• 한국대기환경학회지
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• 제8권1호
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• pp.45-51
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• 1992

A study on acidity in fog, dew and frost was carried out. Samples were taken during May 1990-February 1991 at two sites in Chongwon, Choongbook. The acidity of dew and of fog collected from grass at site A was 4.89 and 5.46, respectively. Dew in summer showed very strong acidity. The volume of dew deposited on grass was much less than the volume of rain, but dew is effective to diffuse acid predursors and acid materials. Dew and fog can remove more effectively atmospheric acid materiasl deoposited on grass by diurnal turbulent motion rather than direct absorption of acid predursors and materials in the atmosphere. In a polluted area, acidic dew and fog can be occurred by the direct absorption and oxidation of acidic predursors in the atmosphere as well as the role of wet removal on grass surface. Acidity of frost collected on teflon surface showed little difference to acidity of dew and fog on teflon surface. This suggests a similar absorption mechanism of atmospheric precursors and materials into dew and frost in the atmosphere. Strong acidity in dew, fog and frost appeared to occur from local pollution sources of several ten kilometres. In particular, strong acidity in dew, fog, and frost together with acid rain can accelerate a damage in ecosystems. Discussion is made on scientific analyses and seasonal variations of acidity of fog, dew and frost. A mechanism on acidification of fog, dew and frost is also discussed.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.819-824
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• 2021

자율 주행이나 CCTV와 같이 영상 처리 관련 기술들이 발전함에 따라 영상 왜곡에 대한 문제점을 개선하기 위해 단일 영상을 이용한 안개 제거 알고리즘이 연구되고 있다. 안개 밀도 예측 방법으로는 깊이 맵을 생성하여 영상의 깊이를 추정하는 방법이 있고, 깊이 맵의 학습 데이터로 다양한 안개 특징을 사용할 수 있다. 또한 안개 제거 알고리즘을 실제 기술들에 적용하기 위해 고화질 영상을 실시간으로 처리할 수 있는 하드웨어 구현은 필수적이다. 본 논문에서는 변동계수 기반의 안개 특징인 NLCV(Normalize Local Coefficient of Variation)를 하드웨어로 구현한다. 제안하는 하드웨어는 Xilinx 사의 xczu7ev-2ffvc1156을 Target device로 FPGA 구현하였다. Vivado 프로그램을 통해 합성한 결과 479.616MHz의 최대 동작 주파수를 가지며 4K UHD(3840×2160) 환경에서 실시간 처리 가능함을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.814-817
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• 2013

본 논문에서는 사용자 제어가 가능한 안개제거 방법을 이용하여 안개상황에서 안개를 제거하여 가시성을 향상 시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상 내의 안개 정도를 나타내는 전달률(transmission rate)의 하한치를 계산하고, 사용자의 제어에 의해 전달률 하한치를 거듭제곱 처리하여 각 화소별로 전달률을 계산한다. 그리고 계산된 전달률을 이용하여 안개가 제거된 영상을 구한다. 제안 방법은 폐쇄공식(closed form)에 의하여 기존 방법의 문제점인 후광효과(halo effect)가 발생하지 않고 필터링에 의한 연산저하가 없어 실시간 처리가 가능하며, 사용자 제어를 통하여 안개가 낀 정도에 따른 안개제거 강도 조절이 가능하여 다양한 안개 상황에서도 개선된 안개제거 영상을 얻을 수 있다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.186-187
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• 2008

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.20-23
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• 2013

This paper purpose to correct color with histogram equalization, and improve image quality. Fog image is not clear enough to color information. So We need to correct each channel of fog image with histogram equalization. The algorithm offered in this paper is extracting R, G, and B channel, making histogram equalization, and adding or subtraction to brightness of each channel.

• 한국항행학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.485-490
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• 2017

본 논문에서는 그래픽 프로세서를 이용하여 고속으로 해무를 제거하는 기술을 제안한다. 이 기술은 호스트 프로세서(CPU)와 병렬처리가 가능한 여러 개의 그래픽 프로세서를 이용하여 입력영상에서 해무를 제거하는 것이다. 해무를 제거하는 과정 중에서 다크 채널 추출, 최대 밝기 채널 추출, 전달량 계산은 호스트 프로세서에서 수행하고, 양방향 필터를 적용하여 전달량을 정제하는 과정을 그래픽 프로세서를 기반으로 병렬처리하여 연산속도를 높였다. 제안한 병렬처리 기법의 검증을 위해 NVIDIA사의 GTX 1070 GPU를 3개를 사용하여 검증환경을 구성하였다. 구현결과 하나의 그래픽 프로세서로 구현하였을 때는 평균 140ms가 소요되고, OpenMP와 다중 GPGPU를 이용하여 구현하였을 때 26ms 소요되었다. 본 논문에서 제안하는 그래픽 프로세서 기반의 병렬연산 해무제거 기술은 선박의 안전항해, 항만 관제 분야에 사용될 수 있을 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.159-166
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• 2013

본 논문에서는 영상의 edge 정보를 이용하여 영상의 안개가 짙은 정도에 따라 영역을 분할 후 잘못 예상한 전달량을 보정하는 방법을 제안한다. 안개가 있는 날 얻은 영상은 가시성이 떨어질 뿐만 아니라 영상처리의 다양한 알고리즘을 사용하기 어렵기 때문에 안개가 짙은 정도인 전달량을 이용하여 안개를 제거한다. 안개제거를 위한 대표적인 방법중 하나인 Dark Channel Prior(DCP) 알고리즘은 날씨가 맑은 영상에서 일정 영역 안에서는 어두운 값이 존재하는 특성을 이용하여 안개의 전달량을 예상한다. 하지만 영상의 RGB 신호에서 전 채널 모두 높은 값을 갖고 있는 영역이 전달량을 찾는 영역보다 클 경우 전달량을 잘못 예상하게 된다. 따라서 제안하는 알고리즘을 사용하여 잘못된 전달량 보정을 통해 색이 왜곡되는 부분을 제거함으로서 기존의 알고리즘과 비교하여 영상 내의 색상이 자연스럽게 구현되고 안개가 제거된 결과를 얻었다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.738-747
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• 2015

안개 영상에서는 색상정보와 테두리 정보가 줄어들기 때문에 사물의 식별이 어렵다. 안개 제거의 대표적인 알고리즘인 Dark Channel Prior(DCP)은 색 정보를 이용하여 안개의 전달량을 추정한 후 안개를 제거한다. 하지만 석양 또는 황사와 같이 안개에 영향을 미치는 요소가 영상에 포함되어있는 경우 안개 제거 후 특정 채널의 색상이 두드러지게 나타나는 문제점이 있다. 또한, RGB 채널이 모두 높은 값을 갖고 있는 사물이 포함된 영상의 경우 해당영역의 전달량이 오추정되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 안개 영상의 백색 영역을 중심으로 개선된 색 정규화 방식을 적용한 후, 거리 정보를 바탕으로 오추정된 안개 영역을 보정하여 안개를 제거하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘을 통해 위와 같은 문제점을 보완하고 기존의 DCP 알고리즘보다 효과적으로 안개를 제거 할 수 있다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제6권4호
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• pp.277-286
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• 2019

건설산업은 미세먼지를 많이 발생시키는 산업 중 하나인 것으로 알려져 있다. 따라서 건설산업에서의 미세먼지 발생량을 줄이는 것이, 전체 미세먼지 관리에 매우 중요하다. 이러한 점에 착안하여, 본 연구에서는 자율이동체, IoT, 드라이 포그 시스템 등 첨단기술을 활용한 미세먼지 모니터링 및 제거기술을 제안하고, 시스템의 구성과 작동순서를 제시하였으며, 시스템 도입의 효과를 정성적, 정량적 측면에서 분석하였다. 제안된 개념과 구성 그리고 작동순서는 실제 시스템 개발 및 현장적용을 통해 그 실효성을 검증할 예정이다. 또한 비용편익분석 등을 통해 구체적인 경제성도 검증할 계획이다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제17권2호
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• pp.76-80
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• 2018

In recent years, with the development of automobile technology, smart system technology that assists safe driving has been developed. A camera is installed on the front and rear of the vehicle as well as on the left and right sides to detect and warn of collision risks and hazards. Beyond the technology of simple black-box recording via cameras, we are developing intelligent systems that combine various computer vision technologies. However, most related studies have been developed to optimize performance in laboratory-like environments that do not take environmental factors such as weather into account. In this paper, we propose a method to detect object by restoring visibility in image with degraded image due to weather factors such as fog. First, the image quality degradation such as fog is detected in a single image, and the image quality is improved by restoring using an intermediate value filter. Then, we used an adaptive feature extraction method that removes unnecessary elements such as noise from the improved image and uses it to recognize objects with only the necessary features. In the proposed method, it is shown that more feature points are extracted than the feature points of the region of interest in the improved image.