• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.1923-1932
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• 2013

본 논문에서는 광각 카메라로 촬영한 영상에서 생기는 영상의 왜곡 문제를 해결하기 위하여, 카메라 모델의 추정과 검증을 통하여 광각 카메라 영상에서의 방사형 왜곡을 보정하는 방법을 제안한다. 먼저, 교정 패턴으로부터 렌즈의 초점 거리와 주점의 위치 등으로 구성된 내부 파라미터와 회전과 위치 정보로 구성된 외부 파라미터를 찾음으로써 카메라의 왜곡 모델을 추정한다. 다음으로, 추정된 카메라 모델로부터 역으로 코너점을 다시 추출하여 검증하고, 마지막으로, 검증된 카메라 모델을 이용하여 영상의 왜곡을 보정한다. 일반 웹 카메라와 광각 카메라로부터 격자 모양의 교정 패턴을 촬영한 영상을 이용하여 방사형 왜곡을 보정하는 실험을 수행한 결과, 제안된 방법이 80% 이상의 개선 성능을 보임을 확인하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제47권1호
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• pp.1-6
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• 2010

렌즈 왜곡현상은 비전 시스템에 있어 필연적인 현상이며 가격과 시스템의 크기를 줄이기 위한 렌즈의 선택으로 왜곡현상은 점점 더 심해지고 있다. 이와 같은 추세로 왜곡보정의 필요성은 중대한 문제가 되고 있지만 기존의 카메라 모델을 이용한 왜곡보정 방식은 복잡하고 많은 연산이 필요한 문제점이 있다. 비전 검사에서 디지털 이미지의 효과적인 왜곡 보정은 물체 탐지 및 인식의 전제 조건이다. 복잡한 모델링, 대규모 계산과 한계 정보 손실 같은 전통적인 왜곡 보정 알고리즘의 결점을 극복하기위해 본 논문에서는 사진측량적 기법을 보정 기법으로 이용하였다. 이 방법은 표준 격자 배열의 이미지를 이용하여 왜곡 이미지를 보정하는 방법으로, 제안하는 방법을 이용하여 ALC 블럭의 검사 시스템에 실험한 결과 약 4ms의 처리시간을 단축하였으며, 사람의 육안에 의한 검사보다 검사의 에러율이 2.3% 줄어들었다.

• 한국음향학회지
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• 제28권2호
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• pp.85-95
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• 2009

양이 재생 환경에서 다양하고 정확한 공간 이미지 형성을 위해서는 다양하고 세분화된 머리 전달 함수가 요구된다. 방대한 양의 머리 전달 함수를 효과적으로 감축하기 위한 방법으로, 모든 방향에 대한 머리 전달 함수를 몇 개의 대표 값들을 이용해 보간을 통해 얻는 방법이 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 머리 전달 함수의 보간 시 중요한 역할을 하는 보간 왜곡의 측정 방법에 대해 연구하였다. 다양한 객관적 왜곡 측정 방법을 이용하여 보간된 머리전달 함수와 본래의 머리전달 함수 간 차이를 표현하였으며 차이 값과 청취 테스트의 결과를 비교, 분석하였다. 분석 결과로부터 음원의 공간 이미지 차이를 가장 잘 반영하는 객관적 왜곡 측정 방법을 선택하였으며 이를 실제 보간 기법에 적용하였다. 3명의 사람으로부터 측정된 머리전달함수와 1개의 마네킹에서 측정된 머리 전달함수에 제안된 방법을 적용한 결과, 3명의 사람에 대한 머리전달 함수에 대해서는 멜-주파수 켑스트럼 왜곡이, 4 종류의 머리전달 함수에 대해서는 시간 영역의 신호 대 왜곡비자 음원의 공간 이미지 차이를 가장 잘 예측하는 왜곡 척도임을 알 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.283-284
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• 2010

디지털 홀로그래피(holography) 기술은 3차원 물체의 정보를 디지털 영상으로 기록하고 복원하는 기술이다. PSI(Phase-shifting interferometry) 디지털 홀로그래피는 여러 장의 간섭 패턴 영상으로부터 홀로그램(hologram)을 합성하고, 이로부터 3차원 영상을 복원하는 대표적인 기법이다. 본 논문에서는 PSI 디지털 홀로그램 생성에 사용되는 여러 장의 간섭 패턴 영상의 효율적인 압축 기법을 제안한다. 먼저 네 개의 간섭패턴 영상에서 JPEG2000 기반의 비트율-왜곡(rate-distortion) 특성을 분석한다. 이에 기반하여 주어진 비트량을 일정 크기 단위로 사용할 때, 복원 영상의 왜곡을 가장 효과적으로 줄일 수 있는 간섭 패턴 영상에 우선적으로 비트량을 할당한다. 실험을 통하여 제안하는 알고리듬은 네 개의 간섭패턴 영상마다 동일한 비트량을 할당하여 압축하는 기존의 방법에 비해 비트율-왜곡 측면에서 복원 영상의 왜곡을 더 효과적으로 줄일 수 있음을 확인한다.

• 한국측량학회지
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• 제16권2호
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• pp.327-335
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• 1998

여러 가지의 지도투영법이 사용되고 있지만 지구를 왜곡 없이 평면으로 나타낼 수 있는 방법은 없다. 이러한 투영에 따른 왜곡을 극복하고 좌표계에 의한 지형에 대한 수치정보를 연속적으로 표현하기 위하여 본 논문에서 한반도 지역에 대한 지도 정확성과 투영특성 및 최적의 방법모색, 왜곡오차의 원인, 위치변위 및 정도 향상 등에 대한 것을 연구하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.441-443
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• 2012

계층 군집화 (Hierarchical Clustering)는 전역정보를 활용하여 군집화를 하기 때문에 다양한 군집 분석(Cluster Analysis) 방법들 중에 비교적 많이 이용되고 있으나 군집화의 결과를 덴드로그램의 형태로 나타내 전체 군집들의 정보를 직관적으로 확인하기에는 어려움이 존재한다. 이러한 문제를 개선하기 위해서 기존 Dendrogram의 정보를 크게 훼손하지 않고 직관적으로 클러스터의 정보를 확인할 수 있는 Reachability plot이 개발되었다. 그러나 Centroid Linkage 방식과 같이 덴드로그램이 비단조적이 될 수 있는 계층 군집화에서는 이것을 기존의 Reachability plot 방식으로 변환할 경우 정보가 왜곡 되어 나타날 수 있다. 따라서 우리는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법을 제안함으로써 비단조적 덴드로그램의 경우에도 군집들을 정보의 왜곡 없이 표현할 수 있도록 하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.568-573
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• 2018

무인항공기는 유인항공기에 비해 가격이 저렴하고, 운용이 용이하기 때문에 최근 공간정보 구축, 농업, 어업, 기상관측, 통신, 엔터테인먼트 분야 등에서 광범위하게 사용되고 있다. 특히, 공간정보 구축 관련 분야에서 무인항공기는 데이터 취득의 신속성과 경제성 때문에 많은 주목을 받고 있다. 하지만 무인항공기를 이용해 제작되는 정사영상에는 건물이나 산림부분의 왜곡현상이 발생하며, 공간정보 분야의 원활한 활용을 위해서는 이러한 문제를 해결할 필요가 있다. 본 연구에서는 다양한 조건에서 무인항공기 정사영상의 왜곡을 파악하기 위해 고정익, 회전익, 수직이착륙형의 무인항공기를 활용하여 건설현장, 도심지역, 산림지역 등 다양한 대상지역을 촬영하고, 정사영상을 제작하여 분석하였다. 연구를 통해 무인항공기 영상의 중복도가 왜곡현상의 가장 큰 요인이며, 비행고도가 높을수록 왜곡현상이 감소함을 알 수 있었다. 또한 왜곡현상의 개선을 위한 DTM(Digital Terrain Model)을 활용하는 원시영상의 해상도를 낮추어 정사영상의 왜곡을 감소시킬 수 있는 방안을 제시하였다. 향후 왜곡 없는 고품질 무인항공기 성과물은 정밀측량분야의 무인항공기 적용 확대에 크게 기여할 것이다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2009년도 정보통신설비 학술대회
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• pp.359-363
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• 2009

가역 정보 은닉이 되기 위해서는, 비밀 정보가 삽입된 컨텐츠에서, 삽입된 비밀 정보 뿐만아니라, 원본 컨텐츠를 완벽하게 복구시킬 수 있어야 한다. 이미지 상에서 가역 정보 은닉을 할 때, 데이터의 삽입 용량이 크고, 왜곡이 작도록 설계해야 한다. 본 논문은 삽입 용량을 증가시키기 위해 데이터를 삽입시키는 차분값으로서 예측 오류 값을 이용하였고, 왜곡을 감소시키기 위해서 차분값을 정렬하고, 데이터 삽입 시에 최적화된 히스토그램 이동을 이용하였다. 본 논문에서는 이 세 가지 기술을 조합하여 가역 정보 은닉을 하는데 성공하였고, 최적화된 히스토그램 경계값을 구해내는 알고리즘이 제시되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.705-708
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• 2023

다중밀집 사고를 사전에 방지하기 위해 군중 밀집도를 정확하게 파악하는 것은 중요하다. 기존 방법 중 일부는 군중 계수를 기반으로 군중 밀집도를 추정하거나 원근 왜곡이 있는 데이터를 그대로 학습한다. 이 방식은 물체의 거리에 따라 크기가 달라지는 원근 왜곡에 큰 영향을 받는다. 본 연구는 보행자 깊이 정보를 이용한 군중 밀집도 알고리즘을 제안한다. 보행자의 깊이 정보를 계산하기 위해 편차가 적은 머리 크기를 이용한다. 머리를 탐지하기 위해 OC-Sort를 학습모델로 사용한다. 탐지된 머리의 경계박스 좌표, 실제 머리 크기, 카메라 파라미터 등을 이용하여 보행자의 깊이 정보를 추정한다. 이후 깊이 정보를 기반으로 밀도 맵을 추정한다. 제안 알고리즘은 혼잡한 환경에서 객체의 위치와 밀집도를 정확하게 분석하여 군중밀집 사고를 사전에 방지하는 지능형 CCTV시스템의 기반 기술로 활용될 수 있으며, 더불어 보안 및 교통 관리 시스템의 효율성을 향상하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1989년도 추계학술발표회 발표논문초록집; 이화여자대학교, 서울; 23 Sep. 1989
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• pp.40-41
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• 1989