• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.200-203
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• 2016

최근 자율주행자동차에 대한 관심이 증가함에 따라 교통 상황을 인식하는 방법에 대한 연구도 활발하게 진행되고 있다. 특히 교통신호등의 인식은 치명적인 결과를 야기하는 교통사고와 밀접하게 연관된다는 점에서 중요성이 더욱 부각되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 비전 시스템을 기반으로 한 교통신호등 인식 방법을 제안한다. 차선, 표지판 등과는 다르게 교통신호등은 빛을 발하는 특징이 있으며 그 모양과 형태 또한 규격화 되어 있다. 이러한 특징 중 색상과 형태 특징을 이용하여 두 단계의 추출과정을 거쳐 교통신호등을 인식한다. 먼저 HSV 색 공간에서 적색, 녹색, 주황색의 빛을 발하는 영역을 찾아낸 뒤, 신호의 원형 특징을 이용해 가로, 세로 사이즈와 크기로 신호의 후보를 추출한다. 다음, 신호등의 검은 박스 영역을 찾기 위해 추출한 신호 후보군의 주변부가 검정색인지를 확인한다. 최종적으로 신호등의 박스 부분을 검출하여 신호를 발하는 위치를 기반으로 신호를 인식한다. 실험결과 많은 계산량을 요구하는 기계학습을 사용하지 않고도 실시간 처리와 높은 인식률로 교통 신호를 인식할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.426-429
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• 2011

영상처리를 이용한 영상간의 유사도 비교 기법은 영상의 검색 및 영상의 자동 인식 등을 위한 연구로 최근 각광받고 있다. 최근 영상 처리 기법은 화소의 질적 향상 및 처리시간 최적화, 효율적인 특정 요소의 추출 등 다양한 방법으로 시도되고 있다. 특히, 영상의 유사도 비교는 유사 영상 검색과 같은 경우에 많이 쓰인다. 영상의 유사도를 비교하기 위한 기법으로는 영상 데이터의 특징에 따라 대상 영역을 여러 영역으로 나누는 영역분할 기법과 군집화, 퍼지, 유전자 알고리즘 등이 있다. 본 논문에서는 영상을 HSV 색공간으로 변환한 후 색상 값에 대하여 전역 정렬 기법을 사용하는 유사도 측정 방법을 제시한다. 전역 정렬 기법은 유전자 서열 비교 기법 중 하나로서 두 유전체의 유사도를 측정하는데 사용된다. 유사도 측정 효율을 높이기 위해 색상 값을 8단계로 양자화하여 영상의 서열을 생성하였다. 실험결과 제시한 방법을 영상 회전이나 대칭, 글자 삽입 등의 간단한 연산에 크게 영향을 받지 않는 것으로 드러났다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37A권12호
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• pp.1054-1064
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• 2012

HDR (high dynamic range) 톤 맵핑 (tone mapping) 알고리듬은 높은 다이내믹 레인지 영상을 압축하여 LDR (low dynamic range) 영상 장치에 구현하기 위해 사용된다. 대표적인 톤 맵핑 알고리듬의 한 방법인 레티넥스 (retinex)는 효과적인 다이내믹 레인지 압축과 색 항상성을 보존할 수 있는 특성을 가지고 있으며, 다중 스케일 및 휘도 성분 기반 알고리듬 등으로 발달되어왔다. 그러나 레티넥스 기반 알고리듬들은 어두운 영역에서 노이즈가 강하게 나타나고 밝은 영역에서는 채도 저하 현상이 나타나는 단점이 있다. 본 논문에서는 명암대비 성능의 개선과 채도 저하 및 노이즈 개선을 위해 시각 밝기 함수를 기반으로 하는 다중 스케일 톤 맵핑 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 원영상의 채도 및 색상의 보존을 위해 HSV 색 공간에서 처리가 이루어지며 인간 시각 특성을 반영하기 위해 조명의 변화에 따른 최소 및 최대 휘도 레벨 예측 함수와 시각 감마 모델링 함수를 이용하였다. 그리고 주관적 및 객관적 성능 비교로부터 제안된 알고리듬의 우수성을 확인하였다. 제안된 알고리듬은 시청환경의 변화로 인해 다이내믹 레인지의 개선이 필요한 분야에서 영상화질의 효과적인 개선을 기대할 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.530-533
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• 2009

본 연구는 DSP(Digital signal processor)상에서 영상 처리 기술을 이용한 안전모 미착용 인식 기술을 개발한다. 이는 산업 현장에 배치된 영상 입력 장치를 통해 입력된 영상을 영상 처리하고, 안전모를 미착용한 사람이 발견될 경우 감독관에게 해당 인식 결과를 전송하여 조치를 취함으로써 만약의 사고 발생시 안전모를 착용하지 아니하여 발생할 수 있는 추가적인 인명피해를 미연에 방지한다. 안전모 미착용을 인식하기 위해서는 입력된 영상에서의 오브젝트 추출, 노이즈 제거, 사람/사물 판단, 머리 영역 추출, HSV 색공간을 이용한 안전모 착용 유/무 판단 등의 과정을 거친다. 영상입력 및 영상처리는 DSP를 이용해 처리하고 알고리즘의 속도 개선을 위하여 C언어 기반의 코드를 DSP가 제공하는 고유 함수(Intrinsics)들을 이용하여 최적화 한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.31-37
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• 2024

본 연구에서는 컴퓨팅 자원이 제한된 환경에서도 효율적으로 동작 가능한 머신비전 기반의 보행자 신호 검출 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 제한된 자원에서도 높은 효율성을 발휘하며, 주변 조명 등의 영향을 최소화하기 위해 HSV 색공간 기반의 영상처리, 이진화, 모폴로지 연산, 라벨링 등의 단계를 순차적으로 적용하여 빛 번짐과 같은 현상에 대응할 수 있도록 설계되었다. 특히, 이 알고리즘은 비교적 단순한 형태로 구성되어 임베디드 시스템 환경에서 부담 없이 동작할 수 있도록 고려되었다. 이를 통해 낮은 컴퓨팅 자원을 보유한 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있는 구조를 갖췄다. 또한, 제안된 보행등은 보행신호 검출 기능뿐만 아니라 IoT 기능을 탑재하여 무선으로 웹서버와 연동되는 기능을 갖췄다. 이에 따라 보행등 설치자 및 제어권자들은 웹 서버를 통해 신호등의 상태를 모니터링하고 제어할 수 있는 편의성을 제공받을 수 있다. 더불어, 50W급 LED 보행등을 효과적으로 제어할 수 있는 구현이 완료되었다. 이러한 제안된 시스템은 자원 제한 환경에서의 신속하고 효율적인 보행자 신호 검출 및 제어 시스템으로, 실제 도로 환경에서의 적용 가능성을 고려하고 있다. 이를 통해 보다 안전하고 지능적인 도로 교통 시스템의 구축에 기여할 것으로 기대된다.