• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.83-90
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• 2012

본 논문에서는 NIOS II 임베디드 플랫폼을 기반으로 하는 지능형 영상 감시 시스템을 구현하였다. 지금까지의 입베디 드 기반의 영상 감시 시스템들은 하드웨어의 의존도가 높아 특정한 목적에 제한되는 단점이 있었다. 이러한 한계를 개 선하기 위하여, 필자들은 그 응용의 목적에 따라 폭 넓게 적용 가능한 유연성이 높은 임베디드 플랫폼을 구현하였다. 소프트웨어 중심 프로그래밍 기법의 주요 문제점인 고속 처리를 위하여, 핵심 부분인 하드웨어 플랫폼에서 SOPC형 NIOS II 임베디드 프로세서와 영상처리 알고리즘을 소프트웨어 프로그래밍과 C2H(The Altera NIOS II C-To-Hardware(C2H) Acceleration Compiler) 컴파일러를 사용하는 하드웨어 프로그래밍을 통합하여 시스템의 성능을 향상 시켰다. 그리고 NIOS II 임베디드 프로세서 플랫폼을 중심으로 각각의 디바이스 인터페이스를 통합 관리하는 서버 시스템을 구축하고, 사용자의 접근 효율을 높이기 위해 네트워크상에서 제어하는 기능을 추가하였다.본 시스템을 영상 감시를 위한 지정된 구역에 설치하여 시험하고 그 성능을 평가하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.945-949
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• 2009

비디오 부호화 기법에서 압축률 및 화질을 결정하는 중요한 부분인 움직임 예측 및 보상(motion estimation and compensation)의 성능을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 가장 기본적인 움직임 예측 기법인 전역 탐색 방법은 가장 좋은 화질을 보이지만, 현재 프레임의 각 블록과 가장 유사한 블록을 찾기 위하여 탐색영역(search area)내의 모든 점에 대해 탐색을 수행하므로 그 계산량이 매우 많게 된다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 알고리즘이 제안되었는데, MPEG-4 표준에 채택된 PMVFAST는 움직임 벡터 간의 상관도를 이용하여 계산량을 낮추면서도 전역 탐색 기법에 근접한 화질을 보인다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 예측을 위하여 중간값(median) 계산법에 의한 새로운 방법을 제안하고, 이를 이용하여 움직임 예측의 계산량을 획기적으로 줄일 수 있음을 보인다. 실험결과 제안한 알고리즘은 PMVFAST보다 빠르면서도 전역 탐색 기법보다 높은 평균 PNSR을 보인다.

• 인지과학
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• 제34권4호
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• pp.299-314
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• 2023

본 연구에서는 인쇄 매체와 디지털 매체 간 읽기 수행에 차이가 있는지 살펴보기 위해 인쇄물과 태블릿 PC에서 문단의 읽기 속도를 측정하였다. 매체의 물리적 특성이 읽기 수행에 영향을 미치는지 살펴보기 위해 인쇄 매체와 디지털 매체 간 글의 포맷을 최대한 동일하게 하였다. 또한 문단을 구성하고 있는 문장 길이에 따라 매체 간 읽기 수행 차이가 다르게 나타나는지 살펴보기 위해 동일한 내용을 긴 문장으로 구성한 조건과 짧은 문장으로 구성한 조건을 비교하였다. 추가적으로 참가자의 작업기억 용량에 따라 읽기 수행에서 차이가 있는지 살펴보기 위해 읽기폭 수준에 따른 읽기 속도를 분석하였다. 연구 결과, 디지털 매체로 읽을 때보다 인쇄 매체로 읽을 때 읽기 속도는 더 빠른 것으로 나타났으나, 문단을 구성하고 있는 문장의 길이에 따라서는 읽기 속도에 차이가 없었다. 읽기폭이 큰 참가자가 읽기폭이 작은 참가자에 비해 읽기 속도가 빠른 것으로 나타났으며, 읽기폭이 큰 참가자는 긴 문장으로 된 문단을 디지털 매체보다 인쇄 매체로 더 빠르게 읽는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 태블릿 PC가 유발하는 시각 피로도와 참가자의 작업기억 용량이 읽기 속도에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제2권1호
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• pp.81-89
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• 2013

Many of the current visual odometry algorithms suffer from some extreme limitations such as requiring a high amount of computation time, complex algorithms, and not working in urban environments. In this paper, we present an approach that can solve all the above problems using a single camera. Using a planar motion assumption and Ackermann's principle of motion, we construct the vehicle's motion model as a circular planar motion (2DOF). Then, we adopt a 1-point method to improve the Ransac algorithm and the relative motion estimation. In the Ransac algorithm, we use a 1-point method to generate the hypothesis and then adopt the Levenberg-Marquardt method to minimize the geometric error function and verify inliers. In motion estimation, we combine the 1-point method with a simple least-square minimization solution to handle cases in which only a few feature points are present. The 1-point method is the key to speed up our visual odometry application to real-time systems. Finally, a Bundle Adjustment algorithm is adopted to refine the pose estimation. The results on real datasets in urban dynamic environments demonstrate the effectiveness of our proposed algorithm.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.1495-1502
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• 2015

차량용 블랙박스는 실시간으로 차량의 상태를 기록하는 중요한 데이터 처리 장치로 영상뿐만 아니라 충격량, 속도, 방향과 같은 비영상정보를 함께 저장한다. 비영상정보는 시각적으로 확인할 수 없는 다양한 정보를 담고 있어 차량의 사고 당시 환경과 차량의 상태를 파악하는데 중요한 근거로 활용된다. 그러나 영상정보 만을 다루는 일반적인 디지털 영상장치 포렌식 절차를 이용해 차량용 블랙박스 데이터를 분석을 진행하면 사건해결에 중요한 비영상정보를 활용할 수 없다. 본 논문에서 차량용 블랙박스의 모든 데이터를 추출하고 해석하여 사고 조사 환경에 활용할 수 있는 차량용 블랙박스의 디지털 포렌식 분석 절차를 제안한다. 또한 국내 시판중인 차량용 블랙박스를 선정하여 제시한 분석 절차를 이용하여 분석하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.1865-1873
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• 2017

The feature-based visual SLAM requires 3D positions for the extracted feature points to perform 3D-2D motion estimation. LiDAR can provide reliable and accurate 3D position information with low computational burden, while stereo camera has the problem of the impossibility of stereo matching in simple texture image region, the inaccuracy in depth value due to error contained in intrinsic and extrinsic camera parameter, and the limited number of depth value restricted by permissible stereo disparity. However, the sparsity of LiDAR data may increase the inaccuracy of motion estimation and can even lead to the result of motion estimation failure. Therefore, in this paper, we propose three interpolation methods which can be applied to interpolate sparse LiDAR data. Simulation results obtained by applying these three methods to a visual odometry algorithm demonstrates that the selective bilinear interpolation shows better performance in the view point of computation speed and accuracy.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권5호
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• pp.1102-1113
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• 2018

Vibrotactile feedback is widely used in designing non-visual interactions on mobile phones, such as message notification, non-visual reading, and blind use. In this work, novel vibrotactile codes are presented to implement a non-visual text reading system for mobile phones. The 26 letters of the English alphabet are formed in an index table with four rows and seven columns, and each letter is mapped using the codes of vibrations. Two kinds of vibrotactile codes are designed with the actuator's on and off states and with specific lengths (short and long) assigned to each state. To improve the efficiency of tactile perception and user satisfaction, three user experiments are conducted. The first experiment explores the maximum number of continuous vibrations and minimum vibration time of the actuator's on and off states that the human can perceive. The second experiment determines the minimum interval between continuous vibrations. The vibrotactile reading system is designed and evaluated in the third experiment according to the results of the two preceding experiments. Results show that the character reading accuracy reaches 91.7% and the character reading speed is approximately 617.8 ms. Our method has better reading efficiency and is easier to learn than the traditional Braille coding method.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1345-1360
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• 2016

In this paper, we propose a new real-time human detection under omni-directional cameras for visual surveillance purpose, based on CNN with unified detection and AGMM. Compared to CNN-based state-of-the-art object detection methods. YOLO model-based object detection method boasts of very fast object detection, but with less accuracy. The proposed method adapts the unified detecting CNN of YOLO model so as to be intensified by the additional foreground contextual information obtained from pre-stage AGMM. Increased computational time incurred by additional AGMM processing is compensated by speed-up gain obtained from utilizing 2-D input data consisting of grey-level image data and foreground context information instead of 3-D color input data. Through various experiments, it is shown that the proposed method performs better with respect to accuracy and more robust to environment changes than YOLO model-based human detection method, but with the similar processing speeds to that of YOLO model-based one. Thus, it can be successfully employed for embedded surveillance application.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제17권4호
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• pp.328-335
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• 2013

Due to the rapid advancement of auto-refractor technology, most optometry shops provide refraction services. Despite their speed and convenience, the measurement values provided by auto-refractors include a significant degree of error due to psychological and physical factors. Therefore, there is a need for repetitive testing to obtain a smaller mean error value. However, even repetitive testing itself might not be sufficient to ensure accurate measurements. Therefore, research on a method of measurement that can complement auto-refractor measurements and provide confirmation of refraction results needs to be conducted. The customized optometry model described herein can satisfy the above requirements. With existing technologies, using human eye measurement devices to obtain relevant individual optical feature parameters is no longer difficult, and these parameters allow us to construct an optometry model for individual eyeballs. They also allow us to compute visual images produced from the optometry model using the CODE V macro programming language before recognizing the diffraction effects visual images with the neural network algorithm to obtain the accurate refractive diopter. This study attempts to combine the optometry model with the back-propagation neural network and achieve a double check recognition effect by complementing the auto-refractor. Results show that the accuracy achieved was above 98% and that this application could significantly enhance the service quality of refraction.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.186-193
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• 2019

Visible light communication technology is being studied and developed in various ways due to advantages such as high transmission speed, excellent positioning and higher security. However, existing visible light communication systems have difficulties in entering the market because they use special transmitters and receivers. We will overcome the difficulty if we develope a VLC system that uses a conventional LED light as a transmitter and a smartphone camera as a receiver. What matters is that LED lights include a scatter filter to prevent glareness for human eyes, but the existing VLC(Visual Light Communication) method can not be applied. In this paper, we propose a method to encode data with On / Off patterns of LEDs in the lighting with $M{\times}N$ LEDs. We defined parameters like L-off-able and K-seperated to facilitate the recognition of On / Off patterns in the diffused Lights. We conducted experiments using an LED lighting and smart phones to determine the parameter values. Also, the maximum transmission rate of our encoding technique is mathematically presented. Our encoding scheme can be applied to indoor and outdoor positioning applications or settlement of commercial transactions.