• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.37-43
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• 2021

본 논문에서는 모바일 환경에서 실시간으로 전면과 후면 카메라의 객체를 인식하여 객체 픽셀의 영역을 분할하고 이미지 처리를 통해 합성하는 방법을 연구하였다. 이를 위해 Apple사의 iOS에서 제공하는 듀얼 카메라에 DeepLabV3 머신러닝 모델을 적용하여 객체를 분할하였다. 또한 이미지 합성 및 후처리를 위해 Apple사의 코어 이미지와 코어 그래픽 라이브러리를 이용하여 영역의 배경 제거 및 합성 방식을 제안하고 구현하였다. 또한, 이전 연구에 비해 CPU 사용량을 개선하였고 깊이와 DeepLabV3의 처리 속도를 비교하여 처리 결과에 영향을 주는 요소를 분석하였다. 마지막으로 이 두 방식을 활용한 카메라 애플리케이션을 개발하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.85-86
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• 2009

본 논문에서는 무인비행체를 위한 듀얼 카메라 영상처리 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서는 무인비행체에서 카메라 시스템을 운용함에 있어서 효율성을 극대화하기 위해 두 개의 카메라를 이용한 영상정보의 습득 및 처리 방법을 제안하였다. 영상의 습득과 프로세싱 과정에서는 OpenCV와 FF-MPEG을 활용한 영상의 분석과 압축을 구현하였다. 무인비행체에서의 데이터 전송은 디지털 광대역 통신인 와이브로를 이용하였다. 또한 지상스테이션은 데이터를 전송받아 영상을 확인하고 무인비행체조작과 카메라조작 명령을 내리는 역할을 담당하도록 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2007년도 동계학술대회
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• pp.9-12
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• 2007

다시점 동영상 부호화기는 서로 다른 카메라에 의해 영상을 획득하므로 카메라 내부 파라미터의 차이나 조명의 차이 및 변화 등에 의한 시점 간 명도 성분의 불균형을 가지고 있다. 이로 인해 잘못된 변이 추정이 이루어질 수 있으며, 따라서 전체적인 다시점 동영상 부호화의 성능을 크게 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 레지듀얼이 가지고 있는 밝기 차 정보를 이용하여 시점 간의 불균형을 해소하는 가중치 예측 알고리듬을 제안한다. 주변의 인과적인 블록의 레지듀얼 정보를 이용하여 현재 블록과 참조 블록의 밝기 차를 예측하고, 이 값을 이용해 시점 간 불균형을 보정 한 후 변이 추정을 수행한다. 변이 보상 후 계산된 현재 블록의 레지듀얼 평균값을 앞에서 예측된 밝기 차의 값에 누적하여 다음 블록의 밝기 차 예측에 사용한다. 제안된 방법을 실험 영상에 적용한 결과 평균적으로 약 0.2dB의 이득을 얻었다.

• 전자진흥
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• 제25권7호
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• pp.45-46
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• 2005

• 광학세계
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• 통권171호
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• pp.20-21
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• 2017

• 한국광학회지
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• 제34권3호
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• pp.106-116
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• 2023

본 논문에서는 가시광선과 원적외선 전반의 파장대역에 걸쳐 사용 가능한 동축 듀얼카메라를 설계 및 분석하였다. 광학계는 빔 스플리터를 이용한 동축광학계 시스템으로 설계되었으며, 가시광선 광학계에서 적외선으로 인한 열 전달을 최소화하기 위해 hot mirror 타입의 빔 스플리터를 사용하였다. 원적외선 카메라는 비냉각형 검출기로 640×480의 센서 배열을 가지고, 가시광선은 1,945×1,097의 센서를 사용한다. 최적화 과정을 거친 후 최종 설계된 광학계의 정합도는 90% 이상이며, 기존에 존재하던 듀얼카메라에 비해 정합도가 향상된 효율적인 설계 결과를 얻었고, 테스트를 통해 향상된 정합도를 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.319-321
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• 2020

스테레오 이미지는 카메라 두 대를 사용하여 찍은 미묘하게 다른 두 사진을 의미한다. 이 차이는 우리가 두 눈의 차이로 대상과의 거리를 계산하는 것처럼 이미지의 깊이를 예측할 수 있기에 요즘 주목받고 있는 자율주행 자동차나 로봇 비전에 이 기술이 사용된다. 심지어는 스마트폰 또한, 듀얼 카메라라는 이름으로 우리 일상생활에 쉽게 접할 수 있다. 이러한 상황에서 본 논문에서는 두 대의 카메라에서 찍힌 스테레오 이미지에서 손상된 한쪽의 이미지를 복원하는 기술문제에 대해 다루고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.607-610
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• 2020

시각적 환경 인식을 위하여 PTAM 연구가 활발히 이루어지고 있다. 최근 모든 방향의 시야각을 제공하는 구면 비디오를 위한 연구로 확장되고 있다. 기존의 구면 SLAM 방법은 Unified Sphere Model을 사용하며 앞면 시야각만 제공할 수 있는 한계가 있다. 본 논문에서는 구면 비디오를 위한 PTAM의 구현을 위한 카메라 모델을 제시한다. 제안된 카메라 모델은 핀홀 투영 카메라에 기반한 듀얼 영상 평면을 사용한다. 제안 방법은 앞면 시야각에 제약되지 않으며 전체 시야각을 지원한다. 또한 구면 바디오의 PTAM 적용 과정에서 평면 연산식을 직접 적용할 수 있는 장점이 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1462-1467
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• 2018

단일 노출 영상, 또는 다중 노출 영상을 사용하여 저조도 영상의 화질 개선 알고리즘이 수많이 연구되고 있다. 저조도 영상은 명암이 낮고, 잡음이 많아 피사체의 정보를 식별하기에 한계가 있다. 본 논문에서는 듀얼카메라로 촬영한 다중 노출 영상 2개를 이용하여 저조도 영상의 화질 개선하는 알고리즘의 하드웨어 설계를 제안한다. 제안하는 하드웨어 구조는 전달함수를 사용하여 프레임 메모리와 라인 메모리를 쓰지 않는 방식으로 실시간 처리로 설계되었다. 그리고 제안하는 하드웨어 설계는 Verilog로 설계했고, Modelsim을 사용하여 검증했다. 마지막으로 Xilinx사의 xc7z045-2ffg900을 목표 보드로 이용하여 FPGA를 구현했을 때 최대 동작 주파수 167.617MHz로 확인하였고, 영상 크기가 $1920{\times}1080$ 일 때, 소요된 총 클럭 사이클은 2,076,601이며 80.7fps로 실시간 처리가 가능하다.

• 자동차안전학회지
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• 제14권2호
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• pp.57-69
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• 2022

Recently, as interest in self-driving cars has increased worldwide, research and development on the Advanced Driver Assist System is actively underway. Among them, the purpose of Adaptive Cruise Control (ACC) is to minimize the driver's driving fatigue through the control of the vehicle's longitudinal speed and relative distance. In this study, for the research of the ACC test in the real environment, the real-road test was conducted based on domestic-road test scenario proposed in preceding study, considering ISO 15622 test method. In this case, the distance measurement method using the dual camera was verified by comparing and analyzing the result of using the dual camera and the result of using the measurement equipment. As a result of the comparison, two results could be derived. First, the relative distance after stabilizing the ACC was compared. As a result of the comparison, it was found that the minimum error rate was 0.251% in the first test of scenario 8 and the maximum error rate was 4.202% in the third test of scenario 9. Second, the result of the same time was compared. As a result of the comparison, it was found that the minimum error rate was 0.000% in the second test of scenario 10 and the maximum error rate was 9.945% in the second test of scenario 1. However, the average error rate for all scenarios was within 3%. It was determined that the representative cause of the maximum error occurred in the dual camera installed in the test vehicle. There were problems such as shaking caused by road surface vibration and air resistance during driving, changes in ambient brightness, and the process of focusing the video. Accordingly, it was determined that the result of calculating the distance to the preceding vehicle in the image where the problem occurred was incorrect. In the development stage of ADAS such as ACC, it is judged that only dual cameras can reduce the cost burden according to the above derivation of test results.