• Current Optics and Photonics
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• 제2권6호
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• pp.595-605
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• 2018

The two-photon process of microscopy provides good spatial resolution and optical sectioning ability when observing quasi-static endogenous fluorescent tissue within an in vivo animal model skin. In order to extend the use of such systems, we developed a two-photon laser scanning microscopy system capable of also capturing $512{\times}512$ pixel images at 90 frames per second. This was made possible by incorporating a 72 facet polygon mirror which was mounted on a 55 kRPM motor to enhance the fast-scan axis speed in the horizontal direction. Using the enhanced temporal resolution of our high-speed two-photon laser scanning microscope, we show that rapid processes, such as fluorescently labeled erythrocytes moving in mouse blood flow at up to 1.2 mm/s, can be achieved.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.269-270
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• 2012

Features which exhibit scale and rotation invariance, such as SIFT, are notorious for expensive computation time, and often overlooked for real-time tracking scenarios. This paper proposes a descriptorless matching algorithm based on motion vectors between consecutive frames to find the geometrically closest candidate to each tracked reference feature in the database. Descriptor-less matching forgoes expensive SIFT descriptor extraction without loss of matching accuracy and exhibits dramatic speed-up compared to traditional, naive matching based trackers. Descriptor-less SIFT tracking runs in real-time on an Intel dual core machine at an average of 24 frames per second.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.2189-2196
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• 2014

본 논문에서는 자동차용 컴퓨터 비전 알고리즘을 고속으로 처리하기 위해 VLIW 보조프로세서를 설계하였다. VLIW 보조프로세서는 8단 파이프라인 구조로 1개의 사이클에 4개의 명령을 처리할 수 있으며, 보행자 인식을 위한 36개의 정수 및 부동 소수점 명령어 집합을 갖고 있다. 프로세서는 45nm CMOS 공정에서 최대 동작 속도는 300-MHz이며 약 210,900 게이트로 구성되며 예상 연산 성능은 1.2 GOPS 이다. VPE와 8개의 VLIW 코어로 구성된 비전 프로세서 시스템은 25~29 FPS의 보행자 검출 성능을 가진다. VLIW 보조 프로세서는 높은 검출 속도와 호스트 프로세서와 느슨한 결합 특성으로 다양한 비전 분야에 응용 가능하다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.581-585
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• 2014

본 논문은 ROI가 적용된 HOG 특징을 적용한 보행자 인식에 대해서 제안한다. 기존의 HOG 방법은 높은 인식률을 갖지만 처리 속도가 느린 단점이 존재한다. 처리 속도가 느린 기존의 HOG 방법에 ROI를 적용하여 불필요한 영역에 대한 연산을 줄여 처리 속도를 향상시켰다. ROI 영역을 설정하기 위해 영상 전체를 연산하는 홀수 프레임과 설정된 ROI 영역만을 연산하는 짝수 프레임을 조합한 구조를 사용하였다. 구현 결과 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 방법과 동일한 정확도를 유지하면서 처리 속도측면에서 약 20% 향상된 초당 8.3 프레임의 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.133-142
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• 2012

본 논문에서는 홀로그램의 기본 원리인 빛의 간섭현상을 수학적 연산을 통하여 획득하는 컴퓨터 생성 홀로그램의 고속 알고리즘을 제안하고, 이를 하드웨어로 구현한다. 컴퓨터 생성 홀로그램을 고속화하기 위하여 연산 식을 변형하여 병렬 연산이 가능하도록 하며, 이를 두 종류의 (초기 연산 셀과 추가 연산 셀) 구조로 하드웨어를 구현한다. 병렬 연산 알고리즘은 홀로그램의 화소 맨 좌측 열의 값만 연산한 후 나머지 열의 화소 값은 모두 동시에 구할 수 있는 알고리즘으로, 초기 연산 셀은 화소 맨 좌측 값을 연산하고, 나머지 열의 값은 추가 연산 셀로 연산하는 방법이다. 최대 동작 주파수는 약 215MHz이었으며, 이 동작 주파수를 기준으로 기존의 방법들 중 가장 우수한 성능을 보이는 방법과 동일하게 환경을 설정하여 실험을 수행하였다. 그 결과 초당 62.9 CGH 프레임을 연산하는 기존의 방법에 비해 제안한 방법은 초당 81.75 CGH 프레임을 연산하여 약 1.3배의 속도가 향상됨을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권5호
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• pp.566-572
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• 2015

모바일 GPU의 소비 전력이 전체 시스템 소모 전력에서 큰 비중을 차지하게 됨에 따라 스마트폰에서 중요한 전력 관리 대상 중 하나로 대두되었다. 그러나 모바일 GPU로써 널리 사용되는 ARM Mali-400MP의 장치 드라이버를 분석한 결과, 전력 관리 기법으로 사용되는 장치 사용률 기반 DVFS 알고리즘이 부하가 요구하는 성능보다 높은 주파수로 GPU를 동작하게 하여 비효율적인 전력 에너지 소모가 발생하였다. 따라서 본 논문은 장치 사용률뿐만 아니라 스마트폰 응용의 서비스 품질 요소로써 초 당 프레임 수와 배터리 시간을 함께 고려하여 기존 DVFS에서 발생한 비효율적인 주파수 상승을 방지할 수 있는 전력 에너지 최적화 기법을 제안한다. 제안한 에너지 최적화 기법을 적용하면 성능저하 없이 기존 장치 사용률 기반의 DVFS 대비 최대 23%의 에너지 이득을 보였으며, 배터리 시간 연장을 위하여 최대 10%의 성능 하락을 허용한 경우, 최대 33%의 에너지 효율 향상이 가능하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.99-105
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• 2023

이 논문은 IOT 기기인 라즈베리파이와 인공지능 기술을 이용하여 지능형 CCTV를 설계하고 시제품을 실험적으로 개발하였다. CCTV 화면에 있는 사람 수를 탐지하기 위하여 Object Detection 기술을 사용하였으며, 긴급 상황 탐지를 위하여 OpenPose에서 제공하는 Action Detection 기술을 사용하였다. 제안된 시스템은 CCTV, 서버 그리고 클라이언트 구조이고 CCTV는 라즈베리파이와 USB 카메라를 사용하였고, 서버는 리눅스를 사용하였고, 클라이언트는 아이폰을 사용하여 구현하였다. 각 서브 시스템간에 통신은 MQTT 프로토콜을 사용하여 구현하였다. 프로토타입으로 개발된 시스템은 초당 2.7프레임의 이미지를 전송할 수 있었고 초당 0.2 프레임에 대하여 이미지로부터 긴급 상황을 탐지할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.1085-1088
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• 1999

This paper presents a method for soccer scene analysis and coordinate transformation from scene to ground model using a priori knowledge. First, the ground and spectator regions are separated, and various objects are extracted from the separated ground region. Second, an affine model is used for mapping the object positions on the soccer image into the position on the ground model. Problems regarding holes arising from mapping processing are solved using inverse mapping instead of a usual interpolation method. Experiments are performed on a PC using about 100 RGB images acquired at 240＊640 resolution and 3∼5 frames per second.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제18권4호
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• pp.267-277
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• 2020

It is important to understand the exact habitat distribution of endangered species because of their decreasing numbers. In this study, we build a system with a deep learning module that collects the image data of endangered animals, processes the data, and saves the data automatically. The system provides a more efficient way than human effort for classifying images and addresses two problems faced in previous studies. First, specious answers were suggested in those studies because the probability distributions of answer candidates were calculated even if the actual answer did not exist within the group. Second, when there were more than two entities in an image, only a single entity was focused on. We applied an object detection algorithm (YOLO) to resolve these problems. Our system has an average precision of 86.79%, a mean recall rate of 93.23%, and a processing speed of 13 frames per second.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권3호
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• pp.212-218
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• 2022

The performance of vision-based intelligent systems, such as self-driving cars and unmanned aerial vehicles, is subject to weather conditions, notably the frequently encountered haze or fog. As a result, studies on haze removal have garnered increasing interest from academia and industry. This paper hereby presents a 4K-capable hardware implementation of an efficient haze removal algorithm with the following two improvements. First, the depth-dependent haze distribution is predicted using a linear model of four haze-relevant features, where the model parameters are obtained through maximum likelihood estimates. Second, the approximated quad-decomposition method is adopted to estimate the atmospheric light. Extensive experimental results then follow to verify the efficacy of the proposed algorithm against well-known benchmark methods. For real-time processing, this paper also presents a pipelined architecture comprised of customized macros, such as split multipliers, parallel dividers, and serial dividers. The implementation results demonstrated that the proposed hardware design can handle DCI 4K videos at 30.8 frames per second.