• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.1996-2015
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• 2023

High-definition (HD) maps can provide precise road information that enables an autonomous driving system to effectively navigate a vehicle. Recent research has focused on leveraging semantic segmentation to achieve automatic annotation of HD maps. However, the existing methods suffer from low recognition accuracy in automatic driving scenarios, leading to inefficient annotation processes. In this paper, we propose a novel semantic segmentation method for automatic HD map annotation. Our approach introduces a new encoder, known as the convolutional transformer hybrid encoder, to enhance the model's feature extraction capabilities. Additionally, we propose a multi-level fusion module that enables the model to aggregate different levels of detail and semantic information. Furthermore, we present a novel decoupled boundary joint decoder to improve the model's ability to handle the boundary between categories. To evaluate our method, we conducted experiments using the Bird's Eye View point cloud images dataset and Cityscapes dataset. Comparative analysis against stateof-the-art methods demonstrates that our model achieves the highest performance. Specifically, our model achieves an mIoU of 56.26%, surpassing the results of SegFormer with an mIoU of 1.47%. This innovative promises to significantly enhance the efficiency of HD map automatic annotation.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_2호
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• pp.989-1006
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• 2020

건물탐지 기반의 건물 변화 모니터링은 발사예정인 차세대 중형위성 1, 2호와 같은 고해상도 다시기 광학 위성영상을 이용한 인공 구조물 모니터링 측면에서 가장 중요한 분야 중 하나이다. 하지만 지표면에 위치하는 건물들의 형태와 크기는 다양하며, 이들 주변에 존재하는 그림자 또는 나무 등에 의해 정확한 건물탐지에 어려움이 따른다. 또한, 영상 촬영 당시의 플랫폼의 방위각(Azimuth angle)과 고도각(Elevation angle)에 따라 생기는 기복 변위로 인해 건물 변화탐지 수행 시 다수의 변화 오탐지가 발생하게 된다. 이에 본 연구에서는 건물 변화탐지 결과 향상을 위해 다시기 영상 취득 당시의 태양의 방위각과 그에 따른 그림자의 주방향(Main direction)을 이용한 객체기반 건물탐지를 수행하였으며, 이후 플랫폼의 방위각과 고도각을 이용한 건물 변화탐지를 수행하였다. 고해상도 영상에 객체 분할 기법을 적용한 후, Shadow intensity를 통해 그림자 객체만을 분류하였으며, 건물 후보군 탐지를 위해 각 객체의 Rectangular fit, GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix) homogeneity 그리고 면적(Area)과 같은 특징(Feature) 정보들을 이용하였다. 그 후, 건물 후보군으로 탐지된 객체들의 중심과 태양의 방위각에 따른 건물 그림자 사이의 방향과 거리를 이용하여 최종 건물을 탐지하였다. 각 영상에서 탐지된 건물 객체 간 변화탐지를 위해 객체들 간의 단순 중첩, 플랫폼의 고도각에 따른 객체의 크기 비교, 그리고 플랫폼의 방위각에 따른 객체 간의 방향 비교 총 3가지의 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 주거 밀집 지역을 연구지역으로 선정하였으며, KOMPSAT-3와 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)의 이종 센서에서 취득된 고해상도 영상을 이용하여 실험 데이터를 생성하였다. 실험 결과, 특징 정보를 이용해 탐지한 건물탐지 결과의 F1-score는 KOMPSAT-3 영상과 무인항공기 영상에서 각각 0.488 그리고 0.696인 반면, 그림자를 고려한 건물탐지 결과의 F1-score는 0.876 그리고 0.867로 그림자를 고려한 건물탐지 기법의 정확도가 더 높은 것을 확인할 수 있었다. 또한, 그림자를 이용한 건물탐지 결과를 바탕으로 제안한 3가지의 건물 변화탐지 제안기법 중 플랫폼의 방위각에 따른 객체 간의 방향을 고려한 방법의 F1-score가 0.891로 가장 높은 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2012년도 제43회 하계 정기 학술대회 초록집
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• pp.80-81
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• 2012

Recently, one of the critical issues in the etching processes of the nanoscale devices is to achieve ultra-high aspect ratio contact (UHARC) profile without anomalous behaviors such as sidewall bowing, and twisting profile. To achieve this goal, the fluorocarbon plasmas with major advantage of the sidewall passivation have been used commonly with numerous additives to obtain the ideal etch profiles. However, they still suffer from formidable challenges such as tight limits of sidewall bowing and controlling the randomly distorted features in nanoscale etching profile. Furthermore, the absence of the available plasma simulation tools has made it difficult to develop revolutionary technologies to overcome these process limitations, including novel plasma chemistries, and plasma sources. As an effort to address these issues, we performed a fluorocarbon surface kinetic modeling based on the experimental plasma diagnostic data for silicon dioxide etching process under inductively coupled C4F6/Ar/O2 plasmas. For this work, the SiO2 etch rates were investigated with bulk plasma diagnostics tools such as Langmuir probe, cutoff probe and Quadruple Mass Spectrometer (QMS). The surface chemistries of the etched samples were measured by X-ray Photoelectron Spectrometer. To measure plasma parameters, the self-cleaned RF Langmuir probe was used for polymer deposition environment on the probe tip and double-checked by the cutoff probe which was known to be a precise plasma diagnostic tool for the electron density measurement. In addition, neutral and ion fluxes from bulk plasma were monitored with appearance methods using QMS signal. Based on these experimental data, we proposed a phenomenological, and realistic two-layer surface reaction model of SiO2 etch process under the overlying polymer passivation layer, considering material balance of deposition and etching through steady-state fluorocarbon layer. The predicted surface reaction modeling results showed good agreement with the experimental data. With the above studies of plasma surface reaction, we have developed a 3D topography simulator using the multi-layer level set algorithm and new memory saving technique, which is suitable in 3D UHARC etch simulation. Ballistic transports of neutral and ion species inside feature profile was considered by deterministic and Monte Carlo methods, respectively. In case of ultra-high aspect ratio contact hole etching, it is already well-known that the huge computational burden is required for realistic consideration of these ballistic transports. To address this issue, the related computational codes were efficiently parallelized for GPU (Graphic Processing Unit) computing, so that the total computation time could be improved more than few hundred times compared to the serial version. Finally, the 3D topography simulator was integrated with ballistic transport module and etch reaction model. Realistic etch-profile simulations with consideration of the sidewall polymer passivation layer were demonstrated.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권2호
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• pp.1-9
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• 2008

휴대폰에서 보안 필요성이 증가함에 따라 개인 인증을 위하여 홍채, 지문, 얼굴과 같은 단일 생체 정보를 이용한 많은 연구들이 진행되었으나 단일 생체 인식에서는 인식 정확도에 한계가 있었다. 따라서 본 논문에서는 휴대폰 환경에서 고 인식율을 위해 얼굴과 홍채를 결합하는 방법에 대해 제안한다. 본 논문에서는 근적외선 조명과 근적외선 통과 필터를 부착한 휴대폰의 메가 픽셀 카메라를 사용하여 근적외선 얼굴 및 홍채 영상을 동시에 취득한 후, SVM(Support Vector Machine)을 기반으로 스코어 레벨에서 결합하였다. 또한, 저 연산의 로가리듬(Logarithm) 알고리즘을 사용한 얼굴 데이터의 조명 변화에 대한 정규화와 극 좌표계 변환 및 홍채 코드의 비트 이동 매칭에 의한 홍채 영역의 이동, 회전, 확대 및 축소에 대한 정규화를 통해 SVM의 분류 복잡도와 얼굴, 홍채 데이터의 본인 변화도를 최소화함으로써 인식 정확도를 향상시켰으며, 저 연산의 휴대폰 환경에서 정수혈 기반의 얼굴 및 홍채 인식 알고리즘을 사용하여 처리시간을 향상시켰다. 실험 결과, SVM을 사용한 인식의 정확성이 단일 생체(얼굴 또는 홍채), SUM, MAX, MIN 그리고 Weighted SUM을 사용하는 것보다 우수한 것을 알 수 있었다.