• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.720-723
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• 2017

돼지 호흡기 질병은 돈사에 막대한 경제적 손실을 초래하는 질병들 중 하나이다. 본 논문에서는 저비용으로도 구축이 가능한 소리 센서 기반의 돼지 호흡기 질병 탐지 시스템을 제안하며, 특히 잡음 환경에서도 강인한 시스템의 구성에 초점을 두었다. 제안하는 시스템은 먼저, 돈사 내의 소리 센서로부터 취득한 돼지 소리를 2차원 회색조 이미지로 변환한다. 이후, 잡음에 강인한 성능을 보이는 Dominant Neighborhood Structure(DNS) 알고리즘을 이용하여 질감정보를 추출한다. 마지막으로, 이미지 분류에서 그 성능이 이미 입증된 딥러닝의 대표적 모델인 Convolutional Neural Network(CNN)에 사용하여 돼지 호흡기 질병을 탐지 및 분류한다. 실제 국내 돈사에서 취득한 돼지 소리를 이용하여 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한 바 96%가 넘는 안정적인 시스템임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.49-49
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• 2019

국내의 하천생태계의 다양성 확보를 위한 유역 단위 하천환경 개선에 대한 관심은 꾸준히 증가하고 있는 추세이다. 하천환경 조사와 관리차원에서 적극적인 투자와 노력이 필요하며 이를 위해서는 현 상태를 확인하고 판단하는 것이 매우 중요한 부분이다. 초분광 영상은 하천의 하상재료, 수심 및 식생분포와는 관련 없는 고유의 분광정보 특성을 포함하고 있다. 본 연구는 한국건설기술연구원의 안동 하천실험센터의 실험수로에서 하천에서 흔히 볼 수 있는 대표적인 하상재료를 분포시켜 초분광영상과 RGB 영상자료를 취득한 후 각각의 하상재료의 특성에 대해 분석하였다. 실험수로는 폭 0.9 m, 길이 10 m수로에 모래, 큰돌, 흰자갈, 갈대, 식생 5가지 종류를 좌우, 상하대칭으로 분포시켰으며, 수심에 따라 취득된 영상정보의 특성값이 얼마나 변경되는지에 대해 파악하였다. 본 연구를 통해 하천의 다양한 하상재료에 대한 구분과 수리조건에 따른 분광정보의 왜곡, 계절별 식생특성 파악 및 분류에 대한 결과를 확인할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.150-152
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• 2019

본 논문에서는 기존의 연구를 극복하여 단일 영상이 아닌 단안 비디오로부터 5D 라이트필드 영상을 합성하는 딥러닝 프레임워크를 제안한다. 현재 일반적으로 사용 가능한 Lytro Illum 카메라 등은 초당 3프레임의 비디오만을 취득할 수 있기 때문에 학습용 데이터로 사용하기에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 가상 환경 데이터를 구성하며 이를 위해 UnrealCV를 활용하여 사실적 그래픽 렌더링에 의한 데이터를 취득하고 이를 학습에 사용한다. 제안하는 딥러닝 프레임워크는 두 개의 입력 단안 비디오에서 $5{\times}5$의 각 SAI(sub-aperture image)를 갖는 라이트필드 비디오를 합성한다. 제안하는 네트워크는 luminance 영상으로 변환된 입력 영상으로부터 appearance flow를 추측하는 플로우 추측 네트워크(flow estimation network), appearance flow로부터 얻어진 두 개의 라이트필드 비디오 프레임 간의 optical flow를 추측하는 광학 플로우 추측 네트워크(optical flow estimation network)로 구성되어있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.125-126
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• 2019

현재 상업적으로 널리 쓰이는 CCTV 용 카메라는 충분한 광량이 보장된 환경에서는 가시영역 영상을, 저조도 환경에서는 적외선 영상을 획득한다. 적외선 영상은 색채정보를 갖고 있지 않아 객체의 색채 정보를 이용하여야 하는 응용에 활용하기 어렵다. 본 논문에서는 ND 필터를 사용하여 가시광선 및 근적외선 영역의 영상정보를 분리하여 취득하는 가능성에 대한 연구를 하였다. 먼저 카메라 내부의 Hot Mirror 필터를 제거하여 가시영역 및 근적외선 신호 모두가 카메라에 들어오도록 한 후 ND 필터를 사용하여 영상을 취득한 후, 본 논문에서 제안하는 분리방식을 사용하여 가시영역 및 근적외선 영역으로 분리하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.95-96
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• 2021

본 논문에서는 단안비디오 입력으로부터 각 SAI(sub-aperture image)간의 넓은 기준선을 갖는 라이트필드 합성기법을 제안한다. 기존의 라이트필드 영상은 취득의 어려움에 의해 규모가 작고 특정 물체위주로 구성되어 있어 컴퓨터 비전 및 그래픽스 분야의 최신 딥러닝 기법들을 라이트필드 분야에 적용하기 어렵다는 문제를 갖고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 사실적 렌더링 기반의 가상환경상에서 실제환경과 유사함을 갖는 데이터를 취득하였다. 생성한 데이터셋을 이용하여 기존의 새로운 시점을 생성하는 기법 중 하나인 다중 평면 영상(Multi Plane Image) 기반 합성기법을 통해 라이트필드 영상을 합성한다. 제안하는 네트워크는 단안비디오의 연속된 두개의 프레임으로부터 MPI 추정하는 네트워크와 입력영상의 깊이 정보를 추정하는 네트워크로 구성되어 있다.

• The Monthly Technology and Standards
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• s.15
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• pp.73-74
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• 2003

• Journal of Korean Electronics
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• v.1 no.5
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• pp.93-95
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• 1981

• The Inventors News
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• no.25
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• pp.2-2
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• 2004

유비쿼터스 관련 특허정보 제공 사이트 개설 - 한국과 일본, 이번엔 과자 특허분쟁 - 국내 9개 대학, 지재권 인터넷강의 통해 학점 취득 - 캠퍼스에도 브랜드 열풍 분다

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.21 no.1
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• pp.27-36
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• 2003

Generally, the latest acquisition method of geo-spatial informations in urban area is executed by generation of digital elevation model (DEM) and digital ortho image by digital photogrammetry method which is used large scale photo image. However, the biggest problem of this method is coarse accuracy of DEM which is automatically generated by digital photogrammetry workstation system. The coarse accuracy of DEM caused geo-spatial information in urban area to reduce of accuracy. Therefore, this study is purposed to increase of DEM accuracy which is applied to method terrain classification in urban area. As the results of this study, the proposed method of this study which is increased to accuracy of DEM by classification of terrain is better than accuracy of DEM which is automatically generated by digital photogrammetry workstaion system. And, the edge detection method which is proposed by this study is established to capability of 3D digital mapping in urban area.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.18 no.6
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• pp.262-274
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• 2019

The purpose of this study is to estimate the minimum proportion of probe vehicles for obtaining expressway traffic information using VISSIM, a micro traffic simulation model, between Yongin IC and Yangji IC on Yeongdong Expressway. 7,200 scenarios were created for the experiment, and 40 scenarios were adopted using the Latin hypercube sampling method because it was difficult to perform all the scenarios through experiments. The reliability of the experiment was improved by adding a situation when the general situation and the accident situation exist. In the experiments, the average travel time of probe vehicles at different market penetration rates were compared with the average travel time of the entire vehicles. As a result, the minimum market penetration rate of probe vehicles for obtaining expressway traffic information was found to be 45%. In addition, it is estimated that 25% market penetration rate of probe vehicle can meet 70% of traffic situations in accident scenario.