• Computers and Concrete
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• 제32권6호
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• pp.615-623
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• 2023

Crack detection is an essential method to ensure the safety of dam concrete structures. Low-quality crack images of dam concrete structures limit the application of neural network methods in crack detection. This research proposes a modified attentional mechanism model to reduce the disturbance caused by uneven light, shadow, and water spots in crack images. Also, the focal loss function solves the small ratio of crack information. The dataset collects from the network, laboratory and actual inspection dataset of dam concrete structures. This research proposes a novel method for crack detection of dam concrete structures based on the U-Net neural network, namely AF-UNet. A mutual comparison of OTSU, Canny, region growing, DeepLab V3+, SegFormer, U-Net, and AF-UNet (proposed) verified the detection accuracy. A binocular camera detects cracks in the experimental scene. The smallest measurement width of the system is 0.27 mm. The potential goal is to achieve real-time detection and localization of cracks in dam concrete structures.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권2호
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• pp.75-80
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• 2024

Research on the visual narrative impact of Unreal Engine's Lumen lighting system in games aims to delve into how Lumen's lighting technology plays a crucial role in game design and gameplay experience, thereby enhancing the visual storytelling of games. Lumen, Unreal Engine's dynamic global illumination solution, calculates lighting and shadows in real-time during gameplay, creating a more realistic and immersive environment. Analysis indicates that Lumen technology not only provides visually realistic and dynamic lighting effects but also significantly enriches the expressiveness and immersion of the game narrative through its changes in light and shadow.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제15권4호
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• pp.673-692
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• 2006

고갈자원 사용의 동태적 효율성 여부를 검증하기 위해서는 미채굴된 자원의 암묵가격을 추정해야 하는데 기존 연구에서는 자원산업의 한계수입과 한계비용의 차이로 측정하거나 자원채굴량을 준고정시킨 제약비용함수를 추정하여 자원채굴량으로 편미분함으로써 도출하는 방식을 사용하였다. 그러나 이들 방법들은 채굴 투입요소인 자본의 비가단성으로 인하여 일관성이 결여된 추정치가 도출될 개연성, 시장의 독점력에 따라 변하는 한계수입의 가변성 문제와, 불완전한 재화 및 요소시장, 정부규제 등이 존재하는 현실적 상황에서 제약비용함수를 이용할 경우 전제 조건인 생산비용의 최소화가 달성되지 못함으로써 야기될 수 있는 분석결과의 신뢰성 문제 등을 안고 있다. 기존 선행연구의 방법론적 한계점들을 인식하여 본 연구에서는 좀더 일반적이고 현실적 상황에서 고갈자원 사용의 동태적 효율성 여부를 검증할 수 있는 방법을 제시한다. Shephard (1970)의 투입물거리함수를 실증적 모형의 이론적 틀로 활용함으로써 생산요소의 투입량과 최종재화의 산출량에 대한 정보만으로 추정이 가능하고, 생산비용 최소화의 극히 제한적인 상황을 전제하지 않으며, 특히 선형계획기법을 적용함으로써 시계열자료나 합동자료로 회귀 추정할 경우 발생할 수 있는 오차항의 자기상관 문제에 초연할 수 있다. 2%, 5%, 10%, 15%, 20%의 고정 할인율 폭과 실질 이자율의 25%, 50%,100%, 200%, 400%로 산정한 변동할인율을 각각 적용하여 1970년~1993닐 기간 동안 국내 무연탄 채굴의 동태적 효율성 여부를 조사한 결과 고정할인율과 변동할인율 모두에 대해서 국내 무연탄의 세대간 효율적 사용은 이루어지지 않은 것으로 나타났다.

• 한국음향학회지
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• 제42권4호
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• pp.370-376
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• 2023

수중영상은 수중 잡음과 낮은 해상도로 표적의 형상과 구분이 명확하지 않다. 그리고 딥러닝의 입력으로 수중영상은 전처리가 필요하며 Segmentation이 선행되어야 한다. 전처리를 하여도 표적은 명확하지 않으며 딥러닝에 의한 탐지, 식별의 성능도 높지 않을 수 있다. 따라서 표적을 구분하며 명확하게 하는 작업이 필요하다. 본 연구에서는 수중영상에서 표적 그림자의 중요성을 확인하고 그림자에 의한 물체 탐지 및 표적 영역 획득, 그리고 수중배경이 없는 표적과 그림자만의 형상이 담긴 데이터를 생성하며 더 나아가 픽셀값이 일정하지 않은 표적과 그림자 영상을 표적은 흰색, 그림자는 흑색, 그리고 배경은 회색의 3-모드의 영상으로 변환하는 과정을 제시한다. 이를 통해 딥러닝의 입력으로 명확히 전처리된 판별이 용이한 영상을 제공할 수 있다. 또한 처리는 Open Source Computer Vision(OpenCV)라이브러리의 영상처리 코드를 사용했으면 처리 속도도 역시 실시간 처리에 적합한 결과를 얻었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.621-628
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• 2015

본 논문에서는 컴퓨터 비전 및 영상처리 기술을 접목하여 지능형 차량에 적용할 수 있는 실시간 차량 검출 알고리즘을 제안한다. 도로 환경의 빠르게 변화하는 배경과 차량의 다양성 때문에 차량의 실시간 검출은 부정확성 및 계산량 증가의 어려움을 가지고 있다. 본 논문은 기존 방법들의 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 먼저, 복잡한 배경이 포함되어 있는 실시간 입력 영상으로부터 수직 에지 정보와 차량의 그림자 색정보를 사용하여 후보군을 검출한다. 다음으로, 검출된 후보군 영역들로부터 HOG 특징점을 추출한 후, 마지막으로 추출된 특징점들을 단일층 전방향 신경망 구조를 기반으로 하는 OS 퍼지-ELM을 사용하여 분류한다. 본 논문에서 제안된 방법을 사용하여 실험을 수행한 결과로써 기존의 ELM 및 OS-ELM 방법보다 계산량 및 정확성면에서 향상되었음을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.283-290
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• 2006

셀룰러 신경망(Cellular Neural Network: CNN)은 간단한 처리요소인 셀들의 배열로 이루어져 있으며 각 셀들은 국부적인 연결특성과 공간불변 템플릿 특성을 갖는다. 따라서 CNN은 하드웨어로 구현하는데 매우 적합한 구조를 갖는다. 그러나 CNN 하드웨어 프로세서를 실제의 대형 영상의 화소와 1:1로 매핑하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 소규모의 CNN 셀 블록을 사용하여 대규모의 영상을 블록단위로 처리하는 실용적인 시다중화 영상처리 기법을 적용할 수 있는 파이프라인 입${\cdot}$출력을 갖는 $5{\times}5$ CNN 하드웨어 프로세서를 설계하였다. 그리고 윤곽선 검출과 그림자 검출 실험을 통하여 구현된 CNN 하드웨어 프로세서의 동작을 검증하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.89-99
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• 2016

혼합현실 응용의 제작에 있어 중요한 요소 중의 하나는 현실 세계에서의 주변광 정보를 분석하여 효과적으로 영상 합성에 적용하는 것이다. 특히 대화식 응용을 구현하기 위해서는 동적으로 변화하는 주변광을 실시간 처리를 통하여 빠르게 렌더링 결과에 반영하는 것이 중요하다. 기존의 관련 방법들은 주로 사실적인 영상생성을 목표로 하기 때문에 너무 많은, 예를 들어, 2의 거듭제곱 수로 증가하는, 광원지점을 찾거나 대화식 응용에 적합하지 않은 복잡도를 가져 이에 적용하기가 적합하지 않다. 본 논문에서는 어안 렌즈를 장착한 카메라로부터 실시간으로 입력되는 동영상 이미지를 분석하여 주요 광원을 고속으로 찾아주는 광원 추정 방법을 제안한다. 기존의 방법과는 달리 사용자가 지정한 개수 정도의 주요 광원을 고속을 찾아주어, 퐁의 조명모델 기반의 직접 조명효과 생성뿐만 아니라, 면적 광원에 대한 광원 샘플링을 통한 부드러운 그림자 생성에도 활용할 수 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.545-552
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• 2012

본 논문에서는 사람의 신체 일부분을 추적하는 시스템을 위해서 피부영역을 추출하고 여러 개의 영역을 추적하는 칼만 필터와 가중 탐색 영역을 이용한 다중 CAMShift 알고리즘(KWMCAMShift)을 제안한다. 배경모델을 구성하고 손과 얼굴의 피부색영역을 탐색 영역으로 하는 CAMShift를 제안한다. 이때 CAMShift의 유동적인 탐색영역을 안정화하기 위해 칼만 필터를 이용한다. 손과 얼굴 등이 상호 겹쳐지는 경우 탐색영역의 손실을 막기 위해 주 탐색영역과 비 탐색영역에 대한 가중치를 부가하여 서로 폐색 영역에 대한 회피 알고리즘을 제안한다. 얼굴 영역과 양손의 영역을 중심으로 인간의 자세를 추정하여 어깨와 손과의 관계로 팔꿈치를 추정하였고, 가우시안 배경 모델에 생성되는 그림자를 제거하여 발끝을 찾아 신체 전체를 추정하였다. 제안된 KWMCAMShift 알고리즘을 적용하였을 때 폐색 시에도 96.82%의 인식률을 보였으며 실시간이 가능하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.2665-2674
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• 2012

본 논문에서는 실시간의 도로 환경에서 위험상황을 감지하고 안전 운전을 돕는 실시간 차선 및 차간 인식 방법을 제안한다. 먼저 전방주시 카메라를 활용하여 촬영한 도로영상으로부터 도로와 차량에 해당하는 관심 영역을 추출한다. 관심 영역에 대한 허프 변환을 통하여 직선 성분을 검출하고 확률 계산을 통하여 차선을 확정하여 필터링을 실시한다. 그리고 관심 영역에서 전방 차량의 그림자 임계값 분석을 통해 전방 차량 객체를 추출하고 전방 차량과의 거리를 계산한다. 제안한 차선 및 차간 인식 기술을 실제 도로상황에 적용하여 실험한 결과 95% 이상의 인식률을 나타내어 안전 운전에 대응할 수 있는 것으로 입증되었다.

• 디자인학연구
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• 제19권4호
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• pp.71-80
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• 2006

국제화, 전문화, 분업화 되고 있는 비즈니스 환경으로 인해 제품 디자인 프로세스에서 협업의 중요성은 날로 높아지고 있다. 본 연구에서는 서로 다른 공간에 존재하는 디자인 전문가들이 3D 모델을 함께 검토하고 논의할 수 있는 실시간 원격디자인 협업 환경을 제안한다. 특히 원격 협업 환경에서 원격 실재감, 공유조작, 상대 인식 등의 비언어적인 의사소통 방법을 제공하는 새로운 인터랙션 기법을 개발하고, 디자인 리뷰와 관련된 작업에 어떠한 영향을 끼치는지 평가하였다. 관련연구 조사와 디자인 협업 행태의 관찰 실험을 기반으로 작업대상 관련, 작업공간 관련, 상대인식 관련 요구사항을 도출하였다. 이를 충족시키기 위해 증강현실(Augmented Reality) 기반의 3차원 원격 협업 환경을 구축하였고 원격 사용자에 대한 존재감을 제공하는 회전원반(Turn-table)과 가상그림자(Virtual Shadow)라는 인터랙션 도구를 개발하였다. 회전원반은 가상모델의 조작에 직관성을 부여하고 상대의 조작에 물리적인 단서를 제공한다. 가상그림자는 상대의 위치, 제스처, 지시 등의 인식 정보를 지속적이고 자연스럽게 제공한다. 평가 실험을 통하여 새로운 인터랙션 도구들이 3D 모델의 검토에 있어서 대략적인 지시를 효과적으로 지원하며 수정사항에 대한 논의를 촉진시킴을 알 수 있었다. 연구 결과는 가상의 3차원 모델을 다루는 원격에 위치한 사용자들(디자이너-디자이너, 디자이너-엔지니어, 혹은 디자이너-모델러 등) 간의 자연스러운 의사소통을 촉진하고 협업의 효율을 증대시키는데 기여할 수 있다.