• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2010.10a
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• pp.155-158
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• 2010

본 연구에서는 최근 도심지 대심도 지하도로 및 침매터널등에서 중요성이 부각되고 있는 터널내 화재안전 설계를 위한 영상유고감지시스템의 성능평가를 수행하였다. 영상유고감지시스템(VIDS)의 성능 평가를 위하여 터널 내부에서 발생할 수 있는 유고상황을 5가지로 구분하여 보행자, 낙하물, 정지차량, 역주행, 연기발생등의 상황을 인위적으로 발생시켰으며 이에 따른 감지 능력을 평가하였다. 실험결과 2, 3회 걸친 지속적인 교정과 세부조정을 거친 후에는 보행자 98.3%, 낙하물 96.7%, 정지차량 100%, 역주행 100%, 연기감지 100%의 감지율을 나타내었으며 카메라의 설치거리 100m 이내에서 비교적 높은 감지율을 나타내었다. 영상유고감지기의 적용 신뢰도는 터널내 조도, 카메라의 설치 위치에 따른 영상 변화등에 의존적이었으나 대심도 터널등의 신속한 화재감지를 위한 대안으로 적용될 수 있을 것으로 판단되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1203-1206
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• 2022

자율주행, IoT 등 많은 양의 영상 정보를 실시간으로 처리해야 하는 기술과 mobile device 등의 기기에서 Machine Learning 연산을 하는 소프트웨어들이 등장함에 따라 사람을 위한 영상을 출력하는 영상 부호화 기술 대신 기계의 vision task 성능을 위해 특화된 영상 부호화 기술의 필요성이 대두됐다. 본 연구에서는 영상에서 추출한 특징맵을 Neural-Net based Video Coding 모델을 이용해 압축률과 기계의 vision task 성능을 동시에 최적화한다. 또한, 하드웨어 친화적인 block-based 처리와 이로 인한 성능 저하를 최소화하기 위해 적응적 resizing 방식을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.473-475
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• 2023

자동차 번호판 인식은 영상 내 검출한 차량의 번호판의 문자열을 인식하여 차량을 식별하고 추적하는 기술로 주변 환경에 의한 잡음, 왜곡과 차량의 움직임으로 발생한 흐림, 영상 입력 장치와의 물리적 거리 등에 강인해야 한다. 본 논문에서는 차량 움직임으로 발생한 흐림이 있는 저해상도 영상에 대한 번호판 인식 성능의 향상을 위해 디블러링 모델과 초해상화 모델을 이용한 영상 복원 방법을 제안한다. 실험을 통해 디블러링 모델과 초해상화 모델을 결합하여 흐림이 있는 저해상도 국내 번호판 영상에서의 인식 성능을 개선하였다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.23 no.4
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• pp.273-285
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• 2007

Most stereo matching methods use intensity values in small image patches to measure the correspondence between two points. If the noisy pixels are used in computing the corresponding point, the matching performance becomes low. For this reason, the noise plays a critical role in determining the matching performance. In this paper, we propose a method for combining intensity and edge filters robust to the noise in order to improve the performance of stereo matching using high resolution satellite imagery. We used intensity filters such as Mean, Median, Midpoint and Gaussian filter and edge filters such as Gradient, Roberts, Prewitt, Sobel and Laplacian filter. To evaluate the performance of intensity and edge filters, experiments were carried out on both synthetic images and satellite images with uniform or gaussian noise. Then each filter was ranked based on its performance. Among the intensity and edge filters, Median and Sobel filter showed best performance while Midpoint and Laplacian filter showed worst result. We used Ikonos satellite stereo imagery in the experiments and the matching method using Median and Sobel filter showed better matching results than other filter combinations.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.4
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• pp.365-373
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• 2019

An Image Infra-Red(IIR) seeker is widely used for precision guided munitions to provide intelligent and precise target detection in terms of high kill probability. However, there have been issues in determining the performance versus cost trade-offs due to high cost of seeker comparing to other units of the munitions. In this paper, performance/cost evaluations have been carried out to find the most cost-effective solution for developing the IIR seekers. The relationships between the critical parameters and cost are investigated to determine the optimal point which represents the low cost with high performance. It is expected that the presented approach will be able to be used for guidelines to select the appropriate IIR seeker for the given operating conditions and can be useful to estimate the cost effectiveness of the precision guided munitions at early design stage.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.766-768
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• 2004

자연영상에서 획득된 문자를 인식하는 연구는 대부분 디지털 카메라나 캠코더를 이용하여 획득된 고해상도 영상을 입력영상으로 사용하고 있다. 본 논문에서는 휴대폰 카메라로 획득된 저해상도 영상을 입력영상으로 사용하였다. 저해상도의 영상은 적은 수의 픽셀로 정보를 표현하고 있기 때문에 기존에 제시되었던 다양한 이진화 방법으로는 문자와 배경을 깨끗하게 분리해 낼 수 없다. 본 논문은 입력영상의 이진화를 위친 K-Means 알고리즘을 이용하여 칼라 클러스터링을 하였으며, 이진화 성능을 향상시키기 위해 지능형 주파수 필터를 사용하였다. 이진화된 영상을 파이프라인 구조의 인식 시스템에 인식시킴으로써 기존의 제안 방법들에 비하여 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.337-338
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• 2011

본 논문에서는 안드로이드 운영체제 기반 스마트폰에서 Camera Preview를 이용하여 실시간으로 3D 입체영상을 생성하는 기법을 제안한다. 3D 입체영상은 2D 영상에 깊이감을 부여하여 시청시에 입체감을 느낄 수 있도록 변환한 영상이다. 그러나 모바일 단말기에서는 이러한 3D 입체영상을 생성하더라도 하드웨어의 제약으로 인해 사용자가 만족할만한 성능을 구현하는데 어려움이 있다. 먼저 안드로이드 운영체제에서 카메라를 사용하기 위한 구성 및 방법에 대해서 설명하고, 그에 따른 3D 입체변환 알고리즘을 제안한다. 제안 방법에서는 단말기의 성능에 맞는 우수한 결과를 생성하기 위한 에지 추출, 깊이맵 생성 방법을 분석하고, 획득한 깊이맵을 기반으로 하여 좌영상과 우영상을 생성한다. 최종적으로 획득한 두 영상을 병합하여 화면에 Display한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.12b
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• pp.683-685
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• 2011

저조도 환경에서 획득된 영상은 대부분의 픽셀이 낮은 RGB 값을 가지기 때문에 물체가 가지는 색의 식별 및 물체 간의 구별이 어렵다는 문제점을 갖는다. 이러한 문제는 이론적으로 영상 내 존재하는 광원의 영향을 제거하는 것을 목적으로 하는 색 항등성 기법을 적용하여 해결이 가능하다. 저조도 영상에 적합한 색 항등성 기법을 찾기 위하여 본 논문에서는 Barnard 데이터 셋을 바탕으로 하는 저조도 합성 영상을 생성하고 이를 기반으로 다양한 색 항등성 기법을 평가한다. 저조도 합성 영상은 원하는 장면을 가지는 영상과 GTD를 생성할 수 있는 장점이 있기 때문에 실험 영상으로 사용된다. 성능 평가는 색 항등성 기법을 적용한 결과 영상과 GTD 영상을 비교하여 수행된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.143-144
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• 2015

최신 동영상 표준 코덱인 High Efficiency Video Coding (HEVC)는 기존의 H.264/AVC 보다 동일 화질 대비 최대 약 2배의 압축 성능을 보여준다. 이러한 성능을 얻기 위해 HEVC에는 다양한 압축 기술이 적용되었다. 그 예로, H.264/AVC에서는 인트라 예측 모드에서 9가지 예측 모드만을 사용한 반면 HEVC에서는 35가지의 모드를 이용해 화면 내 예측을 시행한다. HEVC에 적용된 다양한 기술들에 의해 부호화 복잡도가 증가하였고 복잡도를 줄이기 위해 다양한 고속 알고리즘이 연구되고 있다. 본 논문에서는 스크린 콘텐츠 영상 부호화에 적합한 고속 인트라 예측 알고리즘을 제안한다. 스크린 콘텐츠 영상이란 카메라를 이용해 촬영된 자연계 영상이 아닌 mobile phone, 방송 장비, 기타 전자 기기 등 컴퓨터 기술에 의해 생성되는 영상을 의미한다. 스크린 컨텐츠 영상은 자연계 영상과 달리 색의 변화가 전혀 없는 단순한 영역을 갖는 특성이 있다. 이러한 스크린 콘텐츠 영상의 특성을 반영하는 고속 알고리즘을 HEVC Test Model (HM) 16.6에 적용하였고, 스크린 컨텐츠 영상에서 25%의 속도 향상 결과를 얻을 수 있었다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.27 no.2
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• pp.35-42
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• 2022

3차원 깊이 영상은 시점으로부터 객체까지의 거리와 관련된 정보를 제공하는 영상으로 최근 자율주행 자동차, 스마트 드론, 로보틱스, 증강 현실, 의료 영상 등에 핵심 정보로 활용되는 매우 중요한 정보이다. 이에 따라 컴퓨터 비전 분야에서는 2차원 영상으로부터 3차원 깊이 정보를 획득하는 연구가 계속되어 왔고, 최근 인공지능 기술의 발달에 힘입어 그 성능도 나날이 향상되고 있다. 그 중에서도 스테레오 영상 간의 매칭을 통하여 깊이 정보를 획득하는 스테레오 매칭 기술은 데이터베이스 구축이 비교적 용이하고 획득 환경이 제한적이지 않다는 장점으로 인해 널리 활용되고 있다. 하지만 텍스쳐가 없는 영역, 패턴이 반복되는 영역, 가림 영역 등에서 성능에 한계를 보이기 때문에, 깊이 영상의 신뢰도를 추정하는 스테레오 깊이 영상의 신뢰도 추정 기술을 이용하여 깊이 정보를 효과적으로 복원할 수 있다. 본 고에서는 스테레오 매칭을 통하여 획득한 깊이 영상의 신뢰도 추정 기술의 발전 동향을 살펴보고 현재 기술의 한계점과 향후 나아갈 방향에 대해서 토의한다.