• 전자공학회논문지
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• 제54권8호
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• pp.81-88
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• 2017

본 논문에서는 단일 영상에서 빗줄기가 포함된 영역을 검출하기 위한 빗줄기 검출 기법을 제시하고자 한다. 특히 빗줄기가 포함된 패치와 그렇지 않은 패치들을 각각 수집한 후에 지도 학습 기반으로 심층 컨볼루셔널 신경망을 훈련시키고 빗줄기 영역을 검출하는 과정에 대해 자세히 소개하고자 한다. 또한 제안한 심층 컨볼루셔널 신경망 기반의 빗줄기 검출 기법이 기존의 사전 학습 기반의 빗줄기 검출 기법과 비교해서 저주파 영역에서 빗줄기 검출 성능이 더 우수함을 보이고자 한다. 그리고 제안한 빗줄기 검출 기법을 빗줄기 제거 분야에 적용해봄으로써 기존의 사전 학습 기반의 빗줄기 검출 기법보다 저주파 영역에서 디테일한 성분을 더 정확하게 묘사할 수 있음을 보여주고자 한다. 부가적으로 본 논문에서는 원본 영상에 빗줄기 패턴을 삽입하여 비가 내리는 시각적인 효과를 줄 수 있는 빗줄기 천이 기법에 대해서도 소개하고자 한다. 제안한 빗줄기 천이 기법은 빗줄기 영상 데이터베이스를 구축할 때 빗줄기의 다양한 패턴을 확보하는 데 유용하게 사용이 될 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.153-163
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• 2015

본 논문에서는 카메라 움직임에 강인한 동영상 내 비 검출 및 제거 기법을 제안한다. 검출 파트는 비의 밝기 특성과 공간적 특성을 활용하여 초기 비 영역을 검출한다. 그런 다음 가우시안 분포 모델을 적용하여 최종적인 비 영역을 결정한다. 제거 단계에서는 인접한 영상 간 상관성을 이용하여 비 영역을 중심으로 인접 프레임 간 블록 정합 기법을 수행한다. 그 후 정합 결과에 기반한 non-local mean (NLM) 필터링을 통해 비 영역을 보상한다. 마지막으로 깜박임 효과를 제거하고 가시성을 향상시키기 위해 후처리를 수행한다. 실험 결과를 통해 제안 기법의 화질이 기존 기법에 비해 동영상의 비 제거 성능에 있어 현저하게 우수함을 볼 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권9호
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• pp.96-105
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• 2015

본 논문은 비 검출 및 제거 알고리즘의 DSP 최적화 기법을 제안한다. 우리는 카메라 움직임이 있는 환경에서 비 검출 및 제거 기법을 제안하고, 알고리즘 레벨 및 DSP 레벨에서 최적화를 수행한다. 제안하는 기법은 알고리즘 측면에서 기존에 활용하던 라벨링을 블록 단위의 이진 패턴 분석을 통해 오 검출 영역을 제거하는 방식으로 대체하였고 고속 움직임 추정 알고리즘을 이용하여 연산 시간을 개선하였다. DSP 측면에서는 내부 메모리 최적화와 EMDA이용, 소프트웨어 파이프라인 등을 통한 최적화를 통해 임베디드 환경에서 실시간성을 보이며 실험 결과에서는 제안 기법의 성능과 시간 측면의 우수성을 보여준다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.345-351
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• 2014

This paper presents pedestrian recognition to improve performance for vehicle safety system or surveillance system. Pedestrian detection method using HOG (Histograms of Oriented Gradients) has showed 90% recognition rate. But if someone takes a picture in the rain, the image may be distorted by rain streaks and recognition rate goes down by 62%. To solve this problem, we applied image decomposition method using MCA (Morphological Component Analysis). In this case, rain removal method improves recognition rate from 62% to 70%. However, it is difficult to apply conventional image decomposition method using MCA on vehicle safety system or surveillance system as conventional method is too slow for real-time system. To alleviate this issue, we propose a rain removal method by using low-pass filter and DCT (Discrete Cosine Transform). The DCT helps separate the image into rain components. The image is removed rain components by Butterworth filtering. Experimental results show that our method achieved 90% of recognition rate. In addition, the proposed method had accelerated processing time to 17.8ms which is acceptable for real-time system.

• Journal of electromagnetic engineering and science
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• 제13권3호
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• pp.151-157
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• 2013

Marine radars are affected by sea and rain clutters, which can make target discrimination difficult. The clutter standard deviation and improvement factor are applied using multiple parameters-moving speed of radar, antenna speed, angle, etc. When a radar signal is processed, a Data Matrix Bank (DMB) filter can be applied to remove sea clutters. This filter allows detection of a target, and since it is not affected by changes in adjacent clutters resulting from a multi- target signal, sea state clutters can be removed. In this paper, we study the level for clutter removal and the method for target detection. In addition, we design a signal processing algorithm for marine radars, analyze the performance of the DMB filter algorithm, and provide a DMB filter algorithm design. We also perform a DMB filter algorithm analysis and simulation, and then apply this to the DMB filter and cell-average constant false alarm rate design to show comparative results.

• 센서학회지
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• 제26권3호
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• pp.149-154
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• 2017

Detection of rain is one of the essential weather factors that are monitored by automatic weather stations in Korea. In this work, we studied the operation standards required for impedance-based rain detectors in terms of surface temperature and sensitivity, in an effort to establish a qualification procedure for rain detectors. The surface temperature of rain detectors was measured at varying air temperatures from $-30^{\circ}C$ to $20^{\circ}C$, considering the hypothetical presence and absence of rain/snow. In addition, the sensitivity of rain detectors was studied generating artificial raindrops of regular size. The sensitivity was evaluated in terms of the critical number of droplets that triggers the activation of the rain detector. We found that the sensitivity is affected by stationary, horizontal, and vertical droplet deposition methods. The critical number of droplets for the stationary deposition is higher than that for both horizontal and vertical depositions, which provides the maximum limit of droplets required to activate the detector. Based on our experiments considering surface temperature measurements and sensitivity tests, we suggest a revised version of surface temperature and sensitivity requirements for the qualification of impedance-based rain detectors.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제26권12호
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• pp.1937-1940
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• 2005

A lab-made chemiluminescence system with air pump was developed for monitoring of some metal levels in rain. The air pump enabled injection of 17.7 $\mu$g samples into a glass cell filled with luminol-$H_2O_2$ reagent of typically 300 $\mu$L for chemiluminescence measurement. The monitored trend of total metal ions in the rain collected in our campus was compared with analytical results of each metal ion from GFAAS. The system was also demonstrated to determine $Cr^{6+}$ by reduction to $Cr^{3+}$ using $SnCl_2$. The limit of detection for $Cr^{6+}$ obtained by 4 measurements was 85.0 pg $mL^{-1}$ with a relative standard deviation of 3.4%. Although this system doesn’t have selectivity due to the characteristics of chemiluminescence, application of it to environmental monitoring as a sensor for some transition metal ions was demonstrated.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권4호
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• pp.313-322
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• 2020

국토의 70% 이상이 산지인 우리나라의 경우 산지지역의 돌발호우로 인한 수재해의 위험이 상시 존재한다. 본 연구에서는 환경부 비슬산 강우레이더 관측 영역의 산지지역에 발생한 돌발성 호우 사례를 대상으로 레이더 기반 돌발성 호우 사전 예측 방법을 적용하여, 그 활용성을 살펴보았다. 비슬산 강우레이더의 3차원 레이더 반사도, 강우강도, 도플러 풍속을 이용하여, 산지지역에서 발생한 8개의 국지적 호우 사례를 선정한 후 적란운 대류세포의 조기탐지, 탐지된 대류세포의 자동 추적, 해당 대류세포가 발달하여 돌발성 호우를 유발할 수 있는 가능성을 판단하는 위험도 정보를 산출하였다. 사례적용 결과, 대기 중에 돌발호우로 발달할 수 있는 대류세포의 최초 탐지시점 및 위치, 소용돌이도 발생여부에 따라 판정된 위험도 수준 및 발생시점, 위치를 확인할 수 있었다. 특히, 지상강우관측망으로는 좁은 영역에 국지적으로 발달하는 호우를 탐지하는데 한계가 있음을 확인하였다. 또한, 위험도 정보를 획득한 시점에서 최대 강우강도가 발생할 때까지 최소 10분에서 최대 65분 정도의 시간을 확보함으로써 레이더 기반의 돌발성 호우 사전 예측기법은 산지지역에서 호우로 인한 산지홍수, 고립사고 방지를 위한 사전정보로 활용성이 있을 것으로 판단되었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.113-117
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• 2020

Images were taken under various weather such as rain, haze, snow often show low visibility, which can dramatically decrease accuracy of some tasks in computer vision: object detection, segmentation. Besides, previous work to enhance image usually downsample the image to receive consistency features but have not yet good upsample algorithm to recover original size. So, in this research, we jointly implement removal streak in heavy rain image and super resolution using a deep network. We put forth a 2-stage network: a multi-model network followed by a refinement network. The first stage using rain formula in the single image and two operation layers (addition, multiplication) removes rain streak and noise to get clean image in low resolution. The second stage uses refinement network to recover damaged background information as well as upsample, and receive high resolution image. Our method improves visual quality image, gains accuracy in human action recognition task in datasets. Extensive experiments show that our network outperforms the state of the art (SoTA) methods.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권4호
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• pp.44-55
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• 2013

지능형교통체계(ITS: Intelligent Transportation System)의 발전은 과거에 비해 보다 신뢰성 있고 폭넓은 교통자료 및 기상자료 등의 취득을 가능하도록 하였다. 이러한 첨단 시스템의 발전에 따라 수집된 자료를 이용하여 교통상황과 기상상황에 대한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 도로 기상정보 시스템(RWIS: Road Weather Information System)자료와 검지기 자료를 이용하여 강우량에 따른 속도 감소 패턴을 분석하고, 강우량에 따른 속도감소량 산출 결과를 통해 강우수준을 분류하는 기준을 제시하였다. 인공신경망을 이용하여 강우수준별 통행속도를 예측하였으며, 예측 결과를 비교하여 강우수준별 통행속도 예측 특성을 분석하였다. 분석결과, 강우수준 분류 기준은 0.4mm/5min, 0.8mm/5min으로 나타났으며, 강우수준별 속도와 교통량에 대한 분산분석 결과 강우수준별로 차이를 보이는 것으로 나타났다. 인공신경망을 통한 5분 단위의 통행속도 예측결과, 비강우인 경우에는 과거 5개 자료, 즉, 25분 동안의 속도자료를 사용하여 분석하는 것이 예측력이 높게 나타났으며, 강우가 발생하는 경우에는 과거 2~3개 자료, 즉, 10~15분 동안의 속도자료를 사용하는 것이 예측력이 높게 나타났다. 본 연구에서는 기상조건에 관계없이 신뢰성 있는 교통정보를 제공하기 위한 통행시간 예측 방법론을 제시함으로써 통행시간 정보 등의 교통정보 제공 시 보다 정확한 정보를 제공하여 교통상황 예측정보의 신뢰도 향상 및 교통상황 예측정보의 활용도를 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.