본 논문에서는 열화된 이미지상에서의 자동 패턴 분할을 위해 농담 정규화 정합(NGC)법과 다중 템플레이트를 이용하여 검사 이미지내의 각 문자의 정합 계수치 합을 이용한 문자나 패턴을 자동으로 분할(segmentation)하는 알고리즘을 제안한다. 전통적인 NGC를 사용하는 검사 알고리즘은 기준 패턴의 기하학적인 level 값에 의해 계산되어 지기 때문에 검사 이미지의 획득이 불완전하다면 정합의 부독율(reject rate)은 높아진다. 제안한 알고리즘은 가시화가 좋지 않은 영상 회득 시 문자부와 배경부를 효과적으로 자동으로 분류하며 이미지 영역내의 정보와 정규화 된 상관관계를 이용하여 실제 영상에 적용시켜 제안된 알고리즘의 검증을 목표로 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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pp.553-554
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2018
최근 AI, 음성인식, 빅데이터, IoT의 발달에 의해 홈 스마트 비서에 대한 관심이 증대되고 있다. 이에 맞추어 국내외 대기업들은 청각 중심의 다양한 스마트 비서 제품을 출시하였다. 따라서 본 논문에서는 기존의 단점을 보완한 스마트-홈 비서 시스템을 제안한다. 스마트-홈 비서 시스템은 전방 상황 및 사용자의 행동을 인식할 수 있게 하는 영상 처리부, 카메라에서 획득한 정보에 따라 상황에 맞추어 Pseudo-Hologram 콘텐츠를 재생하는 영상 표출부로 구성되어 있다. Pseudo-Hologram을 활용하여 표출함으로써 사용자 UI/UX에 실감성을 더한 시각적인 스마트-홈 비서 시스템을 구현하였다.
과학기술위성3호는 170kg의 소형위성으로 2006년 사업을 착수하였으며, 올 2012년 12월에 러시아에서 발사할 예정이다. 주탑재체는 다목적 적외선 영상시스템 (MIRIS, Multi-Purpose IR Imaging System)으로 천문연에서 개발을 담당하였으며 우주관측과 지구관측을 수행한다. 부탑재체는 소형영상분광기 (COMIS, Compact Imaging Spectrometer)로 공주대에서 개발을 하였으며 지표면의 분광영상을 획득한다. 관측영상을 지상에서 내려 받아 사용자에게 배포를 하기 전 Radiometric, Geometric 보정을 수행하기 위해서는 관측영상 외에 관측할 때의 위성체 자세제어 정보도 함께 필요하다. 과학기술위성3호의 경우 우주관측은 관측영상 정보에 위성본체의 자세제어 정보도 함께 저장하기 때문에 지상에서 영상자료와 관제자료의 결합을 위해 추가로 수행하는 작업이 필요하지 않다. 그러나 지구관측은 영상자료와 자세제어 정보를 따로 저장하여 지상국으로 전송한다. 한곳의 영역만 관측 후 지상국으로 전송받는다면 문제가 발생하지 않지만, 지상국과 교신할 수 있는 궤도의 수는 한정되기 때문에 위성체의 메모리에는 여러 영역의 관측영상이 저장되어 있으며, 위성은 지상국과의 교신시간이 허락하는 최대로 영상자료를 송신한다. 본 발표에서는 다양한 영상자료의 저장 포맷과 여러 영역을 관측했을 때 각 영역에 해당하는 영상자료 구분 방법, 그리고 각 영상자료와 관제자료의 결합방법에 대해 설명한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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pp.203-205
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2014
UHD 영상 콘텐츠는 FHD 영상에 비해 생생하고 더 좋은 고화질의 영상을 제공하지만 영상정보의 데이터 양은 4K UHD 경우 4 배 이상이다. 이러한 초대용량의 UHD 영상을 기존의 병렬/분산 처리를 이용하여 비디오 코딩 한다면 UHD 의 초대용량 특성으로 인하여 연산량 부하가 발생하게 된다. 따라서 UHD 영상은 기존의 분산처리 방식이 아닌 초대용량 데이터를 빠르게 처리 할 수 있는 새로운 분산 처리기술이 필요하다. 본 논문은 UHD 콘텐츠를 빠르게 트랜스코딩 할 수 있는 클라우드 기반 UHD 영상 트랜스코딩 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 UHD 영상 트랜스코딩 시스템은 다음 3 가지 패킷 분석기, 분산 트랜스코더, 스트림 합성기로 구성된다. 패킷 분석기는 입력 영상을 분석하여 오디오와 비디오 스트림을 분할하고 비디오 스트림은 분산처리를 할 수 있도록 영상 패킷을 분할한다. 분산 트랜스코더는 클라우드 환경을 이용하여 분할된 영상 패킷들을 분산 디코드 및 인코드 처리한다. 스트림 합성기는 트랜스코딩이 완료된 비디오 스트림과 패킷 분석기에서 획득하였던 오디오 스트림을 합성하는 기능을 한다. 제시하는 방안을 적용하여 클라우드 기반 영상 트랜스 코딩 시스템을 구현하였으며, 구현된 시스템은 대용량의 UHD 영상을 빠른 속도로 트랜스코딩이 가능하다.
Single image Super-Resolution (SISR) aims to generate a visually pleasing high-resolution image from its degraded low-resolution measurement. In recent years, deep learning - based super - resolution methods have been actively researched and have shown more reliable and high performance. A typical method is WaveletSRNet, which restores high-resolution images through wavelet coefficient learning based on feature maps of images. However, there are two disadvantages in WaveletSRNet. One is a big processing time due to the complexity of the algorithm. The other is not to utilize feature maps efficiently when extracting input image's features. To improve this problems, we propose an efficient single image super resolution method, named RDB-WaveletSRNet. The proposed method uses the residual dense block to effectively extract low-resolution feature maps to improve single image super-resolution performance. We also adjust appropriated growth rates to solve complex computational problems. In addition, wavelet packet decomposition is used to obtain the wavelet coefficients according to the possibility of large scale ratio. In the experimental result on various images, we have proven that the proposed method has faster processing time and better image quality than the conventional methods. Experimental results have shown that the proposed method has better image quality by increasing 0.1813dB of PSNR and 1.17 times faster than the conventional method.
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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제17권6호
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pp.85-94
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2019
Warhead and debris show the different micro-Doppler frequency shape in the spectrogram because of the different micro motion. So we can classify them using the micro-Doppler features. In this paper, we classified warhead and debris in the separation phase using CNN(Convolutional Neural Networks). For the input image of CNN, we used micro-Doppler spectrogram. In addition, to improve classification performance of warhead and debris, we applied the preprocessing using CA-CFAR to the micro-Doppler spectrogram. As a result, when the preprocessing of micro-Doppler spectrogram was used, classification performance is improved in all signal-to-noise ratio(SNR).
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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pp.557-560
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2020
최근, 광소자에서 공간 변조되는 wavefront profile 특성을 광소자의 표면 단차 변화 없이 단일 두께 박막 상에서 자유로이 구현할 수 있는 기하위상 홀로그램 (geometric phase hologram) 기반의 optical component에 대한 관심이 증대되고 있다. 특히 이를 이용해 제작된 기하위상 렌즈 (geometric phase lens)는 dynamic phase의 공간적 차이에 의해 구현되던 기존 bulk optics 기반의 lens 대비 초박형으로 제작이 가능한 파장 선택적 flat optics 기술로써, 다초점 및 경량화를 요구하는 차세대 디스플레이 기술 (augmented reality 또는 AR, mixed reality 또는 MR) 및 광파변조 및 제어를 요구하는 홀로그래픽 카메라 분야에 대한 응용처로 많은 주목을 받고 있다. 이에 본 논문에서는 해당 기하 위상렌즈에 대한 원리 및 이에 따른 개발이슈 및 해결법에 대해 연구 하였으며, 이에 대한 응용처로 기하위상 렌즈의 편광에 따른 이중초점특성을 이용해, 기존 단일 초점 형성이 가능한 AR기기 대비, 다초점 형성이 가능한 switchable dual-depth 3D AR device를 compact한 모듈과 함께 구현하였다. 또한, 기하위상렌즈의 광파 변조 및 분리특성을 이용한 기하위상 렌즈기반의 자가간섭 홀로그래픽 시스템(GP-self-interference incoherent digital holographic, GP-SIDH)에 편광 이미지센서 적용과 함께 맞춤형 설계/제작된 기하 위상렌즈를 적용함으로써, 기존 GP-SIDH 시스템대비 안정적으로 실시간 복소 홀로그램 획득이 가능한 실시간 공간영상정보 획득용 GP-SIDH을 동영상 프레임으로 구현하였다.
Recently, civil complaints have increased due to water pollution and bad smell in rivers. Therefore, attention is focused on improving the river environment. The purpose of this study is to acquire RGB and thermal infrared images using UAV for sewage outlet and to monitor the status of stream pollution and the applicability UAV based images for river embankment maintenance plan was examined. The accuracy of the 3D model was examination by SfM(Structure from Motion) based images analysis on river embankment maintenance area. Especially, The wastewater discharged from the factory near the river was detected as an thermal infrared images and the flow of wastewater was monitored. As a result of the study, we could monitor the cause and flows of wastewater pollution by detecting temperature change caused by wastewater inflow using UAV images. In addition, UAV based a high precision 3D model (DTM, Digital Topographic Map, Orthophoto Mosaic) was produced to obtain precise DSM(Digital Surface Model) and vegetation cover information for river embankment maintenance.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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pp.1200-1202
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2012
미래 전장에서 다수의 지상로봇들이 획득한 표적정보는 원격에 위치한 통제장치로 실시간 전송된다. 통제장치는 정찰영상과 디지털 지도위에 지상로봇들의 현재 동작 상태를 표시한다. 본 논문은 다수의 지상로봇들로부터 동일 표적에 대한 위치 정보가 수신될 경우 이에 대한 융합처리 방안을 제안한다. 이러한 융합처리를 통해 표적위치 정확도를 개선할 수 있으며, 이동 경로 추정을 통해 표적의 초기 탐지시간을 단축할 수 있다.
In this study, we have developed a 3-dimensional diagnostic ultrasonic sector probe using a convex type ultrasonic probe with 128 active elements. The probe was made to operate at the center frequency of 4.5㎒ with the bandwidth of 66%. The driving part was designed to rotate the axis of the convex probe by means of a step motor equipped with reduction gears and spur gears attached to the motor so that the probe could enable us to acquire a series of 2-dimensional images to construct a 3-dimensional image. Acoustic cover of the probe was made of polymers to have the same radius of rotation as that of the convex probe. The controllability of the rotation angle and the structural stability of the probe were confirmed through experimental 3-dimensional images obtained using the developed 3-dimensional sector probe.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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