• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.166-168
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• 2019

본 논문에서는 타일(tile) 기반 360 영상 스트리밍을 위해 Motion Constrained Tile Set(MCTS)을 적용하여 부호화된 영상을 독립적으로 전송하였을 때 독립적인 타일들을 하나의 영상으로 병합하는(merge) 기법의 제한점을 논의하고 타일 병합기를 구현한다. 360 영상 스트리밍 환경에서 타일 병합 기법을 적용하기 위한 방안으로, 시간적 및 공간적 독립성을 가진 타일들로 구성된 영상들을 이용하여 영상의 특성과 슬라이스 정보를 대체하여 병합된 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 또한, 타일들을 병합을 하기 위해 일부 영상의 정보를 파싱하여 병합되는 영상 정보를 생성함으로써 송신단의 영상 정보를 이용하지 않고도 영상 병합이 가능해진다. 따라서, 제안하는 방식을 이용하면 미리 구성된 영상 정보로 병합하는 방법으로부터 더 나아가 영상 특성으로 인한 제한점을 해결하여 서로 다른 영상으로부터 분할된 타일들을 하나의 영상으로 병합할 수 있다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.6
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• pp.28-34
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• 2020

This paper proposes an approach to the fusion of two heterogeneous sensors with two different fields-of-view (FOV): LIDAR and an RGB camera. Registration between data captured by LIDAR and an RGB camera provided the fusion results. Registration was completed once a depthmap corresponding to a 2-dimensional RGB image was generated. For this fusion, RPLIDAR-A3 (manufactured by Slamtec) and a general digital camera were used to acquire depth and image data, respectively. LIDAR sensor provided distance information between the sensor and objects in a scene nearby the sensor, and an RGB camera provided a 2-dimensional image with color information. Fusion of 2D image and depth information enabled us to achieve better performance with applications of object detection and tracking. For instance, automatic driver assistance systems, robotics or other systems that require visual information processing might find the work in this paper useful. Since the LIDAR only provides depth value, processing and generation of a depthmap that corresponds to an RGB image is recommended. To validate the proposed approach, experimental results are provided.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.11 no.1
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• pp.87-92
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• 2011

Server overload is directly proportional to requested image data size in a image processing. If request data are increase then system is overloaded in a image processing system. For the reduce of server bottle neck, we will be able to consider a distributed processing. Simple distributed processing system can solve server bottleneck and system overload but high cost system requirements. In this paper, Proposes a new distributed image processing system. Object activation technology are being grafted on to simple distributed processing system. It can optimize the user of system resources and can reuse idle system resources in network.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2048-2051
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• 2003

MPEG-2로 부호화된 비트열은 가변길이 부호화(variable length coding)방식을 사용하기 때문에 에러에 매우 민감하다. 망(network)을 통해 발생된 에러는 시간적, 공간적으로 전파되는 현상이 발생하기 때문에 고품질의 영상을 추구하는 MPEG-2 에서는 심각한 화질열화를 일으키게 한다. 이에 따른 에러 정정 및 은닉 기법이 MPEG-2 복호기 측에서 연구되어야 하는데, 기존의 제안된 에러은닉 기법들은 셀손실이나 비트에러를 기반으로 매크로 블록 주위의 데이터를 이용하였으나 MPEG-2 비트열의 구조상 슬라이스 단위에러에 대한 발생빈도가 더 자주 일어나고 에러에 대한 영향도 심각하다. 본 논문에서는 기존에 나와있는 에러은닉 기법과 달리 슬라이스 단위 에러발생 시 BMA(boundaruy matching algorithm)방식과 중간 값(median), 평균값(average)방식으로 구현한 에러은닉 기법을 통해 주관적 화질측면이나 수치적인 PSNR 실험 데이터로 좀 더 향상된 성능을 나타낼 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.304-307
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• 2021

ML(machine learning) 기술을 활용하여 실용적인 측면에서 일반 사용자들이 바라보고 사용할 수 있도록 다양한 연구 개발이 이루어지고 있다. 특히 최근 개인 사용자의 personal computer와 mobile device의 processing unit의 연산 처리 속도가 두드러지게 빨라지고 있어 ML이 더 생활에 밀접해지고 있는 추세라고 볼 수 있다. 현재 ML시장에서 다양한 솔루션 및 어플리케이션을 제공하는 툴이나 라이브러리가 대거 공개되고 있는데 그 중에서도 Google에서 개발하여 배포한 'Mediapipe'를 사용하였다. Mediapipe는 현재 'android', 'IOS', 'C++', 'Python', 'JS', 'Coral' 등의 환경에서 개발을 지원하고 있으며 더욱 다양한 환경을 지원할 예정이다. 이에 본 팀은 앞서 설명한 Mediapipe 프레임워크를 기반으로 Machine Learning을 사용한 image processing를 통해 일반 사용자들에게 편의성을 제공할 수 있는 알람 프로그램을 연구 및 개발하였다. Mediapipe에서 신체를 landmark로 검출하게 되는데 이를 scikit-learn 머신러닝 라이브러리를 사용하여 특정 자세를 학습시키고 모델화하여 알람 프로그램에 특정 기능에 조건으로 사용될 수 있게 하였다. scikit-learn은 아나콘다 등과 같은 개발환경 패키지에서 간단하게 이용 가능한데 이 아나콘다는 데이터 분석이나 그래프 그리기 등, 파이썬에 자주 사용되는 라이브러리를 포함한 개발환경이라고 할 수 있다. 하여 본 팀은 ML기반의 영상처리 알람 프로그램을 제작하는데에 있어 이러한 사항들을 파이썬 환경에서 기본적으로 포함되어 제공하는 tkinter GUI툴을 사용하고 추가적으로 인텔에서 개발한 실시간 컴퓨터 비전을 목적으로 한 프로그래밍 라이브러리 OpenCV와 여러 항목을 사용하여 환경을 구축할 수 있도록 연구·개발하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.133-133
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• 2019

하천의 하상재료는 전반적인 하천 계획 및 정비 등의 기초자료이다. 특히 하천의 하상재료 조사는 하천의 조도계수 산정, 하천의 유사이송 특성 분석 및 하천 서식처 등의 하천환경 조사를 위하여 수행한다. 지금까지의 하천 하상재료 조사는 사람이 직접 하상토를 채취하거나 사진을 이용하여 대략적인 스케치를 통해 진행하다보니 자료의 품질에 대한 신뢰도가 떨어지고, 사람이 직접조사를 해야 하기 때문에 비용이 많이 필요하여 몇 개 지점을 대상으로 하상재료 조사를 수행해야 하는 등의 한계를 가지고 있다. 따라서 하천 환경 평가를 위한 하상재료 조사를 위해서는 좀 더 체계적이고 과학적인 기술 개발이 요구된다. 특히 물속의 하천 하상재료를 조사하는 것은 육안 또는 카메라를 이용한 조사로는 어려움이 많기 때문에 하천 전체의 공간적인 하상재료 조사를 위해서는 새로운 기술이 필요하다. 이에 본 연구에서는 보다 정확한 조도계수 산정을 위해 초분광 영상을 이용하여 하상재료를 분류하고, 이를 이용하여 하천 환경 평가를 할 수 있는 하상재료 분포도를 만들기 위한 하상재료의 분광특성 분석 연구를 수행하였다. 초분광 영상의 분광특성은 수백개의 밴드가 연속적으로 구성된 정보를 말하며, 영상 내 모든 화소의 파장정보를 포함하는 데이터 큐브형식으로 구성된다. 물체의 파장정보는 분광기나 초분광 영상 촬영 장치를 통해 수집할 수 있으며 파장정보는 파장과 이에 해당하는 영역의 반사도를 측정하여 하상재료의 분광반사특성으로 확인할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 하천의 다양한 하상재료들만의 고유 분광반사특성을 분석하여 하상재료별 분광 라이브러리를 구축하고자 한다. 또한 이와 같이 하상재료별 분광 라이브러리를 구축한 결과를 활용하여 무인기 기반의 초분광 영상을 활용한 하천 하상재료 분류 기술을 개발하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 하상재료별 분광라이브러리를 구축하였고, 실제 하천에서 무인기 초분광 영상에 활용한 결과 수체가 존재하는 영역에서도 초분광 영상을 활용하여 하상재료의 분류가 가능한 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1425-1428
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• 2013

이 기술은 CCTV의 본연의 목적인 범죄 예방을 좀 더 효과적이고 효율적으로 하기 위해 개발하였다. 먼저 사용 공간에 제약을 줄이기 위해 와이파이 기반의 CCTV를 사용하기로 하였다. 그리고 단순히 영상을 수집하는 것이 아니라 아래와 같은 알고리즘을 영상에 적용하여 범죄 예방을 위한 판단을 좀 더 빠르고 정확하게 할 수 있도록 하였다. 첫 번째로 배경에서 객체들을 분리한 뒤 각각의 객체들을 labeling하여 서로를 구분하였다. 그 후 특징점을 이용해 각 객체들을 추적한 뒤 객체마다 적당한 관심영역을 설정한다. 관심영역에서 색을 이용한 외부인 침입 감지기능과 객체의 속도와 방향을 이용한 폭력적인 행동 감지기능을 적용하였다. 더 나아가 사용자의 편의를 위해 서버/클라이언트 모델을 사용하여 외부인 침입이나 폭력이 감지되면 서버가 클라이언트에게 경고 메시지와 함께 현재 상태를 이미지로 보낼 수 있도록 하였고 클라이언트가 원한다면 언제든지 실시간 영상도 볼 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.555-558
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• 2003

본 논문은 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 적용하여 입력된 사용자 얼굴 사진과 가장 유사한 아바타를 자동으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. 입력된 사진으로부터 알려진 영상처리 기법들을 이용하여 얼굴 영역을 추출하고, 추출된 얼굴로부터 얼굴 구성요소(눈썹,눈,코,입)를 추출한다. 추출된 얼굴 구성요소와 미리 분류하여 구축한 실제 얼굴 사진에서의 얼굴 구성요소 라이브러리를 PCA와 LDA를 적용하여 유사도를 계산한다. 최종적으로 계산된 유사도 값이 가장 큰 영상의 대표 아바타가 결과영상으로 나오게 된다. 실험결과 기존의 아바타 추출방법에서 드러난 입력영상과 2진화된 아바타 영상과의 속성 차이로 인한 문제점을 보안하고 좀 더 정확하고 자동화된 방법으로 아바타를 추출 할 수 있다는 것을 보였다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.441-446
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• 2000

본 논문은 웹 상에서 이미지검색 시스템을 구현하는데 검색방법은 영상의 영역과 넓이를 이용한 체인 코드에 기반 하여 복잡도와 영역 색상 정보를 이용하였고, 클라이언트와 서버간의 데이터베이스 연결은 JDBC를 이용하였다. 기존의 검색할 때마다 프로세스가 필요한 CGI를 이용한 방법보다 더 효율적이었다 입력된 영상을 이용하여 검색하는 방법을 사용하였으며, 색상 정보 추출은 RGB신호를 256칼라로 양자화 하였다. 영상의 색상과 객체가 갖는 복잡도를 이용한 내용기반 영상 검색방법을 제시하였다. 본 논문에서는 기존의 방법인 색상특징 과 제안한 체인코드에 의한 객체의 복잡도를 특징으로 하는 공간정보를 결합한 방법을 제안하였다 실험결과 영상의 모양 특징도 고려한 제안한 방법이 내용기반 검색에서 색상 특징만을 고려한 기존의 방법보다 우수하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.667-668
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• 2023

IT 기술의 발달로 인해 뉴스를 제공하는 플랫폼들이 다양해 졌고 최근 해외 인터뷰 영상, 해외 뉴스를 Youtube Shorts형태로 제작하여 화자의 의도와는 다른 자막을 달며 가짜 뉴스가 생성되는 문제가 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 Sentence-BERT를 활용한 YouTube 가짜 뉴스 탐지 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 Python 라이브러리를 사용해 유튜브 영상에서 음성과 영상 데이터를 분류하고 분류된 영상 데이터는 EasyOCR을 사용해 자막 데이터를 텍스트로 추출 후 Sentence-BERT를 활용해 문자 유사도를 분석한다. 분석결과 음성 데이터와 영상 자막 데이터가 일치한 경우 일치하지 않은 경우보다 약 62% 더 높은 문장 유사도를 보였다.