• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제10권4호
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• pp.569-578
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• 2009

본 논문에서는 컬러 보정차트를 이용한 디지털 영상의 컬러 보정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기준 컬러 값과 영상으로부터 취득된 컬러 값 사이의 컬러 변환 관계를 계산하기 위하여 별도의 컬러 보정 차트를 이용한다. 기존의 컬러 재현 알고리즘은 취득된 영상에 대한 컬러 스펙트럼 분석 및 디지털 영상의 형성 과정에 대한 모델링 등을 통한 방법을 이용하여 취득된 영상에 대한 컬러를 보정하는 방법을 주로 이용한다. 제안된 알고리즘은 차트로부터 제공되는 기준 영상과 취득된 영상의 컬러 사이의 변환 관계를 이용하여 컬러 보정 과정을 수행한다. 제안된 알고리즘은 두 단계로 수행된다. 컬러 보정의 첫 번째 단계에서는 컬러 차트의 영상을 취득한 다음, 내부의 기준 컬러 값과 차트 영상으로부터 취득된 컬러 값 사이의 변환 관계를 계산한다. 두 번째 단계에서는 계산된 변환 관계를 이용하여 차트 영상과 유사한 조건에서 촬영된 영상에 대한 컬러 보정을 수행한다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해서 다양한 조건 하에서 실험을 수행하였으며, 이를 일반적인 상용프로그램들의 컬러 보정 성능과 비교 및 평가하였다.

• 방송과미디어
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• 제26권4호
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• pp.48-60
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• 2021

복잡한 알고리즘을 요구하는 3차원 공간 정보 취득 기술은 대부분 고성능의 하드웨어를 필요로 한다. 그러나 최근 스마트폰과 같은 모바일 플랫폼의 성능이 급격히 발전하면서 기존 알고리즘을 가속화해 온 디바이스로 이식하는 연구가 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 본 기고문은 플랫폼 제한 없는 GPU 병렬처리 프레임워크 OpenCL을 활용한 3차원 공간 정보 취득 기술의 가속화 방법을 소개하고자 한다. 본 고의 구성은 다음과 같다. 먼저 모바일 GPU 환경에서의 OpenCL 최적화 방법을 살펴본다. 이후 고전적인 기하학 기반의 스테레오 정합 알고리즘을 가속화한 방법을 소개한다. 마지막으로는 심층 신경망 네트워크와 가속화된 고전적 스테레오 알고리즘을 결합한 온 디바이스 친화적인 융합 알고리즘을 소개한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.114-114
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• 2022

딥러닝의 학습 및 예측성능을 개선하기 위해서는 딥러닝 기법 내 연산과정의 개선과 함께 학습 및 예측에 사용되는 데이터의 전처리 과정이 중요하다. 본 연구에서는 딥러닝의 성능을 개량하기 위해 제안된 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 결합모형과 데이터 전처리 기법을 통해 댐의 수위를 예측하였다. 수위예측을 위해 Multi-Layer Perceptron(MLP), 메타휴리스틱 최적화 알고리즘인 Harmony Search(HS)와 딥러닝을 결합한 MLP using a HS(MLPHS) 및 Exponential Bandwidth Harmony Search with Centralized Global Search(EBHS-CGS)와 딥러닝을 결합한MLP using a EBHS-CGS(MLPEBHS)를 통해 댐의 수위를 예측하였다. 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 결합모형의 학습 및 예측성능을 개선하기 위해 학습 및 예측을 위한 자료를 기반으로 데이터 전처리기법을 적용하였다. 적용된 데이터 전처리 기법은 정규화, 수위구간별 사상(Event)분리 및 수위 변동에 대한 자료의 구분이다. 수위예측을 위한 대상유역은 금강유역에 위치한 대청댐으로 선정하였다. 대청댐의 수위예측을 위해 대청댐 상류에 위치하는 수위관측소 3개소를 선정하여 수위자료를 취득하였다. 각 수위관측소에서 취득한 수위자료를 입력자료로 설정하였으며, 대청댐의 수위자료를 출력자료로 설정하여 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 모형의 학습을 진행하였다. 각 수위관측소 및 대청댐에서 취득한 수위자료는 2010년부터 2020년까지 총 11년의 일 단위 수위자료이며, 2010년부터 2019년까지의 자료를 학습자료로 사용하였으며, 2020년의 자료를 예측 및 검증자료로 사용하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.90-94
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• 2003

VMS(Vessel Monitering System)를 구축하려면 항해중인 선박들의 실시간 선위데이터를 수집할 수 있는 선박용 MDT(Mobile Data Terminal 이동데이터단말기)가 필요하다. 먼저 선박의 운항데이터를 수집하기 위해서 GPS의 정보를 취득하고, 다음으로는 데이터의 전송을 위한 선박용 SSB 모뎀이 개발되어야 한다. 그리고 자동으로 선박의 ID, GPS의 시각 및 위치정보를 지속적으로 무선국에 전송하고 취득할 수 있는 통신프로토콜도 연구되어야 한다. 본 연구에서는 음성과 문자정보를 동시에 전송할 수 있는 SSB 송수신기용 모뎀과 송수신제어부, 데이터전송 및 취득알고리즘에 의한 해상용 GPS MDT를 마이크로프로세서를 사용하여 저가형으로 연구하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.497-498
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• 2015

영상을 취득한 후 다양한 응용프로그램으로 확장이 가능한 4 차원 light field 영상은 일반적인 2 차원 공간 (spatial) 영역과 추가적인 2 차원 각 (angular) 영역으로 구성된다. 그러나 이러한 4 차원 light field 영상을 2 차원 CMOS 센서로 취득하므로 이에 따른 해상도 제약이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 4 차원 light field 영상이 가지는 해상도 제약 조건을 해결하기 위하여, 4 차원 light field 영상에 적합한 학습 기반 (learning-based) 초해상도 (superresolution) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 공간영역 해상도 그리고 각영역의 해상도를 각각 2 배 향상시킨다. 실험에 사용되는 영상은 상용 light field 카메라인 Lytro 에서 취득하며, 기존의 선형 보간 기법인 bicubic 기법과의 비교를 통해 제안하는 기법의 우수성을 검증한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권9호
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• pp.1177-1188
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• 2002

본 논문에서는 생산현장에서 생산하는 Lead Pin을 생산근로자의 시각으로 품질을 검사하는 방법을 개선하기 위하여, 영상처리 알고리즘을 사용하여 자동으로 품질의 정ㆍ오판별을 검사하기 위한 실시간 영상처리방법을 제안한다. 먼저 영상정보의 실시간 취득을 위하여 C.C.D와 영상취득기(Image frame grabber : DT3153)를 사용하여 초당 30프레임(30 Frame/second)으로 영상을 취득할 수 있는 실시간 영상취득시스템을 구성하였으며, 이를 사용하여 Lead Pin의 영상을 취득하여 Lead pin의 형상을 나타내는 형상프로파일의 영상처리 알고리즘을 사용하여 연구를 수행하였다. Lead Pin의 정품과 비정품을 평가하기 위해 숙련된 작업자에 의해 판별된 정품 100개, 비정품 100개, 전체 200개의 인식대상 물체를 판별한 수행결과 정품을 정품으로 인식하여 판별한 경우는 97%, 비정품을 비정품으로 판별한 경우는 95%로 전체 인식률은 96%의 인식결과를 나타내었으며, 전체 오분류률은 4%를 나타냄을 알 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제25권2호
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• pp.157-165
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• 2007

본 연구에서는 GPS(Global Positioning System), INS(Inertial Navigation System), DMI(Distance Measuring Unit) 등 각종 센서를 장착한 차량을 이용하여 차량의 위치정보와 자세정보를 취득하고, 취득된 차량의 주행정보를 이용하여 도로 종단선형을 분석할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 개발된 종단선형 분석 알고리즘은 도로의 종단경사, 종단곡선 시종점 및 도로 종단곡선 길이 등을 분석할 수 있고, 종단경사와 종단곡선을 모형화하였다. 또 개발한 알고리즘의 현장 적용성을 검증하기 위하여, 실제 도로에서 취득한 데이터를 이용하여 종단선형을 분석하였고, 이 결과를 도면과 비교하였다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.296-297
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• 2010

본 연구는 비디오카메라와 GPS/MEMS IMU를 이용하여 동영상과 위치/자세 데이터를 동시에 취득하는 방법을 제안하고 시스템을 구축하였다. 구축된 시스템에 실시간 영상 georeferencing 알고리즘을 적용한다면 데이터 취득과 동시에 georeferenced 동영상을 획득할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 이로부터 신속하게 대상물의 3차원 모델 등의 다양한 공간정보를 구축하여 증강현실 등에 활용될 수 있을 것이다. 향후 정확도 검증을 통해 시스템의 효용성을 입증할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.187-188
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• 2016

실내에서 작업자의 위치 정보를 취득하면 사용자의 이동 경로 파악이나 물체의 지역화 및 상황인지 서비스가 가능하다. 최근, BLE(Bluetooth Low Energy) 비콘을 사용하여 작업자의 실내 위치를 파악할 수 있는 여러 가지 연구가 진행되고 있으나 BLE 비콘의 신호세기 강도와 RSSI(Received signal strength indication)의 정확도에 대한 에러율 증가로 인해 실내 작업자 위치 파악 연구에 어려움이 있다. 본 연구에서는 BLE 비콘에서 취득한 RSSI 정보에 대해 PCA, ICA, SVM의 패턴인식 알고리즘을 적용하여 인식정확도를 구하고, 여러 패턴인식 알고리즘 중에서 어떤 알고리즘이 인식정확도 측면에서 적용이 가능한지 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권2호
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• pp.183-195
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• 2013

영상 기반의 정밀한 내비게이션이나 증강현실을 구현하기 위해서 고정밀 영상 지오레퍼런싱의 실시간 수행이 필수적이다. 일반적으로 고정밀 영상 지오레퍼런싱은 일괄 번들 조정 알고리즘을 적용하여 성취될 수 있으나 처리시간으로 인해 후처리로만 가능하였다. 최근에 제안된 연속 번들 조정 알고리즘은 이와 유사한 정확도의 결과를 고속으로 산출하여 실시간 처리의 가능성을 열었다. 그러나 처리시간이 영상의 개수에 따라 점진적으로 증가하기 때문에 영상이 아주 많은 경우에 실시간 수행이 보장되지 못하는 한계가 있었다. 이러한 연속 번들 조정 알고리즘을 보완하여 본 연구는 실시간 처리를 위해 영상의 개수와 무관하게 처리시간을 항상 일정 범위로 한정시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 영상들 중에서 새롭게 취득된 영상과 통계적으로 관련성이 높은 영상들만 고려하기 때문에 처리시간을 일정 범위로 한정시키면서도 비교적 정확한 결과를 산출할 수 있다. 제안된 알고리즘을 1Hz로 취득된 영상에 적용한 결과, 평균적으로 영상을 취득할 때마다 0.02 초 이내의 처리시간을 소요하면서 기존의 일괄 번들 조정 알고리즘의 결과와 비교하여 지상점 좌표를 기준으로 ${\pm}5$ cm 이내의 정확도로 지오레퍼런싱을 수행할 수 있었다. 신뢰성 높은 고속의 영상 매칭 알고리즘과 결합된다면 스마트폰 또는 UAV 등으로 동영상을 취득하면서 함께 탑재된 위치/자세 센서의 성능을 보완하여 고정밀의 실시간 지오레퍼런싱이 가능할 것으로 판단된다.