• 전자통신동향분석
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• 제35권5호
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• pp.112-122
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• 2020

In 3D computer graphics, a depth map is an image that provides information related to the distance from the viewpoint to the subject's surface. Stereo sensors, depth cameras, and imaging systems using an active illumination system and a time-resolved detector can perform accurate depth measurements with their own light sources. The 3D image information obtained through the depth map is useful in 3D modeling, autonomous vehicle navigation, object recognition and remote gesture detection, resolution-enhanced medical images, aviation and defense technology, and robotics. In addition, the depth map information is important data used for extracting and restoring multi-view images, and extracting phase information required for digital hologram synthesis. This study is oriented toward a recent research trend in deep learning-based 3D data analysis methods and depth map information extraction technology using a convolutional neural network. Further, the study focuses on 3D image processing technology related to digital hologram and multi-view image extraction/reconstruction, which are becoming more popular as the computing power of hardware rapidly increases.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.77-87
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• 2018

교통밀도는 교통수요와 가장 직접적인 관계가 있으므로 거시적인 지표 중에서 가장 중요하다고 알려져 있으며(Traffic Engineering, 2004), 특정시각 주어진 거리 안의 존재하는 차량의 대수로 정의한다. 하지만, 밀도는 기상과 도로조건 및 비용 상의 문제로 인하여 현장에서 직접 수집이 어렵다. 이런 이유로 속도와 교통량보다 상대적으로 연구가 활발하게 이루어지지는 않아 수집방법에 관한 다양한 시도뿐만 아니라 측정된 값의 정확도에 관한 연구가 많이 부족하다. 이에 본 논문에서는 밀도를 측정할 수 있는 방법으로 여러 대의 카메라 영상을 정합(synthesis)하는 기술을 활용하였다. 이러한 밀도수집시스템으로 수집한 밀도를 정의에 기반한 참값으로 선정하고, 이 값을 전통적인 측정방법들로 산출한 밀도와 비교하였다. 비교결과, 관계식(fundamental equation)을 이용한 산출방법으로 산출한 밀도 값이 참값과 비교하여 RMSE(Root Mean Square Error)가 1.8-2.5로 가장 참값에 가깝다. 또한 향후 밀도를 직접 수집할 때 유의하여할 수집 간격 등의 간과하기 쉬운 이슈사항을 순간밀도와 평균밀도를 산출하여 알아보았다. 실험 사이트의 실제 교통상황은 LOS B임에도 불구하고, 초 당 순간밀도는 최대(16veh/km)에서 최소 2(veh/km)의 값이 다양하게 관측되어 교통상황의 판단이 어려웠다. 하지만 30초 간격으로 15분 평균밀도는 8.3-7.9(veh/km)로 정확하게 LOS B를 판단하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.155-157
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• 2019

본 논문에서는 기존의 DERS, VSRS를 이용한 가상시점 합성이 가지고 있는 문제점을 해결하기 위해 비지도 학습 방식의 학습 모델을 이용하여 가상시점 합성에 적용하는 방식을 제안한다. 제안한 방식에서는 기존의 DERS와 달리 Disparity의 탐색범위를 지정하지 않고 Depth의 예측이 가능하며 단안의 영상에서 Depth를 예측하기 때문에 가상시점 합성 시 더 넓은 시점을 합성 할 수 있다. 또한 기존 방식은 Depth와 합성 영상을 각각 처리해야하지만 제안하는 방식은 한 번에 작업이 이루어지며, GPU를 기반으로 구현하였기 때문에 기존의 합성 방식 보다 처리 속도가 우수하다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1996년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.442-444
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• 1996

This paper presents a new image rectification method using stereo image pairs to synthesize arbitrary viewing images. The image rectification is a preprocessing procedure that generates a vertically aligned images and makes epipolar lines collinear. The proposed rectification method has more robustness by considering the real situations such as the mismatch of pan angle, tilt angle and vertical shifting of cameras than previous method[5] which considers only pan angle. We evaluate the proposed method by comparison with previous method using synthesized images.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제26권1호
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• pp.60-68
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• 2009

In this work, the synthetic approaches for a series of aminopyrimiclinylmethanone derivatives 1a-i, which versatile biological activities such as antibacterial and anticancer activities are expected from a structural point of view, were described. Nicotinic acid was converted to (2-methylsulfonylpyrimidin-4-yl) (pyridin-3-yl)methanone, a key intermediate, which was reacted with nucleophiles to yield the desired aminopyrimidinylmethanone derivatives 1a-i bearing various substituents.

• 공업화학
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• 제19권1호
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• pp.66-72
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• 2008

탄소강 재질은 부식에 취약하여 용도에 따라 화성피막화 공정으로 처리하여 내부식성을 부여한다. 제이인산망간염 수화물, $MnHPO_4{\cdot}2.25H_2O$는 인산망간피막을 입히기 위한 전처리 공정용 혼합물 제품의 주성분으로 사용된다. 이 망간 함유 물질은 수용액 중에서 합성되어 여과와 건조, 그리고 일련의 건식 분쇄와 분급 과정을 통하여 생산된다. 이러한 공정은 명백히 환경친화적이지 못할 뿐만 아니라 비용 효율적이지 못하다. 본 연구에서는 더블제트 침전 기술에 기반을 두고 수용액 중에서 해당 망간 화합물을 입자 크기가 비교적 균일하게 합성하기 위한 새로운 공정기술 원리를 실험적으로 검토하였다. 안정화 첨가제의 효과들이 주사전자현미경 사진을 통하여, 생성된 결정성 침전 입자의 크기의 균일성 측면에서, 비교 검토되었다. 폴리비닐 피롤리돈과 아라비아 검이 더블제트 침전 공정에서 결정의 성장 단계를 제어하여 비교적 균일한 입자를 합성하는 안정제로서 훌륭한 효과를 발휘하는 것으로 밝혀졌다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제20권7호
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• pp.1061-1068
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• 2010

The biological synthesis of nanoparticles has gained considerable attention in view of their excellent biocompatibility and low toxicity. We isolated and purified rhamnolipids from Pseudomonas aeruginosa strain BS-161R, and these purified rhamnolipids were used to synthesize silver nanoparticles. The purified rhamnolipids were further characterized and the structure was elucidated based on one- and two-dimensional $^1H$ and $^{13}C$ NMR, FT-IR, and HR-MS spectral data. Purified rhamnolipids in a pseudoternary system of n-heptane and water system along with n-butanol as a cosurfactant were added to the aqueous solutions of silver nitrate and sodium borohydride to form reverse micelles. When these micelles were mixed, they resulted in the rapid formation of silver nanoparticles. The synthesized nanoparticles were characterized by UV-Visible spectroscopy, transmission electron microscopy, and energy dispersive X-ray spectroscopy (EDS). The nanoparticles formed had a sharp adsorption peak at 410 nm, which is characteristic of surface plasmon resonance of the silver nanoparticles. The nanoparticles were monodispersed, with an average particle size of 15.1 nm (${\sigma}={\pm}5.82$ nm), and spherical in shape. The EDS analysis revealed the presence of elemental silver signal in the synthesized nanoparticles. The formed silver nanoparticles exhibited good antibiotic activity against both Grampositive and Gram-negative pathogens and Candida albicans, suggesting their broad-spectrum antimicrobial activity.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.9-17
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• 2024

It is widely recognized that for 3D human pose estimation (HPE), dataset acquisition is expensive and the effectiveness of augmentation techniques of conventional visual recognition tasks is limited. We address these difficulties by presenting a simple but effective method that augments input images in terms of viewpoints when training a 3D human pose estimation (HPE) model. Our intuition is that meaningful variants of the input images for HPE could be obtained by viewing a human instance in the images from an arbitrary viewpoint different from that in the original images. The core idea is to synthesize new images that have self-occlusion and thus are difficult to predict at different viewpoints even with the same pose of the original example. We incorporate this idea into the training procedure of the 3D HPE model as an augmentation stage of the input samples. We show that a strategy for augmenting the synthesized example should be carefully designed in terms of the frequency of performing the augmentation and the selection of viewpoints for synthesizing the samples. To this end, we propose a new metric to measure the prediction difficulty of input images for 3D HPE in terms of the distance between corresponding keypoints on both sides of a human body. Extensive exploration of the space of augmentation probability choices and example selection according to the proposed distance metric leads to a performance gain of up to 6.2% on Human3.6M, the well-known pose estimation dataset.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권8호
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• pp.23-32
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• 2024

NVS는 여러 각도와 위치에서 수집한 이미지를 이용해 3차원 공간을 재현하는 연구 분야로, 증강현실, 가상현실, 자율주행, 로봇 네비게이션 등에서 중요성이 커지고 있다. 최근 주목받는 3D-GS 방법론은 기존 NeRF 보다 고품질 장면 생성, 빠른 학습 시간, 실시간 렌더링이 가능하지만, Gaussian points의 밀도 조정 과정에서 전체 Gaussian points 수의 증가로 메모리 소모량 상승과 렌더링 속도가 저하되는 문제가 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 불필요한 Gaussian points를 제거하여 메모리 효율성을 높이는 Gaussian blending 기법과 Gaussian points 감소로 인한 표현력 손실을 최소화하는 깊이 정보 반영 손실 함수를 제안하여 모델의 성능을 보완한다. 실험 결과, Tanks & Temples 벤치마크 데이터셋에서 성능을 유지하면서 Gaussian points 수를 최대 4% 감소시키는 효과를 확인하였다. 따라서 본 논문에서 제안한 방법론은 3D-GS 모델의 경량화 가능성을 실험적으로 증명하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.655-664
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• 2020

자유시점 영상합성기술은 MPEG-I(Immersive) 표준에서 중요한 기술 중 하나이다. 현재 MPEG-I에서 개발하여 사용하는 RVS (Reference View Synthesizer) 프로그램은 다수의 시점의 컬러영상과 깊이영상을 바탕으로 임의시점의 영상을 생성하는 DIBR (Depth Information-Based Rendering) 프로그램이다. RVS는 기존의 DIBR이 갖는 깊이정보 전달의 문제를 컴퓨터 그래픽스의 메쉬 표면 방식으로 접근하여 이전 화소방식에 비하여 2.5dB 이상의 성능향상을 보이며 OpenGL을 사용하면 CPU에서 동작하는 코드보다 10배 이상의 속도를 보인다. 그러나 여전히 2개의 2k 해상도 입력 영상에서 0.75fps 정도의 비실시간 처리속도를 보인다. 본 논문에서는 현 RVS의 내부 구현을 분석하고 이를 바탕으로 1) OpenGL 버퍼와 텍스쳐 객체의 재사용 2) 파일 입출력과 OpenGL 실행의 병렬화 3) GPU 셰이더 프로그램과 버퍼 데이터 전송의 병렬화를 적용하였다. 그 결과 두 개의 2k 해상도 입력 영상의 처리속도를 34배 이상 가속하여 22-28fps의 실시간 성능을 확보하였다.