• 전자공학회논문지CI
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• 제43권1호
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• pp.45-52
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• 2006

본 논문에서는 2차원 영상의 단일 프레임을 이용한 실시간 입체 영상 변환 방법을 제안하였다. 2차원 영상의 단일 프레임에서 객체의 수직 위치 정보에 기반하여 깊이 지도를 생성하고, 시차 처리를 통해 입체 영상으로 변환한다. 입체 영상 변환의 실시간 처리와 하드웨어 구현에 따른 복잡도 감소를 위해 영상 샘플링과 표준 휘도화를 통한 객체 분할, 그리고 경계 스캔을 통한 깊이 지도 생성을 수행한다. 제안한 방법은 단일 프레임만을 이용하므로 운동 방향과 속도, 장면 전환에 상관없이 3차원 효과를 제공하며, 동영상뿐만 아니라 정지 영상에도 적용 가능하다. 단일 프레임만을 이용하여 영상 내 객체들의 수직 위치 정보에 의한 차등 깊이감을 제시하기 때문에 본 논문에서 가정한 영상의 구도 조건에 적합한 원거리 촬영 영상이나 풍경, 파노라마 사진과 같은 영상에서 효과적인 입체 영상 변환 효과를 제시한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 시각적 검증과 APD(Absolute Parallax Difference)를 도입하여 기존의 MTD 방식과의 비교를 수행하였다. 제안한 방법에 의한 입체 변환 영상이 영상의 운동 방향이나 속도에 상관없이 입체 변환 효과를 나타냄을 확인하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제30권8호
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• pp.1031-1043
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• 2010

이 연구의 목적은 과학 교수-학습프로그램의 두뇌 기반 분석을 위한 정성적 정량적 분석방법을 제시하는 것이다. 연구목적 달성을 위해, 첫 번째로 두뇌기반 분석을 위한 분석방법의 고안에는 중학교 과학 교수-학습프로그램 중 한 단원을 연구대상으로 선정하여 분석하였다. 제시된 분석방법의 유용성 검증에는 7차 및 2007 개정 교육과정의 초등학교 과학 교수-학습프로그램 중 네 단원을 연구대상으로 선정하여 검증하였다. 그 결과, 교수-학습 프로그램을 CORE Brain Map을 통해 정성적으로 컨설팅 할 수 있었다. 또한 네트워크 이론으로부터 정량적 분석을 위한 두뇌맞춤지수 산출식(BCI=$\frac{L_o}{11(N_o-1)}{\cdot}{\sum}\limits_{i=1}^4l_iw_i$)을 유도하였다. 이를 통해 단원 및 교육과정에 따른 연구대상 교수-학습프로그램들 간의 정량적 차이를 확인할 수 있었다. 이 연구를 통해 개발된 두뇌기반 과학 교수-학습 프로그램의 정성적 정량적 분석방법은 두뇌기반 다양한 과학 교수-학습 프로그램의 분석 및 진단에 활용 가능할 것으로 전망된다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제49권12호
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• pp.651-658
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• 2000

This paper presents a new method to extract traffic information such as number of passing vehicles and average speed by a pair of stereo road images. The whole process consists of the extraction of vehicles and the tracking of the extracted vehicles. For the extraction of vehicles, the outline of each vehicle is obtained by using binary region growing technique applied to disparity map based on multi-resolution stereo matching. The Kalman filter tracking algorithm is applied to the extracted vehicle outlines to determine the flow of vehicles. Experimental results show that the proposed method significantly improved recognition rate of vehicles over the conventional methods-frame difference and background elimination methods.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.311-321
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• 2019

Virtual reality applications in Head-Mounted Displays require high frame rates and low latency rendering techniques. Ray tracing offers many benefits, such as high-quality image generation, but has not been utilized due to lower performance than rasterization. But that can obtain good result combined with gaze-tracking technology and human visual system's operation principle. In this paper, we propose a method to optimize the foveated sampling map and to maintain the visual quality through the fast voronoi nearest interpolation. The proposed method further reduces the computational cost that has been improved by the previous foveated sampling. It also smoothes the voronoi boundary using adaptive sibson interpolation, which was not possible in real-time. As a result, the proposed method can render real-time high-quality images with low visual difference.

• 대한전자공학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.206-216
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• 1986

In this paper, the moving distance and velocity of a single moving object are measured by sampling three frames in a two-dimensional line sequence image. The brightness of each frame is analyzed, and the bit data of their pixel are rearranged so that the difference image may be extracted. The parameters for recognition of the object are the gray level of the object, the number of vertex points and the distance between the vertex points. The moving distance obtained from the coordinate which is constructed by the bit processing of the data in the memory map of a microcomputer, and the moving velocity is obtained from the moving distance and the time interval between the first and second sampled frames.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.145-152
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• 2019

본 논문에서는 딥러닝을 활용한 흔들림 영상 안정화 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 기존 몇 가지 2D, 2.5D 및 3D 기반 안정화 기술과 다르게 딥러닝을 활용한다. 제안하는 알고리즘은 흔들리는 영상을 CNN 네트워크 구조와 LSTM 네트워크 구조를 통한 특징 추출 및 비교하여 이전 프레임과 현재 프레임 간의 특징점 위치 차이를 통해 특징점의 이동 크기와 방향의 반대로 영상을 변환하는 알고리즘이다. 흔들림 안정화를 위한 알고리즘은 각 프레임의 특징 추출 및 비교를 위해 Tensorflow를 활용하여 CNN 네트워크과 LSTM 구조를 구현하였으며, 영상 흔들림 안정화는 OpenCV open source를 활용해 구현하였다. 실험결과 영상의 흔들림이 상하좌우로 흔들리는 영상과, 급격한 카메라 이동이 없는 영상을 실험에 사용하여, 제안한 알고리즘을 적용한 결과 사용한 상하좌우 흔들림 영상에서는 안정적인 흔들림 안정화 성능을 기대할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권11C호
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• pp.940-947
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• 2010

DTV Full HD급이 보편화되면서 LCD(Liquid Crystal Display)의 잔상효과 제거와 격동적인 화면에서의 고화질 구현을 위해 수신 단에서 후처리 과정으로 움직임 보상 기반 프레임 보간(MCFI)이 사용되고 있다. MCFI는 움직임 정보를 이용하여 삽입될 화면을 보간하는데 이러한 움직임 정보를 후처리 없이 바로 사용하는 건 많은 열화 현상 및 보간 된 물체의 구조 변형 결과를 초래한다. 이에 본 논문에서는 움직임 벡터 후처리 가법으로서 에지 방향 정보기반 가변 가중치 벡터 중앙값 필터를 이용하여 움직임 벡터 처리 기법을 제안한다. 제안한 움직임 벡터 처리 가법은 먼저 소벨 마스크와 가중치 최대빈도필터를 통해 에지 정보맵을 생성한다. 그리고 $3{\times}3$ 윈도우 내 움직임 벡터들의 중앙값을 구한 후 그 중앙값과 윈도우 내 움직임 벡터들과의 변위 값을 이용하여 이상치(outlier) 움직임 벡터를 제거한다. 마지막으로 에지 정보맵의 에지방향 연속성과 움직임 벡터와의 공간적 상호 연관성을 고려하여 가중치 벡터 중앙값 필터를 적용한다. 실험 결과 PSNR은 "0.5 ~ 1" dB, 유사성 명가 지표인 SSIM은 "0.4 ~ 0.8" %의 성능 향상을 보였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권2호
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• pp.159-168
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• 2019

본 연구는 수중활동에서 나타나는 인체의 생리적 변화와 알코올 섭취로 인한 생리적 변화를 살펴보고 알코올 섭취가 스쿠버다이버에게 미치는 영향을 규명하는데 그 목적이 있다. 미국 내부통제연구소위원회의 내부통제 프레임워크를 기초로 본 연구에 적합하도록 새롭게 정립한 '리스크 평가 및 분석(RAA, risk assessment and analysis)' 기법을 활용하여 알코올 섭취 전과 후의 리스크 분석을 실시하였다. RAA기법은 리스크 간 상관관계를 분석하는 1단계, 리스크를 정량화하고 리스크 데이터베이스를 구축하는 2단계, 그리고 이를 도식화하여 리스크맵을 분석하는 3단계로 이루어져 있다. RAA기법을 통해 알코올 섭취로 인한 수중활동의 리스크수준이 전반적으로 증가하여 고위험군의 비율이 높아진 것을 확인하였고 리스크수준의 정량화와 고위험군 분류를 통해 리스크관리 측면에서 우선통제대상을 지정할 수 있었다. 본 연구 결과는 알코올 섭취 후 행해지는 스쿠버다이빙의 위험성을 명확하게 알리고 이에 대한 스쿠버다이버들의 의식 개선을 도모하여 보다 안전한 스쿠버다이빙 환경을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.