• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.141-146
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• 2003

본 논문에서는 문자열 영역 추출을 위한 3배 축소 명함 영상, 개별 문자 추출을 위한 2배 축소 명함 영상, 정확한 인식을 위한 원본 영상으로 명함 영상을 분리하고, 분리된 영상들을 대상으로 각 영상 크기에 적합한 처리를 수행하고 각각의 결과들을 이용하여 정확한 문자를 추출할 수 있는 방법을 제안한다 그리고 추출된 개별 문자들의 인식을 위해서 ART1을 적용한 개선된 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다 제안된 명함 추출 방법은 원 영상을 각각의 처리 방법에 적합하도록 하기 위해서 다해상도로 분리한다. 문자열의 추출은 문자들의 간격을 축소 시켜서 블록을 추출하기 쉬운 적절한 최소 크기의 영상에서 수행하고, 개별 문자의 추출은 문자들의 간격을 분리할 수 있는 적절한 영상의 크기에서 수행한다 개별 문자 인식은 문자의 형태학적 특성을 잘 나타내기 위해서 원본 영상에 적용한다 본 논문에서 제안한 추출 방법은 문자를 정확히 추출할 수 있으며 병렬 처리가 가능하여 처리시간을 단축할 수 있는 장점을 가진다. 그리고 정확히 추출된 개별 문자들을 개선된 R8F 네트워크를 이용하여 인식률을 향상시킨다. 제안된 명함 추출 및 인식 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 영문 명함 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 명함 추출 및 인식에서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.12a
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• pp.242-246
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• 2001

본 논문은 유전자알고리즘과 영상처리기법을 이용해 특정 대상물의 절단위치를 추출하는 방법을 제시한 것으로서, 최근에는 기존의 아날로그 센서를 사용하여 단지 대상의 명암으로 물체를 구분한 대신에 CCD(Charge-Couple Device)카메라로부터 얻어진 화상 데이터를 이용해 물체의 정보를 추출해 이용하는 방법이 많이 응용되고 있고, 영상의 형태학, 지식기반의 영상 해석 시스템에 대한 관심이 많이 높아 졌다. 그리고 지금에는 거의 모든 분야에서 화상처리기법들이 사용되어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 실시간 그레이 레벨의 입력 화상에 대하여 특정 물체의 특정위치를 유전 알고리즘과 영상처리기법을 이용해 검출 방법을 제안하고, 실제의 시스템에 적용한 예를 제시하려고 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.850-853
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• 2014

다양한 단말의 발달과 네트워크 대역폭 확대, 고화질의 컨텐츠 등장 등의 기술 발전으로 인해 클라우드 기반에서 사용자 및 사업자 영상을 서비스하는 시스템을 구축하는 것이 중요해 졌다. 본 연구에서는 고화질의 영상을 기존의 TV 에서 제공하는 것뿐만 아니라 모바일 및 PC 에서도 동시에 이용할 수 있는 클라우드 기반의 미디어 서비스 제공 시스템을 설계, 구현한다. 클라우드 기반의 미디어 서비스를 위하여 다양한 환경에서 사용자 및 사업자의 영상을 이용할 수 있도록 미디어 처리를 위한 기능을 제공하는 클라우드 기반 미디어 시스템을 개발한다. 또한 다양한 포맷의 영상을 처리하고, 이 영상을 등록, 관리, 배포, 제공 할 수 있는 기능도 구현한다. 다양한 미디어 및 단말을 동시에 제공하기 위해 시스템은 현재의 클라우드 환경을 고려하여 개발되고 있으며, 추후 다양한 클라우드 환경에서 동시에 서비스를 확장할 수 있도록 인터-클라우드 방안을 지원한다. 또한 이 클라우드 기반의 미디어 서비스를 기반으로 새로운 사업자 서비스를 추가 구현하고, 이를 상용으로 서비스하는 PaaS 형식의 서비스 플랫폼 기능도 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.33-35
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• 2011

얼굴 검출 시스템에서 얼굴의 검출율과 처리 속도는 중요한 고려사항이며 이 두 가지는 서로 비례 관계에 있다. 현재 얼굴 검출 시스템은 소프트웨어 처리가 대부분이며 소프트웨어만으로는 HD(High Definition)의 영상 처리는 어렵다. 따라서 본 실시간 얼굴 검출 영상처리를 위한 전처리 과정 중에 하나인 영상 축소기를 설계하고 이를 구현 및 검증하였으며 소프트웨어로 작성된 알고리즘과 처리 속도를 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.868-870
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• 2001

3D 지도를 이용하여 3D 영상을 처리하는 시스템이 많이 상용화되어 있다. 기존에 3D 지도를 처리하기 위한 방법으로 고성능의 시스템을 이용하였다. 하지만 고성능의 시스템을 사용하여 GIS 시스템을 구현할 경우 가격의 부담이 크다는 문제점이 있다. 또한 일반 시스템에서 3D 지도를 처리하려면 3D 지도의 파일의 크기가 크기 때문에 공간영상을 처리하는데 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 Linux를 기반으로 3D GIS를 위한 병렬 컴퓨터 시스템을 설계 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.571-575
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• 2004

인쇄회로기판(PCB)을 조립 또는 검사하는 장비의 작업 프로그램 작성을 위해서는, 납땜 패드의 위치와 크기에 대한 데이터가 필요하다. CAD 파일, 거버 파일 등을 사용하여 패드를 추출하는 방법이 많이 사용되고 있으나, 본 논문은 이미지 스캐너를 사용하여 추출하는 방법을 새로이 제안한다. 제안된 방법은 통계적 영상 처리를 적용하여, 기존의 일반적인 영상처리 방식보다 기판 별 패드 색상의 차이에 강인하다. 실제 PCB 에 대한 실험을 통하여 제안 방법의 성능을 검증한다. 제시된 방법은, CAD 파일과 거버 파일의 확보가 어려운 임가공 업체 등의 생산현장에서 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.91-93
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• 2011

본 논문은 영상처리 및 센서를 이용하여 주유할 차량으로 이동, 주유구 인식 및 개폐, 주유까지의 과정을 처리할 수 있는 무인 주유 로봇의 구현 과정을 기술하였다. 캐터펄트는 자동차가 주차된 곳에 정확히 멈추게 되고, 로봇 팔이 영상 처리를 이용하여 주유구 위치를 찾아낸 뒤 주유를 시작한다. 로봇은 현 주유 시스템의 불편한 점을 사람 없이 전 과정을 처리하는 역할을 함으로써 주유소를 무인화하여 인건비를 최소화 시키고, 악천후 상황에서 주유의 편리성을 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.01a
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• pp.193-195
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• 2012

본 논문에서는 구조광 3차원 시스템을 위하여 영상처리를 하여 3차원 정밀도를 높이는 방법을 제안한다. 구조광 기반의 3차원 시스템은 투사된 패턴을 특징점으로 하기 때문에 프로젝터와 카메라 사이에 정확한 대응점을 획득해야만 3차원 복원 신뢰성을 높일 수 있다. 그러나 환경에 따라 정확한 대응점 획득이 어려운 점이 많다. 실제 환경에서 물체들은 물체의 재질과 물체 표면의 색상 등의 이유로 서로 다른 반사율을 가지고 있어 여러 물체들이 혼재 되어 있는 환경에서 각각 물체에 투사된 패턴을 정확히 구별하는 일은 어려운 일이다. 따라서 패턴을 획득한 2차원 영상을 개선하여 패턴을 정확히 구별하여 프로젝터와 카메라 간의 화소 대응점의 정확도를 높여야만 3차원 복원 데이터의 신뢰도를 높일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 노이즈 제거 및 다양한 영상처리를 통하여 2차원 영상들에서 패턴을 정확히 구분하도록 하여 화소 대응점의 정확도를 높임으로써 최종적으로 3차원 정밀도를 개선할 수 있는 방법을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.326-328
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• 2018

최근 4K/8K 급 초고품질 콘텐츠의 서비스에 관심이 집중되는 만큼 스트리밍 서비스에 대한 연구도 활발히 이루어지고 있다. 하지만 단일 PC 성능의 한계로 인해 SW 기반 영상 처리에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 분산 처리를 통해 실시간 영상 처리가 가능하도록 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 영상 패킷 분석 및 분할, 분산 트랜스코딩, 패킷 통합 단계로 이루어지며 Hadoop 과 Spark 를 이용하여 실시간 분산 처리를 지원한다. 실험 결과는 초고품질 입력 영상($3840{\times}2160@60Hz$, YCbCr 4:2:2, 10-bit)에 대해 평균 74.47fps 의 트랜스코딩 속도를 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.181-184
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• 2004

본 논문을 통하여 개발된 시스템은 라인카메라를 사용하여 터널의 균열 영상을 획득하기 위하여 사용되는 시스템으로, 터널 내부의 균열 영상을 실시간으로 촬영하여 저장하는 시스템이다. 터널 영상은 의료영상과 같이 작은 손실에도 큰 영향을 미칠 수 있다. 이러한 요소 때문에 본 시스템에서는 CCD 방식의 라인 스캔 카메라를 이용하여 터널 영상을 촬영하며, 이를 저장 하는 방법에 있어서는 비손실 압축기법을 사용하였다. 비손실 압축 기법의 사용을 이용하여 영상을 저장하는 방식은 많은 데이터 저장공간을 필요로 한다. 이러한 문제점은 기술 개발의 놀라운 성장과 더불어 기존 테이프 기반의 방식에서 벗어나 로컬 하드디스크로 직접 저장하는 기법을 사용할 수 있게 되었다. 즉, 라인 카메라를 이용하는 기존 시스템의 경우에는 영상데이타를 실시간으로 저장할 수 없는 문제점 때문에 촬영 속도를 느리게 하면서 영상을 획득하였으며, 획득한 영상을 테이프로 저장하도록 설계되었다. 이에 반하여 본 시스템에서는 테이프를 대신하여 로컬 디스크를 사용하여, 대용량의 영상을 실시간으로 저장할 수 있는 시스템을 개발하였다. 예비실험을 통하여 나타난 결과에 따르면 본 논문을 통하여 개발된 시스템은 약 20Km 이상의 속도로 진행하는 열차에서 터널의 영상을 실시간으로 촬영하여 저장할 수 있음을 살펴볼 수 있었다.