• 방송공학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.698-708
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• 2020

현재 차세대 부호화 표준으로 진행 중인 VVC (Versatile Video Coding)는 재귀적 블록 분할 구조 및 GPM (Geometric Partitioning Mode)과 같은 다양한 예측 방법들의 채택으로 HEVC (High Efficiency Video Coding)대비 RA (Random Access) 환경에서 약 34%와 LDB (Low-Delay B) 환경에서 약 30%의 부호화 성능 향상을 보이지만 부호화 복잡도는 약 10배, 7배 증가를 보인다. 본 논문에서는 VVC의 부호화 복잡도 개선을 위하여 블록 내 방향성을 이용한 GPM 모드 고속 결정 및 블록 분할 고속 결정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 현재 블록에 허프 변환을 적용하여 블록 내의 방향성을 파악하고, 이를 통해 율-왜곡 비용 탐색 과정에서 생략할 GPM 모드와 특정 블록 분할 방법을 결정하는 방법이다. 실험 결과로써 제안하는 방법은 VTM8.0 대비 RA 환경에서 2.48%의 부호화 성능 감소와 31.01%의 부호화 시간 감소의 효과를 얻고 LDB 환경에서 2.69%의 부호화 성능 감소와 29.84%의 부호화 시간 감소의 효과를 얻었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권5호
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• pp.642-651
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• 2015

소실점(vanishing point)이란 카메라 렌즈를 통해 3차원 공간을 2차원 영상으로 투영하는 과정에서 평행한 직선들이 수렴하는 점을 의미한다. 소실점 검출은 영상 내의 정보를 이용하여 소실점의 위치를 파악하는 것을 의미하며, 영상 내 지점들의 상대적인 거리를 파악하거나 장면 전체의 3차원 구조를 파악하는데 활용된다. 일반적으로 영상 내 평행한 직선들은 인공 구조물 내에 존재하는 경우가 많으므로 직선 검출 기반 소실점 검출 기법들은 인공 구조물 내의 직선들을 찾아 이들이 수렴하는 점을 소실점으로서 검출하는 것을 목표로 한다. 이 때, 영상 내에서 직선을 검출하기 위하여 먼저 에지 검출(edge detection)을 통해 에지 픽셀을 검출하고 그 결과를 허프 변환(Hough transform)하여 직선들을 찾아낸다. 그러나 각종 텍스쳐 및 노이즈 등 여러 원인들로 인해 위 과정에서 검출된 직선들이 모두 소실점을 지나지는 않는다. 따라서 검출된 직선들로부터 소실점을 정확히 검출하기 위해서는 각 직선에 대하여 소실점을 지날 가능성에 따라 다른 가중치를 부여하는 것이 필요한데 기존의 연구들은 가중치를 동일하게 부여하거나 단순한 수준의 가중치 계산을 적용해 왔다. 본 논문에서는 소실점을 지나는 직선들은 대부분 인공 구조물 내의 직선들임에 착안하여 직선에 가중치를 부여하는 새로운 방법을 제안하고 이를 이용한 소실점 검출 결과를 몇 가지 기존 방법들과 비교하였다. 그 결과, 기존 방법들에 비하여 소실점 추정 오류가 약 65% 감소하였다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.388-393
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• 2003

도시화 속도의 증가와 더불어 3차원 자료 획득의 출처가 다양해지연서, 도로 및 건물경계선과 같은 선형 GIS 정보에 대한 신속한 갱신 또한 요구되고 있다. 임의의 출처 자료로부터 대상 자료를 갱신하기 위해서는 가장 먼저 두 자료간의 위치 관계를 결정하여야 하며, 특히 영상정보와 같은 출처 자료와 GIS 자료와 같은 대상 자료간의 위치 관계를 결정하기 위하여 기존에 제시되어온 대부분의 방법들은 두 개 자료간의 관계를 정의 할 수 있는 기준정과 같은 정확한 점 정합 요소(point matching entities)를 요구하고 있다. 따라서 정확한 정합 요소들을 획득할 수 없는 경우 영상과 GIS 자료간의 위치 관계를 결정할 수 없을뿐더러 위치 관계 정립의 결과는 정합 요소들의 분포 및 정확도에 매우 의존하게 된다. 또한 이러한 점 정합 요소들을 정의하기 위해서는 대부분의 경우 수동적으로 이루어질 수밖에 없다. 따라서 본 연구에서는 영상 및 GIS 자료의 선형 정보를 이용하여 정확한 점 정합 요소들을 모르더라도 영상과 GIS 자료간의 위치 관계를 결정할 수 있는 기법을 제시하고자 한다. 사용된 알고리즘은 개선된 Hough 변환(Modified Hough Transform)을 기반으로 다수의 선형 정보 중에 정합되는 요소들을 자동으로 찾아내고 이들을 최소제곱법으로 풀이함으로써 두 데이터간의 기하학적 변환 관계를 결정하는 기법이다. 본 연구에서는 이와 같은 접근을 통해 데이터간의 기하학적 변환 관계를 결정한 후, 영상 상에는 존재하지만 GIS 자료에는 존재하지 않는 선형 정보에 대한 갱신 여부를 확인하고 갱신함으로써 3차원 위치 자료의 자동 생성에 대한 가능성을 제시하고자 한다.로 갈수록 퇴적이 우세한 것으로 관측되었다.보체계의 구축사업의 시각이 행정정보화, 생활정보화, 산업정보화 등 다양한 분야와 결합하여 보다 큰 시너지 효과와 사용자 중심의 서비스 개선을 창출할 수 있는 기반을 제공할 것을 기대해 본다.. 이상의 결과를 종합해볼 때, ${\beta}$-glucan은 고용량일 때 직접적으로 또는 $IFN-{\gamma}$ 존재시에는 저용량에서도 복강 큰 포식세로를 활성화시킬 뿐 아니라, 탐식효율도 높임으로써 면역기능을 증진 시키는 것으로 나타났고, 그 효과는 crude ${\beta}$-glucan의 추출조건에 따라 달라지는 것을 알 수 있었다.eveloped. Design concepts and control methods of a new crane will be introduced in this paper.and momentum balance was applied to the fluid field of bundle. while the movement of′ individual material was taken into account. The constitutive model relating the surface force and the deformation of bundle was introduced by considering a representative prodedure that stands for the bundle movement. Then a fundamental equations system could be simplified considering a steady state of th

• 한국통신학회논문지
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• 제29권8C호
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• pp.1175-1183
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• 2004

본 논문에서는 MPEG2비디오 스트림에서 복호화 과정 없이 압축비디오에서 직접 얻을 수 있는 정보들을 활용하여 움직이는 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 MPEG2의 움직임 벡터로부터 근사적으로 움직임 플로(motion flow)를 구성하고, 전역적인 움직임 플로우로부터 일반화된 Hough 변환을 이용 카메라의 기본적인 움직임인 팬(pan), 틸트(tilt), 줌(zoom)량 등을 계산하였다. 계산된 카메라 움직임은 국부적으로 일어나는 객체의 움직임을 보정하는데 사용하였다. 움직이는 객체의 추적은 사용자가 원하는 객체를 바운딩 박스 형태로 정의함으로 시동된다. 이후의 객체의 추적은 카메라 움직임이 보정된 객체의 움직임 플로우를 이용하여 Mean-Shift 알고리즘을 이용하여 추적하였다. 제안된 방법은 압축된 비디오 스트림에서 직접 정보를 얻음으로써 계산속도의 향상을 기할 수 있으나, 압축된 MPEG2 비디오에서 얻을 수 있는 정보들이 최대 블록 단위이므로 객체의 정의도 블록단위 이상의 객체로 제한된다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.783-789
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• 2001

본 논문에서는 미지의 환경에서 이동로봇이 주행 중 얻어진 격자 지도(grid map)상의 장애물 정보를 이용하여 직선 성분으로 이동로봇 주변환경을 표현한다. 격자 지도의 장애물 정보는 초음파 센서를 이용하여 얻어지므로 이동로봇과 인접한 장애물 정보만을 얻게 된다 얻어진 격자 정보를 호프변환을 이용하여 직선선분을 구축하고 완성해 간다. 논의된 방법은 실험을 통하여 증명하였다.

• 정보학연구
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• 제7권4호
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• pp.1-8
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• 2004

3차원 영상의 깊이 정보는 3차원 물체를 2차원 스크린에 투사시킴에 의해 손실될 수 있다. 만약 깊이 정보가 재저장되고 3차원 물체 인식을 우해 사용된다면 더 효율적인 인식시스템을 만들 수 있다. 이 정보는 재 저장하기 위하여 스테레오 알고리즘으로부터 형상을 이용한다. 본 논문에서는 3차원 Hough 변환 영역을 3차원 물체 표현에 채택하여 3차원 물체 인식시스템을 제안한다. 본 시스템은 정합 시간 감소를 위하여 물체의 이동 벡터와 미지의 입력 영상을 8진 트리 구조로 이루어진 기준 영상과 비교하여 정합 단계를 이용한다. 8진 트리 구조 코드는 3차원 물체의 형태 기반에 사용되었다. 모의실험 결과 제안된 3차원 물체 인식 시스템은 만족할 수 있는 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권6호
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• pp.619-623
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• 2008

차선검출시스템은 지능형 차량 시스템의 중요한 요소이다. 차선검출 시, 주변 환경과 날씨의 변화 때문에 차선검출은 다양한 어려움에 직면하게 된다. 본 논문에서는 차선검출 및 추적을 위해 다양한 환경에서도 안정적으로 동작하는 간단하면서 효율적인 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 차선을 추적하고 차선의 기울기를 수정하기 위해 확률적 허프 변환(Probabilistic Hough Transform, PHT)과 최소자승법(Least-square method, LSM)를 이용한다. 일반적으로 차량의 내부에 설치된 카메라로부터 획득된 영상은 영상의 하단부분에서 차선이 비교적 뚜렷이 나타나고, 주변의 간섭을 적게 받는다는 가정 하에 제안된 방법에서는 차선검출 및 추적의 효율성을 증대시키기 위해 영상의 하단부분에 관심의 대상이 되는 두 개의 영역을 설정한다. 제안된 방법의 효율성을 입증하기 위해 정지영상과 비디오영상을 사용하여 실험하였고, 실험결과 제안된 방법이 강건하고, 신뢰성있는 결과를 얻었음을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권1호
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• pp.17-24
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• 2005

본 논문에서는 도서관이나 대형서점의 서고에서 일반인들인 보고난 도서가 제자리에 있지 않아 이를 사서가 찾아야 할 시 문제점이었던 직접 탐색을 제어탐색으로 행할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 영상처리 기술을 적용하고자 한다. 즉, 현재는 사서가 제자리에 꽃혀 있지 않은 도서를 찾기 위해 전체 서고를 직접 탐색해야 하는 문제가 있었다. 이 같은 문제를 영상카메라에 의해 촬영된 영상에서 도서의 경계 영역을 에지연산자와 Hough 변환을 적용하여 찾는다. 이후 추출된 도서들의 경계 영역으로부터 투영에 의한 히스토그램을 생성하여 이로부터 타이틀 영역을 추출하고 도서명의 문자수, 저자명의 문자수, 출판사명의 문자수 그리고 이의 나열 순서 등을 토대로 도서가 있을 수 있는 후보 영역을 추출한다. 최종적으로 곡선적합과 회귀직선 추출 등을 통해 도서위치 최종 후보 영역을 추출할 수 있었으며 실험에 의해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권11호
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• pp.1429-1436
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• 2011

본 논문에서는 튜브의 내부에 이물질이 있거나, 조명에 의한 영상잡음이 많은 경우에도 내경중심과 내경을 정확하게 측정할 수 있는 머신비전 기반의 새로운 측정알고리즘을 제안하였다. 또한 내경과 외경 중심간의 이격거리인 편심량도 계산할 수 있다. 제안된 알고리즘은 퍼지제어에 바탕을 둔 반복탐색에 의하여 임의의 초기탐색점에서 거리와 방향을 단계적으로 이동함으로써 내경의 중심에 도달하게 한다. 제안된 알고리즘은 계산시간 뿐만 아니라 측정정밀도 면에도 기존의 방법에 비해 우수하였다. 성능을 비교하기 위하여 생산현장에서 생산되는 튜브들을 이용하여 실험을 수행하였고, 실험 결과 제안된 알고리즘을 사용하는 경우가 널리 사용되고 있는 알고리즘인 Hough 변환 방식과 RANSAC 방식보다 계산시간 및 측정정밀도에서 우수함을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.73-82
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• 2010

실내 환경에서 문은 주어진 주변 환경을 이해하기 위한 매우 중요한 정보로써, 복도와 방을 구분할 수 있는 기준이 된다. 문은 이동 로봇을 위한 자연 표식 등으로 널리 사용되고 있으나, 로봇에서 획득한 영상내의 특징을 이용한 기존의 문 인식 방법의 경우 연산량이 많기 때문에 실시간으로 구현하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 복도 환경에서 문을 인식하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 먼저 허프 변환(Hough transform)을 사용하여 문을 구성할 가능성이 큰 직선들을 추출하고 시각 퍼지(Visual fuzzy) 시스템에서 적용하여 문 후보 영역을 검출하게 된다. 이후 문 후보 영역에서 문 고리 후보 영역들을 뽑고 이를 이차적인 시각퍼지 시스템에 적용하여 최종적으로 문을 검증한다.