• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.987-989
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• 2017

사실적이고 정확한 영상 표현을 위해서는 조명 효과가 필수적이다. 사실적인 조명처리를 위해서는 전역 조명을 계산해야 하는데 특히 볼륨 데이터는 더 많은 연산을 필요로 한다. 하나의 광원만으로는 볼륨 전체에 조명을 표현하여 뚜렷한 영상을 만들 수 없다. 여러 개의 광원을 통해 조명효과를 주게 되면 더 사실적인 영상을 얻을 수 있지만 광원의 수가 많아 질수록 연산량이 증가하게 된다. 본 논문에서는 광자 분포를 표현한 템플릿을 특정 방향에 대해 생성하고, 생성된 템플릿 조각들의 조합을 통해 여러 개의 광원에 대해 볼륨 조명을 표현하고자 한다. 조합된 템플릿을 이용하면 여러 개의 조명을 사용해도 단일 광원을 사용하는 정도의 연산량과 자원만을 사용해도 동일한 결과를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11a
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• pp.92-95
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• 2010

본 논문에서는 2차원 영상을 3차원 영상으로 변환하여 입체감을 주는 방법을 제안하였다. 2D/3D 변환을 위해 Normalized Cut을 사용하여 객체를 분할하였고, 분할된 객체에 Optical Flow 값을 계산해 깊이정보를 생성하여 입체감을 주었다. 객체를 분할하기 위해 Normalized Cut을 이용한 방법에 Optical Flow를 이용한 가중치 값을 추가하여 정확한 객체 분할을 하였고, 처리속도 향상을 위해 영상의 밝기, 색상을 고려한 Watershed 알고리즘을 적용하여 연산량을 줄였다. 분할된 영상에 Optical Flow를 이용하여 색상 정보의 차이를 통해 객체별 고유벡터 값을 연산하여 객체의 움직임 정보를 추출하고 운동시차를 고려해 깊이 정보를 생성하였다. 제안한 방법으로 변환하기 위해 MATLAB을 사용하였다. 제안한 변환 방법은 2D/3D 입체변환에 효과적이었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.623-626
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• 2011

자동차를 위한 전방향(omnidirectional) 감시 시스템 같은 감시 시스템, 로봇의 시각 역할 등 다양한 비젼 시스템에서 카메라가 장착되어 사용되고 있다. 광각 카메라에서 획득한 영상은 비선형적인 방사 왜곡을 가지고 있어서 정확한 영상을 획득하기 위해서는 왜곡 보정 작업을 수행하여야 한다. 카메라로부터 입력되는 왜곡 영상을 실시간으로 보정하기 위해서는 많은 연산량을 요구하므로 임베디드 환경에서는 왜곡 보정을 위해 별도의 시스템을 추가하거나 SOC 형태로 개발한 전용 H/W를 추가한다. 본 논문에서는 왜곡 보정 과정에 필요한 연산들을 분석하고, 연산량을 줄일 수 있는 개선된 왜곡 보정 방법을 제안한다. 또한, ARM11 기반 임베디드 환경에서 제안한 왜곡 보정 방법을 직접 구현하여 성능을 평가함으로써 임베디드 환경에서 추가의 시스템이나 추가의 비용없이 왜곡 보정을 수행할 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.11a
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• pp.16-18
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• 2017

최근 딥 러닝의 발전으로 얼굴인식뿐만 아니라 더 세부적인 기술인 ID식별, 감정인식 등을 분류할 수 있는 알고리즘이 많이 제안되었다. 하지만 딥 러닝은 방대한 연산량을 처리해야 하기 때문에 실시간으로 영상을 구현하는 것은 한계가 있다. 본 논문은 위와 같은 문제를 개선하기 위하여 얼굴인식은 연산량이 비교적 적은 HOG알고리즘을 적용하여 전처리를 진행한다. 그 이후 ID식별 네트워크인 FaceNet과 EmotiW 2017 Challenge의 논문의 감정인식 네트워크를 Multi-Thread 기술을 적용하여 스레드를 분할 연산을 통하여 실시간으로 영상을 출력하는 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.115-117
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• 2014

최근 OpenCL, CUDA와 같은 이종 병렬 컴퓨팅 프레임워크가 등장함에 따라, 많은 연산량을 요구하는 알고리즘에 대한 이종 병렬 처리 연구가 늘고 있다. 본 논문에서는 연산량이 많은 지문개선(fingerprint enhancement) 알고리즘을 OpenCL을 이용해 병렬화하고 최적화하여 연산 시간을 단축하고자 한다. 이를 위하여 2차원 FFT 및 필터링 알고리즘을 병렬화하고, Loop Unrolling 및 메모리 접근 최적화 등의 기법을 적용하였다. 실험을 통하여 CPU의 순차적 처리기법과 비교하여 개선된 가속화 기법을 이용한 지문개선 알고리즘이 최대 25배의 성능이 향상하였음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.15-17
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• 2018

본 논문에서는 시장규모가 점진적으로 커지고 있는 VR의 콘텐츠 제작에 있어서 전방위 영상 생성을 위해 촬영한 영상들을 스티칭하는 데 소요되는 연산량을 감소시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 널리 사용되는 SIFT의 알고리즘에서 가장 많은 연산을 차지하는 가우시안 피라미드 생성 부분을 파라미터를 조절하여 감소시키고, 이를 통해 얻은 점들을 스티칭하는데 사용하여 영상을 합성하는 방법이다. 영상에 대한 평가는 변환에 의한 점들의 평균오차를 계산하여 유효성을 판단한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.108-111
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• 2008

본 논문에서는 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기에서 특징점의 개수를 일정하게 유지시키기 위해 존재하는 특징점의 관리 부분을 FPGA(Field Programmable Gate Array)에 구현하기 위한 구조를 제안한다. FPGA 에 구현하기 위해 한정된 자원을 효과적으로 사용하도록 하는 것을 목표로 연산량이 많은 부분을 적은 연산량으로 구현 가능한 것으로 대체하고, 메모리의 크기와 접근 회수를 줄이기 위한 방법을 고려했다. 구현이 간단한 Harris 코너 검출기를 이용하여 특징점을 선택하고, 나눗셈 연산이 필요 없는 히스토그램을 이용하여 임계값을 설정해 특징점을 관리했다. C 언어로 시뮬레이션을 수행하여 제안한 방법을 확인했고, 기존의 특징점 관리 방법과의 비교를 통해 검증했다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.12B
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• pp.1574-1585
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• 2011

This paper proposes a real-time algorithm for speed limit sign recognition for advanced safety vehicle system. The proposed algorithm uses Block-DCT in extracting features from a given ROI(Region Of Interest) instead of using entire pixel values as in previous works. The proposed algorithm chooses parts of the DCT coefficients according to the proposed discriminant factor, uses correlation coefficients and variances among ROIs from training samples to reduce amount of arithmetic operations without performance degradation in classification process. The algorithm recognizes the speed limit signs using the information obtained during training process by calculating LDA and Mahalanobis Distance. To increase the hit rate of recognition, it uses accumulated classification results computed for a sequence of frames. Experimental results show that the hit rate of recognition for sequential frames reaches up to 100 %. When compared with previous works, numbers of multiply and add operations are reduced by 69.3 % and 67.9 %, respectively. Start after striking space key 2 times.

• Journal of IKEEE
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• v.16 no.4
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• pp.349-355
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• 2012

Information technology improves convenience, safety, and performance of automobiles. Recently, a lot of algorithms are studied to provide safety and environment information for driving, and lane detection algorithm is one of them. In this paper, we propose a lane detection algorithm that reduces the amount of calculation by reducing region of interest (ROI) after preprocessing. The proposed algorithm reduces the area of ROI a lot by determining the candidate regions near lane boundaries as V-ROI so that the amount of calculation is reduced. In addition, the amount of calculation can be maintained almost the same regardless of the resolutions of the input images by compressing the images since the lane detection algorithm does not require high resolution. The proposed algorithm is implemented using C++ and OpenCV library and is verified to work at 30 fps for realtime operation.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.37 no.1
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• pp.33-43
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• 2010

In this paper, we propose a new location acquisition scheme based on RFID that reduces the computation cost of location acquisition and keeps the accuracy of the location. In addition, we propose an incremental location update policy to reduce the location update cost for moving objects. To show the superiority of our proposed scheme, we compare it with the existing researches. It is shown through various experiments that the proposed system reduces the computation cost of location estimation 500 times more than existing researches. Also, the proposed system significantly reduces the cost of location update using the RFID-based update policy.