• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.329-336
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• 2016

옥외광고 및 산업 현장에서는 실시간으로 다양한 의사를 표현하기 위하여 영상처리 기반 이미지 변환 출력 LED 전광판 시스템을 구현하려고 한다. 최근 각종 현장에서는 단순한 문장 표현이 아닌 이미지를 이용한 직관적인 의사소통의 중요성이 커지고 있다. 따라서 의사소통을 위해 단순히 입력된 정보를 출력하는 것이 아닌 실시간 정보를 출력할 수 있는 시스템이 요구되고 있다. 이를 위해 본 시스템은 다양한 임의의 이미지 출력이 불가능한 기존의 LED 전광판에 이미지를 맵핑하는 문제를 해결하는 것과 이미지 출력이 가능한 형태로 변환하여 저전력의 LED를 활용하여 한정된 자원 안에서 효율적으로 메시지와 이미지를 출력하도록 개발하였다. 따라서 본 논문에서는 LED 전광판을 무선네트워크로 관리하고 마이크로 컨트롤러 중 하나인 ATmega2560과 Wi-Fi 모듈 및 서버와 안드로이드 어플리케이션 클라이언트를 통해 텍스트만 출력하는 기존의 전광판과는 달리 이미지 출력과 다양한 출력을 가능하게 하여 출력할 문자와 이미지에 대한 처리를 서버에서 관리함으로서 이미지 출력에 필요한 여러 변환 과정에 생기는 부하를 줄이는데 초점을 맞춘 시스템을 제안한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권2호
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• pp.26-38
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• 2023

본 논문은 실내 환경에서 QR 코드를 이용하여 목적지 자율 주행이 가능한 운반 로봇에 관한 연구이다. 운반 로봇은 QR 코드 인식을 위한 카메라와 좌우 벽과의 거리를 감지하여 로봇이 이동 중 일정한 간격을 유지할 수 있도록 라이다 센서가 부착하여 설계 제작하였다. 운반 로봇의 위치 정보는 QR 코드 영상을 Lanczos resampling 보간법으로 확대한 후 Otsu Algorithm 으로 이진화하고, Zbar 라이브러리를 활용하여 검출 및 해석을 수행하였다. QR 코드 인식은 운반 로봇의 카메라 위치와 QR 코드 높이가 192cm 로 고정된 상태에서 QR 코드의 크기와 운반 로봇의 주행 속도를 변화시키면서 실험을 수행하였으며, QR 코드 크기가 9cm×9cm 일 때 99.7%, 운반 로봇의 주행 속도가 약 0.5m/s 이하 일 때 거의 100%의 인식률을 보여주었다. QR 코드 인식율을 바탕으로 목적지 자율주행을 위해 장애물이 없는 상태에서 목적지가 직진만 있는 경우와 목적지가 직진과 회전이 있는 경우에 대해 실험을 수행하였다. 목적지가 직진만 있는 경우에는 위치 보정이 거의 필요 없어 목적지에 빠르게 도달할 수 있었으나, 목적지에 회전이 포함된 경우에는 위치 보정이 필요하여 목적지에 도착하는 시간이 상대적으로 지연되었다. 실험 결과, 운반 로봇이 주행 중 약간의 위치 오차가 발생하였으나 비교적 정확하게 목적지에 도달함을 알 수 있었으며, QR 코드 기반 목적지 자율주행 운반 로봇의 적용 가능성을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.377-382
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• 2006

본 논문에서는 자동결함검출 방법으로 도광판의 다양한 패턴에 나타나는 돌출, 함몰, 점 등과 같은 작은 결함들을 검출하기 위해 모폴로지의 닫힘, 열림 방법을 이용하는 템플레이트 검사 방법을 사용하였고, 얼룩, 스크래치와 같은 큰 결함을 검출하기 위해 영상에서 격자와 같은 일정한 블록을 형성하여 각 블록을 비교하여 결함을 찾는 블록매칭 방법을 사용하였다. 또한 일정한 패턴이 없는 도광판의 결함에 대해 결함을 검출할 수 있는 개선된 오쯔 방법을 이용하였다. 이 알고리즘을 적용한 결과 결함 검출에 좋은 성능이 있음을 보여준다. 제안된 알고리즘은 자체 개발한 장비에서 실제 도광판의 영상을 얻어 테스트 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.871-876
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• 2006

본 논문은 공간 부호화 패턴들을 이용하여 3차원 얼굴 정보를 정확하게 측정하기 위하여 초기 얼굴 패턴 영상으로부터 이미지 패턴을 검출하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 획득된 영상이 불균일하거나 패턴의 경계가 명확하지 않으면 패턴을 분할하기가 어렵다. 그리고 누적된 오류로 인하여 코드화가 되지 않는 영역이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 요인에 강하고 코드화가 잘 될 수 있도록 FCM 클러스터링 방법을 이용하였다. 패턴 분할을 위하여 클러스터는 2개, 최대 반복횟수는 100, 임계값은 0.00001로 설정하여 실험하였다. 제안된 패턴 분할 방법은 기존 방법들(Otsu, uniform error, standard deviation, Rioter and Calvard, minimum error, Lloyd)에 비해 8-20%의 분할 효율을 향상시켰다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권2호
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• pp.245-254
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• 2002

머신비전을 이용한 IC 패키지 마킹검사 시스템은 입력영상으로부터 검사할 요소들의 위치를 식별하고, 추출된 요소들을 학습된 표준 패턴과 비교하여 마킹의 불량 여부를 판단한다. 본 논문에서는 검사 대상 IC 패키지의 위치 판별, 마킹문자 추출, 핀원딤플 검출과 같은 일련의 작업들에 적합한 적응적 다단계 이진화 방법과 마킹문자의 국소적인 오류검출은 물론 잡영에 강건한 정합단위의 동적 선택 방법을 제안한다. 제안하는 이진화 방법은 이진화 대상 영역과 명도 값의 범위를 제한하여 Otsu의 이진화 알고리즘을 적용함으로써 특정 응용에 적응적인 이진화가 가능하다. 정합단위의 동적 선택 방법은 문자추출 및 배치분석에 대한 결과에 따라 정합단위를 선택한다. 그러므로 문자추출 및 배치분석 과정에서 발생하는 예기치 못한 부적절한 상황에서도 가능한 범위내에서 최소의 정합단위를 선택할 수 있다. 제안된 방법을 구현하여 8종의 IC 패키지, 총 280개의 영상에 대하여 실험한 결과, IC 패키지와 핀원딤플의 검출율은 100%였으며, 마킹상태에 대한 판정은 98.8%의 정확도를 나타내어 제안된 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_2호
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• pp.809-818
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• 2019

우리나라는 여름철에 편중된 강우현상과 좁은 반도의 지형적인 특성으로 인해 풍수해에 매우 취약한 구조를 가지고 있다. 최근 태풍, 집중호우 등으로 피해는 날로 심화되고 있어 앞으로 발생할 풍수해에 대비하여 정확한 피해정보 생산과 분석이 필요하다. 본 연구에서는 풍수해 분석에 필요한 수표면 면적 파악을 위해 Sentinel-1 위성영상을 이용하여 벽정저수지, 사점저수지, 수부저수지, 보령호의 수표면 면적 변화를 분석하였다. 2015년 5월부터 2019년 8월까지 촬영된 Sentinel-1 위성에 RTC 기법을 적용한 영상 전처리와 Otsu 기법을 이용한 영상 이진화를 통해 수표면 면적을 산출하였다. 산출된 수표면 면적은 국가수자원관리종합정보시스템과 농업기반관리시스템에서 제공하는 저수용량 정보와 비교하여 상관계수를 분석하였다. 그 결과, 수부저수지와 보령호의 상관계수는 각각 0.850, 0.941의 강한 상관성을 보여주었고 벽정저수지와 사점저수지의 상관계수는 0.651, 0.657의 보통의 상관성을 보였다. 이 결과는 위성영상을 이용한 중소규모 저수지의 수표면 면적 모니터링 가능성을 나타냈으며, 수표면 면적 변화는 저수지의 수량변화 모니터링 정보로 객관적 사용이 가능하다고 판단된다. 향후 다양한 데이터와의 융합을 통하여 국가적 재난관리에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.21-30
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• 2024

본 논문에서는 자율협력주행 인프라를 위해 제작된 8가지 센서 전용 시설물들에 대해 라이다로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 시설물들의 특징을 추출하여 샘플 데이터셋으로 구축하는 방법을 제안한다. 고휘도 반사지가 부착된 8가지 센서 전용 시설물들과 데이터 취득 시스템을 개발했고, 취득된 포인트 클라우드 데이터로부터 일정한 측정 거리 내에 위치한 시설물들의 특징을 추출하기 위해 포인트 대상의 DBSCAN 방법과 반사강도 대상의 OTSU 방법을 응용하여 추려낸 포인트들에 원통형 투영법을 적용했다. 3차원 포인트 좌표, 2차원 투영 좌표, 그리고 반사강도 등을 해당 시설물의 특징으로 설정했고, 정답 레이블과 함께 데이터셋으로 제작했다. 라이다로 취득한 데이터를 기반으로 구축된 시설물 데이터셋의 효용 가능성을 확인하기 위해서 기본적인 CNN 모델을 선정하여 학습 후 테스트를 진행하여 대략 90% 이상의 정확도를 보여 시설물 인식 가능성을 확인했다. 지속적인 실험을 통해 제시한 데이터셋 구축을 위한 특징 추출 알고리즘의 개선 및 성능 향상과 더불어 이에 적합한 자율협력주행을 위한 센서 전용 시설물을 인식할 수 있는 전용 모델을 개발할 예정이다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권2호
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• pp.31-38
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• 2005

최근 생체인식기반의 개인인증은 인증의 자동화와 높은 성능으로 개인인증의 효과적인 방법으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 Hu 불변 모멘트에 기초한 장문인식 방법을 제안하였다. 그리고 장문인식 알고리즘의 전체 실행 속도를 높여 효율성 있는 장문인식 시스템을 설계하기 위하여 저해상도(75dpi) 장문이미지$(5.5cm\times5.5cm)$를 사용한다. 제안된 시스템은 두 부분으로 이루어져 있는데 정확한 장문이미지를 획득하기 위한 장문 고정장치와 장문인증을 효과적으로 처리할 수 있는 알고리즘으로 구성되어 있다. 그리고 장문인증 단계는 3회로 제한되며, 그 결과 임계값 0.001일 때 FAR은 $(5.5cm\times5.5cm)$, GAR은 $98.1\%$이다. 이는 [3]과 비교하여, FAR은 $0.002\%$, GAR은 $0.1\%$ 향상되었음을 확인하였다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.17-25
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• 2019

최근 자주 발생하는 싱크 홀(sinkhole)을 정확하게 발견하고 추적하는 것은 사람 및 재산 피해를 예방하기 위해서 매우 중요하다. 그 동안 싱크 홀을 검출하기 위한 방안들이 많이 제안되었지만 지하 깊은 곳에서 발생하는 싱크 홀에 대한 검출은 완전히 해결되지 않고 있다. 또한 실시간으로 싱크 홀을 감지하고 실시간으로 경고를 발생하는 시스템은 아직 안정화되지 않은 상태이다. 본 연구는 딥 러닝과 데이터 결합에 의해 싱크 홀을 실시간으로 검출하기 위한 연구이며, 제안하는 알고리즘은 크게 바이너리 분할(binrary segmentation), 싱크 홀분류(sinkhole classification) 및 싱크 홀 추적(sinkhole tracking)의 세 가지 주요 부분으로 구성된다. 실험 결과 싱크 홀이 실시간으로 데이터 세트에서 추적 될 수 있음을 보여주었다. 따라서 본 연구에서 제안된 시스템은 싱크 홀을 탐지하기 위해서 실제로 적용될 수 있음을 보여준다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.163-172
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• 2012

A driver assistance system is critical to improve a convenience and stability of vehicle driving. Several systems have been already commercialized such as adaptive cruise control system and forward collision warning system. Efficient vehicle detection is very important to improve such driver assistance systems. Most existing vehicle detection systems are based on a radar system, which measures distance between a host and leading (or oncoming) vehicles under various weather conditions. However, it requires high deployment cost and complexity overload when there are many vehicles. A camera based vehicle detection technique is also good alternative method because of low cost and simple implementation. In general, night time vehicle detection is more complicated than day time vehicle detection, because it is much more difficult to distinguish the vehicle's features such as outline and color under the dim environment. This paper proposes a method to detect vehicles at night time using analysis of a captured color space with reduction of reflection and other light sources in images. Four colors spaces, namely RGB, YCbCr, normalized RGB and Ruta-RGB, are compared each other and evaluated. A suboptimal threshold value is determined by Otsu algorithm and applied to extract candidates of taillights of leading vehicles. Statistical features such as mean, variance, skewness, kurtosis, and entropy are extracted from the candidate regions and used as feature vector for SVM(Support Vector Machine) classifier. According to our simulation results, the proposed statistical feature based SVM provides relatively high performances of leading vehicle detection with various distances in variable nighttime environments.