• 방송공학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.861-877
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• 2016

본 논문에서는 실시간 얼굴 추적을 위하여 기존의 CamShift 알고리즘의 단점을 보완한 새로운 CamShift 알고리즘을 제안한다. 배경 내 추적 객체와 색상이 유사한 객체가 존재할 경우 기존 CamShift 알고리즘은 불안정한 추적을 보여준다. 이러한 문제점을 화소 단위로 거리정보를 획득할 수 있는 Kinect의 깊이 정보와 HSV 색공간 기반의 피부색 후보영역을 추출하는 Skin Detection 알고리즘을 이용하여 색상분포만 이용하는 기존의 CamShift의 단점을 보완한다. 또한 추적하던 객체가 사라지거나 가려짐이 발생할 경우에도 다시 추적할 수 있는 특징점 기반의 매칭 알고리즘을 통하여 차폐영역에 강인한 특성을 가지게 한다. 이러한 향상된 CamShift 알고리즘을 사람의 얼굴 추적에 적용함으로써 다양한 분야에 활용 가능한 강인한 얼굴추적 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 기존의 추적 알고리즘인 TLD보다 월등히 빠른 처리속도와 더 우수한 추적성능을 보여주었고, CamShift 보다 조금 느리지만 기존의 CamShift가 가지고 있는 문제점들을 해결하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.27-32
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• 2013

영상처리로 물체를 검출 하는 경우, 타원 형태를 검출 하는 것은 많은 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 실제 영상에서 타원은 영상에 포함된 노이즈나 다른 물체에 가려 보이지 않거나 교차되어 타원 검출이 용이 하지 않다. 이에 본 논문에서는 영상에서 타원을 검출 하기 위하여 경계(edge)를 추출하고, 이미지 정보량을 줄이기 위하여 그룹화 과정을 수행하여 타원 검출의 속도를 향상시켰다. 또한 타원 검출을 위해 5 개의 타원 변수를 랜덤으로 선택한 후 최적의 타원 파라미터 선택을 위해 선형 최소자승 근사법을 적용하였다. 검출된 타원들을 검증하기 위하여 RANSAC 알고리즘을 적용하였다. 본 연구에서 제안한 알고리듬을 구현하여 실제 영상에 적용한 결과 75%의 정확도를 나타내었고, 타 연구와 비교 결과 타원검출 속도 면에서 탁월함을 확인하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제안한 알고리듬이 영상 내 타원을 검출 하기 위한 유효한 방법임을 확인 할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.91-96
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• 2022

현재 카메라 기반 기술 수준으로는 센서 기반 기본 생활패턴 인지 기술은 정확한 데이터를 얻기 위해서는 불편함을 감수해야 하고, 상용화 밴드 제품은 정확한 데이터 수집이 어려우며, 행동의 동기와 원인 및 심리적 영향 등을 고려하지 못하는 실정이다. 본 논문에서는 생활패턴 인지를 위한 레이더 기술은 일상생활에서 주변의 사람이나 물체를 탐지하기 위해 고안된 파형을 전송하여 반사되어 오는 수신 신호를 신호 처리함으로써 물체와의 거리, 속도, 각도를 측정하는 기술을 적용하여 기존 영상 기반의 서비스에서의 사생활 보호와 같은 이슈를 보완할 수 있도록 고안하였다. 제안 시스템의 구현을 위해 TIIWR1642 칩을 기반으로 60GHz 대역 밀리미터파 FMCW 송신/수신을 위한 RF 칩셋제어, 거리/속도/각도 검출을 위한 모듈의 개발 및 신호처리 소프트웨어를 포함한 기술을 구현하였다. 생활 정보에 대한 메타 분석으로 생활패턴의 정량적 분석을 통해 개인별 맞춤형 생활패턴 추출을 통해 자기 관리 및 행동 시퀀스를 산출하여 개인별 생활패턴의 분석이 보안 및 안전 응용서비스로 가능할 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.59-68
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• 2021

최근 급속도로 성장하고 있는 인공지능 기술이 자율운항선박과 같은 해상 환경에서도 적용되기 시작하면서 디지털 영상에 특화된 CNN 기반의 모델을 적용하는 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 해상 서비스의 경우 인적 과실을 줄이기 위해 충돌 위험이 있는 부유물을 감지하거나 선박 내부의 화재 등 여러 가지 기술이 접목되기에 실시간 처리가 매우 중요하다. 그러나 기능이 추가될수록 프로세서의 제품 가격이 증가하는 문제가 존재해 소형 선박의 선주들에게는 비용적인 측면에서 부담이 된다. 또한 대형 선박의 경우 자율운항선박의 시스템을 감안할 때, 연산 속도의 성능 향상을 위해 복잡도가 높은 딥러닝 모델의 성능을 개선하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델에 경량화 기법을 적용해 정확도를 유지하면서 고속으로 처리할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 먼저 해상 부유물 검출에 적합한 영상 전처리를 진행하여 효율적으로 CNN 기반 신경망 모델 입력에 영상 데이터가 전달될 수 있도록 하였다. 또한, 신경망 모델의 알고리즘 경량화 기법 중 하나인 학습 후 파라미터 양자화 기법을 적용하여 모델의 메모리 용량을 줄이면서 추론 부분의 처리 속도를 증가시켰다. 양자화 기법이 적용된 모델을 저전력 임베디드 보드에 적용시켜 정확도와 처리 속도를 사용하는 임베디드 성능을 고려하여 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법 중 정확도 손실이 제일 최소화되는 모델을 활용해 저전력 임베디드 보드에 비교하여 기존보다 최대 4~5배 처리 속도를 개선할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.205-214
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• 1997

본 논문에서는 분산 디렉토리 환경에서 질의 처리 속도를 향상 시키기 위하여 원격지의 객체에 대한 질의와 결과를 요청지의 캐시에 저장하는 캐싱 메카니즘을 설계하였으며, 설계 단계는 다음과 같이 6단계로 나누어 진행하였다. 첫째, 분산 디렉토리 시스템에 저장되는 캐시 정보를 응용 데이타 정보, 시스템 데이타 정보, 메타 데이타 정보로 분류하였다. 둘째, 분류된 캐시 정보를 기반으로 캐시 시스템 구조를 설계하였다. 셋째, 각각의 캐시 정보에 대한 저장 구조를 설계하였다. 넷째, 데이타 캐시(응용 데이타 캐시, 시스템 데이타 캐시)의 대체 알고리즘으로 거리 정보와 접근 회수를 가중치로 부여한 최소-TTL 대체 알고리즘을 제안하였다. 다섯째, 질의에 대한 탐색 공간의 범위를 좁힘으로써 질의 처리 속도를 향상시키기위해 이전 질의를 재구성한 메타 데이타 트리를 저장하는 메타 데이타 캐시의 운영 알고리즘을 개발하였다. 마지막으로, 제안된 캐시 메카니즘과 타 메카니즘과 성능 평가를 수행하여 제안된 메카니즘의 우수성을 입증하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.27-35
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• 2015

본 연구는 전역 조명 기법 중 하나인 환경-광 가림(ambient occlusion)을 이용한 볼륨 렌더링 방법을 설명한다. 볼륨 밀도 분포를 정규 분포로 가정하여, 환경-광 가림을 불투명도 전이함수의 변경과 무관하게 실시간 가시화할 수 있다. 전처리 과정에서 각 복셀 주변의 일정 크기 영역의 평균과 표준편차를 계산하여 두고, 가시화 단계에서 근방의 불투명도를 추정하여 밝기를 계산한다. 이 논문은 본 연구자들의 기존 연구를 발전시켜 이론적 모델을 일반화하고 출력 영상의 화질을 향상시킨다. 구체적으로 다양한 형태의 불투명도 전이함수를 사용할 수 있는 계산 모델을 제안한다. 그리고 영역의 크기를 다양하게 통계량을 생성하여 근처의 물체에 더 높은 가중치를 부여할 수 있도록 하였다. 최종적으로 환경-광 가림 효과와 지역 조명 효과를 혼합하여, 더 현실감 있는 화질의 볼륨 가시화 영상을 실시간으로 생성할 수 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.264-264
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• 2019

해기사의 인적오류는 전체 해양사고 원인의 70% 이상을 차지한다. 해양사고 중에서 충돌사고는 막대한 인적/물적 손실을 야기하기 때문에 적극적인 예방이 필요한데, 특히 인적오류에 의한 충돌사고 예방이 시급한 실정이다. 현재, 선박에서 사용되고 있는 충돌회피장치에는, Autopilot, Track Control System, ARPA/Radar, ECDIS 등이 적용되고 있으나 항해사의 인적오류 예방 기능은 없다. 본 연구에서는 기존 Autopilot의 다양한 기능에 해기사의 인적오류를 예방할 수 있는 기능을 추가한 새로운 선박충돌회피 시스템(Human Collision Avoidance System, Hu-CAS)의 개발 개념을 소개한다. Hu-CAS는 1) 선박과 물표 사이의 충돌위험을 평가하는 부분과, 2) 충돌위험의 수준을 결정하는 의사결정 모듈, 3) 결정된 결과를 반영하여 선박의 제어 변수를 도출하기 위한 제어변수 추정 모듈, 4) 제어변수를 이용하여 선박의 타 각과 속력을 제어하는 제어 시스템 등으로 구성된다. Hu-CAS는 현재의 Autopilot을 대체할 수 있고, 미래 개발될 자율운항 선박과 유인선박 사이의 충돌회피 시스템으로 적용이 기대된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.83-92
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• 2016

본 논문에서는 한국우주전파관측망의 성능 확장을 위해 광대역 관측시스템의 시험 및 결과에 대해 소개한다. KVN은 1024Mbps 속도로 VLBI 관측을 수행하는데, 4주파수 동시관측을 위한 8192Mbps 관측은 정규 운영을 위해 시험하고 있다. 세계 여러 VLBI 관측국에서는 높은 정밀도와 고분해능의 천체를 관측하기 위해 광대역 관측시스템을 독자적으로 개발하거나 여러 나라와 협력하고 있다. KVN은 K/Q//W/D 밴드의 RF 신호를 주파수 변환을 하지 않고 한 주파수 대역에 대해 최대 2048MHz 대역폭을 직접 샘플링하는 OCTAD 고속샘플러를 도입할 계획이다. 따라서 KVN의 성능확장을 위한 사전연구로서 일본국립천문대와의 협력을 통하여 OCTAD 고속샘플러와 데이터 기록을 위한 OCTADISK2 고속기록기를 현장에 설치한 후, 광대역 관측시험을 통하여 성능을 확인하고 그 결과를 본 논문에서 고찰하고자 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.3-12
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• 2022

영상 블러 제거(deblurring)는 피사체의 움직임, 카메라의 흔들림, 초점의 흐림 등으로 인해 촬영 도중 발생한 영상 블러(blur)를 제거하는 것을 목표로 한다. 최근 스마트폰이 보급되며 휴대용 디지털카메라를 들고 다니는 것이 일상인 시대가 오면서 영상 블러 제거 기술은 그 필요성을 점점 더해가고 있다. 기존의 영상 블러 제거 기술들은 전통적인 최적화 기법을 활용하여 연구되어 오다가 최근에는 딥러닝이 주목받으며 합성곱 신경망 기반의 블러 제거 방법들이 활발하게 제안되고 있다. 하지만 많은 방법들이 성능에 먼저 초점을 맞추어 개발되어 알고리즘의 속도로 인하여 현실에서 실시간 활용이 어렵다는 문제점을 안고 있다. 이를 해결하고자 본 논문에서는여러 신경망 설계 기법을 활용하여 HD 영상에서도 30 FPS 이상의 실시간 구동이 가능한 딥러닝 기반 블러 제거 알고리즘을 설계하여 이를 제안한다. 또한 학습 및 추론 과정을 개선하여 속도에 별다른 영향 없이 신경망의 성능을 높이고 동시에 성능에 별다른 영향없이 신경망의 속도를 높였다. 이를 통해 최종적으로 1280×720 해상도에서 초당 33.74장의 프레임을 처리하며 실시간 동작이 가능함을 보여주었고 GoPro 데이터 세트를 기준으로 PSNR 29.79, SSIM 0.9287의 속도 대비 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국광학회지
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• 제34권4호
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• pp.139-150
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• 2023

다양한 구조의 라이다(light detection and ranging, LiDAR)가 존재함에도 불구하고 넓은 화각을 유지하면서 장거리 측정과 수직, 수평 방향 모두에서 높은 해상도를 만족하는 LiDAR를 구현하는 것은 매우 어렵다. 스캐닝 구조는 장거리 탐지 및 수직, 수평 방향에 대한 높은 해상도를 만족하는 고성능 LiDAR를 구현하는 데 유리하지만, 넓은 화각을 확보하기 위해서는 검출 속도에 불리한 대면적 광 검출기(photodetector, PD)가 필수적이다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해 다수의 소면적 PD를 고속의 단일 대면적 PD로 작동할 수 있는 static unitary detector(STUD) 기술 기반의 PD를 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 InP/InGaAs STUD PIN-PD는 1,256 ㎛×19 ㎛의 단위 면적을 가지는 32개 소면적 PD를 활용하여 1,256 ㎛×949 ㎛ 이내에서 다양한 형태로 설계 및 제작하였다. 이후 다양한 형태로 제작된 STUD PD의 특성과 감도는 물론 이를 활용한 LiDAR 수신 보드의 잡음 및 신호 특성에 대해 측정 및 분석하였다. 마지막으로 STUD PD가 적용된 LiDAR 수신 보드를 1.5-㎛ master oscillator power amplifier 레이저를 광원으로 활용하는 3차원 스캐닝 LiDAR 시제품에 적용하였고, 이를 통해 대각 32.6도의 광각에서 50 m 이상의 장거리 물체를 정밀하게 탐지하면서 320 px×240 px의 고해상도 3차원 영상을 동시에 확보하였다.