• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.89-97
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• 2008

본 논문에서는 인공신경망을 이용하여 사각형 형태 마커 검출 및 인식의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법에서는 입력 영상으로부터 객체의 윤곽선을 찾은 다음에 선분으로 근사화한다. 근사화된 선분으로부터 기하학적 특징을 이용하여 사각형을 찾고 워핑 기법과 확대/축소 변환을 이용하여 사각형 영상을 정사각형 형태로 정규화 한다. 정사각형 형태로 정규화 한 다음에는 주성분 분석을 적용하여 특징 벡터의 크기를 줄인 다음에 인공신경망을 이용하여 마커 영상인지 아닌지를 검사한다. 마커 영상으로 판별된 영상에 대하여 인공신경망을 이용하여 마커의 종류를 인식한다. 인식 실험 결과 인공신경망을 사용함으로써 마커 검출의 오류 줄일 수 있었고 인식의 정확도를 개선할 수 있었다.

• Wind and Structures
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• 제17권1호
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• pp.87-105
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• 2013

Modeling an equilibrium atmospheric boundary layer (ABL) in an empty computational domain has routinely been performed with the k-${\varepsilon}$ turbulence model. However, the research objects of structural wind engineering are bluff bodies, and the SST k-${\omega}$ turbulence model is more widely used in the numerical simulation of flow around bluff bodies than the k-${\varepsilon}$ turbulence model. Therefore, to simulate an equilibrium ABL based on the SST k-${\omega}$ turbulence model, the inlet profiles of the mean wind speed U, turbulence kinetic energy k, and specific dissipation rate ${\omega}$ are proposed, and the source terms for the U, k and ${\omega}$ are derived by satisfying their corresponding transport equations. Based on the proposed inlet profiles, numerical comparative studies with and without considering the source terms are carried out in an empty computational domain, and an actual numerical simulation with a trapezoidal hill is further conducted. It shows that when the source terms are considered, the profiles of U, k and ${\omega}$ are all maintained well along the empty computational domain and the accuracy of the actual numerical simulation is greatly improved. The present study could provide a new methodology for modeling the equilibrium ABL problem and for further CFD simulations with practical value.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.97-107
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• 2006

본 논문에서는 카메라 영상으로부터 사각형 형태의 마커를 검출하고 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사각형 형태의 마커 검출을 위하여 입력 영상을 이진 영상으로 변환하고 객체들의 윤곽선을 추출한 다음에 윤곽선을 선분으로 근사화 한다. 근사화된 선분으로부터 기하학적 특징을 이용하여 사각형을 찾는다. 마커의 사각형 영역을 찾은 다음에는 워핑 기법을 이용하여 사각형 마커 영상을 정사각형 형태로 정규화한다. 마커 영상을 정규화한 다음에는 주성분 분석을 통하여 마커 영상으로부터 특징 벡터를 추출하고 표준 마커에 대한 특징 벡터와의 최소 거리법에 의해 마커의 종류를 인식한다 인식 실험 결과 마커의 종류가 50개일 때에 최대 98%의 인식률을 얻을 수 있었고 입력 영상에 11개의 마커가 있는 경우에 초당 11.1 프레임의 수행 속도를 얻을 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제3권3호
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• pp.27-30
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• 2017

IoT는 다양한 분야에서 활용 될 수 있는 것은 센서의 역할이 가장 중요 하다고 볼 수 있다. 기존의 센서 정보를 주고 받는 통신 방식은 I2C로 대표적인 직렬 통신 방식이며 클럭과 데이터 2개의 핀을 사용하여 비교적 빠른 속도로 데이터를 전송하는 방식이다. IoT 분야에서 사용되는 사물들이 점차 경량화가 되어가고, 데이터 전송 정보의 양이 적어지면서 전송 속도 보다는 하드웨어의 단순화가 중요한 설계 요소가 되는 응용분야가 증가하고 있다. 본 논문에서는 기존 통신 방식을 분석하고 경량화를 위해 기존 2개의 핀을 사용하던 통신 방식에서 단일 핀을 사용하여, 데이터를 직렬로 송/수신하는 회로를 설계하고 아두이노로 구현 하였다. 제안된 단일 핀 직렬 통신으로 기대 할 수 있는 효과는 전력소모를 낮추어 줄 수 있으며 단순화를 통하여 기존의 디지털 센서분야 IoT 기기들에 적합하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제16권3호
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• pp.199-209
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• 2000

본 연구에서는 기존의 형태추적법을 이용한 해양의 연속 AVHRR 위성화상자료 상의 유속추정 방법을 해양의 전선이나 소용돌이의 경계부를 정의하는데 있어 객관적 알고리즘을 이용하여 개선하였다. 그것을 위하여 Sobel 필터를 사용하였다. 이 Sobel 필터는 화상상의 객체의 가장자리를 추정하는데 대단히 효과적인 필터로서 판명되었다. Sobel 방법을 이용하여 가장자리를 정의한 후 그 가장자리 상에서 유속 백터를 추정하기 위하여 Pattem tile 과 Search tile 의 중심좌표를 선정할 필요가 있다. 본 연구에서 개발한 최대상관법을 이용한 형태추적법은 화상 전체를 이용할 필요 없이 객체가 정의된 부분화상을 이용하여 유속 벡터를 추정하기 때문에 훨씬 빠르고 효과적이었다. 동해에서 ADCP를 이용한 현장 관측자료와 비교하여 본 연구에서 개발한 방법의 타당성을 분석한 바로는 유속치에서 약 35% 이하 감소, 해류방향에서 약 $34^{\circ}$ 이하의 오차가 발생한 결과를 얻었다. 이는 기존의 결과와 비교할 때 향상된 결과로 평가된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.117-122
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• 2023

사용자가 현재 응시하고 있는 위치를 자동으로 인식하는 응시점 추정과 추정된 응시점을 기반으로 객체를 탐지하는 기술을 활용한다면 사람의 시각적 행동을 파악하는데 더 정확하고 효율적인 방안이 될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 응시점을 중심으로 관심 영역을 생성하고 해당 영역 내에서 객체를 탐지하는 방안을 제시한다. 자세하게는, 삼차원 응시점을 추정한 후에 추정된 응시점을 기반으로 관심 영역을 생성하여 관심 영역 내에서만 객체 탐지가 이루어지도록 설계한다. 실험을 통해 일반적인 객체 탐지와 제안된 관심 영역 내 객체 탐지 성능을 비교한 결과, 프레임당 처리 시간은 각각 1.4ms, 1.1ms로 관심 영역 내 객체 탐지가 처리 속도 면에서 더 우수한 것을 확인할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권8호
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• pp.295-302
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• 2014

3차원 공간정보를 구축하기 위해서는 고정밀의 3차원 점군데이터를 취득할 수 있는 레이저스캐닝 기술과 고해상도의 다중분광 영상정보를 취득할 수 있는 사진측량용 카메라의 활용은 필수이다. 그러나 사진측량용 카메라는 장비특성상 높은 구입비와 어려운 구입경로, 낮은 적용성으로 폭넓은 활용분야에 비해 활용성이 떨어진다. 따라서 일반사용자가 빠르고 간편하게 접근할 수 있는 디지털카메라를 이용하여 다차원 정사영상을 구축하는 기법을 연구하였다. 즉 3차원공간정보의 핵심자료인 3차원 다중분광영상정보를 구축하기 위해 디지털카메라를 개조하고 캘리브레이션 작업을 수행하였다. 스테레오 사진측량을 위한 기준점 측량과 관측대상에 대한 다중분광촬영, 정사영상으로의 변환 등을 거쳐 다차원 정사영상을 구축하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권3호
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• pp.129-136
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• 2020

본 논문에서는 저조도 야간 감시 시스템을 위한 열영상 기반의 객체 검출 알고리즘을 제안한다. 기존 Adaboost를 이용한 Haar 특징점 선택 알고리즘은 학습 샘플에 대한 유사하거나 중복되는 특징점의 선택 문제와 잡음에 취약한 경우가 많았다. 또한 저조도 야간 환경의 감시 영상에서 얻어지는 잡음을 특징점 세트에서 제거하고 빠르고 효율적인 실시간 특징점 선택이 이루어질 수 있게 가벼운 확장형 Haar 특징점과 Adaboost 학습 알고리즘을 사용하여 구현하였다. 야간 저조도 환경에서 움직임이 있는 비예측 객체를 인식하기 위하여 열영상으로 촬영된 이미지에 확장 Haar 특징점을 사용하여 객체를 인식한다. 비디오 프레임 800*600 크기의 열영상 이미지를 입력으로 하는 Adaboost 학습 알고리즘을 CUDA 9.0 플랫폼으로 구현하여 시뮬레이션을 시행한다. 그 결과 객체 검출 결과는 성공률이 약 90% 이상임을 확인하였고, 이는 일반영상에 히스토그램 이퀄라이징 연산을 거쳐 얻어진 연산 결과보다 약 30% 더 빠른 처리 속도를 얻을 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.336-344
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• 2012

객체 인식(recognition)과 추적(tracking)은 컴퓨터 비전의 중요 분야로써 작게는 동작 인식으로부터 크게는 우주 항공까지 그 활용 가능성이 무궁무진하다. 객체 인식의 정확도를 향상시키는 방법 중 하나는 회전, 스케일 그리고 가려짐에 강건한 컬러를 이용하는 것이다. 컬러를 이용함으로써 더 많은 특징점들을 추출하기 위한 계산 비용을 감소시킬 수 있다. 또한, 빠른 객체 인식을 위해 알고리즘의 정확도를 낮추는 것보다 객체의 위치를 예측하고 좀 더 작은 영역에서 인식을 수행하는 것이 더욱 효과적이다. 본 논문은, 인식 정확도를 향상시키기 위해 대표적인 객체 인식 알고리즘인 SURF와 컬러모델을 적용한 기술자(descriptor)를 사용하고, 움직임 예측 알고리즘인 Kalman filter를 결합하여 빠른 객체 추적 방법을 제안한다. 그 결과, 제안하는 방법은 다른 컬러를 갖는 같은 패턴의 객체들을 구분하고, 객체의 향후 움직임을 미리 예측한 관심영역(ROI)에서 인식을 수행함으로써 빠른 추적 결과를 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.121-124
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• 2007

본 논문은 웹기반 게임 소프트웨어로서 3차원 벽돌쌓기 게임 개발에 대한 논문이다. 웹을 이용한 클라이언트 접속자는 자바 애플릿을 이용하여 웹상에서 접근 가능하고 Java Bytecode의 다운로드에 의해 각 클라이언트 접속자의 하드웨어시스템에 무관하게 작동가능하다. 소프트웨어 구성은 뷰포트 및 GUI 사용자 인터페이스기, 초기 공간 생성기, 이벤트 처리기, 쓰레드 관리기, 플레이어 관리기, 결과 분석기로 크게 6개의 부분으로 되어 있다. 뷰포트 내의 백그라운드 이미지를 삽입할 수 있도록 하여 사용자에게 지역적인 관광 정보나 특정 홍보 이미지의 전달을 용이하게 하는데 응용이 가능하도록 이용할 수 있다.