• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.9 no.6
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• pp.553-558
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• 2016

A DC-DC converter for CMOS image sensors in bio-sensor chips is proposed. The DC-DC converter generates a PCP voltage, that is an on voltage of a pixel, and an NCP voltage, that is an off voltage of a pixel. The PCP voltage with a ripple voltage of within 1.33V is obtained from a positive charge pump of VPP (=5V) with a ripple voltage of 45.35 by using a regulator. Also, the NCP voltage with a ripple voltage of 0.05mV is obtained from a negative charge pump of VNN (=-2V) with a ripple voltage of 62.8 by using a regulator.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.6
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• pp.597-602
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• 2014

We propose hybrid-sensing system for human tracking. This system uses laser scanners and image sensors and is applicable to wide and crowded area such as hallway of university. Concretely, human tracking using laser scanners is at base and image sensors are used for human identification when laser scanners lose persons by occlusion, entering room or going up stairs. We developed the method of human identification for this system. Our method is following: 1. Best-shot images (human images which show human feature clearly) are obtained by the help of human position and direction data obtained by laser scanners. 2. Human identification is conducted by calculating the correlation between the color histograms of best-shot images. It becomes possible to conduct human identification even in crowded scenes by estimating best-shot images. In the experiment in the station, some effectiveness of this method became clear.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.14 no.2
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• pp.323-330
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• 2019

Recently, as the growth of the Internet has led to a rapid increase in the consumption of multimedia such as photographs and moving images, the importance of metadata has been emphasized. In the case of existing metadata, only limited information such as GPS value or focal length according to the format is stored. However, with the development of mobile devices and multimedia acquisition devices, various sensors can be used in the devices. Therefore, this paper describes a method that can store not only the existing metadata format information at the time of multimedia acquisition but also another existing format of metadata such as information of various sensors which is the gyroscope and acceleration sensor of the device. We propose an application program that provides moving location information. The proposed method is expected to provide various applications such as image matching and effective image classification.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.10
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• pp.1453-1461
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• 2022

The accuracy of peripheral object recognition algorithms using 3D data sensors such as LiDAR in autonomous vehicles has been increasing through many studies, but this requires high performance hardware and complex structures. This object recognition algorithm acts as a large load on the main processor of an autonomous vehicle that requires performing and managing many processors while driving. To reduce this load and simultaneously exploit the advantages of 3D sensor data, we propose 2D data-based recognition using the ROI generated by extracting physical properties from 3D sensor data. In the environment where the brightness value was reduced by 50% in the basic image, it showed 5.3% higher accuracy and 28.57% lower performance time than the existing 2D-based model. Instead of having a 2.46 percent lower accuracy than the 3D-based model in the base image, it has a 6.25 percent reduction in performance time.

• The Journal of Bigdata
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• v.1 no.1
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• pp.19-22
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• 2016

Many Studies have been actively conducted on the early diagnosis of the crop pest utilizing IT technology. The purpose of the paper is to discuss on the image processing method capable of detecting the crop leaf pest prematurely by analyzing the image of the leaf received from the camera sensor. This paper proposes an algorithm of diagnosing leaf infection by utilizing an improved K means clustering method. Leaf infection grouping test showed that the proposed algorithm illustrated a better performance in the qualitative evaluation.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.07a
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• pp.19-22
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• 2015

주차는 자동차를 이용하는 사람들의 편리한 이동을 위한 기반 행위에 포함되는 요소이다. 따라서 이러한 주차 문제를 해결하는 다양한 서비스가 존재하나, 이러한 서비스를 제공하는 시스템을 개발하기 위해서는 주차공간의 특성을 고려해야 하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 카메라 모듈과 딥러닝 알고리즘을 기반으로 하는 이미지 센싱을 활용하여 기존 시스템의 주차 감지 센서부 구축의 문제점을 개선하며, 주차장 수요가 많은 '러쉬 타임'을 반영하여 주차공간을 안내하고 운전자를 유도하는 주차정보시스템을 개발한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2006.05a
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• pp.882-885
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• 2006

일반인이 많이 사용하는 이미지 편집 도구는 영상 처리 기술을 가장 많이 활용하는 프로그램으로 아주 간단한 영상 치리의 조합으로 영상이나 그림에 특별한 효과를 주어 극적인 영상을 만들어낸다. 컴퓨터를 이용하여 영상을 가공하는 기법은 많이 개발되어 왔지만 인간 중심의 사고와 휴먼터치(human touch) 기술의 중요성이 점차 대두됨에 따라 사람이 작업한 것과 같은 느낌을 주는 컴퓨터 영상 처리 기술이 새롭게 부각되고 있다. 본 논문에서는 취도 성분을 가지고 사람이 작업한 것 같은 스케치 효과 알고리즘을 제안하고 소프트웨어로 전처리하여 이미지 결과를 확인한 후, 최적화된 알고리즘를 적용하여 VHDL설계언어를 이용한 하드웨어 설계 후, ModelSim 6.0a를 이용하여 데이터를 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.215-216
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• 2020

Optical Flow는 컴퓨터 비전 분야의 많은 응용기술에 사용된다. 객체 탐지, 추적, 연속 영상 보간, 3D Reconstruction과 같은 최근에 활발히 연구되는 여러 분야에서 사용되는 기반 기술이다. 최근 딥러닝을 기반으로 한 다양한 연구가 활발히 진행되어 왔으며 높은 정확도를 보이고 있다. 이런 분야들은 많은 경우에 실시간 시스템에 적용되어 이미지로부터 정보를 연산한다. 본 논문은 MaskFlownet, SelFlow, LiteFlowNet2 등과 같은 높은 정확도를 가진 신경망 네트워크로 추정된 Optical Flow를 살펴본다. 각 신경망 네트워크로 얻어진 정확도를 비교하고 디스플레이 기술과 이미지 센서 기술의 발전으로 사용 수요가 많아진 고화질의 이미지를 실시간으로 처리하는 경우, 적용 가능한 Optical Flow의 성능을 분석하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.05a
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• pp.520-521
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• 2008

이 논문은 강원도의 U-Sports 시범 사업 일환으로 진행된 강원도 용평 스키장의 사각지역 관리를 위해 적용된 USN기술을 소개한다. 스키장의 사각지역은 사람의 왕래가 뜸한 외각이나 관제의 시각 영역에서 벗어난 급경사 아래 지역 등을 말하는데, 이런 지역에서 사고가 발생하여 거동이 어려워지면 관제 센터에서 이에 대한 신속한 대응을 하기 힘들다. 이 논문의 사각지역 관리 시스템은 다섯 개의 이미지 센서 및 노드가 설치된 사각지역의 이미지를 USN을 통하여 중앙 관제 센터에서 주기적으로 관찰할 수 있을 뿐만 아니라, 사고 당사자가 주변에 설치된 긴급 버튼을 누를 경우에는 긴급 이미지가 관제 센터로 즉시 전송되어 신속한 구조를 가능하게 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.447-449
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• 2024

본 논문에서 다양한 환경적 요인에서 촬영한 이미지 데이터를 활용하여 신호등 위치의 정확한 탐지 및 신호등의 색상 인식을 통해 교통 신호를 판별하는데 사용되는 컴퓨터 비전 기반의 신호등 인식 시스템 알고리즘을 제안하였다. 이를 통해 기존에 신호를 인식하던 LiDAR 및 RADAR 센서를 대신해 카메라를 사용함으로써 자율주행 차의 제작비용 감소를 기대할 수 있다. 또한 다양한 환경의 이미지 데이터를 통해 실험을 진행하였고 이러한 실험결과를 분석하고 적용함으로써 악천후에서의 효과적인 신호등 인식 시스템을 구축하는데 기여하고자 한다.