• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권3호
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• pp.118-126
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• 2020

In this paper, we present an effective single image fog removal by using the Joint Bright and Dark Channel (JBDC) and pixel-based transmission estimation to enhance the visibility of outdoor images susceptible to degradation due to weather and environmental conditions. The conventional methods include refinement process of coarse transmission with heavy computational complexity. The proposed transmission estimation reveals excellent edge-preserving performance and does not require the refinement process. We estimate the atmospheric light in pixel-based fashion, which can improve the transmission estimation performance and visual quality of the restored image. Moreover, we propose an adaptive transmission estimation to enhance the visual quality specifically in sky regions. Comprehensive experiments on various fog images show that the proposed method exhibits reduced computational complexity and excellent fog removal performance, compared with the existing methods; thus, it can be applied to various fields including real-time devices.

• 로봇학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.238-244
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• 2021

Image mosaicking is a common and useful technique to visualize a global map by stitching a large number of local images obtained from visual surveys in underwater environments. In particular, visual inspection of underwater structures using underwater robots can be a potential application for image mosaicking. Feature-based pairwise image registration is a commonly employed process in most image mosaicking algorithms to estimate visual odometry information between compared images. However, visual features are not always uniformly distributed on the surface of underwater structures, and thus the performance of image registration can vary significantly, which results in unnecessary computations in image matching for poor-conditioned image pairs. This study proposes a pairwise registrability measure to select informative image pairs and to improve the overall computational efficiency of underwater image mosaicking algorithms. The validity and effectiveness of the image mosaicking algorithm considering the pairwise registrability are demonstrated using an experimental dataset obtained with a full-scale ship in a real sea environment.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.595-601
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• 2011

본 논문에서는 영상 정보를 이용하여 로보커 팔위의 역진자의 밸런싱 제어를 한다. 로봇 팔위에 놓인 역진자의 각도는 카메라로 검출하고 검출된 각도 값은 제어기로 귀환되어 오차를 생성한다. 따라서 전체 제어루프는 폐회로 루프를 형성한다. 제어 성능을 높이기 위해 기존 선형제어기에 신경망 제어기를 더하였다. RBF 네트워크의 학습 알고리즘은 FPGA에 설계된 부동소수점 연산이 가능한 디지털 제어기에 의해 수행된다. 실험을 통하여 전체 시스템 성능을 검증하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.323-330
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• 2021

Visual object tracking is a challenging area of study in the field of computer vision due to many difficult problems, including a fast variation of target shape, occlusion, and arbitrary ground truth object designation. In this paper, we focus on the reinforced feature of the dynamic search area to get better performance than conventional discriminative model prediction trackers on the condition when the accuracy deteriorates since low feature discrimination. We propose a reinforced input feature method shown like the spotlight effect on the dynamic search area of the target tracking. This method can be used to improve performances for deep learning based discriminative model prediction tracker, also various types of trackers which are used to infer the center of the target based on the visual object tracking. The proposed method shows the improved tracking performance than the baseline trackers, achieving a relative gain of 38% quantitative improvement from 0.433 to 0.601 F-score at the visual object tracking evaluation.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.116-124
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• 2016

건설현장의 주요 작업인 토공사의 경우, 토공 건설장비를 운용하는 개별 작업자에 의해서 작업의 효율성이 좌우되기 때문에 개별 작업자의 숙련도가 전체적인 공사일정에 큰 영향을 미칠 수 있다. 건설현장에는 그 특성상 현장 내 설치된 구조물이나 장비 혹은 움직이는 작업자들이나 장비 등으로 인해 시야가 가려져서 발생하게 되는 비가시 영역이 필연적으로 존재한다. 이와 같은 작업 관련 시각정보의 부재는 작업자가 건설장비를 효율적으로 운용하는데 있어서 결정적인 저해요소가 된다. 증강현실(AR, Augmented Reality)은 현실세계에 가상물체를 중첩시켜 보여주는 컴퓨터 기술이다. 이 기술의 특성을 이용하면 토공사를 수행하는 과정에서의 시각정보 부재 문제를 해결할 수 있고 이를 통한 건설장비의 작업 효율성 향상이 가능하다. 본 연구의 목적은 이러한 토공사에서의 필요 시각정보를 도출하기 위한 작업-시각정보 맵을 제시하고 굴삭기의 작업들 중 AR기술을 적용하기에 적합한 것을 찾아내는 것이다. 연구의 대상이 되는 건설장비는 굴삭기로 한정하였다. 작업-시각정보 맵은 굴삭기 토공작업의 문제점과 그 문제점을 해결하는데 필요한 시각정보를 기반으로 하여 작성되었다. 이 맵으로부터 굴삭기의 작업 효율성을 향상시킬 수 있고, AR기술을 적용하기에도 적합한 4가지 필요 시각정보가 도출되었다. 연구결과를 바탕으로 하여 추후 건설장비 AR 네비게이터 시스템을 더욱 효과적으로 개발할 수 있을 것이라 기대한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제10권4호
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• pp.50-64
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• 2018

This paper describes a visual object detection approach utilizing ensemble based machine learning. Object detection methods employing 1D features have the benefit of fast calculation speed. However, for real image with complex background, detection accuracy and performance are degraded. In this paper, we propose an ensemble learning algorithm that combines a 1D feature classifier and 2D DNF (Disjunctive Normal Form) classifier to improve the object detection performance in a single input image. Also, to improve the computing efficiency and accuracy, we propose a feature selecting method to reduce the computing time and ensemble algorithm by combining the 1D features and 2D DNF features. In the verification experiments, we selected the Haar-like feature as the 1D image descriptor, and demonstrated the performance of the algorithm on a few datasets such as face and vehicle.

• 디지털융복합연구
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• 제16권2호
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• pp.415-420
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• 2018

본 연구는 스마트기기를 활용한 체육활동이 유아의 신체 및 정신 발달에 미치는 효과를 살펴보는데 목적을 두었다. 시각자극 스마트기기를 활용한 체육활동을 유아에게 적용하였고 실험전보다 실험 후에 실험집단의 유아가 통제집단의 유아보다 운동능력평가에서 높아졌다. 구체적으로 살펴보면 시각자극 스마트 기기를 활용한 체육활동에 참여한 유아의 앉아서 윗몸 굽히기와 한 발로 중심잡기 능력이 좋아졌다. 또한 시각자극 스마트기기를 활용한 체육활동이 유아의 주의집중력 향상에 도움을 주었다. 따라서 유아들의 운동능력 향상을 보다 효과적으로 향상시키기 위해 시각자극 스마트 기기를 활용한 체육활동이 필요하다. 즉, 정보통신기술(ICT)과 체육활동이 유아에 신체적 발달과 인지적 발달에 모두 영향을 주는 것을 확인하였다.

• 대한간호학회지
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• 제47권3호
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• pp.431-444
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• 2017

Purpose: This study was conducted to verify the effects of a memory and visual-motor integration program for older adults based on self-efficacy theory. Methods: A non-equivalent control group pretest-posttest design was implemented in this quasi-experimental study. The participants were 62 older adults from senior centers and older adult welfare facilities in D and G city (Experimental group=30, Control group=32). The experimental group took part in a 12-session memory and visual-motor integration program over 6 weeks. Data regarding memory self-efficacy, memory, visual-motor integration, and depression were collected from July to October of 2014 and analyzed with independent t-test and Mann-Whitney U test using PASW Statistics (SPSS) 18.0 to determine the effects of the interventions. Results: Memory self-efficacy (t=2.20, p=.031), memory (Z=-2.92, p=.004), and visual-motor integration (Z=-2.49, p=.013) increased significantly in the experimental group as compared to the control group. However, depression (Z=-0.90, p=.367) did not decrease significantly. Conclusion: This program is effective for increasing memory, visual-motor integration, and memory self-efficacy in older adults. Therefore, it can be used to improve cognition and prevent dementia in older adults.

• 지식경영연구
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• 제21권3호
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• pp.27-44
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• 2020

사용자의 정보 과부하 문제의 해결을 목표로 하는 추천 시스템은 개인의 선호를 추론하여 이에 부합하는 아이템을 필터링하여 제공한다. 추천 시스템 관련 기법 중 가장 성공적으로 알려져 있는 협업 필터링은 최근까지 다양한 성능 개선 시도가 이루어지고 있으며 여러 분야에 적용되고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 협업 필터링의 성공에 기반하여 소비자의 구매 의사결정에 영향을 미칠 수 있는 시각 정보를 추천 시스템에 반영할 수 있는 VizNCS를 제안한다. 이를 위하여 먼저, 비정형 데이터인 시각 정보에서 특징을 추출하기 위해 합성곱 신경망을 사용하였다. 다음으로, 합성곱 신경망으로 부터 도출된 이미지 특성 정보를 추천 시스템에 반영하기 위하여 기존의 딥러닝 기반의 추천 시스템 중 다른 정보로 확장이 용이한 NCF 기법을 응용하였다. 본 연구에서 제안한 VizNCS의 성능 비교 실험 결과 기본 NCF보다 더 높은 성능을 보였으며 카테고리별 성능 비교 실험을 통해 시각 정보에 영향을 받는 카테고리와 그렇지 않은 카테고리를 발견하였다. 결론적으로 본 연구에서 제안한 VizNCS는 시각정보를 개인화된 추천에 직접 활용함에 따라 시각 정보에 영향을 받는 소비자들의 구매의사결정 행태를 반영할 수 있어 추천 시스템 성능 향상에 기여하였다. 또한, 지금까지 활용이 미미했던 이미지 데이터로 추천 시스템의 원천 데이터 영역을 확장함에 따라 다양한 원천 데이터의 활용 방안을 제시하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제20권1호
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• pp.85-92
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• 2024

In recent years, Bitcoin and Ethereum have witnessed a surge in trading activity, driven by venture capital investment and funding through initial coin offerings (ICOs) and initial exchange offerings (IEOs). This heightened interest has led to kickstarting a vibrant ecosystem for blockchain development. The total number of cryptocurrencies listed on CoinMarketCap.com has reached 2,274 highlights how dynamic and wide blockchain development landscape has grown. In blockchain development, new blockchain projects are being created by forking blockchains inspired by major cryptocurrencies such as Bitcoin and Ethereum. These projects aim to address the perceived shortcomings and improve existing technologies. Altcoins, representing these alternative cryptocurrencies, are an ongoing industry effort to improve performance and security with enhancement proposals such as Bitcoin Improvement Proposals (BIP), Ethereum Improvement Proposals (EIP), and EOSIO Enhancement Proposals (EEP). With competitive attempts to improve blockchain performance and security, an ongoing performance race between various blockchains has taken shape, each claiming its own performance advantages. In this paper, we describe the transactions contained in the blocks of each representative blockchain, and find the factors that affect the transactions per second (TPS) through transaction processing and block generation processes, and suggest their relationship with scalability.