• 한국지리정보학회지
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• 제9권4호
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• pp.151-164
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• 2006

본 연구의 목적은 도시경관계획에서 주민참여 증진을 위해 인터넷 환경 하에 운용 가능한 공공참여 GIS의 한 형태인 경관진단모델(Diagnosis Model of Landscape, 이하 DML)을 개발하는 것이다. 공공참여의 특성상, DML은 전문가뿐만 아니라 일반인도 쉽게 이용할 수 있도록 직관적인 인터페이스를 제공해 준다. 구체적으로 DML은 크게 세 개의 맵 모듈로 구성되어 있는데, 사전정보 전달을 위한 조사맵(survey map), 공공 참여형 진단맵(DML), 그리고 도시경관의 경년변화에 따른 경관 이미지 비교분석과 저장매체로서의 이미지베이스맵(image-base map)을 근간으로 하고 있다. DML은 다양한 의견 수집뿐만 아니라 경관문제에 공공의 참여를 적극적으로 유도토록 하고 있다. 이상에서 개발된 DML의 유용성을 검정하기 위해 실험적으로 경남의 의령읍과 함양읍에 적용하여 운용해 본 결과, 본 모델이 참여형 경관진단모델로서 유용하게 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권7호
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• pp.66-71
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• 2019

본 논문에서는 도시 시설물 지능형 유지관리를 위한 내부 철근 두께의 예측을 위해 GPR 데이터를 활용한 철근 두께 예측 기법에 관한 연구를 실시하였다. 국내의 규격 미달 철근의 사용 및 배근 시공과 같은 부실시공 사례에서 볼 수 있듯이, 철근 두께에 대한 정보의 경우 규격 미달 철근의 사용에 대한 구조물 정밀 안전진단을 위해서 꼭 필요함을 알 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 시편을 제작하여 철근 직경을 단계적으로 증가시켜 GPR의 B-scan 데이터를 취득하였다. GPR 의 B-scan 데이터는 가시성이 떨어지기 때문에 이를 migration을 통해 히트맵 이미지 데이터로 변화시켜 데이터의 직관성을 높이고자 하였다. 본 연구는 보편적으로 이용되는 B-scan 데이터와 히트맵 데이터의 합성곱 신경망(CNN) 적용 시 결과를 비교하기 위해 B-scan 및 히트맵 데이터에서 각각 철근에 대한 영역을 추출하여 학습 및 검증 데이터를 구축하였으며, 구축된 데이터에 CNN을 적용하였다. 그 결과, 히트맵 데이터의 경우 B-scan 데이터와 비교하였을 때 더 좋은 결괏값을 얻을 수 있었다. 이를 통해 GPR 히트맵 데이터를 이용하였을 경우 B-scan 데이터를 이용하였을 때보다 더 높은 정확도로 철근 두께를 예측할 수 있음을 확인하였으며, 시설물 내부 철근 두께 예측의 가능성을 검증하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.37-43
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• 2009

본 논문에서 우리는 이진 이미지에 기초한 정교한 방법을 소개한다. 이 기술은 이진 이미지와 하프톤이미지에 데이터를 저장하는 방법이다. 이진 이미지는 비트맵 이미지고 하프톤 이미지는 제한된 범위를 두 개의 값으로 구성한 이미지다. 이와 같은 이유 때문에, 이러한 이미지는 약간의 수정만으로 이미지의 질이 좋지 않다. 그러므로, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 이진 이미지에 RLE 기법을 적용하였다. 즉, 우리는 이 방법으로 메시지를 은폐하기에 적합한 장소를 찾는 것이 가능하다. 우리는 이진 이미지에 데이터를 은폐하는 새로운 기법을 본 논문에서 제한하였다. 또한, 우리는 PWLC 방법보다 우리가 제안한 알고리즘이 더 우수함을 실험을 통해서 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.267-268
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• 2014

본 논문에서는 XNA Framework 기반의 모바일 게임을 설계하고 구현한다. 이 모바일 게임의 특징은 스토리, 이미지, 단계별 맵 클리어, 장애물 등의 4개 요소를 고려하여 개발한다. 바다에 등장하는 다양한 캐릭터를 사용하였으며 메인 캐릭터가 단계별 맵에서 주어진 아이템을 획득하면 해당 맵이 클리어 되고 다음 단계로 진행되도록 구현한다. 전통적인 게임, 흥미 외에도 메인 캐릭터가 경로를 찾는 방법과 게임에 생명을 주는 알고리즘을 구현한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.257-260
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• 2021

본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 DoF(Depth of field, 피사계 심도) 영역을 쿼드트리(Quadtree) 기반의 합성곱 신경망을 통해 빠르게 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 적응형 트리인 쿼드트리를 기반으로 유의미한 영역만을 분류한다. 이 과정에서 손실 없이 온전하게 DoF영역을 추출하기 위한 필터링 과정을 거친다. 이러한 과정에서 얻어진 이미지 패치들은 전체 이미지에 비해 적은 영역으로 나타나며, 이 적은 개수의 패치들을 이용하여 네트워크 단계에서 사용할 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 네트워크 과정에서 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 쿼드트리 기반 합성곱 신경망은 이미지로부터 포커싱과 아웃포커싱된 DoF영역을 자동으로 추출하는 과정을 학습시키기 위해 사용된다. 결과적으로 학습에 필요한 데이터 영역이 줄어듦으로써 학습 시간과 메모리를 절약했으며, 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 더욱더 빠른 시간 내에 찾아낸다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.403-406
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• 2011

대한민국의 스마트폰 보유자 수는 1300만 명 이상으로 세계최고의 수준을 자랑하고 있다. 그에 따라 스마트폰의 다양한 기능을 활용해 손쉽게 필요한 정보를 얻을 수 있어졌다. 본 논문서는 스마트폰 의 GPS기능과 카메라 기능을 활용해 쉽고 새로운 방법으로 서울시관광지를 검색 할 수 있는 기능을 제안한다. 기존에는 관광지의 이름을 이용해서 검색하는 방법이 일반적이었다. 검색의 정확성을 요할 수 있지만 사용자가 관광자의 이름을 모르는 상활에서는 검색에 어려움이 있었다, 하지만 이미지를 이용해 관광지를 검색하므로 사진 한 장만 있으면 바로 이미지의 검색이 가능해서 글자 검색의 한계를 극복 할 수 있었다. 논문에서는 이미지 비교알고리즘 중 색의 분포도를 이용한 이미지 비교알고리즘을 기술하고자 한다. 그리고 안드로이드의 GPS기능을 이용해 사용자의 위치와 관광지의 위치를 구글맵에 표시해서 사용자가 관광지를 보다 쉽게 찾아갈 수 있는 방법에 대해서도 기술했다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.520-525
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• 2002

3D 게임 엔진 중 그래픽 엔진이 차지하는 중요도는 다른 엔진들보다 월등히 높다. 그래픽 엔진에는 여러 가지 필요한 요소들이 들어가는데, 지형을 만들어내는 것 역시 캐릭터를 제작하는 것만큼이나 중요한 역할을 한다. 3D 지형이 좀더 현실과 흡사하기 위해서는 실세계와 유사한 가상의 세계를 만들어야 한다. 3D 지형을 만드는 방법은 여러 가지가 있으나 자신이 원하는 지형을 직접 만들어서 이를 3차원으로 바꿔서 게임 엔진에서 사용할 수 있고, 또한 게임 엔진 내부에서의 최적화를 위해서는 가장 기본적으로 쓰이는 그레이 스케일 이미지를 사용한 높이 맵으로 지형을 생성하는 게 유리하기 때문에 본 논문에서는 그레이 스케일 이미지를 이용한 지형생성기를 개발한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.77-82
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• 2022

본 연구는 장소 이미지를 수집하고 학습하여 사용자가 관심이 있어 하는 이미지의 장소를 예측하여 알려주는 서비스 개발을 목적으로 한다. 이미지 학습을 위한 이미지 데이터들은 크롤링 부분을 통해 수집되도록 설계되었다. 이미지 수집 이후 수집된 이미지들은 장소별로 라벨링 되어 CNN의 다양한 층을 통하여 학습된다. 각 층을 거칠 때마다 입력받은 학습 데이터는 최적화하여 특징 맵과의 비교를 반복하며 특정 장소 이미지의 특징 정보를 뽑아낸다. 충분한 학습 데이터가 쌓이면 다양한 장소 이미지들에 대해 예측이 가능하다. 학습 결과 모델의 정확도는 79.2로 높은 학습 정확도를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.429-432
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• 2020

본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 DoF(Depth of field, 피사계 심도) 영역을 합성곱 신경망을 통해 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 합성곱 신경망 네트워크에 학습하기 위한 데이터를 구축하며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용하며, 네트워크 학습 단계에서 수렴률을 높이기 위해 스무딩을 과정을 한번 더 적용한 결과를 사용한다. 본 논문에서 제안하는 합성곱 신경망은 이미지로부터 포커싱과 아웃포커싱된 DoF영역을 자동으로 추출하는 과정을 학습시키기 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 빠른 시간 내에 찾아내며, 제안하는 방법은 DoF영역을 사용자의 ROI(Region of interest)로 활용하여 NPR렌더링, 객체 검출 등 다양한 곳에 활용이 가능하다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.180-182
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• 2020

최근 IoT 기술이 대중화됨에 따라 커넥티드 카, 스마트 시티와 같은 machine-to-machine 기술의 활용 분야가 다양화되고 있다. 이에 따라, 기계 지향 비디오 처리 및 부호화 기술에 대한 연구분야에 산업계와 학계의 관심 역시 집중되고 있다. 국제 표준화 단체인 MPEG은 이러한 추세를 반영하여 기존 비디오 부호화 표준을 개선할 새로운 표준을 수립하기 위해 Video Coding for Machines (VCM) 그룹을 구성하여 기계 소비를 대상으로 하는 비디오 표준의 표준화를 진행하고 있다. 이에 본 논문에서는 VCM이 기계 소비를 대상으로 진행하고 있는 특징맵 부호화의 부호화 효율을 개선하기 위해 특징맵을 시간적, 공간적으로 재정렬하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안 방법이 CityScapes의 검증 세트 내 일부 이미지에 대해 시간적 재정렬을 수행한 결과 random access 조건에서 최대 1.48%의 부호화 효율이 향상됨이 확인되었다.