• 우주기술과 응용
• /
• 제3권3호
• /
• pp.257-279
• /
• 2023

한국항공우주연구원에서는 심우주 탐사를 위한 핵심 기술 개발을 위해 6U급 초소형 위성인 HiREV(high resolution video and image)를 개발하였다. 6U HiREV 초소형 위성의 임무는 지구 관측을 위한 고해상도 영상 및 동영상 촬영이며, 임무 수행 시 고온의 카메라 모듈로 인해 렌즈와 모듈 간의 열 지향 오차가 발생할 수 있다. 열 지향 오차는 해상도에 큰 영향을 미치므로, 이를 해결하기 위해 열 설계가 필요하다. 또한 HiREV 광학 카메라는 지상에서 쓰이는 상용제품(COTS, Commercial Off The Shelf)을 이용하여 개발한 것이므로 상온에서 가장 좋은 성능을 가지며, 고온/저온 환경인 우주에서 활용되기 위해 별도의 열 설계가 적용되어야 한다. 본 논문에서는 임무 카메라 탑재체를 위해 3가지의 수동 열 설계가 수행되었으며, 궤도열 해석을 통하여 열 설계가 효과적임을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집B
• /
• 제34권4호
• /
• pp.349-354
• /
• 2010

연료전지는 환경문제와 천연자원 고갈을 해결할 수 있기 때문에 가장 주목받고 있는 새로운 동력원이다. 본 논문에서는 마이크로 연료전지의 효율을 높이기 위해 다양한 형상에 대해 마이크로 채널에서 수소가스 유동을 수치해석 하였다. 이미 개발된 채널과 새롭게 고안된 채널, 모두 여섯 개의 다른 형상을 가진 채널이 같은 유동 특성과 경계조건으로 수치해석을 수행하였다. 수치해석 결과를 통해 유속, 유동분포, 유동균일성 등이 채널형상에 따라 영향을 많이 받는 것을 알았다. 이에 수소 가스 유동을 고려한 채널형상 최적화를 통해 연료전지의 성능을 향상시키고자 하였다. 수치해석을 통한 최적화된 채널형상을 사용한 PEMFC 실험결과 평균보다 높은 전류밀도를 나타내었다. 그러나 내구성이 낮았다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제18권10호
• /
• pp.1433-1443
• /
• 1993

DCT(Discrete Cosine Transform)/ IDCT(Inverse DCT)는 여러 DSP 분야와 영 강압축 시스템에서 널리 사용되는 부호화 방식으로서 압축 및 복원 시스템에서 가장 많은 처리시간을 요하는 부분이다. 그러므로 이 부분의 성능을 향상시킴으로써 전체 영상 압축시스템의 성능을 향상시킬수 있다. 본 논문에서는 이러한 DCT/IDCT연산을 효율적으로 수행하기 위하여 모듈생성기법을 이용하여 하드웨어로 구성하였다. 설계한 DCT/IDCT코어 프로세서는 부분합과 분산연산을 이용하여 비교적 적은 면적을 차지하며, 약간의 면적을 증가시킴으로써 DCT와 IDCT연산을 모두 수행한다. 또한 파이프라인 구조를 사용하여 고속으로 DCT/IDCT연산을 수행할 수 있으며, 적은 수의 반올림(rounding)단계를 거치므로 높은 정밀도로 연산을 수행한다. 그리고 모듈생성기법을 사용하여, 설계공정에 독립적이고 입력비트나 정밀도 둥을 간단한 매개변수의 조정으로 변환시킬 수 있도록 설계하였다. 또한 구현한 코어프로세서는 CCITT 권장안 H.261에 부합하는 정밀도로 연산을 수행한다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제1권1호
• /
• pp.10-16
• /
• 2012

3차원 영상은 기본적으로 양안식 혹은 다시점 카메라를 이용해 촬영되며, 3차원 공간의 정보를 실시간적으로 얻기 위해 깊이 센서도 함께 사용된다. 이렇게 얻어진 영상은 잡음과 왜곡 제거, 깊이 생성, 중간 시점 합성 등의 3차원 영상처리 기술을 이용하여 3차원 입체영상 콘텐츠로 제작된다. 실감방송은 다양한 실감 콘텐츠를 이용하여 시청자가 마치 현장에 있는 것과 같은 생생함을 느끼게 해주는 차세대 방송이며, 3차원 입체영상 콘텐츠는 실감방송을 위한 가장 기본적인 미디어로 사용된다. 본 논문에서는 다양한 카메라 시스템을 이용하여 3차원 영상을 촬영하고 편집하여 실감방송을 위한 3차원 콘텐츠를 제작하는 연구의 국내외 기술동향을 살펴보고 주요 기술을 소개, 비교 및 분석한다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
• /
• 제4권1호
• /
• pp.10-15
• /
• 2015

This paper proposes the parallel implementation of a self-similarity based image SR (super-resolution) algorithm using OpenCL. The SR algorithm requires tremendous computations to search for a similar patch. This becomes a bottleneck for the real-time conversion from a FHD image to UHD. Therefore, it is imperative to accelerate the processing speed of SR algorithms. For parallelization, the SR process is divided into several kernels, and memory optimization is performed. In addition, two GPUs are used for further acceleration. The experimental results shows that a GPGPU implementation can speed up over 140 times compared to a single-core CPU. Furthermore, it was confirmed experimentally that utilizing two GPUs can speed up the execution time proportionally, up to 277 times.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제13권12호
• /
• pp.1786-1797
• /
• 2010

Automatic understanding of contents in document image is a very hard problem due to involvement with mathematically challenging problems originated mainly from the over-determined system induced by document segmentation process. In both academic and industrial areas, there have been incessant and various efforts to improve core parts of content retrieval technologies by the means of separating out segmentation related issues using semi-structured document, e.g., invoice,. In this paper we proposed classification models for text lines on invoice document in which text lines were clustered into the five categories in accordance with their contents: purchase order header, invoice header, summary header, surcharge header, purchase items. Our investigation was concentrated on the performance of machine learning based models in aspect of linear-discriminant-analysis (LDA) and non-LDA (logic based). In the group of LDA, na$\"{\i}$ve baysian, k-nearest neighbor, and SVM were used, in the group of non LDA, decision tree, random forest, and boost were used. We described the details of feature vector construction and the selection processes of the model and the parameter including training and validation. We also presented the experimental results of comparison on training/classification error levels for the models employed.

• 조명전기설비학회논문지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.125-131
• /
• 2009

본 논문에서는 무선랜 환경에서 주행 로봇 플랫폼에 의한 원격 영상 감시 시스템을 제안하였다. 제안된 방법은 ARM9코어기반의 PXA255 프로세서 시스템에 소형 CMOS 카메라를 장착하고 촬영한 영상을 803.11b/g 무선 네트워크를 이용하여 전송하는 이동형 원격 영상 감시 시스템을 구성하였다. 로봇플랫폼의 주행 명령을 원격으로 전송하며, 촬영된 영상은 $640{\times}480$, $320{\times}240$픽셀 등의 정지 영상을 초당 $3{\sim}10$프레임의 속도로 전송하였으며, 시스템을 구현하고 영상에 의한 원격감시기능을 적절히 수행할 수 있음을 실험을 통하여 확인하였다. 제안된 시스템은 리눅스 운영체제를 기반으로 구축하였다.

• 대한한의학원전학회지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.241-247
• /
• 2009

Body constitution research in Korean traditional medicine adopt the diagnosis and treatment theory of "image-differentiation[body constitution differentiation, disease differentiation] in combination with syndrome differentiation diagnostic model and symptoms and signs of herbal property belong to image" as its core, which is key national medical science research project of State Administration of Traditional Chinese Medicine, the project brought up 4 key scientific problem ? body constitution differentiation theory, correlation theory of body constitution and disease, body constitution adjustable theory and symptoms and signs of herbal property belong to image theory. In body constitution pathology, it brought up "correlation between body constitution and symptoms", "differentiation between body constitution and symptoms" which increase the diagnostic level and diagnostic accuracy rate. In the condition of pathology, it obviously has low reliability according to body constitution differentiation, sometimes happen the description not comply with body constitution and disease symptoms, which lead to decrease the clinic diagnostic and treatment level, treatment effect not satisfying too. Now taking 4 key scientific achievement as criterion to illustrate the body constitution and disease symptoms.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.69-76
• /
• 2010

The segmentation of moving object in video sequence is a core technique of intelligent image processing system such as video surveillance, traffic monitoring and human tracking. A typical method to segment a moving region from the background is the background subtraction. The steps of background subtraction involve calculating a reference image, subtracting new frame from reference image and then thresholding the subtracted result. One of famous background modeling is Gaussian mixture model (GMM). Even though the method is known efficient and exact, GMM suffers from a problem that includes false pixels in ROI (region of interest), specifically shadow pixels. These false pixels cause fail of the post-processing tasks such as tracking and object recognition. This paper presents a method for removing false pixels included in ROT. First, we subdivide a ROI by using shape characteristics of detected objects. Then, a method is proposed to classify pixels from using histogram characteristic and comparing difference of energy that converts the color value of pixel into grayscale value, in order to estimate whether the pixels belong to moving object area or shadow area. The method is applied to real video sequence and the performance is verified.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제13권5호
• /
• pp.1183-1202
• /
• 2017

Image restoration has been carried out by texture synthesis mostly for large regions and inpainting algorithms for small cracks in images. In this paper, we propose a new approach that allows for the simultaneous fill-in of different structures and textures by processing in a wavelet domain. A combination of structure inpainting and patch-based texture synthesis is carried out, which is known as patch-based inpainting, for filling and updating the target region. The wavelet transform is used for its very good multiresolution capabilities. The proposed algorithm uses the wavelet domain subbands to resolve the structure and texture components in smooth approximation and high frequency structural details. The subbands are processed separately by the prioritized patch-based inpainting with isophote energy driven texture synthesis at the core. The algorithm automatically estimates the wavelet coefficients of the target regions of various subbands using optimized patches from the surrounding DWT coefficients. The suggested performance improvement drastically improves execution speed over the existing algorithm. The proposed patch optimization strategy improves the quality of the fill. The fill-in is done with higher priority to structures and isophotes arriving at target boundaries. The effectiveness of the algorithm is demonstrated with natural and textured images with varying textural complexions.