• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.882-897
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• 2020

최근 Panorama와 360° 영상이 대표되는 몰입형 미디어 콘텐츠의 활용이 증가하고 있다. 일반적인 카메라 한 대를 통해서 해당 콘텐츠를 생성하기에는 시야각이 제한되기 때문에, 다수의 카메라로 촬영한 영상을 넓은 시야각을 갖는 하나의 영상으로 합성하는 영상 스티칭이 주로 사용되고 있다. 그러나 촬영하는 카메라 간의 시차(Parallax)가 크다면 스티칭 영상에서 시차 왜곡이 발생할 수 있고, 이는 사용자의 콘텐츠 몰입을 제한하기 때문에 시차 왜곡을 극복할 수 있는 영상 스티칭 기술이 필요하다. 시차 왜곡을 극복하기 위한 기존의 Seam Optimization 기반 영상 스티칭 방법은 사물의 위치 정보를 반영하기 위하여 에너지 함수나 객체 세그먼트 정보를 활용하고 있지만, 초기 Seam 생성 위치, 배경 정보, 사물 검출기의 성능 그리고 사물의 배치 등의 제한 사항으로 인해 기술의 적용이 제한될 수 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기반 사물 검출을 활용하여 사물의 종류에 따라 다르게 설정한 가중치 값을 시각적 인지 에너지 값에 더함으로써, 기존 기술의 제한 사항을 극복할 수 있는 영상 스티칭 방법을 제안하고자 한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권2호
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• pp.110-119
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• 2021

The Coronavirus or COVID-19 is contagiousness virus that infected almost every single part of the world. This pandemic forced a major country did lockdown and stay at a home policy to reduce virus spread and the number of victims. Interactions between humans and robots form a popular subject of research worldwide. In medical robotics, the primary challenge is to implement natural interactions between robots and human users. Human communication consists of dynamic processes that involve joint attention and attracting each other. Coordinated care involves sharing among agents of behaviours, events, interests, and contexts in the world from time to time. The robotics arm is an expensive and complicated system because robot simulators are widely used instead of for rehabilitation purposes in medicine. Interaction in natural ways is necessary for disabled persons to work with the robot simulator. This article proposes a low-cost rehabilitation system by building an arm gesture tracking system based on a depth camera that can capture and interpret human gestures and use them as interactive commands for a robot simulator to perform specific tasks on the 3D block. The results show that the proposed system can help patients control the rotation and movement of the 3D arm using their hands. The pilot testing with healthy subjects yielded encouraging results. They could synchronize their actions with a 3D robotic arm to perform several repetitive tasks and exerting 19920 J of energy (kg.m².S^-2). The average of consumed energy mentioned before is in medium scale. Therefore, we relate this energy with rehabilitation performance as an initial stage and can be improved further with extra repetitive exercise to speed up the recovery process.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.29-35
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• 2021

자동차 번호판 인식은 지능형 교통시스템에서 핵심적인 역할을 담당한다. 따라서 효율적으로 자동차 번호판의 숫자 및 문자영역을 검출하는 것은 매우 중요한 과정이다. 본 연구에서는 딥러닝과 의미론적 영상분할 알고리즘을 적용하여 효과적으로 자동차 번호판의 번호영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화소 투영과 같은 전처리과정 없이 번호판 영상에서 바로 숫자 및 문자영역을 검출하는 알고리즘이다. 번호판 영상은 도로 위에 설치된 고정 카메라로 부터 획득한 영상으로 날씨 및 조명변화 등을 모두 포함한 다양한 실제 상황에서 촬영된 것을 사용하였다. 입력 영상은 색상변화를 줄이기 위해 정규화하고 실험에 사용된 딥러닝 신경망 모델은 Vgg16, Vgg19, ResNet18 및 ResNet50이다. 제안방법의 성능을 검토하기 위해 번호판 영상 500장으로 실험하였다. 학습을 위해 300장을 할당하였으며 테스트용으로 200장을 사용하였다. 컴퓨터모의 실험결과 ResNet50을 사용할 때 가장 우수하였으며 95.77% 정확도를 얻었다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제7권1호
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• pp.71-77
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• 2021

사물인터넷의 발달에 따라 IOT 장비의 보안 중요성도 더욱 가중되고 있다. 특히 사물인터넷의 특성 상 수십, 수백 개에 이르는 IP 카메라, 홈 IOT 장비, 다양한 측정 장비 등의 계정 관리는 시스템 관리자나 사용자들이 필수적으로 수행해야 하는 번거로운 작업이 되었다. 본 논문에서는 사물인터넷 상에 사용될 수 있는 다양한 장비들의 계정 관리를 체계적으로 설계하여 사용자에게 업무 효율을 높일 수 있는 시스템을 제안한다. 계정 관리의 주요 기능을 6 가지 기능으로 나누어 제공하고 기존의 시스템들보다 개선된 기술들을 적용하였다. 제안 시스템은 권위있는 기관의 인증 테스트를 성공적으로 통과하여 현재 실무 현장에 활용되고 있으며 향후 AI 기술을 적용한 스마트 계정 관리 시스템으로 개발 중이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.81-87
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• 2021

4차 산업혁명 시대에 맞추어 인공지능 기술은 눈에 띄게 발전하고 있다. 그 중 CNN 등을 활용한 시각 데이터 기반의 인공지능이 활발히 연구 진행 중이다. 시각 기반 모델 중 하나인 U-net은 Semantic Segmentation에 강한 정확도를 보이고 있다. 기존의 U-net을 활용하여 여러 가지 연구들이 진행 되어왔지만 가스, 연기와 같이 외곽선이 뚜렷하지 않은 연구들은 아직 부족한 실정이다. 또한 이와 대조적으로 가스, 연기 탐지에 대해 많은 연구들이 진행이 되어왔지만 U-net 등을 활용하여 단순한 Detection이 아닌 Segmentation 연구는 부족하다. 이를 토대로 본 연구에서는 U-net을 활용하여 가스, 연기 등을 탐지하는 연구를 진행하였다. 본 논문에서는 설정한 실험환경에서 3D camera를 활용하여 데이터를 수집하고 학습 및 테스트 셋을 생성한 방법을 기술하고, U-net을 적용한 방법과 얻은 결과를 검증한 내용을 서술하고, 마지막으로 활용방안 등에 대하여 논하였다.

• 한국추진공학회지
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• 제25권4호
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• pp.59-70
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• 2021

슬링거 연소기 회전연료노즐의 유량과 회전수의 변화에 따른 분무 특성을 관측하기 위한 실험적 연구를 수행하였다. 물 공급장치, 고속 회전모터, 회전연료노즐, 시험용 챔버로 구성된 분무 시험리그를 구성하였으며, 고속카메라와 고출력 광원을 사용하여 회전연료노즐 오리피스로부터 토출되는 물의 분무를 가시화하였다. 실험 결과 유량이 감소하고 회전수가 증가할수록 미립화가 향상됨을 확인하였다. 분무 특성 모드와 성능함수로 구성된 맵을 도출한 결과, 기체의 공기역학적 Weber 수와 액체-기체 모멘텀 플럭스 비는 액체의 주 분열 특성과 관련이 있으며, 액체-기체 모멘텀 플럭스 비와 Rossby 수는 액체 분출 모드와 밀접한 상관관계를 가짐을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권4호
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• pp.62-68
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• 2022

수산 양식장 질병 감염의 확산을 사전에 차단을 위해서는 양식장의 수질 환경 및 생육 어류의 상태를 실시간 모니터링하면서 어류의 질병을 예측하는 시스템이 필요하다. 어류 질병 예측의 기존 연구는 이미지 처리 기법이 대부분이었으나 최근에는 딥러닝 기법을 통한 질병 예측방법의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 수산 양식장에서 발생할 수 있는 넙치의 질병을 딥러닝 기술로 예측하는 방법에 대한 연구결과를 소개하고자 한다. 이 방법은 양식장에서 수집된 카메라 영상에 데이터 증강과 전처리 포함하여 질병 인식률의 성능을 높인다. 이것을 통해 질병 어류를 조기 발견으로 양식 어업에서 어류 집단 폐사 등 어업 재해를 예방하고 지역 수산 양식장으로 어류의 질병 확산 피해를 줄여 매출액 감소 차단될 것으로 기대한다.

• Journal of Korean Dental Science
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• 제15권1호
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• pp.19-30
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• 2022

Purpose: The purpose of the study was to assess the validity of three-dimensional (3D) facial scan taken with facial scanner and digital photo wrapping on the cone-beam computed tomography (CBCT). Materials and Methods: Twenty-five patients had their CBCT scan, two-dimensional (2D) standardized frontal photographs and 3D facial scan obtained on the same day. The facial scans were taken with a facial scanner in an upright position. The 2D standardized frontal photographs were taken at a fixed distance from patients using a camera fixed to a cephalometric apparatus. The 2D integrated facial models were created using digital photo wrapping of frontal photographs on the corresponding CBCT images. The 3D integrated facial models were created using the integration process of 3D facial scans on the CBCT images. On the integrated facial models, sixteen soft tissue landmarks were identified, and the vertical, horizontal, oblique and angular distances between soft tissue landmarks were compared among the 2D facial models and 3D facial models, and CBCT images. Result: The results showed no significant differences of linear and angular measurements among CBCT images, 2D and 3D facial models except for Se-Sn vertical linear measurement which showed significant difference for the 3D facial models. The Bland-Altman plots showed that all measurements were within the limit of agreement. For 3D facial model, all Bland-Altman plots showed that systematic bias was less than 2.0 mm and 2.0° except for Se-Sn linear vertical measurement. For 2D facial model, the Bland-Altman plots of 6 out of 11 of the angular measurements showed systematic bias of more than 2.0°. Conclusion: The facial scan taken with facial scanner showed a clinically acceptable performance. The digital 2D photo wrapping has limitations in clinical use compared to 3D facial scans.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.11-20
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• 2022

현재 광고 분야 등에 널리 사용되고 있는 흑백 QR코드의 정보 저장 용량을 증가시키기 위해 칼라 QR코드에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 칼라 QR코드는 프린팅 또는 스캐닝 과정에 의해 복재가 될 수 있으며, 이 과정에서 불충분한 조도에 의한 색상 왜곡과 잡음, 카메라의 낮은 해상도와 기하학적 변형의 가능성이 있다. 이러한 일련의 복합적인 과정들은 품질 저하와 인식률 저하를 초래한다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 칼라 QR코드에 패턴 삽입을 고려하고, 이를 위한 효과적인 인식 방법을 제안한다. 또한, 제안한 방법을 통해 기존에 다루어진 대표적인 패턴을 도입하고, 인식률 측면에서 실험을 수행하여 그 결과를 비교 분석한다. 즉, 인식과정에 있어서 쉽게 초래되는 가우시안 잡음과 블러링, 기하학적 변형 등의 잡음을 고려하여 성능을 비교 분석한다. 다양한 실험을 통해 가우시안 잡음과 블러 측면에서 단순한 패턴의 칼라 QR코드가 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.

• 대한조선학회논문집
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• 제59권4호
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• pp.192-199
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• 2022

With the advent of autonomous ships, it is emerging as one of the very important issues not only to operate with a minimum crew or unmanned ships, but also to secure the safety of ships to prevent marine accidents. On-site inspection of the hull is mainly performed by the inspector's visual inspection, and video information is recorded using a small camera if necessary. However, due to the shortage of inspection personnel, time and space constraints, and the pandemic situation, the necessity of introducing an automated inspection system using artificial intelligence and remote inspection is becoming more important. Furthermore, research on hardware and software that enables the automated inspection system to operate normally even under the harsh environmental conditions of a ship is absolutely necessary. For automated inspection systems, it is important to review artificial intelligence technologies and equipment that can perform a variety of hull failure detection and classification. To address this, it is important to classify the hull failure. Based on various guidelines and expert opinions, we divided them into 6 types(Crack, Corrosion, Pitting, Deformation, Indent, Others). It was decided to apply object detection technology to cracks of hull failure. After that, YOLOv5 was decided as an artificial intelligence model suitable for survey and a common hull crack dataset was trained. Based on the performance results, it aims to present the possibility of applying artificial intelligence in the field by determining and testing the equipment required for survey.