• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_4호
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• pp.1097-1109
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• 2023

도심지는 개별 건물단위의 소규모 변화가 빈번하게 발생하는 지역이다. 기 구축된 건물 데이터베이스는 그 활용도를 높이기 위해 도심지 내의 주기적인 갱신이 요구된다. 그러나 광범위한 도심지에 대한 건물 단위 변화를 관측하기에는 자료수집의 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 넓은 범위를 단일 영상으로 촬영 가능한 위성영상을 활용하여 건물변화 탐지와 건물 정보의 갱신 가능성을 확인하고자 한다. 이를 위해 먼저 건물 데이터베이스에서 제공하는 건물 모서리점의 3차원 좌표를 이용하여 위성영상에 건물 영역을 투영한다. 투영된 건물 영역을 다시 지붕 및 전면 영역으로 구분한다. 투영된 지붕영역의 화소값을 비교하여 건물높이 갱신, 건물멸실 등 건물변화 여부를 탐지한다. 건물높이 갱신은 영상에 투영된 지붕면이 실제 영상에서 관측되는 지붕면과 일치할 때까지 높이값을 조절하여 수행된다. 영상에 투영된 모습은 나타나나 관측되는 건물이 없는 경우 철거된 건물에 해당한다. 영상에서 관측되는 건물 중에서 지붕면과 전면영역이 투영되지 않은 건물은 신축 건물에 해당된다. 이러한 변화탐지 결과를 바탕으로 건물 데이터베이스를 높이갱신, 건물삭제 및 건물생성의 세가지 분류로 갱신한다. 제안된 방식은 인천지역을 촬영한 아리랑 3A호와 인천광역시 건물 데이터베이스를 사용하여 실험하였다. 입력 단일 위성영상을 이용하여 건물변화를 탐지하고, 갱신이 필요한 건물에 대해 건물 데이터베이스 편집 작업을 수행하였다. 갱신된 건물 정보를 검증하고자 이를 이용하여 다른 아리랑 3A호 영상에 건물영역을 투영하였다. 실험결과, 갱신된 건물정보로부터 투영된 건물영역은 영상에서 관측된 건물영역과 잘 일치하였다. 이를 통해서 단일 위성영상을 이용한 건물변화탐지 및 건물 데이터베이스 갱신 가능성을 확인하였다. 후속 연구로 제안방식의 자동처리기술 개발을 수행할 예정이다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.375-380
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• 2017

본 논문은 single image에서 측정한 빛 전달량 값과 local contrast 값을 사용하여 안개 량을 수치화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 빛 전달량 값을 사용하여 안개로 예측되는 지역을 추정하고, 추정된 안개 예측 지역의 넓이와 해당 지역의 local contrast 크기의 범위를 사용하여 안개 정도를 수치화 한다. single image에서 측정 가능한 안개 의 물리적 특성들을 고려하였기 때문에 기존의 안개 검출 알고리즘들이 구분하지 못했던 영상들에서도 안개 량을 정확하게 측정하였다. 실제 빛의 산란 정도를 측정하는 감광 계수 측정계를 사용하여 측정한 안개 량과 제안하는 방법의 수치를 비교했을 때, 다양한 환경과 물체를 포함한 영상들에서 95%이상의 정확도로 안개 정도를 수치화 하였다. 또한 빛 전달량 추정 과정에서 local contrast 값을 추출하여 사용하기 때문에 기존의 빛 전달량을 측정하는 방법에서 복잡도를 거의 증가시키지 않는다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.361-368
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• 2018

자율주행 자동차의 연구가 빠르게 발전하는 가운데 보행자 검출에 대한 연구 또한 성공적으로 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구에서 사용되는 데이터셋이 컬러영상을 기반하고 있고 또한 보행자의 인식이 상대적으로 쉬운 영상이 많다. 컬러 영상의 경우 보행자가 빛에 노출되는 정도에 따라 영상에 제대로 포착이 되지 않을 수 있고 이로 인해 기존 방식들로는 이러한 보행자를 제대로 검출하지 못하는 상황이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 DNN (deep neural network) 기반 컬러 영상과 열 영상을 이용한 다중 스펙트럼 보행자 검출 기법을 제안하고자 한다. 기존의 SSD (single shot multibox detector) 기법을 기반으로 하여 컬러 영상과 열 영상을 동시에 활용하는 퓨전 네트워크 구조를 제안한다. 실험은 KAIST의 데이터셋을 이용하여 실시하였고 제안한 기법인 SSD-H (SSD-Halfway fusion)의 방식이 KAIST 보행자 검출기준의 기준치보다 18.18% 낮은 miss rate를 획득하였고 또한 기존 halfway fusion 기법에 비해 최소 2.1% 낮은 miss rate를 획득하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권6호
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• pp.705-717
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• 2001

이 논문에서는 카메라로 연속으로 촬영한 일련의 그레이레벨 영상으로부터 전방의 차량을 포착하기 위한 빠른 차선검출방법을 제안한다. 개별 영상에서 가려지지 않는 제한된 영역을 대상으로 차선의 위치를 검출하고, 에지 영상을 이용하여 차선의 기울기를 구한다. 이를 근거로 차량이 존재할 가능성이 있는 관심영역을 구하고 그 영역 내에서 에지 성분을 이용하여 구조적 방법으로 전방 차량의 위치를 포착한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차선검출알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도, 차량검지 등의 결과를 보인다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.45-52
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• 2006

본 논문은 GPU를 활용한 이미지 공간 실시간 충돌 검사 기법을 설명한다. 닫힌 물체들이 충돌하지 않는 경우, 뷰잉 레이를 따라 물체의 앞면과 뒷면이 번갈아 가며 나타나는 것을 확인 할 수 있다. 그러나 물체 간 충돌이 일어나는 경우 이 현상이 깨어지게 된다. 이러한 특성에 기반하여 본 논문은 충돌 검사에 필요한 최소한의 표면 정보만 텍스쳐에 기록하여 충돌 검사를 수행하는 기법을 제안한다. 이 기법은 GPU의 framebuffer object 와 vertex buffer object, 그리고 occlusion query 등의 기능을 활용한다. 이러한 GPU의 기능을 이용하면 통상적인 이미지 기반 충돌검사에서 사용하는 multi-pass rendering 과 context switch 부하를 줄일 수 있다. 즉 기존의 이미지 기반 충돌 검사에 비해 적은 렌더링 횟수와 적은 렌더링 부하를 가진다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 변형체나 복잡한 물체에도 적용이 가능하며, 3D 게임이나 가상현실과 같은 실시간 어플리케이션에 적용될 수 있는 성능을 발휘한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1680-1681
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• 2011

In this paper, particle counting system using a CMOS image sensor is demonstrated. The system utilizes a linear photodetector array as a detection element. Therefore, the particles are detected by large detection region, in contrast to a single detector in conventional particle counting devices, while maintaining the sensitivity. The advantage of proposed system is that particles are detected in a relatively large area without using the particle focusing method. Also, proposed system can be easily integrated with a microfluidic chip by attaching the device underneath the bottom plate of the microfluidic chip. Detection of polystyrene microbeads has been tested at a flow rate of 4.89mm/s. For 21 measurements, proposed system showed an average count error of 7.29% and a standard deviation of 4.74%. Potentially, the proposed system can detect even smaller particles simply by utilizing a higher resolution CMOS image sensor.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권1호
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• pp.52-54
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• 2015

본 논문은 이동하는 단안 카메라 환경에서 차영상 기반 이동물체 검출 시스템을 위한 새로운 배경 움직임 보상방법을 제안한다. 제안하는 방법은 특징점 대응쌍의 움직임 정보와 카메라 움직임 추정결과를 통해 입력영상에 배치한 격자점들의 배경 움직임을 추정하며 각각의 개별적인 대응 패치간의 영상워핑을 수행한다. 기존 방법과의 비교실험 결과는 약 50% 빠른 처리속도와 약 8dB 더 높은 PSNR을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권2호
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• pp.183-190
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• 2013

본 논문에서는 첨부 노이즈에 의해 훼손된 왜곡 영상의 공간 적응적 노이즈 검출 및 제거 기법에 대해 제안한다. 일반적인 영상이 가우시안 분포 특성을 갖는다는 가정 하에 왜곡 영상으로부터 국부 통계 특성을 산출하여 첨부 노이즈 정보를 예측하고, 예측된 노이즈 정보의 통계 특성을 활용하여 첨부 노이즈 정도를 분류하는 기법에 대해 제안한다. 더불어, 노이즈 분류에 따라 보정된 가우시안 필터의 매개변수 및 필터 윈도우 크기를 설정한 적응 노이즈 필터 기법에 대해 기술한다. 실험 결과를 통해 제안 방식의 성능이 기존 방식과 비교하여 객관적, 주관적으로 우수한 능력을 갖고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국분무공학회지
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• 제6권1호
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• pp.35-43
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• 2001

Previous studies on image processing techniques for panicle size measurement usually have focused on a single panicle or weakly overlapped particles. In the present work, the image processing algorithm for particle size measurement has been improved to process heavily-overlapped spherical-particle images. The algorithm consists of two steps; detection of boundaries which separate the images of the overlapped panicles from the background and the panicle identification process. For the first step, Sobel operator (using gray-level gradient) and the thinning process was adopted, and compared with the gray-level thresholding method that has been widely adopted. In the second, Hough transform was used. Hough transform is the detection algorithm of parametric curves such as straight lines or circles which can be described by several parameters. To reduce the measurement error, the process of finding the true center was added. The improved algorithm was tested by processing an image frame which contains heavily overlapped spherical panicles. The results showed that both the performances of detecting the overlapped images and separating the panicle from them were improved.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권1호
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• pp.29-34
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• 2022

모바일 디바이스 화면상의 클릭 가능한 객체를 인지하기 위한 데이터셋을 구축하고 새로운 네트워크 구조를 제안한다. 모바일 디바이스 화면에서 클릭 가능한 객체를 기준으로 다양한 해상도를 가진 디바이스에서 여러 애플리케이션을 대상으로 데이터를 수집하였다. 총 24,937개의 annotation data를 text, edit text, image, button, region, status bar, navigation bar의 7개 카테고리로 세분화하였다. 해당 데이터셋을 학습하기 위한 모델 구조는 Deconvolution Single Shot Detector를 베이스라인으로, backbone network는 기존 ResNet에 Squeeze-and-Excitation block을 추가한 Squeeze-and-Excitation networks를 사용하고, Single shot detector layers와 Deconvolution module을 Feature pyramid networks 형태로 쌓아 올려 header와 연결한다. 또한, 기존 input resolution의 1:1 비율에서 오는 특징의 손실을 최소화하기 위해 모바일 디바이스 화면과 유사한 1:2 비율로 변경하였다. 해당 모델을 구축한 데이터셋에 대하여 실험한 결과 베이스라인에 대비하여 mean average precision이 최대 101% 개선되었다.