• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제3권5호
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• pp.306-312
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• 2014

The arcade gun has been a popular game controller in the video game market from the 1970s. The arcade gun, which is used partially in game centers and domestic games, recently is utilized as the interface for the interactive system and tangible media. On the other hand, the existing arcade gun has limits on hardware so it is unsuitable for wide screens. In addition, being platform-dependent, it is inapplicable to various types of content as a single module. This study suggests a correction algorithm that establishes an arcade gun system based on an infrared camera to solve those drawbacks and apply to possibly numerous surroundings.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1166-1169
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• 2011

In this paper, we design a Circle dot Code, In our scheme, we design a dot patterns for increasing maximum capacity and also for increasing robustness to Affine Transformation. Our code Can be extended according number of data circle. We use three data circle vision code. In this type code, after acquiring camera images for the Circle dot Codes, and perform error correction decoding using four position symbols and six CRC symbols. We perform graph based dot code analysis which determines the topological distance between dot pixels. Our code can be bridged the real world and ubiquitous computing environment.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.225-229
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• 2020

이미지 인식 및 영상처리, 컴퓨터 비전 등의 분야에서 합성곱 인공신경망 (Convolutional Neural Network, CNN)은 다양하게 응용되고 탁월한 성능을 내고 있다. 본 논문에서는 CNN을 활용한 이미지 인식 시스템에서 인식률을 저하시키는 요인 중 하나인 이미지의 회전에 대한 해결책으로써 CNN 기반 이미지 회전 보정 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 Leeds Sports Pose 데이터셋을 활용하여 이미지를 임의의 각도만큼 회전시킨 학습데이터로 인공지능 모델을 학습시켜 출력으로 회전된 각도를 추정하도록 실험을 진행하였다. 학습된 인공지능 모델을 100장의 테스트 데이터 이미지로 실험하여 mean absolute error (MAE) 성능지표를 기준으로 4.5951의 값을 얻었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.220-223
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• 2004

Automatic image registration is an essential element of remote sensing because remote sensing system generates enormous amount of data, which are multiple observations of the same features at different times and by different sensor. The general process of automatic image registration includes three steps: 1) The extraction of features to be used in the matching process, 2) the feature matching strategy and accurate matching process, 3) the resampling of the data based on the correspondence computed from matched feature. For step 2) and 3), we have developed an algorithms for automated registration of satellite images with RANSAC(Random Sample Consensus) in success. However, for step 1), There still remains human operation to generate GCP Chips, which is time consuming, laborious and expensive process. The main idea of this research is that we are able to automatically generate GCP chips with comer detection algorithms without GPS survey and human interventions if we have systematic corrected satellite image within adaptable positional accuracy. In this research, we use SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus) algorithm in order to detect the comer. SUSAN algorithm is known as the best robust algorithms for comer detection in the field of compute vision. However, there are so many comers in high-resolution images so that we need to reduce the comer points from SUSAN algorithms to overcome redundancy. In experiment, we automatically generate GCP chips from IKONOS images with geo level using SUSAN algorithms. Then we extract reference coordinate from IKONOS images and DEM data and filter the comer points using texture analysis. At last, we apply automatically collected GCP chips by proposed method and the GCP by operator to in-house automatic precision correction algorithms. The compared result will be presented to show the GCP quality.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.179-187
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• 2015

스마트폰의 보급 확산으로 다양한 콘텐츠가 등장하고 있다. 이러한 콘텐츠 중에서 위치 기반 서비스를 이용한 증강현실 응용프로그램의 필요성이 널리 대두되고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 스마트폰을 이용한 위치정보기반 AR 시스템에서 발생하는 정합 오차를 컴퓨터 비전 기술을 이용하여 효과적으로 줄이는 방법을 제안한다. 위치정보 오차 누적 때문에 객체가 정확하게 정합되지 않는 부정합 현상 최소화를 위해 연산 속도는 유지하면서 연산량을 줄여 성능을 향상한 방법인 SURF(Speeded Up Robust Features)를 사용해 초기 특징점을 검출하고 검출된 특징점을 추적하여 모바일 환경에 적용한다. 위치정보 검색을 위해 GPS 정보를 사용하고 자세추정 및 방향 정보를 위해 자이로 센서, G-센서 등을 이용한다. 하지만 위치정보의 누적된 오차는 객체가 고정되지 않는 부정합 현상을 유발한다. 또한, 증강현실 기술은 구현하면서 많은 연산량이 필요하므로 모바일 환경에서 구현하는데 어려움이 발생한다. 제안된 방법은 모바일 환경에서 성능 저하를 최소화하고 비교적 간단하게 구현할 수 있어 기존 시스템 및 다양한 모바일 환경에서 유용하게 이용될 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.51-56
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• 2009

본 논문에서는 카메라-투영 시스템에서 비전에 기반을 둔 손동작 인식을 위한 새로운 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 인식방법은 정적인 손동작 분류를 위하여 푸리에 변환을 사용하였다. 손 분할은 개선된 배경 제거 방법을 사용하였다. 대부분의 인식방법들이 같은 피검자에 의해 학습과 실험이 이루어지고 상호작용에 이전에 학습단계가 필요하다. 그러나 학습되지 않은 다양한 상황에 대해서도 상호작용을 위해 동작 인식이 요구된다. 그러므로 본 논문에서는 인식 작업 중에 검출된 불완전한 동작들을 정정하여 적용하였다. 그 결과 사용자와 독립되게 동작을 인식함으로써 새로운 사용자에게 신속하게 온라인 적용이 가능하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제43권2호
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• pp.103-109
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• 2018

Purpose: This study has been conducted to develop a potato yield monitoring system, consisting of a segmentation algorithm to detect potatoes scattered on a soil surface and a counting system to count the number of potatoes and convert the data from two-dimensional images to masses. Methods: First, a segmentation algorithm was developed using top-hat filtering and processing a series of images, and its performance was evaluated in a stationary condition. Second, a counting system was developed to count the number of potatoes in a moving condition and calculate the mass of each using a mass estimation equation, where the volume of a potato was obtained from its two-dimensional image, and the potato density and a correction factor were obtained experimentally. Experiments were conducted to segment potatoes on a soil surface for different potato sizes. The counting system was tested 10 times for 20 randomly selected potatoes in a simulated field condition. Furthermore, the estimated total mass of the potatoes was compared with their actual mass. Results: For a $640{\times}480$ image size, it took 0.04 s for the segmentation algorithm to process one frame. The root mean squared deviation (RMSD) and average percentage error for the measured mass of potatoes using this counting system were 12.65 g and 7.13%, respectively, when the camera was stationary. The system performance while moving was the best in L1 (0.313 m/s), where the RMSD and percentage error were 6.92 g and 7.79%, respectively. For 20 newly prepared potatoes and 10 replication measurements, the counting system exhibited a percentage error in the mass estimation ranging from 10.17-13.24%. Conclusions: At a travel speed of 0.313 m/s, the average percentage error and standard deviation of the mass measurement using the counting system were 12.03% and 1.04%, respectively.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.195-201
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• 2020

본 연구에서 하루 종일 컴퓨터 앞에 앉아 있는 직장인들과 스마트폰을 자주 사용하는 현대인들의 생활 패턴으로 인해 발생하는 대표적인 현대 질병인 척추측만증에 대해 연구했다. 척추측만증은 우리나라 전체 인구의 80% 이상이 한 번 이상 걸리는 전형적인 합병증이다. X-ray는 이러한 합병증을 검사하는 데 사용된다. 조영제나 다른 기구 없이도 흉부, 복부, 뼈 등 다양한 부위에서 척추측만증을 쉽게 수행하고 촬영할 수 있는 비파괴검사법 X-선 발생 장치와 NI DAQ를 이용해 디지털 X-선 영상 장치를 소형화하고, X-선 차폐함 안에 영상 증배관과 Vision Assistant를 활용해 X-선 영상을 획득해 척추 상하부에 선을 그려 실시간으로 각도, 즉 곡률 등을 측정한다. 이와 같이 척추측만증 환자의 상태를 쉽게 볼 수 있도록 돕고, 현대인의 자세교정 문제를 해결하고 신속한 치료를 돕기 위해 연구를 수행되었다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.335-344
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• 2014

As a kind of 2D spatial coordinate transform, image warping is a basic image processing technique utilized in various applications. Though image warping algorithm is composed of relatively simple operations such as memory accesses and computations of weighted average, real-time implementations on embedded vision systems suffer from limited computational power because the simple operations are iterated as many times as the number of pixels. This paper presents a real-time implementation of a look-up table(LUT)-based image warping using an FPGA. In order to ensure sufficient data transfer rate from memories storing mapping LUT and image data, appropriate memory devices are selected by analyzing memory access patterns in an LUT-based image warping using backward mapping. In addition, hardware structure of a parallel and pipelined architecture is proposed for fast computation of bilinear interpolation using fixed-point operations. Accuracy of the implemented hardware is verified using a synthesized test image, and an application to real-time lens distortion correction is exemplified.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1348-1353
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• 2007

본 논문에서는 카메라-투영 시스템에서 비전에 기반을 둔 손동작 인식을 위한 새로운 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 인식방법은 정적인 손동작 분류를 위하여 푸리에 변환을 사용하였다. 손 분할은 개선된 배경 제거 방법을 사용하였다. 대부분의 인식방법들이 같은 피검자에 의해 학습과 실험이 이루어지고 상호작용에 이전에 학습단계가 필요하다. 그러나 학습되지 않은 다양한 상황에 대해서도 상호작용을 위해 동작 인식이 요구된다. 그러므로 본 논문에서는 인식 작업 중에 검출된 불완전한 동작들을 정정하여 적용하였다. 그 결과 사용자와 독립되게 동작을 인식함으로써 새로운 사용자에게 신속하게 온라인 적용이 가능하였다.