moving shelf is made. Experimental results showed that proposed system was quite successful.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.14-14
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2022
홍수시 하천의 유량측정은 매우 어렵고 위험하며 많은 노력과 비용이 드는 작업이다. 이러한 홍수시 유량측정을 위해 영상을 이용하여 하천의 표면유속을 측정하고 여기서 유량을 산정하는 기술은 하천 유량 측정의 자동화와 안전한 유량 측정을 위한 대안으로 크게 주목받고 있다. 그런데, 유속측정을 위해 20~40초 정도의 영상의 평균유속을 구하고자 하면, 방대한 양의 영상처리에 많은 시간이 소요되어 실시간 측정이나 분석이 어렵게 된다. 본 연구는 영상을 이용하여 홍수시 하천의 유량을 실시간으로 측정하기 위해 투영변환과 시공간영상 분석법을 적용하여 실용적인 표면영상유속계를 개발하기 위한 것이다. 이를 위해, 3차원 투영변환(11변수 변환)을 적용하여 측정선과 유속측정점의 위치를 영상내에 특정하고 이 부분만을 추출하여 시공간 영상(spatio-temporal images)으로 구성하고, 이 시공간 영상을 분석하여 유속과 유량을 산출하는 기법을 개발하였다. 즉, 하천의 주흐름 방향의 유속만을 산정하도록 하여 영상의 분석에 소요되는 계산량과 계산시간을 단축하였다. 또한, 시공간 분석과정도 기존의 CASTI (Correlation Analysis of Spatio-Temporal Images)를 훨씬 간단하고 빠르게 계산할 수 있도록 개량하였다. 그 결과 영상의 유속분석 및 유량산정에 소요되는 시간을 획기적으로 줄일 수 있었으며, 실시간으로 유량 측정이 가능하게 되었다.
This paper is about an approach for pedestrian detection and tracking with infrared imagery. We used the CUDA(Computer Unified Device Architecture) that is a parallel processing language in order to improve the speed of video-based pedestrian detection and tracking. The detection phase is performed by Adaboost algorithm based on Haar-like features. Adaboost classifier is trained with datasets generated from infrared images. After detecting the pedestrian with the Adaboost classifier, we proposed a particle filter tracking strategies on HSV histogram feature that exploit adaptively at the same time. The proposed approach is implemented on an NVIDIA Jetson TK1 developer board that is full-featured device ideal for software development within the Linux environment. In this paper, we presented the results of parallel processing with the NVIDIA GPU on the CUDA development environment for detection and tracking of pedestrians. We compared the object detection and tracking processing time for night-time images on both GPU and CPU. The result showed that the detection and tracking speed of the pedestrian with GPU is approximately 6 times faster than that for CPU.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.5D
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pp.635-644
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2009
Image processing technique in the outdoor environment is very sensitive, and it tends to lose a lot of accuracy when it rapidly changes by outdoor environment. Therefore, in order to calculate accurate traffic information using the traffic monitoring system, we must resolve removing shadow in transition time, Distortion by the vehicle headlights at night, noise of rain, snow, and fog, and occlusion. In the research, we developed a system to calibrate the amount of traffic, speed, and time occupancy by using image processing technique in a variety of outdoor environments change. This system were tested under outdoor environments at the Gonjiam test site, which is managed by Korea Institute of Construction Technology (www.kict.re.kr) for testing performance. We evaluated the performance of traffic information, volume counts, speed, and occupancy time, with 4 lanes (2 lanes are upstream and the rests are downstream) from the 16th to 18th December, 2008. The evaluation method performed as based on the standard data is a radar detection compared to calculated data using image processing technique. The System evaluation results showed that the amount of traffic, speed, and time occupancy in period (day, night, sunrise, sunset) are approximately 92-97% accuracy when these data compared to the standard data.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04a
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pp.373-375
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2004
오늘날 원격 환경의 진료시스템이 개발되고 있는데, 이들 시스템은 미래의 원격진료 즉, 병원에 직접가지 않고 집에서 바로 혈압, 심박수 등을 검사 받을 수 있는 시스템 개발의 기본이 되고 있다. 그리고 정보통신의 발전으로 모바일 PC 즉, 개인 휴대용 단말기(PDA: Personal Digital Assistants)가 의료분야에서 PC를 대체하여 이동성, 편리성을 제공하는 전자 차트를 선보이고 있다. 그러나 PDA는 작은 몸체로 이동성 및 편리성 등이 PC보다 뛰어나지만, 해상도가 큰 이미지, 높은 처리 속도를 요구하는 작업등을 처리하기에는 효율성이 낮은 문제점이 있다. 또한 정보를 공유 할 수 있는 데이터를 무선 환경으로 처리해야 하기 때문에 환자와 관련된 의료 영상 즉, MRI 사진이나 X-ray 사진 등을 의료 환경에 이용하는 데는 보안의 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 매우 빠르게 발전하고 있는 진단과 치료기술을 이러한 의료를 필요로 하는 사랑들에게 제공하는 접근성의 보장 문제를 해결할 수 있는 대안으로 원격의료 인증시스템을 제안 하고자 한다.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.16
no.4
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pp.141-152
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2013
The applications and concerned technologies of cloud computing services, one of major trends in the information communication technology, are widely progressing and advancing. OpenStack, one of open source cloud computing platforms, is comprised of several service components; using these, it can be possible to build public or private cloud computing service for a given target application. In this study, a remote sensing image analysis processing service on cloud computing environment has designed and implemented as an operational test application in the private cloud computing environment based on OpenStack. The implemented service is divided into instance server, web service, and mobile app. A instance server provides remote sensing image processing and database functions, and the web service works for storage and management of remote sensing image from user sides. The mobile app provides functions for remote sensing images visualization and some requests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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