• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.119-128
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• 2021

교통정보를 생성하기 위한 가장 전형적인 방법은 차량검지기를 도로에 설치하여 각종 교통변수를 수집하는 방법으로 차량검지기의 수집 정확성에 따라 생성되는 교통정보의 신뢰성에 영향을 미친다. 가장 범용적인 차량검지기는 영상검지기이며, 본 연구에서는 지자기검지기를 영상검지기와 동일 지점에 설치하여 장기간, 다양한 환경에 대해 교통량, 속도 자료에 대한 정확성 평가를 수행하였다. 평가결과 영상검지기는 카메라에서 멀어질수록 오차가 많이 발생하며, 주간보다는 야간에 오차가 많이 발생하는 것으로 분석되었다. 또한 강우량은 교통량 수집에는 영향을 미치지 않으나 속도 수집에는 악영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 현재 운영 중인 영상검지기의 성능을 높이기 위해서는 설치위치 및 높이에 따른 카메라 화각분석 및 이에 따른 화각의 최적화가 요구되며, 악천후 시에는 별도의 성능평가기준이 마련되어야 할 것으로 판단된다.

• 천문학회보
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• 제35권1호
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• pp.35.2-35.2
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• 2010

한국천문연구원은 미국 BBSO(Big Bear Solar Observatory)에 건설 중인 1.6 m NST(New Solar Telescope) 개발사업에 참여하고 있다. 고속태양영상분광기, FISS(Fast Imaging Solar Spectrograph)는 한국천문연구원과 서울대학교가 공동으로 개발하는 태양관측용 영상분광기로서, Echelle 회절격자를 분광소자로 사용하고 있다. FISS는 빠른 영상 스캐닝과 고속 CCD 카메라를 이용하여 동시에 두 파장을 관측할 수 있으며, NST의 적응광학계로부터 영상을 입력받기 때문에 회절한계에 가까운 분광영상을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 FISS 제작을 위한 요구사항 분석, 분광기 구성과 광학설계, 구성품의 제작, 그리고 분광기의 성능검증을 위한 태양 시험관측 결과에 대해 소개한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권4호
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• pp.335-342
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• 2001

본 논문은 보로노이 공간분류를 활용하여 원격탐사 영상인식을 위한 다층 신경망 분류기를제안한다. 제안된 다층 신경망 분류기는 보로노이 다각형 영역으로 클래스를 구분하며, 초평면 방정식의 계수를 오류 역전과 학습 초기의 연결 강도, 임계치 그리고 은닉층의 노드 수로 결정한다. 제안된 방법은 오류역전과 학습 알고리즘에서 임의로 정해주던 초기 정보를 사전 분석에 의해 공학적으로 결정함으로써 느린 수렴 속도와 학습실패 등의 단점을 피할 수 있는 장점이 있다. 보로노이 다이어그램에 대한 경계선의 초평면 방정식은 훈련집합의 클래스별 평균값을 구하여 Mathematica 패키지로 계산하였다. 제안된 다층 신경망에 의한 영상분류기의 인식능력을 평가하기 위하여 원격탐사 영상인식에서 자주 활용되는 최소거리 분류 방법과 최대우도 분류 방법으로 처리해서 비교한 결과, 최소거리 분류 방법은 실험화상에 대해 81.4%, 최대우도 부류기에 의한 분류는 87.8%, 제안한 방법은 92.2% 정확성을 가진 분류결과를 나타냈다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.228-229
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• 2020

최근 딥러닝 기술은 여러 컴퓨터 비전 응용 분야에서 많이 쓰이고 있다. 물체 인식, 분류 및 영상 생성 등을 예로 들 수 있다. 특히 초고해상도 변환 문제에서 최근 딥러닝을 사용하면서 큰 성능 개선을 얻고 있다. Fast super-resolution convolutional neural network (FSRCNN)은 딥러닝 기반 초고해상도 알고리즘으로 잘 알려져 있으며, 여러 개의 convolutional layer로 추출한 저 해상도의 입력 특징을 활용하여 deconvolutional layer에서 초고해상도의 영상을 출력하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 병렬 연산 효율성을 고려한 FPGA 기반 convolutional neural networks 가속기를 제안한다. 특히 deconvolutional layer를 convolutional layer로 변환하는 방법을 통해서 에너지 효율적인 가속기를 설계했다. 또한 제안한 방법은 FPGA 리소스를 고려하여 FSRCNN의 구조를 변형한 Optimal-FSRCNN을 제안한다. 사용하는 곱셈기의 개수를 FSRCNN 대비 2.4 배 압축하였고, 초고해상도 변환 성능을 평가하는 지표인 PSNR은 FSRCNN과 비슷한 성능을 내고 있다. 이를 통해서 FPGA 에 최적화된 네트워크를 구현하여 FHD 입력 영상을 UHD 영상으로 출력하는 실시간 영상처리 기술을 개발했다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 II
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• pp.835-838
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• 2003

본 논문에서는 현재 MPEG, JPEG 압축 알고리즘에서 쓰이는 DCT(Discrete Cosine Transform)기반의 손실 영상 압축에 사용되는 양자화(Quantization) 처리에 필요한 나눗셈 연산기를 제안한다. 영상 데이터 처리를 위한 양자화기(Quantizer)는 DCT로부터 매 사이클마다 영상 데이터를 입력 받아 양자화 처리를 해야하며 보다 나은 영상 데이터를 위해 최종 나눗셈 결과 즉, 몫을 소수 첫째자리에서 반올림(Rounding)해야 한다. 이를 위해 반올림 동작이 추가된 Pipelined Nonrestoring Array Divider를 설계하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 DCT로부터 나온 영상 데이터를 제안된 구조의 양자화기로 양자화하여 일반 양자화기에서 나온 압축된 데이터와 비교해 보았다. 또한 합성기(Synthesis)를 통하여 실제 하드웨어 크기를 분석하였다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2003년도 하계학술발표회
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• pp.76-77
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• 2003

Digital Radiograpy ＆ Fluoroscopy(DRF 또는 DR 또는 DF)는 cone beam을 이용하여 인체를 투과한 X선을 영상증배관(Image Intensifying Tube： IIT)을 통하여 가시광선으로 변환시킨 후 영상을 카메라로 보내고, 이곳에서 발생한 영상정보를 디지털로 처리하여 모니터를 통해 눈에 보이는 영상으로 만드는 방법으로 IIT에 기초한 디지털 방사선 촬영술이라고도 한다. DF 방법은 즉시 영상 표시와 진단이 가능하기 때문에 즉시성이 요구되는 심장이나 두복부 등의 순환기 분야에서 DSA(Digital Subtraction Angiography) 장비로 이용되고 있고, 순환기뿐만 아니라 위를 중심으로 한 소화관(식도, 위, 소장, 대장, 직장)의 분야에서 적용 가능하다. (중략)

• 대한자기공명의과학회:학술대회논문집
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• 대한자기공명의과학회 2001년도 제6차 학술대회 초록집
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• pp.171-171
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• 2001

목적： 뇌 자기공명영상에서 Z-score를 이용한 관류 영상과 조영전후의 감산에 의한 역동 영상의 관류 양상을 비교 관찰 하고자 한다. 대상 및 방법： 뇌 자기공명영상에서 이상 소견이 없는 젊은 환자 1명, Moya moya 환자 1, 중대뇌동맥 폐색 환자 1명, 외상후 증후군 1명, 뇌종양 1예를 대상으로 하여, 뇌의 routine 자기공명 영상과 함께 Gd-DTPA 0.1 mmol/kg를 급속 주사 후 자화율 대조 EPI 영상을 얻었다. 영상 기기는 Magnetom Vision(Siemens Medical Systems, Erlangen, Germany)이며, EPI 영상 지표들은 TR/TE는 0.8/29 msec, slice 두께 6 mm, slice 수 10, 화소수 128 $\times$ 128, FOV 215 $\times$ 215 mm, 영상획득 1 회, 1회 검사시간 1.32 초, 검사수 30 회로서, 총 검사시간은 40 초였다. 검사 후 영상처리(post processing)는 Magnetom Vision의 VB31D 자체 프로그램을 이용하였는데, 2-score를 이용한 관류영상은 조영제 유입전 영상들, 조영제 최대 유입기 영상들, 그리고 조영제 배출기 영상들 4-5 회를 각각 한 군으로 하여, Z-score 1.2에서 2.0 사이에서 여러번 반복하여 영상을 재구성하였다. 감산에 의한 역동영상은 조영제 도달 전의 영상으로부터 조영제 유입 후의 영상을 차례로 빼어서 영상을 재구성하였으며, 이들 영상을 재정리하여 각 단면의 시간 경과에 따른 관류 양상을 연속하여 관찰하였다 두 방법에 의한 영상 재구성은 각각 약 10분 정도가 소요되었다.

• 한국정밀공학회지
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• 제22권3호
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• pp.7-14
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• 2005

본 논고에서는 microfocus X 선 발생장치와 평판형 영상센서를 이용한 micro-CT 시스템의 개발과 그 응용에 대해 소개하였다. 개발과 관련하여서는 영상센서 및 시스템의 동작원리뿐만 아니라 성능평가 결과에 대해서도 간단히 언급하였는데, 이와 같은 성능평가는 추후 개선된 혹은 새로운 설계 및 제작을 위해서는 필수적으로 수반되어야 할 부분이다. 개발된 micro-CT 시스템의 응용분야 소개와 관련하여서는 몇 가지 획득 영상을 토대로 바이오 영상과 산업용 영상에 관하여 언급하였다. 바이오 영상분야에서는 현재 세계적으로 유수 의료기기업체에서 이미 제작하여 판매하고 있으며, 대부분 X선 영상증배관 혹은 CCD(charge-coupled device)를 X 선 영상획득 센서로 사용한 반면, 본 논고에서 소개한 시스템은 평판형 영상센서를 사용했다는 점에서 차별성이 있다. Micro-CT 시스템의 산업용 영상분야로의 적용은 이제 시작 단계이며, 기존 라미노그라피 시스템을 대체하거나 혹은 새로운 응용으로 자리매김할 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.441-442
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• 2022

교통사고 예측은 차량의 블랙박스 동영상을 통해 사고 발생을 최대한 빨리 예측하는 것을 목표로 한다. 이는 안전한 자율주행 시스템을 보장하는 데 중요한 역할을 한다. 다양한 교통 상황과 카메라의 제한된 시야로 인해 프레임에서 사고 가능성을 조기에 관찰하는 것은 어려운 도전이다. 예측의 핵심 기술은 객체의 시공간 관계를 학습하는 것이다. 본 논문에서는 블랙박스 동영상에서 사고 예측을 위한 계산 모델을 제안한다. 이것을 사용하여 사고 예방을 강화한다. 이 모델은 사고 위험에 대한 운전자의 시각적 인식에서 영감을 받았다. 객체 탐지기는 동영상 프레임에서 다양한 객체를 탐지한다. 탐지한 객체는 노드 생성기와 특징 추출기 동시에 통과한다. 노드 생성기에서 생성한 노드는 GCN 실행기를 사용한다. GCN 실행기는 각 프레임에 대한 객체의 3D 위치 관계를 계산한 후 공간 특징을 취득한다. 동시에 공간 특징과 특징 추출기에서 얻은 객체의 특징은 GRU 실행기로 보내진다. GRU 실행기 안에 시공간 특징을 암기하고 분석하여 교통사고 확률을 예측한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.54-63
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• 2008

모바일 환경에서 컴퓨터의 성능 향상으로 멀티미디어 플레이어에 대한 사용자 요구로 하나의 동영상 재생기(Media Player)에서 여러 개의 동영상을 동시에 실행시킬 수 있는 복수 동영상 재생기가 일반화 것으로 본다. 현재로는 단일 동영상 재생에서 사용한 방법을 그대로 사용한 복수 동영상 재생을 지원하는 제품이 나왔으나, 그로 인한 문제점은 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 단일 동영상 재생에서 사용되어지는 방법들을 복수 동영상의 재생 시에 적용할 경우에 생기는 문제점들 즉, 복수 동영상 재생시의 깜빡임 현상, 재생 우선순위 처리 그리고 반투명 처리 문제와 여러 개의 동영상을 재생할 경우에 가장 큰 문제점으로 공간 연출 지원이 이루어지지 않는다는 점을 인식하고, 오버랩핑(overlapping)과 오버레이 (overlay)기법을 사용하는 복수 동영상의 공간 재생기를 설계 및 구현하였다.