• 지구물리와물리탐사
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• 제23권3호
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• pp.208-214
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• 2020

본 연구에서는 플럭스게이트(fluxgate) 센서를 탑재한 드론 자력탐사 시스템 시작품(proto-type)을 개발하였다. 시스템의 하드웨어는 플럭스게이트 자력센서, 관성측정장치(inertial measurement unit, IMU), GPS, 통신 모듈로 구성되어 있다. 또한 측정된 자료를 지상제어시스템(ground control system, GCS)으로 실시간 전송하는 모니터링 소프트웨어를 개발하였다. 측정된 자력값은 띠통과 필터(notch filter)와 대역통과필터(band-pass filter)를 거쳐서 최종적으로 1Hz 데이터로 저장된다. 본 시스템 검증을 위해 자성체 반응을 확인하는 예비 실험이 먼저 수행되었고, 이후 철광산 두 곳에서 현장 실증을 실시하였다. 현장 실증으로 경기도 포천과 강원도 정선 지역에서 자체 개발한 드론 자력탐사 시스템과 한국지질자원연구원(KIGAM)이 제작한 무인비행선 자력탐사 시스템 결과와 비교하였다. 그 결과 예비 실험과 현장 실증을 통해 본 시스템은 야외 항공 자력탐사에 충분히 활용 가능함을 확인할 수 있었다. 향후 양질의 항공자력탐사 자료 획득을 위해 잡음을 최소화하는 필터 기능 및 기구 성능을 고도화하는 연구가 요구된다.

• 방송공학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.471-482
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• 2006

본 논문은 깊이맵의 정보 분해(information decomposition)와 적응적 경계 평탄 필터링(adaptive edge smooth filtering)을 이용하여 다시점 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 깊이맵의 경계 영역에 평탄 필터링을 수행한 후, 깊이맵을 네 가지 종류의 분해 영상, 즉, 규칙 메쉬 영상, 경계 영상, 특징점 영상, 계층의 수 영상으로 변환한다. 그런 다음, 네 가지의 분해 영상에 3차원 메쉬 표현법을 적용하여 3차원 장면을 생성하고, 3차원 공간에서 가상 카메라의 위치를 변경하여 생성한 3차원 장면으로부터 다시점 영상을 추출한다. 실험 결과는 제안한 방법이 rubber-sheet 문제를 최소화하여 다시점 영상을 성공적으로 생성할 수 있었고, 깊이맵의 정보 분해를 통해 실시간으로 3차원 장면을 렌더링할 수 있었음을 보여준다. 또한, 제안한 방법은 기존의 방법과 달리 깊이맵 정보를 보존하기 때문에, 깊이 키잉(depth keying)과 같이 깊이 정보를 이용하는 3차원 응용에 활용할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권1호
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• pp.1-15
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• 2000

3차원 형상의 복구를 위하여 일반적으로 다른 방향에서 취득한 거리 영상을 하나의 좌표계로 변환하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 과정 중 레지스트레이션과 인티그레이션에 관한 연구 결과를 제시한다 레지스트레이션에 대해서는 가존의 ICP 알고리듬의 수렴 속도 향상을 위해 높은 곡률을 갖는 데이터에 가중치를 주는 2 단계의 알고리듬을 제안한다 첫 번째 단계에서는 모든 거리 데이터 이용하여 적당한 정도의 레지스트레이션을 수행하고 두 번째 단계에서 높은 곡률을 가진 점들만을 이용하여 보다 정확한 레지스트레이션을 수행한다 인티그레이션 알고리듬으로는 가준 좌표계로 변환된 모든 거리 영상간의 전체 오차를 최소화하기 위해 2장간의 거리 영상에 대한 ICP 알고리듬을 임의의 N장의 거리 영상에 대하여 적용할 수 있도록 일반화하는 알고리듬을 제안하였다 제안하는 알고리듬을 통하여 2장간의 변환을 순차적으로 수행하여 기준 좌표계로의 변환을 얻었을 때 레지스트레이션 오차가 누적되는 문제점을 해결하였다 실험결과 레지스트레이션 알고리듬은 펜티움 150MHz PC 환경에서 l분정도의 수행시간을 나타내었다 실험 결과는 제안하는 기법이 적절한 시간내에 모든 거리 데이터들을 오차가 고르게 분포하는 모델을 형성할 수 있음을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권4호
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• pp.429-441
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• 2002

본 논문은 실시간으로 3차원 공간상에서의 움직임 정보를 추출할 수 있는 입력 장치를 제안한다. 제안하는 3차원 입력 장치는 스테레오 카메라의 기하학적 구조와 색상, 움직임, 형태상의 특성을 이용하여 복잡한 환경에서 사전 카메라 캘리브레이션 없이 3차원 움직임 정보를 추출할 수 있다. 움직임 추출을 위해서 perspepctive projection 행렬과 perspective distortion 행렬을 이용한 스테레오 카메라의 기하학적 특성을 이용하며, 효과적인 좌우 영상의 특징점 추적 및 추출을 위해 색상 변환(Color transform)과 UPC(Unmatched Pixel Count) 및 이산 칼만 필터(Discrete Kalman Filter)의 효과적인 결합으로 이루어진 MAWUPC(Motion Adaptive Weighted Pixel Count)과 PCA(Principal Component Analysis)로 구성된 알고리즘을 제안한다. 추출된 3차원 공간상에서의 움직임은 가상환경에서의 가상 물체를 제어하거나 사용자 시점의 이동을 나타내는 인터페이스로 사용한다. 스테레오 비전을 이용한 입력 장치는 선으로 연결되지 않기 때문에 사용자가 가상환경에서 작업하기가 편리하며 몰입감을 높일 수 있는 등 보다 효율적인 상호작용을 가능하게 해준다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권3호
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• pp.164-173
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• 2014

수중 로봇 분야에서 수중 환경 인식은 매우 중요하나, 탁도 등의 제약으로 인하여 수중 광학 카메라의 사용은 제한적이다. 대안으로 기대하는 수중 영상 소나의 경우, 소나 영상의 품질이 영상 처리에 의해 자연물을 그대로 인식하기에 충분히 안정적이며 정확하지 못하다. 이를 극복하고자 본 논문의 Part 1에서 초음파의 특징을 고려한 인공 표식을 제안하였으며, 형상 행렬 기반의 인식 방법을 함께 제안하고 검증하였다. 그러나 실제 해양 환경은 복잡하고 동적인 잡음 요소가 많다. 이러한 문제를 추가로 해결하기위해 본 논문의 Part 2에서는 연속되는 소나 영상에서 확률적으로 인식 후보를 선별하여 인식하고, 추적하는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 4단계, 즉 유사도 기반 관심 후보의 선정, 확률 기반 최종 후보의 선정, 선정된 후보의 인식, 그리고 인식된 물체의 추적으로 구성되어 있다. 이러한 4단계의 구조가 병렬로 처리되어 실시간 처리가 가능하며 인식 대상체의 변경이나 알고리즘의 보강을 위한 유연한 구조를 가진다. 제안한 프레임워크를 구성하는 파티클 필터 기반의 후보 선별 알고리즘과 평균-이동 (mean-shift) 기법에 의한 추적 방법을 함께 제안하였다. 수조 실험과 실해역 실험을 수행을 통하여 성능을 검증하였으며 결과에 대한 상세한 분석을 수행하였다. 인공 표식의 추적에서 얻어진 상대거리, 방향 등의 정보는 수중 로봇의 제어와 항법을 위해 사용될 것으로 기대하고 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제27권4호
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• pp.547-566
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• 2013

본 연구에서는 2009 개정 수학과 교육과정을 바탕으로 개발된 중학교 1학년 수학교과서 중에서 스토리텔링의 적용을 그 특성으로 하였다고 기술한 교과서 3종을 선택하여 현행 교육과정 기본 방향과 내용 및 수학교육 선진화 방안의 일부인 스토리텔링의 구성요소를 분석해 보고 그 대안을 제시해 보는 것을 연구의 목적으로 한다. 교수 학습 맥락에서의 스토리텔링의 6가지 요소인 '페르소나', '감정이입', '비유', '플롯', '심미적 경험', '시간성'을 이용하여 중학교 1학년 수학교과서에서 수학적 개념이나 성질을 도입하기 위해 사용한 스토리텔링의 자료를 분석하였다. 즉, 스토리텔링 자료가 스토리텔링의 요소를 얼마나 잘 갖추고 있는지를 교수 학습 맥락에서의 스토리텔링 요소의 반영 유무와 비율을 통해 살펴보고, 각 교과서의 특징을 살펴보았다. 이 연구의 결과가 수학을 실생활과 관련하여 흥미 있게 공부할 수 있는 방법과 자료를 개발하는데 필요한 정보와 자료를 제공할 것으로 기대한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제39권2호
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• pp.35-44
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• 2002

카메라의 이동과 회전은 영상 프레임 전체에 영향을 미치는 전역 움직임(global motion)을 유발한다. 이러한 전역 움직임을 포함하는 영상을 부호화하는 경우, 변화성분 검출(change detection) 기법을 사용하여 정확한 오브젝트를 분할하는 것은 실제적으로는 불가능하며 큰 움직임 벡터로 인해 높은 압축률을 얻기 어렵다. 이러한 문제는 전역 움직임이 보상된 영상 시퀀스를 사용함으로써 해결할 수 있다. 전역 움직임 보상을 위한 기존의 카메라 움직임 추정 방법들은 계산량이 많다는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 간단한 선 형식으로 구성되는 전역 움직임 추정 알고리즘을 제안한다 제안 알고리즘은 영상 프레임 내의 대칭점(symmetric points)의 움직임 정보를 이용하여 패닝(panning)과 틸팅(tilting), 줌잉(zooming)에 대한 전역 움직임 파라미터를 산출한다. 전역 움직임 계산에는 카메라 회전에 대해 깊이(depth)에 독립적인 원경만이 사용되며, 영상 내에서 원경을 구분하기 위한 판별식도 논문에 제시된다. 또한, MPEG 시험 영상을 사용한 실험 결과도 나타내었다. 본 논문에서 제안한 기법의 실시간 수행 능력은 많은 영상처리 분야의 전처리 단계에서 사용될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권5호
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• pp.447-458
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• 2008

본 논문에서는 도로 네트워크 데이타베이스에서 정적 객체의 k-최근접 이웃 질의를 효율적으로 처리하기 위한 방안을 논의한다. 기존의 여러 기법들은 인덱스를 사용하지 못했는데, 이는 네트워크 거리가 순서화 된 거리함수가 아니며 삼각 부등식(triangular inequality) 성질 또한 만족하지 못하기 때문이다. 이러한 기존 기법들은 질의 처리 시 심각한 성능 저하의 문제를 가진다. 선계산된 네트워크 거리를 이용하는 또 다른 기법은 저장 공간의 오버헤드가 크다는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 문제점들을 동시에 해결하기 위하여 객체들 간의 네트워크 거리를 근사하여 객체들에 대한 인덱스를 구축하고, 이를 이용하여 k-최근접 이웃 질의를 처리하는 새로운 기법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 먼저 네트워크 공간상의 객체를 유클리드 공간상으로 사상하기 위한 체계적인 방법을 제시한다. 특히, 삼각 부등식 성질을 만족시키기 위하여 평균 네트워크 거리라는 새로운 거리 개념을 제시하고, 유클리드 공간으로의 사상을 위하여 FastMap 기법을 사용한다. 다음으로, 평균 네트워크 거리와 FastMap을 사용하여 네트워크 공간상의 객체들로 인덱스를 구축하는 근사 색인 알고리즘을 제시한다. 또한, 구축한 인덱스를 사용하여 k-최근접 이웃 질의를 효과적으로 수행하는 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 실제 도로 네트워크를 이용한 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권3호
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• pp.81-90
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• 2012

최근 신재생에너지 자원에 대한 사회적인 관심 증대와 맞물려 IT(Information Technology) 기술과 공간정보기술의 급속한 발전에 따라 신재생에너지 분야에서도 GIS(Geographic Information System) 공간정보 분석 기술과의 융합을 통하여 체계적이고 과학적인 활용 방법들이 많이 연구되고 있다. 본 연구에서는 정확한 지형, 경제, 문화적 환경 요소들을 종합적으로 고려한 정확하고 정밀한 풍력에너지 시설물 적지분석 시스템 모듈 개발과 동시에 3차원 GIS 등과 같은 최신 공간 정보기술을 활용하여 정밀한 현장정보 구현과 3차원 결과물 표출, 3차원 객체 구현, 모의 등 풍력 신재생에너지 관련 종합정보를 관리할 수 있는 3차원 Web GIS 기반 풍력에너지 시설물 적지분석 시스템을 개발하였다. 이를 통하여 과학적인 신재생에너지 시설물 단지 조성과 함께 정확하고 정량적인 정보 수집, 관리, 분석이 가능할 뿐만 아니라 실시간 정보제공체계 구축의 전환점을 마련할 수 있었으며 3차원 영상기반 신재생에너지 자원정보 관리시스템 구축을 통한 다양한 현장정보 분석이 가능함으로써 합리적 의사결정 지원을 할 수 있게 되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권2C호
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• pp.141-149
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• 2007

영상에서 사람의 머리위치를 찾는 문제에 있어서 어깨선 정보를 이용하는 것은 아주 유용하다. 영상에서 머리 외곽선과 어깨선의 형태는 일정한 변형을 유지하면서 같이 움직이므로 이를 ASM(Active Shape Model) 기법을 사용해서 통계적으로 모델링 할 수 있다. 그러나 ASM 모델은 국부적인 에지나 그래디언트에 의존하므로 배경 에지나 클러터 성분에 민감하다. 한편 AAM(Active Appearance Model) 모델은 텍스쳐 등을 이용하지만, 사람의 피부색, 머리색깔, 옷 색깔 등의 차이로 인해서 통계적인 학습방법을 쓰기가 어렵고, 전체 비디오에서 외모(Appearance)가 시간적으로 변한다. 따라서, 본 논문에서는 외모(Apperance) 모델을 변화에 따라 바꾸는 대신, 영상의 각 화소를 머리, 어깨, 배경으로 구분하는 분별적 외모 모델(discriminative appearance)를 사용한다. 실험을 통해서 제안된 방법이 기존의 기법에 비해서 포즈변화와 가려짐, 조명의 변화 등에 강인함을 보여준다. 또한 제안된 기법은 실시간으로 작동하는 장점 또한 가진다.