• 전자공학회논문지 IE
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• 제48권2호
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• pp.32-39
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• 2011

비냉각형 적외선 검출기를 사용한 적외선 열상 카메라의 영상은 다이나믹 레인지가 좁고 신호 증폭에 의한 노이즈로 인하여 피사체를 식별하기 어려운 단점이 있다. 인간의 시각모델을 기반으로 한 레티넥스 알고리즘은 콘트라스트 향상 및 컬러 재현성에 있어서 매우 효과적인 방법으로 알려져 있다. 하지만, 적외선 열상 이미지와 같이 다이나믹 레인지가 좁은 영상에 레티넥스 알고리즘을 적용할 경우 오히려 콘트라스트가 감소하고 이미지 품질이 저하된다. 본 논문에서는 적외선 열상 이미지의 특성에 적합한 레티넥스 알고리즘 기반의 화질 개선 방법을 제안한다. 콘트라스트 개선 성능을 향상시키기 위해 새로운 다이나믹 레인지 압축 함수를 사용하였고, 국부적인 윤곽과 노이즈를 개선하기 위해 콘트라스트 보상 처리를 영상의 합성 과정에 적용하였다. 실험 결과 영상의 비교와 분석을 통해 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 적외선 열상 이미지의 화질 개선에 더 효과적인 방법임을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.419-420
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• 2009

현재 공공장소나 학교에서 강의를 할 때 프로젝터를 주로 활용하며, 이때 작은 부분의 그림 등을 상세히 설명하기 위해서는 사용자가 직접 컴퓨터의 마우스를 사용하여 직접 조작해야 하는 불편함이 있다. 본 논문은 이러한 단점을 개선하고자 적외선 센서를 이용하여 화면 이미지의 확대 축소 등을 원격 조작할 수 있는 인터페이스를 설계 구현한다. 구현된 인터페이스는 적외선 LED를 이용하여 모니터의 좌표 점을 인식하고 적외선 센서가 내재되어 있는 Wii컨트롤러를 이용하여 이미지의 이동, 확대 및 축소 등을 실현한다. 구현된 인터페이스 장치는 현재 널리 사용되고 있는 프로젝터들과 연동하여 활용할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.150-153
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• 2014

영상 표시 장치에서 대조 이미지의 왜곡 현상을 보완하기 위해 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)와 플래토 평활화(Plateau Equalization)가 사용된다. 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)를 이용하여 명암대비를 증가 시킬 경우 과도한 이미지의 밝기 변화에 따른 과포화 현상이 발생하며 실시간 시스템에서는 물체 추적에 왜곡 현상이 발생한다. 특히, 적외선 영상(infrared image)과 같이 명암비가 한쪽으로 치우쳐 있는 영상들을 명암비를 개선하기 위해서는 플래토 평활화(Plateau Equalization)와 같은 영상 개선 방법이 필수적이다. 플래토 평활화에서는 임계값을 사용하는 방법이 제시되고 있지만 실험에 의한 최적 임계값을 찾아내는 방식이며, 이 방법은 입력되는 새로운 영상마다 임계값을 실험에 의해 매번 반복해서 도출해야 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 과포화 되는 이미지 영역의 문제를 해결하기 위해 제시하는 방법으로 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)의 동적 분할하는 알고리즘에 근거하되, 입력 영상에따라 적응적으로 임계값을 설정하는 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 실시간 영상에서 기존의 동적분할 히스토그램에 비해 자연스럽게 명암비를 개선하여 과포화 되거나 중요한 정보를 누락하여 왜곡 되지 않게 자연스러운 화면을 재생하는 방법을 제안한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.650-656
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• 2024

본 연구는 야간 환경에서 발생하는 조명과 노이즈에 의한 이미지 왜곡을 저감하고, 적외선 탐지 장치의 성능을 향상시키기 위해 AI 기반 이미지 복원 기술을 제안한다. 이를 위해 가시광선 이미지를 기반으로 다양한 조명 조건과 ISO 값을 반영한 합성 이미지 데이터셋을 구축하고, 딥러닝 모델(AutoEncoder 및 U-Net)을 활용하여 원본 이미지 복원 성능을 확인하였다. 실험 결과, Multi-ISO 모델(9채널)이 Single-ISO 모델(3채널)보다 전반적으로 우수한 성능을 보였으며, 특히 다양한 ISO 값을 활용한 입력 데이터가 이미지 복원 성능을 향상시킴을 입증하였다. 본 연구는 실제 데이터 수집이 어려운 상황에서도 합성 데이터를 통해 AI 모델을 효과적으로 학습시키고, 이미지 복원에 적용할 수 있음을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 AI를 활용한 광학 탐지 장치의 성능을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.301-307
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• 2024

본 연구는 다양한 스케일 조건에서 열화상 이미지를 향상시키기 위한 새로운 캐스케이드 융합 구조를 제안한다. 특정 스케일에 맞춰 설계된 방법들은 다중 스케일에서 열화상 이미지 처리에 한계가 있었다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 다중 스케일 표현을 활용하는 캐스케이드 특징 융합 기법에 기반한 통합 프레임워크를 제시한다. 서로 다른 스케일의 신뢰도 맵을 순차적으로 융합함으로써 스케일에 제약받지 않는 학습이 가능해진다. 제안된 구조는 상호 스케일 의존성을 강화하기 위해 엔드 투 엔드 방식으로 훈련된 합성곱 신경망으로 구성되어 있다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존의 다중 스케일 열화상 이미지 향상 방법들보다 우수한 성능을 보인다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 실험 데이터셋에 대한 성능 분석 결과 이미지 품질 지표가 일관되게 개선되었으며, 이는 캐스케이드 융합 설계가 스케일 간 견고한 일반화를 가능하게 하고 교차 스케일 표현 학습을 더 효율적으로 수행하는 데 기여하는 것을 보여준다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.499-505
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• 2006

거울은 인간이 자신의 모습을 들여다 보기 위해 오랜 세월 동안 이용했던 친숙한 도구이다. 디지털 기술의 발달로 우리는 빛과 정보를 함께 반사해 주는 거울에 대한 여러가지 접근들을 보아 왔다. 전통적인 거울은 빛의 즉각적인 반사에 의해 일어나는 자동적인 시각적 피드백 덕분에 특별한 조작이 필요하지 않으나, 빛과 정보가 함께 반사되는 디지털 거울에서는 다른 형태의, 좀더 적극적인 사용자 인터랙션을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 사용자와 거울간의 거리에 따른 행태 조사를 중심으로 인터랙션 유형의 사례 분류 및 사용자 조사 연구를 정리하였다. 이를 바탕으로 거리에 따라 다른 사용자 요구사항을 충족하는 디지털 거울에 적합한 조작 인터페이스를 제안하고, 초기 모델로 회전식 적외선 격자를 이용한 조작, 비젼 기반의 정면 이미지 획득 및 얼굴 확인, 그리고 적외선 위치확인을 통해 사용자와 인터랙션하는 거울을 설계하였다. 본 연구에서는 거울과의 인터랙션에서 나타나는 사용자의 요구사항을 토대로 여러 비접촉식 거울 인터페이스를 설계하고 시스템에 적용한 사례를 분석한다. 아울러 결과물의 초기모델에 대한 분석을 통해 더 개선된 형태의 '거울을 응용한 시스템'의 설계 가능성을 보일 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제47권2호
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• pp.68-76
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• 2010

최근 터치스크린 기술은 인간이 컴퓨터와 대화할 수 있는 주요 도구로서 급진적인 발전을 이루고 있다. 이 사용자 친화적인 인터페이스는 휴대폰에 이어 데스크탑, TV와 같은 대형스크린 시장까지 확산되어가고 있지만 기존의 저항막방식, 정전용량방식, 초음파방식 등은 기술 및 비용문제로 인하여 중 대형스크린에 적용하기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 적외선과 라인스캔 이미지센서를 이용하여 간단하고 저렴한 비용으로 중 대형스크린에 적용할 수 있는 광학 영상 터치스크린 솔루션을 소개하고 이 기술이 갖는 문제점과 해결방안을 제시한다. 멀티 포인트를 추출하기 위한 주요 알고리즘은 범용프로세서를 이용하여 구현 시 약 34ms(29fps)가 소요되었으며 이는 휴먼인터페이스 디바이스로 사용되기에는 불충분하였다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 신호처리 및 좌표추출연산을 위한 하드웨어를 설계하여 성능을 향상시키고 광학 영상 터치스크린이 갖는 문제점을 소프트웨어에서 효율적으로 처리할 수 있도록 하였다. 설계한 터치스크린 컨트롤러의 PSM(Power Saving Mode)은 1.8Wh의 적외선 소비에너지를 0.0072Wh 까지 개선하였으며 60인치 대형스크린에서 2개의 실제 좌표를 200fps 속도로 연산해낸다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제31권4호
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• pp.207-213
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• 2018

본 연구에서는 건물 실내 공간 정보 획득을 위해 Microsoft사의 $Kinect^{(R)}$ v2를 활용한 point cloud 기법을 도입하였다. 카메라로 취득한 2차원의 투영 공간 이미지 픽셀 좌표를 각 카메라의 보정을 거쳐 3차원 이미지 변환하며 이를 토대로 공간 정보를 구현하였다. 기준점을 중심으로 $360^{\circ}$ 회전하여 취득한 3차원 이미지를 통해 거리 측정이 불가한 기존의 2차원 이미지의 한계를 개선하였으며, 이 과정을 통해 얻은 point cloud를 통해 3차원 map을 형성하였다. 형성된 3차원 map은 기존의 공간정보 융 복합을 위한 센서와 비슷한 수준의 측정 효율을 가지면서 동시에 렌즈 왜곡 현상에 대한 후처리 과정을 통해 공간 정보를 정확하게 측정할 수 있도록 하였다. 측정한 결과를 2D 도면과 실제 공간 및 구조부재의 길이 및 위치 등과 비교하여 검증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.168-170
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• 2017

본 논문에서는 박물관이나 전시공간처럼 조도가 낮은 환경에서 마커기반 증강현실 구현이 가능한 마커를 살펴보고 실용적 마커 제작 방법을 제안한다. 조도가 낮고 어두운 환경에서 일반적인 마커나, 이미지, 객체를 인식하여 증강현실을 구현하는 것은 매우 어렵다. 마커기반 증강현실의 몰입감을 저감시키지 않기 위해 제안되었던 눈에 보이지 않는 마커 방식은 제시한 어두운 환경에 적용이 가능하다. 하지만 이와 같은 상황에서 사용되는 마커는 실제 제작과 사용에 있어 제약이 있다. 따라서 기존의 보이지 않는 마커의 특징을 분석하여 제약 사항과 문제점을 개선하고 실용적인 마커 구현 방법을 제시한다. 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법으로 구현된 마커는 품질이 일정하고, 제작이 편의성이 향상되었다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제27권6호
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• pp.665-676
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• 2024

Infrared imaging is a powerful non-destructive and non-invasive technique to detect infrared radiations and capture valuable insights inaccessible through the visible spectrum. It has been widely used in the military for reconnaissance, hazard detection, night vision, guidance systems, and countermeasures. There is a huge potential for machine learning models to improve trivial infrared imaging tasks in military applications. One major roadblock is the scarcity and control over infrared imaging datasets related to military applications. One possible solution is to use synthetic infrared images to train machine learning networks. However, synthetic IR images present a domain gap and produce weak learning models that do not generalize well. We investigate adversarial networks and Explainable AI(XAI) techniques to refine synthetic infrared imaging data, enhance their realism, and synthesize refiner networks with XAI. We use a U-Net-based refiner network to refine synthetic infrared data and a PatchGAN discriminator to distinguish between the refined and real IR images. Grad-CAM XAI technique is used for network synthesis. We also analyzed the frequency domain patterns and power spectra of real and synthetic infrared images to find key attributes to distinguish real from synthetic. We tested our refined images on the realism benchmarks using frequency domain analysis.