• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권6호
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• pp.102-111
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• 2009

본 논문에서는 움직임 보상 결과의 신뢰도를 바탕으로 움직임 보상 순차주사화 알고리즘의 결과와 움직임 보상 수직-시간 필터의 결과를 결합하는 순차주사화 알고리즘을 제안한다. 움직임 보상 순차주사화 알고리즘은 높은 공간 해상도를 가진 고화질 영상을 생성하지만 움직임 벡터가 잘못 추정되었을 경우 눈에 띄는 에러를 발생시킨다. 반면에 움직임 보상 수직-시간 필터는 높은 공간 해상도를 제공하지는 못하지만 움직임 벡터의 에러에 강건한 특성을 가지고 있기 때문에 전체적으로 자연스러운 영상을 제공한다. 제안하는 순차주사화 알고리즘은 추정된 움직임 벡터와 움직임 보상 순차주사화 알고리즘의 결과를 분석하여 움직임 보상의 신뢰도를 추정한 후, 움직임 보상 신뢰도에 기반 한 가중치를 바탕으로 두 가지 방법의 장점을 결합한다. 제안된 방법은 움직임 보상의 신뢰도가 높은 영역에서는 높은 공간 해상도를 제공하는 움직임 보상 순차주사화 알고리즘을 적용하고 움직임 보상의 신뢰도가 낮은 영역에 대해서는 움직임 보상 수직-시간 필터를 적용하여 눈에 띄는 에러 없이 높은 공간 해상도를 가지는 영상을 생성한다. 실험 결과에서는 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 시각적 및 수치적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6A호
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• pp.765-778
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• 2008

리스크 관리에 기반한 교량관리를 위해서는 시간 및 환경에 따른 성능변화를 예측하기 위한 성능이력모델이 필수적이다. 일반적으로 성능이력모델의 산출은 어려운 작업이므로 전문가 의견 또는 교량의 겉보기 상태 진단평가 기록을 이용한 상태 성능 이력모델이 많이 사용되어 왔다. 하지만 상태성능 이력모델은 교량의 실제 안전도와는 일치하지 않은 경우가 많아 근본적인 문제를 내포하고 있다. 성능 평가 및 이에 따른 성능이력모델의 정확도는 교량 유지관리 시스템(Bridge Management System, BMS)의 정확도와 직접적인 관계가 있으며 유지관리 예산의 합리적인 분배를 위한 최적 대안 산출을 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 기존의 방법, 즉 정성적 전문가 의견 및 불충분한 정기점검 기록에 의해 작성되는 상태 성능 이력모델의 단점을 극복하기 위하여 열화를 고려한 수치해석결과를 바탕으로 산출되는 안전성능이력모델을 제안하였다. 제안한 성능이력모델 구축을 위해서 다양한 교량 형식이 검토 되었으며, 그 중 설계 변수 간 종속성이 높아 고려되어져야 할 설계 변수의 수가 비교적 적은 강박스 교량을 중심으로 다양한 환경 조건 및 시간에 따른 안전성능이력의 변화를 분석하였다. 교량 유지관리 시스템 내에서의 안전성능 이력모델의 역할은 특정 환경 하에서 시간에 따른 안전성능변화 예측에 있으며 안전성능이력모델의 산출 속도는 시설물 관리시스템의 효율성에 직접적인 영향을 미치기 때문에 일반적으로 실시간 해석을 수행하기 보다는 기 작성된 예측모델을 사용하는 방법이 주로 사용된다. 본 연구에서는 정량적 성능이력의 신속한 산출을 위하여 주요 설계 변수로 구성된 응답면 기법(Response Surface Method, RSM)을 사용하였다. 응답면 기법 적용을 위한 설계 변수 및 설계 값의 범위는 국내 강상자형교 설계 기준, 가이드라인 및 유지관리 자료를 근거로 산정하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권3호
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• pp.1-10
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• 2010

본 논문은 카메라 영상 처리에서 중요한 부분인 색상 보간과 자동 화이트 조절을 동시에 수행하는 방법을 제안한다. 대부분의 자동 화이트 조절은 색상 보간 후에 수행이 되기 때문에 색상 보간의 결과에 영향을 받는다. 자동 화이트 조절의 성능을 높이기 위해서 색상 보간 수행 중에 색의 일관성이 고려된다. 자동 화이트 조절 이득 계산과 색상 보간의 방향 결정을 위한 초기 추정치를 테일러 시리즈를 이용하여 상하좌우 방향으로 구한다. 미리 정의된 무채색 영역을 이용하여 에지 기반 자동 화이트 조절을 수행한다. 에지 기반 자동 화이트 조절의 이득을 계산하고 색상 보간의 성능을 높이기 위해서 베이어 데이터의 각 화소에서 평탄, 에지, 패턴 에지 영역으로 구분한다. 색상 보간은 초기 추정치 중에서 국부 분산을 사용하여 보간 오류의 발생을 최소화하는 방향으로 수행한다. R과 B 색상은 보간된 G 색상과 색의 일관성이 고려된 색차값을 이용해서 쉽게 보간된다. 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘에 비해 수치적 및 영상의 화질 면에서 모두 뛰어난 결과를 보임을 실험을 통해 확인 할 수 있다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제6권4호
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• pp.88-95
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• 2017

The conventional scan methods are based on a laser scanner and a depth camera, which requires high cost and complicated post-processing. Whereas in photometric scanning method, the 3D modeling data is acquired through multi-view images. This is advantageous compared to the other methods. The quality of a photometric 3D model depends on the environmental conditions or the object characteristics, but the quality is lower as compared to other methods. Therefore, various methods for improving the quality of photometric scanning are being studied. In this paper, we aim to investigate the effect of illumination conditions on the quality of photometric scanning data. To do this, 'Moai' statue is 3D printed with a size of $600(H){\times}1,000(V){\times}600(D)$. The printed object is photographed under the hard light and soft light environments. We obtained the modeling data by photometric scanning method and compared it with the ground truth of 'Moai'. The 'Point-to-Point' method used to analyseanalyze the modeling data using open source tool 'CloudCompare'. As a result of comparison, it is confirmed that the standard deviation value of the 3D model generated under the soft light is 0.090686 and the standard deviation value of the 3D model generated under the hard light is 0.039954. This proves that the higher quality 3D modeling data can be obtained in a hard light environment. The results of this paper are expected to be applied for the acquisition of high-quality data.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.123-131
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• 2005

디지털 해프토닝 방법 중 오차 확산 해프토닝은 다른 해프토닝 방법에 비해 우수한 화질을 보이지만 에지가 흐려지는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위해, 본 논문은 인간의 공간 지각 특성을 이용하여 에지를 강조하는 개선된 오차 확산 해프토닝 방법을 제안한다. 제안한 방법은 인간의 눈이 한 화소의 명암 값이 아니라 국부 평균을 인식한다는 것과 공간적 변화량을 인간이 인식하는 정도를 이용하여 에지 강조 정보량(IEE : information of edge enhancement)을 구한다. 이 값을 양자화기 입력에 더하여 해프톤 영상의 에지를 강조한다. 이때 컬러 성분간의 상관관계를 고려하여 오차 확산 필터의 계수가 적응적으로 변화하는 방법을 적용한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과는 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 영상을 생성함을 보여주며 에지를 자연스럽게 표현하고 컬러 임펄스나 거짓 등고선과 같은 단점도 줄여줌을 보여준다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제46권4호
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• pp.23-27
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• 2009

이 논문에서는 효율적인 2D 방식의 심전도 신호 압축 방법을 제안한다. ID 심전도 신호는 2D 신호로 변환된 후 주기와 복잡도를 바탕으로 정렬되고 상호간의 상관 관계를 적용한다. 그 다음 불연속이 발생하는 지점을 기준으로 각 구간을 분할하고 주기의 평균으로 정규화 한 후 보통의 영상 신호를 압축하는 방식과 유사한 방식으로 정렬된 2D 신호를 압축한다. 압축 방식으로는 JPEG 2000이 사용되었으며 실험 데이터는 심전도 압축에서 표준화되어 사용되는 MIT-BIH arrhythmia database를 사용하였다. 제안된 방법은 기존의 2D 심전도 압축 방식과 비교하여 보다 개선된 성능을 보여 준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.817-822
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• 2005

최근 실내 환경에서 로봇의 서비스를륵 위해 영상 정보를 사용하기 인한 인구가 활발하다. 과거의 영상 처리 전근 방법은 미리 정의된 기하학적 모델에 기반 하기에, 이를 실내 환경과 같은 가변적인 환경에 적용할 시 성능이 저하된다. 이에 지식을 기반으로 불확실성을 해결하여 영상 인식 성능을 높이기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 실내에서 활동하는 서비스 로봇의 물체 인식 성능을 향상시키기 위해, 대상 물체가 다른 물체에 의서 가려져 있는 경우 대상물체의 존재 여부를 추론하기 위한 베이지안 네트워크 모델링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 물체간이 관계를 모델링하여 발견된 물체를 통해 대상 물체를 추론할 수 있게 하였다. 이를 위해 작은 규모의 베이지안 네트워크(프리미티브 베이지안 네트워크)를 위한 설계 방법을 정의하고 이를을 다시 상황에 맞게 결합하였다. 실험은 설계된 모델의 성능을 검증하기 위해 수행되었는데, 5가지 장소에서 $82.8\%$의 정확도를 보여주었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제26권2호
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• pp.140-145
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• 2017

'매향' 딸기의 재배 시 1,000ppm 농도의 탄산시비가 품질과 저장성에 미치는 영향을 알아보고자 본 연구를 수행하였다. 딸기 수확 후 품질을 비교 하였는데, 경도, 당도, 그리고 산도가 무처리구에 비해 탄산가스 처리구에서 높은 수치를 나타내었다. 기존 유통조건인 관행저장 처리구는 10일간, 20,000cc OTR 필름으로 MA저장 처리구는 20일간 $8^{\circ}C$에서 저장하였다. 저장 중 생체중 감소율은 탄산시비 처리에 관계없이 MA저장 처리구가 저장종료일까지 1%의 낮은 감소를 보였다. 저장 중 MA저장 처리구의 포장내 산소, 이산화탄소, 그리고 에틸렌가스 농도는 탄산시비 처리에 따른 유의성있는 차이를 보이지 않았다. 저장종료일의 경도는 저장방법에 관계없이 탄산시비 처리구가 무처리구보다 높은 수치를 나타내었으나, 당도와 산도 그리고 과색은 처리에 따른 차이가 나타나지 않았다. 패널테스트를 통한 외관은 탄산시비 처리하여 MA저장한 처리구가 가장 우수하였으며, 이취는 탄산시비 처리하여 관행저장한 처리구가 가장 낮았다. 곰팡이 발생률은 두 저장방법 모두 무처리구에 비해 탄산시비 처리구가 낮은 수치를 보였다. 이상의 결과를 볼 때, 재배 중 탄산시비는 '매향' 딸기의 경도를 높여 $8^{\circ}C$ 저장 중 외관상 품질과 저장 후 경도를 높게 유지시켜 저장성을 향상시킬 수 있으며, 저장방법으로는 MA저장이 저장기간을 연장시킬 것으로 판단된다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권1호
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• pp.70-80
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• 1999

본 논문에서는 인간 시각 체계에 기반하여 주관적 화질의 열화없이 전송 정보량을 효과적으로 줄일 수 있고, 또한 전송 정보량을 조절할 수 있는 영역기반 초적속 부호화에 적합한 새로운 계층적 영상 분할 알고리즘을 제한한다. 제안한 알고리즘은 각 단계에서 수리 형태학에 기반한 영상 분할과 인간 시각 체계를 고려한 영역 볍합 고조로 이루어져 있다. 영상분할은 3단계의 계층적 구조로 이루어져 있으며, 영역 병합은 각 단계에서 인간 시각 체계에 기반하여 인간 시각이 구분할 수 없는 두 인접 영역의 쌍들을 추출한 후 영역 병합을 수행한다. 이때 인간 시각 체계에 기반하여 병합할 영역을 추출하고 제안한 병합을 우선 순위 함수에 의한 병합 우선 순위에 따른 영역 볍합ㅇ르 차례로 수행하여 영역의 수를 효과적으로 줄임으로써 영역기반 초저속 부호화시 과다한 윤곽선 정보로 인한 병목현상을 개선할 수 있다. 그리고 각 단계에서의 영역 병합시 정보량 조절 요소 값에 따라 전송 정보량을 조절할 수 있어 기존의 방법보다 유연한 분할 구조를 나타낸다. 실험을 통하여 제안한 방법은 기존의 방법보다 PSNR 및 주관적 화질은 유사하나, 전송할 윤곽선 정보는 상당히 줄일 수 있어 영역기반 초적속 부호화를 위한 효율적 영상 분할 알고리즘임을 알 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권6호
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• pp.365-374
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• 2011

최근 인터넷, IPTV/SMART TV, 소셜 네트워크 (social network)와 같은 정보 유통 채널의 다양화로 유해 비디오 분류 및 차단 기술 연구에 대한 요구가 높아가고 있으나, 현재까지는 비디오에 대한 유해성을 판단하는 연구는 부족한 실정이다. 기존 유해 이미지 분류 연구에서는 이미지에서의 피부 영역의 비율이나 Bag of Visual Words (BoVW)와 같은 공간적 특징들 (spatial features)을 이용하고 있다. 그러나, 비디오에서는 공간적 특징 이외에도 모션 반복성 특징이나 시간적 상관성 (temporal correlation)과 같은 시간적 특징들 (temporal features)을 추가적으로 이용하여 유해성을 판단할 수 있다. 기존의 유해 비디오 분류 연구에서는 공간적 특징과 시간적 특징들에서 하나의 특징만을 사용하거나 두 개의 특징들을 단순히 결정 단계에서 데이터 융합하여 사용하고 있다. 일반적으로 결정 단계 데이터 융합 방법은 특징 단계 데이터 융합 방법보다 높은 성능을 가지지 못한다. 본 논문에서는 기존의 유해 비디오 분류 연구에서 사용되고 있는 공간적 특징과 시간적 특징들을 특징 단계 융합 방법을 이용하여 융합하여 유해 비디오를 분류하는 방법을 제안한다. 실험에서는 사용되는 특징이 늘어남에 따른 분류 성능 변화와 데이터 융합 방법의 변화에 따른 분류 성능 변화를 보였다. 공간적 특징만을 이용하였을 때에는 92.25%의 유해 비디오 분류 성능을 보이는데 반해, 모션 반복성 특징을 이용하고 특징 단계 데이터 융합 방법을 이용하게 되면 96%의 향상된 분류 성능을 보였다.