• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.808-810
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• 2011

The background estimation algorithms had a significant impact on the performance of image processing and recognition. In this paper, background estimation algorithms were analysis of complexity and performance as preprocessing of image recognition. It was evaluated the performance of Gaussian Running Average, Mixture of Gaussian, and KDE algorithm. The simulation results show that KDE algorithm outperforms compared to the other algorithms.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.159-162
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• 2011

최근 네비게이션, GPS 등과 같은 운전 보조를 위한 장치 및 DVD 플레이어 등과 같은 운전자의 인포테인먼트 요구를 위한 장치 등 다양한 차량용 ECU들이 등장하고 있다. 차량용 네트워크를 통해 다양한 ECU들을 연결하여 상호 협력을 통해 ECU 고유 기능뿐만 아니라 추가의 기능을 수행할 수 있는 다양한 기술도 활발히 연구되고 있다. 차량용 네트워크를 통해 다양한 ECU들이 연결되어 상호 동작하기 위해서는 다양한 ECU 및 네트워크를 관리하는 서버 역할을 할 수 있는 고성능의 Car PC 의 장착이 필수적이다. 기존 AVM 시스템은 차량 주변 상황을 실시간으로 제공하기 위해 임베디드 시스템 또는 SOC의 형태로 개발되었다. 그러나, Car PC가 차량에 장착되면 AVM 시스템을 추가의 비용이 없는 소프트웨어로 구현할 수 있다. 이를 위해서는 차량 주변 영상을 실시간으로 제공할 수 있도록 카메라 보정 같은 영상 처리 모듈의 성능이 실시간 영상을 제공할 수 있는 성능을 갖추어야 한다. 본 논문에서는 차량의 전 후방 및 좌 우측에 장착된 4대의 카메라로부터 입력된 차량 주변 상황을 한눈에 보여주는 AVM 시스템을 위해 카메라 보정 및 통합 처리를 위한 모듈을 스레드(thread)를 이용하여 설계하고 구현한다. 또한, 제안하는 영상 처리 모듈의 성능과 스레드를 사용하지 않는 방식의 영상 처리 모듈의 성능을 비교 분석함으로써 제안하는 영상 처리 모듈을 이용하여 추가의 비용이 없는 소프트웨어 AVM 시스템의 구현 가능성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.175-176
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• 2019

보안 시스템의 중요성이 늘어남에 따라 열악한 CCTV 영상 환경에서의 범죄 예방 및 검거의 중요성이 늘어나고 있다. 본 논문은 CCTV의 제약 환경에 맞는 데이터 취득, 근적외선 및 가시영역 혼합 영상의 분리 및 복원 방법을 제안한다. 데이터 취득 및 학습시킨 데이터의 성능은 PSNR 방법을 이용해 비교하였고, 저조도 영역의 근적외선과 가시영역의 분리 성능은 34dB 이상이 나왔다. 색 복원은 PSNR 측면에서는 22.5dB가 나왔고, 저조도 영역의 분리 성능과 비교하여 낮은 성능을 기록하다. 색복원의 평가 정도는 원본 영상과 주관적 평가방법을 사용하여 비교하였다.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.6 no.1
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• pp.97-102
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• 2007

Satellite performance can be evaluated by satellite product. When satellite development technology is in developing, most of efforts focus on success of satellite operation and safety. But, more and more efforts are focused on satellite performance and mission success. Especially quality of the image which is delivered to user is very important factor. In this paper, generating method for simulated image in the point of MTF is described.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.451-453
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• 2004

NTSS(New Three-Step Search Algorithm)는 대표적인 Fast BMA(Block Matching 시gorithm)인 TSS(Three-Step Search Algorithm)에 중앙 편향적(Center-Biased) 특성을 고려하여 향상시킨 방법이다. 그러나 NTSS는 움직임이 작은 영상인 경우에는 TSS보다 개선된 성능을 보여주지만, 움직임이 큰 영상에 대해서는 TSS와 큰 차이가 없으며 탐색영역이 커질수록 오히려 성능이 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 특성에 맞는 탐색영역을 적용시킴으로써 탐색영역의 증가로 발생되는 NTSS의 단점을 보완하여 움직임이 큰 영상에 대해서도 향상된 성능을 갖는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 적용 하였을때 움직임이 작은 영상에서는 기존의 방법과 동등한 결과를 얻었으며 움직임이 큰 영상에서는 최고 0.5db이상 성능이 개선되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.208-210
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• 2014

본 논문에서는 HEVC 동영상 표준 부호화 방식의 Intra 압축 모드를 이용해 영상을 압축할 때 잡음이 압축 알고리즘에 미치는 영향에 대해 논하고, 이를 분리하여 영상 압축의 성능을 높이는 방안을 제안한다. 먼저, 인공적으로 발생시킨 잡음을 영상에 추가한 후 이를 제거했을 때 압축 성능의 변화를 살펴본다. 그리고, 실제로 카메라를 사용해 취득한 영상에서 같은 결과가 나타나는지 확인하고, 이 결과를 바탕으로 가능한 한 화질을 유지하면서 압축 성능을 제고하는 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.307-310
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• 2021

X-ray 영상 검사·검출 문제에 기존 딥러닝 모델을 사용하려는 시도들이 존재해왔고, 합성곱 신경망의 강력한 표현력 덕분에 대체로 준수한 성능이 보장되었다. 그러나 문제의 특성에 따라 기대한 만큼의 분류 및 검출 성능이 나오지 않는 경우가 존재한다. 이는 1) 검출 대상의 스케일이 다양하거나, 2) X-ray 영상은 흑백 영상으로 미세한 특징을 학습하기 어렵거나, 3) 지도학습을 하기에는 학습 데이터의 양이 부족하기 때문인 것이 주요 원인들이다. 본 논문에서는 다양한 스케일의 특징맵을 추출하여 종합적으로 학습하는 신경망을 통해, '생선살 X-ray 영상' 데이터셋에서 '생선 가시' 이물질 class가 모델 내에서 어떻게 학습되는지를 살펴본다. 그리고 X-ray 영상의 경우, 이물질 class를 크기별로 새롭게 labeling하여 성능 개선이 일어날 수 있음을 보인다. 또한 Multi-scale CAM을 통해 class에 따른 활성화 정도를 시각화하여 모델을 직관적으로 분석할 수 있음을 보일 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.195-198
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• 2005

최근 실내 환경에서 영상 정보를 사용하여 로봇이 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하다. 과거 영상 처리 접근 방법은 산업 환경과 같은 예측 가능한 환경을 바탕으로 미리 정의된 기하학적 모델을 통해 상황을 인식하였기에, 이를 실내 환경과 같은 가변적인 환경에 적용할 시 성능이 저하된다. 이에 지식을 기반으로 불확실성을 해결하여 정확도를 향상 시킴으로써 영상 인식 성능을 높이기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 실내에서 활동하는 서비스 로봇의 물체인식 성능을 향상시키기 위해, 대상 물체가 다른 물체에 의해서 가려져 있는 경우 대상 물체의 존재 여부를 추론하기 위한 베이지안 네트워크 모델링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 작은 단위로 설계된 베이지안 네트워크들을 상황에 따라 결합하여 추론 모델이 구성되게 하였고 물체간의 관계를 효과적으로 표현하고 초기 확률 값을 단일하게 유지하기 위해 제안된 확률 값 설정 방법을 사용하였다. 실험은 물체 관계를 추론하는 모듈의 성능을 검증하기 위해 수행되었는데, 5가지 장소에서 82.8$\%$의 정확도를 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.851-854
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• 2005

본 논문에서는 영상 내 객체들의 운동시차를 이용하여 실시간으로 2차원 영상을 입체 영상으로 변환하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 입체 영상 변환 알고리즘은 영상 내 객체 분할, 운동시차를 이용한 운동 객체 검출, 시차 처리를 이용하여 입체 영상으로 변환한다. 입체 영상 변환 알고리즘의 성능 평가를 위해 좌안과 우안 영상의 절대 차이 영상을 이용하여 기존의 MTD 방식과 시뮬레이션 결과를 비교, 분석하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 운동 방향 및 속도에 상관없이 다양한 영상원에 대해 실시간 입체 영상 변환이 가능하다. 입체 영상 변환 장치는 VHDL로 설계하였으며, FPGA 테스트 보드 구현을 통해 성능 및 기능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1502-1505
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• 2015

디지털 처리 기술이 발전함에 따라 멀티미디어 장치 및 소프트웨어의 활용도가 증가하고 있다. 특히 이들 장치 및 소프트웨어는 저비용으로 고품질 및 고성능을 갖는 형태로 발전하고 있다. 그러나 본래의 의도와 다르게 불법적인 목적으로 디지털 획득 장치를 이용하는 범죄가 증가하고 있으며, 본 연구팀에서는 이를 차단하기 위하여 센서 패턴 노이즈를 이용한 디지털 영상 획득 장치 판별 기술을 연구해오고 있다. 최근 다양한 범죄에 있어서 동영상이 증거 자료로 활용되고 있으며, 본 논문에서는 동영상에 적용이 가능한 디지털 영상 획득 장치 기술을 연구하는데 있어서 동영상이 갖고 있는 프레임별 특성에 따른 판별 성능에 대하여 실험하고 분석하였다. 실시간으로 촬영한 동영상의 경우 B 프레임이 포함되지 않아, I 프레임과 P 프레임, 그리고 두 프레임을 함께 사용하여 각각에 대한 판별 성능에 대한 비교를 수행하였다. 그 결과 I 프레임과 P 프레임의 차이에 의한 성능의 차이는 있었으나, 장치 판별에 대한 영향은 충분히 무시할 수 있음을 확인할 수 있었다.