• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.556-558
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• 2022

본 논문에서는 인공지능 알고리즘을 운용할 수 있는 고성능 소형 컴퓨터인 젯슨 나노를 기반으로 차량 추적 기능을 가진 캔위성 시스템을 제안한다. 캔위성 시스템은 캔위성과 지상국으로 구성되며, 캔위성은 대기권 내에서 낙하하며 장착된 센서를 통해 얻은 데이터를 무선통신을 이용해 지상국으로 전송한다. 기존 캔위성은 단순히 수집된 정보를 지상국에 전송하는 임무로 제한되며, 제한된 낙하 시간과 무선통신의 대역폭 제한으로 효율적인 임무 수행에는 한계가 있었다. 본 논문에서 제안하는 젯슨 나노 기반의 캔위성은 사전에 학습된 신경망 모델을 이용하여 공중에서 촬영한 영상에서 차량의 위치를 실시간으로 탐지 후, 2축 모터를 이용하여 카메라를 움직여 차량을 추적한다.

• Computers and Concrete
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• 제33권4호
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• pp.425-443
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• 2024

Floods are among the most common natural hazards in urban areas. To mitigate the problems caused by flooding, unstructured data such as images and videos collected from closed circuit televisions (CCTVs) or unmanned aerial vehicles (UAVs) have been examined for flood management (FM). Many computer vision (CV) techniques have been widely adopted to analyze imagery data. Although some papers have reviewed recent CV approaches that utilize UAV images or remote sensing data, less effort has been devoted to studies that have focused on CCTV data. In addition, few studies have distinguished between the main research objectives of CV techniques (e.g., flood depth and flooded area) for a comprehensive understanding of the current status and trends of CV applications for each FM research topic. Thus, this paper provides a comprehensive review of the literature that proposes CV techniques for aspects of FM using ground camera (e.g., CCTV) data. Research topics are classified into four categories: flood depth, flood detection, flooded area, and surface water velocity. These application areas are subdivided into three types: urban, river and stream, and experimental. The adopted CV techniques are summarized for each research topic and application area. The primary goal of this review is to provide guidance for researchers who plan to design a CV model for specific purposes such as flood-depth estimation. Researchers should be able to draw on this review to construct an appropriate CV model for any FM purpose.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권3호
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• pp.215-226
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• 2015

일반적으로 UAV를 이용한 항공촬영은 약 430 MHz 대역폭의 radio frequency (RF) 모뎀을 이용하여 UAV와 지상관제시스템간의 연결을 통해 UAV의 통제 및 원격 조종을 한다. 기존의 방법을 이용한 경우 1~2 km 정도의 통신 범위를 가지고 있으며 잦은 혼선이 일어나고, 무선통신은 전파를 매개로 정보를 전달하기 때문에 신호세기를 10 mW로 제한을 두고 있어 장거리 통신을 하는데 제약이 있었다. 본 연구에서는 스마트 카메라의 long-term evolution (LTE), 블루투스, WiFi와 같은 무선 데이터 통신 기술을 이용하여 데이터 송수신이 가능한 통신 모듈 시스템과 카메라를 이용하여 영상 획득이 필요한 지역에서 UAV에 영상을 획득하는 자동촬영 시스템을 설계하고 개발하는데 그 목적은 둔다. 본 연구에서 제안한 안드로이드 기반의 UAV 촬영 및 통신모듈시스템은 스마트 카메라 하나로 영상 획득뿐만 아니라 UAV 시스템과 지상관제 시스템을 연결해주며, UAV 시스템의 GPS와 자이로스코프, 가속도계, 자기 계측 센서 등의 센서로 부터 획득된 3차원 위치정보와 3차원 자세정보를 실시간으로 제공받을 수 있어서 항공삼각측량을 통한 UAV의 위치 및 보정 작업에 실시간으로 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권2호
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• pp.227-233
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• 2015

본 논문에서는 가상현실 및 모션 시뮬레이터를 이용하여 무인차량용 영상 안정화 장치의 실내 시험환경을 구축하였다. 실제 주행 환경은 군용 탱크 시험을 위한 애버딘 시험장 범프 주행로의 가상 환경으로 대체하였다. 또한 무인 차량 모션은 모션 시뮬레이터를 이용하여 구현하였다. 가상 주행 환경은 모션 시뮬레이터 위에 설치된 영상안정화 장치의 앞에 구현하였다. 영상 안정화 장치의 카메라의 영상 및 카메라에 부착된 IMU 센서 데이터를 통해 안정화 성능을 확인하였다.

• 항공우주기술
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• 제6권2호
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• pp.73-78
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• 2007

현재 개발되고 있는 위성용 전자광학시스템의 설계 파라미터를 적용하여 알려진 식에 의해 위성의 운용고도와 자세변화에 따른 전자광학시스템의 GSD 및 라인레이트 변화관계를 살펴보았다. 그리고 고도변화에 따른 적용 가능한 라인레이트와 위성의 지상 스캔율의 차이에 의해 발생할 수 있는 성능변화 요소로서의 MTF에 대한 영향을 검토하였다. 즉 현재 개발이 진행되고 있는 카메라 전자부의 설계 파라미터를 적용하여 조정 가능한 라인레이트의 한계를 알아보고 이에 의한 성능감소 변화를 검토함으로써 현재 개발 진행되는 전자광학시스템의 카메라전자부의 설계요소에 대한 분석을 수행하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.524-529
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• 2002

In this paper, we report the development of two DEM (digital elevation model) generation algorithms over urban areas from an IKONOS stereo pair. One ("EpiMatch") is originally developed for SPOT images and modified for IKONOS images. It uses epipolar geometry for accurate DEM generation. The other is based on graph-cut algorithm in 3D voxel space. This algorithm is believed to work better on height discontinuities than EpiMatch. An IKONOS image pair over Taejon city area was used for tests. Using ground control points obtained from differential GPS, camera model was set up and stereo matching applied. As a result, two DEMs over urban areas were produced. Within a DEM from EpiMatch small houses appear as small "cloudy" patches and large apartment and industrial buildings are visually identifiable. Within the DEM from graph-cut we could achieve better height information on building boundaries. The results show that both algorithms can generate DEMs from IKONOS images although more research is required on handling height discontinuities (for "EpiMatch") and on faster computation (for "Graph-cut").

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.825-827
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• 2003

Multi-Spectral Camera(MSC) is a payload on the KOMPSAT-2 satellite to perform the earth remote sensing. The instrument images the earth using a push-broom motion with a swath width of 15 km and a ground sample distance (GSD) of 1 m over the entire field of view (FOV) at altitude 685 Km. The instrument is designed to have an on-orbit operation duty cycle of 20% over the mission lifetime of 3 years with the functions of programmable gain/ offset and on-board image data compression/storage. The MSC instrument has one(1) channel for panchromatic imaging and four(4) channel for multi-spectral imaging covering the spectral range from 450nm to 900nm using TDI CCD Focal Plane Array (FPA). In this paper, the architecture and function of MSC hardware including electrical interface and the operation concept which have been established based on the mission requirements are described. And the design and the preparation of MSC system operation are analyzed and discussed.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.769-781
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• 2017

Deep learning networks like Convolutional Neural Networks (CNNs) show successful performances in many computer vision applications such as image classification, object detection, and so on. For implementation of deep learning networks in embedded system with limited processing power and memory, deep learning network may need to be simplified. However, simplified deep learning network cannot learn every possible scene. One realistic strategy for embedded deep learning network is to construct a simplified deep learning network model optimized for the scene images of the installation place. Then, automatic training will be necessitated for commercialization. In this paper, as an intermediate step toward automatic training under fisheye camera environments, we study more precise human localization in fisheye images, and propose an accurate human localization method, Automatic Ground-Truth Labelling Method (AGTLM). AGTLM first localizes candidate human object bounding boxes by utilizing GoogLeNet-LSTM approach, and after reassurance process by GoogLeNet-based CNN network, finally refines them more correctly and precisely(tightly) by applying saliency object detection technique. The performance improvement of the proposed human localization method, AGTLM with respect to accuracy and tightness is shown through several experiments.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.19-26
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• 2017

In this paper, we describe the design and performance of UAV system toward compact and fully autonomous quadrotors, where they can complete logistics application, rescue work, inspection tour and remote sensing without external assistance systems like ground station computers, high-performance wireless communication devices or motion capture system. we propose high-speed hovering flyght height control method based on state feedback control with image information from active camera and multirate observer because we can get image of the information only every 30ms. Finally, we show the advantages of proposed method by simulations and experiments.

• 천문학회보
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• 제45권1호
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• pp.67.1-67.1
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• 2020

Adaptive Optics (AO) is the technology for ground-based telescopes to overcome the interference caused by atmospheric turbulence. We are developing an AO system for the 1-m telescope at Seoul National University Observatory (SNUO). The seeing size of the SNUO is 2 arcseconds on average, and 0.85 arcseconds at best condition. Our system is based on MEMS deformable mirror and Shack-Hartmann wavefront sensor. We developed the wavefront sensor using a cheap CMOS camera, and measured phase disturbance at SNUO. To verify the performance of the AO system, we designed an artificial phase disturber that produces similar scale phase error, measured at SNUO. We carried out laboratory tests in which the AO system measures and corrects the wavefront using the phase disturber and an F/6 light source, the same as that of SNUO telescope. The control system was developed in C++. The system performs closed-loop PI correction up to 100 Hz at a consumer-grade PC.