• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권3호
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• pp.258-268
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• 2001

정보량이 많은 고화질의 동영상을 실시간으로 전송하기 위하여 압축 알고리즘을 필수적으로 사용하고 있으며, 시간적 중복성을 제거하는 동영상의 압축방법은 움직임 추정 알고리즘을 사용한다. 본 연구에서 설계하고자 하는 움직임 추정기는 블록정합 알고리즘이며, MPEG 부호기에서 사용되는 DCT 연산 결과인 DC 값을 이용하여 화면의 밝기를 판단한다. 움직임 추정기는 휘도 신호 8비트 모두를 사용하지 않고, 화면 밝기에 따른 비트 플레인(bit plane)에서 3비트만 선택하는 비교선택기를 이용한다. 본 연구에서 제안한 비교 선택기는 I-Picture만을 계산한다. I-Picture에 의해 계산된 선택 비트는 I, P와 B Picture의 움직임 추정 연산에 사용함으로서 움직임 추정기의 크기를 줄일 수 있는 구조를 제안하였다. 제안된 움직임 추정기의 고찰을 위하여 실험에 사용된 표준 동영상의 해상도는 352×288이며, DCT 연산의 처리 블록은 8×8이며, 탐색 영역은 23×23이다. 제안된 알고리즘은 C언어로 모델링하였으며, 기존 완전탐색방법과 PSNR을 비교한 결과 사람의 시각으로 거의 구별할 수 없는 작은 차이(0～0.83dB)가 나타남을 알 수 있었다. 본 연구에서 제안한 움직임 추정기의 하드웨어 크기는 기존 구조Ⅰ보다 38.3％, 기존 구조Ⅱ보다 30.7％ 줄일 수 있었고, 메모리 크기는 기존 구조Ⅰ,Ⅱ보다 31.3％ 줄일 수 있었다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제46권1호
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• pp.25-31
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• 2016

Purpose: This study was performed to evaluate condylar surface changes and remodeling after orthognathic surgery using three-dimensional computed tomography (3D CT) imaging, including comparisons between the right and left sides and between the sexes. Materials and Methods: Forty patients (20 males and 20 females) who underwent multi-detector CT examinations before and after surgery were selected. Three-dimensional images comprising thousands of points on the condylar surface were obtained before and after surgery. For the quantitative assessment of condylar surface changes, point-to-point (preoperative-to-postoperative) distances were calculated using 3D processing software. These point-to-point distances were converted to a color map. In order to evaluate the types of condylar remodeling, the condylar head was divided into six areas (anteromedial, anteromiddle, anterolateral, posteromedial, posteromiddle, and posterolateral areas) and each area was classified into three types of condylar remodeling (bone formation, no change, and bone resorption) based on the color map. Additionally, comparative analyses were performed between the right and left sides and according to sex. Results: The mean of the average point-to-point distances on condylar surface was $0.11{\pm}0.03mm$. Bone resorption occurred more frequently than other types of condylar remodeling, especially in the lateral areas. However, bone formation in the anteromedial area was particularly prominent. No significant difference was found between the right and left condyles, but condylar surface changes in males were significantly larger than in females. Conclusion: This study revealed that condylar remodeling exhibited a tendency towards bone resorption, especially in the lateral areas. Condylar surface changes occurred, but were small.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.90-100
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• 2017

본 연구에서는 기존 지점 및 구간 검지체계의 한계를 극복하기 위한 방편으로 드론 촬영영상을 활용하여 차량을 검지 및 레이블링 하고 이를 기반으로 도심부 간선도로상 차간간격을 산정하는 것을 목적으로 한다. 드론 영상 데이터 획득 시 적정 시간대, 위치, 고도를 선정하기 위하여 여러 조건하에서 촬영을 실시하여 최종 영상 데이터를 획득하였다. 다양한 영상분석기법 중 혼합 Gaussian, 영상 이진화, 모폴로지 기법을 적용시켜 차량을 검지하였고 칼만 필터를 적용하여 차량을 레이블링 하였다. 레이블링율 분석 결과 실제 차량 수 285대 중 185대를 검지함으로써 차량 레이블링율은 65%로 나타나는 것을 확인하였다. 차간간격은 픽셀 단위화를 통해 산정하였으며, 결과는 다음 지도와의 비교 분석을 통해 검증을 수행하였다. 검증 결과 차간간격 오차가 모두 5m 미만으로 나타났으며 평균 오차는 선행차량과의 차간간격은 1.67m, 후행차량과의 차간간격은 1.1m로 분석되었다. 본 연구에서 산출된 차간간격은 도심부 도로의 밀도, 서비스 수준 판단 기준 설정 등으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제20권2호
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• pp.127-136
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• 2002

수치표고자료(Digital Elevation Model ; DEM)는 영상처리, GIS, 건설, 수자원, 조경, 통신, 군사 및 기타 관련 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며, 특히 정밀 DEM을 기반으로 하는 대축척 정사영상 제작, 3차원 GIS 데이터 구축 등에 활발히 이용되고 있다. 최근에는 LiDAR(Light and Detection And Ranging) 시스템의 등장으로 기존의 항공사진측량과 비교하여 효율적이고, 경제적으로 도시지역의 DEM을 효과적으로 구축할 수 있게 되었다. 기존의 일반적인 검사점(Check Point)에 의한 비교방법은 건물에 대한 높이값이 아닌 지형에 대한 높이값만을 비교함으로 인하여 LiDAR자료에서 건물 등 구조물 정확도를 평가하는 데에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 청주시의 도심지를 연구대상지역으로 선정하여 항공레이저측량(LiDAR측량) 자료를 이용한 DEM 및 수치정사영상을 제작하고 해석도화원도를 이용하여 정확도를 평가하였다. 실험결과를 분석하면 LiDAR DEM은 건물의 경우에는 평균적으로 x축 방향으로 0.30 m, y축 방향으로 0.62 m 편이가 발생하였으며 도화원도를 이용하여 제작한 DEM과의 비교 .분석한 결과, 편이가 $\pm$10 cm 범위에 36.2%, $\pm$10 cm$\pm$20 cm 범위에 43.53%가 분포되어 있다. 따라서 본 연구에서 제시된 LiDAR 자료의 정확도는 국립지리원에서 규정하고 있는 1/5,000 도화축척의 최대오차 이내로 다양한 분야에 활용될 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제15권3호
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• pp.317-324
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• 1994

본 논문에서는 ISDN(Intergrated Services Digital Network) LAPD(Link Access Procedure on the D-channel)와 LAPB(Link Access Procedunre on the B-channel) 프로토콜 구현과 비 ISDN 기기 용 ISDN 접속장치인 TA(Terminal Adaptor)를 위한 새로운 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 지금까지의 방법과는 달리 실시간 운영체제의 커널부를 타켓보드(target board)에 이식하여 ISDN LAPD와 LAPB 프로토콜을 구현하는 것이다. 구현된 시스템의 특징은 첫째, 각 계층에서 발생한 프로세스들을 병렬적(Multi Tasking)으로 처리하도록 하였고, 둘째, 프로토콜 구현을 위해 필요한 타이머들이 커널부로부터 소프트웨어적으로 지원되도록 하였으며, 셋째, 운영체계의 포트 함수를 응용하여 CCITT에서 권고하는 SAP(service access point)를 구현 하였다. 제안한 방법에 따라 운영체계를 이용하여 ISDN 사용자 망 인터페이스를 위한 LAPD의 계층1(layer1), 계층2(layer2) 및 계층3(Call control) 프로토콜과 LAPB프로토콜을 구현하여 모의 망 종단 장치에 연결시켜 실험을 수행한 결과 계층2(LAPD)에서의 TEI(Terminal Equipment Identifier)할당과, 다중 프레임 전송모드의 설정 후 계층3의 메세지가 전송됨을 확인하였고, 이를 이용하여 계층3에서 호설정이 이루어지고 해제되는 것을 확인 하였다. 그리고 설정된 패스를 통해 LAPB 프로토콜을 이용하여 B 채널로 데이터의 전송이 이뤄짐을 확인하였다. 따라서, 본 논문에서는 PC로부터의 초음파 의료 영상 또는 음성 정보를 ISDN환경에서 보다 효율적으로 전송할 수 있는 ISDN망에서의 전송시스템이 구현됨으로써 향후 ISDN망에 접속하여 사용할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.919-927
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• 2019

본 논문에서는 입체 영상을 획득하기 위한 정밀 카메라 캘리브레이션(calibration) 기법을 제안한다. 일반적인 카메라 캘리브레이션 기법은 체커보드 구조의 목적 패턴을 이용하여 수행한다. 체커보드 패턴은 사전에 인지된 격자구조를 활용할 수 있으며, 체커보드 코너점을 통해 특징점 매칭을 용이하게 수행할 수 있음에 따라 2차원 영상 픽셀 지점과 3차원 공간상의 관계를 정확히 추정할 수 있다. 특징점 매칭을 통해 카메라 파라미터를 추정하므로 정밀한 카메라 캘리브레이션을 위해선 영상 평면내의 정확한 체커보드 코너 검출이 필요하다. 따라서 본 논문은 정확한 체커보드 코너 검출을 통해 정밀한 카메라 캘리브레이션을 수행하는 기법을 제안한다. 정확한 코너를 검출하기 위해 1-D 가우시안 필터링을 활용하여 코너 후보군들을 검출한 후 코너 정제(refinement) 과정을 통해 이상치(outlier)들을 제거하며 영상내의 부분 픽셀(sub-pixel) 단위의 정확한 코너를 검출한다. 제안한 기법을 검증하기 위해 카메라 내부 파라미터를 추정 결과를 판단하는 재투사 오차(reprojection error)를 확인하며, 카메라 위치 ground truth 값이 제공된 데이터 셋을 활용하여 카메라 외부 파라미터 추정 결과를 확인한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.2043-2050
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• 2014

X-선 탐지장치는 검색 대상물에 대한 단면 정보만을 제공하기 때문에 내용물에 대한 판정의 한계가 있다. 스테레오 X-선 탐지 장치는 검색 대상체에 대한 단면 정보와 논문에서 제안된 볼륨기반의 3차원 형상복원 알고리즘을 통해 3차원 정보를 제공하여 검색효율을 높일 수 있다. 또한, 고속 검색을 위해 자동화 검색에 대한 식별자로 형상복원 결과를 적용하고자 유사한 모형의 15개 샘플에 대한 형상 복원 및 검출율을 분석하였다. 검색대상 모델에 대한 복원 결과는 실측 모델과 비교할 때 각각 폭 (2.56%), 높이 (6.15 %)와 깊이 (7.12 %)의 오차를 보이며 높은 정확도를 나타내었다. 또한 K-Mean 클러스터링 알고리즘을 적용하여 실험한 결과 97 %의 검출 효율이 보였다. 본 논문의 결과는 자동화 시스템을 위한 새로운 검색식별자를 제시하며 추가연구를 통해 검색 시스템의 효율성 향상을 위한 연구를 진행할 것이다.

• 실천공학교육논문지
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• 제8권2호
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• pp.111-120
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• 2016

여러 가지 센서를 이용한 IOT(Internet Of Thing) 시스템의 FPGA 설계용 교육장비를 소개한다. 센서들은 다양한 출력 방식을 가지고 있어서 출력 방식에 따른 센서 인터페이스 컨트롤러를 FPGA 상에서 설계가 필요하다. 본 장비는 아날로그 출력인 경우에 FPGA(Field Programmable Gate Array)내에 있는 ADC(Analog-to-Digital Converter) 방식과 디지털 출력인 경우에 $I^2C$(Inter-Integrated Circuit), SPI(Serial Peripheral Interface Bus) 통신방식 및 GPIO(General-Purpose Input/Output)를 통해 사용한 방식에 따른 여러 가지 센서 인터페이스 컨트롤러의 설계가 가능하다. 이미지 센서를 이용해서 영상 처리 하드웨어 설계가 가능하고 더불어 영상 및 영상처리 결과를 모니터에 출력하는 VGA(Video Graphics Array) 컨트롤러 설계도 가능하다. 본 장비는 유,무선 네트워크에 통신이 가능한 IOT 시스템을 위해서 한 칩에 디지털 하드웨어와 Linux System을 결합한SOC(System on Chip) 설계가 가능하다. 이 장비를 이용해서 "이미지센서 기반의 하드웨어 설계와 가속도센서 기반의 하드웨어 설계"의 사례를 소개하고 그 설계를 기반으로 "FPGA를 이용한 디지털시스템 설계" 교과목의 교육 가능한 사례를 소개한다. 학생들에 의해서 새롭게 설계한 하드웨어를 본 FPGA를 이용해서 하드웨어 장비에 적용시키는 능력을 배양할 수 있고, 또한 개념설계, 부분설계, 상세설계를 통해서 FPGA 기반 하드웨어의 창의적 종합설계 능력을 키울 수 있다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권10호
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• pp.658-669
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• 2015

시대의 흐름에 따라 게임 개발에 대한 패러다임 또한 변화하고 있다. 일반적인 게임은 사용자가 시스템에 내부적으로 정해진 선택지만을 이용하여 플레이를 할 수 있도록 설계 되고 있다. 미리 정해져 있지 않은 입력데이터를 분석하고 판별하여 게임을 진행할 수 있다면, 게임 내에서 사용자의 선택지는 제약이 없게 되며 따라서 게임 시나리오는 사용자의 다양한 입력데이터에 따라 다양하게 전개 될 수 있다. 본 논문에서는 기존의 네트워크 통신 및 API와 알고리즘을 게임에 접목함으로써 제약 없는 사용자의 입력에 따른 게임 시스템의 출력 방안을 제안한다. 실험을 위해 안드로이드 플랫폼 단말기 상에서 동작하는 게임을 구현하였다. 실험에서 선정한 사용자의 입력 데이터 포맷은 이미지 파일이며, 서버는 네이버 이미지 검색 API를 이용하여 입력 받은 이미지 파일과 획득한 참조 이미지와의 유사도 검사를 수행한다. 그에 따른 결과를 분석하여 판정 결과를 게임 단말기로 반환한다. 실험을 통해 게임 개발 프레임워크를 기초로 다른 분야의 컴퓨팅 기술 접목의 활용가치를 확인하였으며 또한 제안한 방식은 향후 다양한 게임 인터페이스로의 발전 가능성이 있음을 입증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권1_2호
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• pp.114-125
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• 2002

본 논문에서는 MPEG 비디오 데이터의 컷(cut)과 디졸브(dissolve)를 검출하여 샷(shot) 단위로 분할하고 각 샷의 카메라 동작 또는 객체 움직임의 형태를 분류하는 방법을 제안하고자 한다. 정확한 샷의 위치와 카메라, 객체의 세분화된 동작을 구별하기 위한 전단계의 연구에서[1] 우선 MPEG 데이터의 I(Intra) 프레임의 DC(Direct Current) 계수를 분석하여 픽처 그룹을 Shot(장면이 바뀐 경우), Move(카메라 동작 또는 객체가 움직인 경우), Static(영상의 변화가 거의 없는 경우)으로 세분화하여 분류하였다. 이 과정에서 2단계 구조의 신경망을 구성하고 여러 종류의 특징을 서로 다른 해상도에서 추출하여 결합시키는 방법을 제안하였다. 다음 단계로 Shot 또는 Move로 분류된 픽처 그룹의 P(Predicted), B(Bi-directional) 프레임을 선별적, 계층적으로 탐색하여 컷의 정확한 발생 위치와 카메라 동작 또는 객체 움직임의 종류를 결정하는 방법을 제안한다. P, B 프레임의 매크로 블록의 종류별 분포를 통계적으로 이용하여 컷의 발생 위치를 검출하여, P, B 프레임의 매크로 블록 종류와 움직임 벡터를 동시에 사용하는 신경망을 구성하여 디졸브, 카메라 동작, 객체 움직임의 종류를 검출한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 MPEG 데이터의 압축을 풀지 않은 상태에서 I 프레임의 DC 계수만을 사용하여 픽처 그룹을 분류하며, 분류된 픽처 그룹 내에서 일부의 P, B 프레임만을 계층적으로 선택하여 탐색함으로서 처리 시간을 감소시키고자 하였다. 세 종류의 서로 다른 비디오 데이터를 사용한 실험에서 93.9-100.0%로 픽처 그룹을, 96.1-100.0%로 컷을 검출하였다. 또한 두 종류의 비디오 데이터를 사용한 실험에서 90.13% 및 89.28%의 정확성으로 카메라 동작 또는 객체 움직임을 분류하였다.