• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1779-1783
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• 2008

영상해석을 통한 흐름해석의 방법인 Large-Scale Particle Image Velocimetry (LSPIV)는 실험실내의 소규모 흐름해석에 이용하던 Particle Image Velocimetry (PIV)를 자연하천이나 실험실에서 넓은 영역($4m^2{\sim}45,000m^2$)에 적용할 수 있도록 확장시킨 것으로 지난 10여년전부터 세계적으로 널리 이에 대한 연구가 진행되고 있다. PIV는 seeding, illumination, recording 그리고 image processing으로 구성된다. LSPIV(Large Scale PIV)는 PIV의 기본원리를 근거로 하여 기존의 PIV에 비하여 실험실 내에서의 수리모형실험이나 일반 하천에서의 유속측정과 같은 큰 규모의 흐름해석을 할 수 있도록 seeding, illumination에 대한 조정이 필요 하고, 촬영된 image에 대한 왜곡을 없애는 작업이 필요하다. LSPIV는 PIV의 네 가지 단계를 포함하여 seeding, illumination, recording, image transformation, image processing 및 post-processing의 여섯 단계로 구성되어진다 (Li, 2002). LSPIV의 적용시 각 단계마다 유속계산시 오차를 발생시키는 27가지의 요인들이 존재하고 있는바 (Kim, 2006), 본 연구에서는 이들 중 실내의 실험실에서 파악이 가능한 인자들에 대해 그들 각각의 인자들이 유속 측정에 미치는 오차의 정도를 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 LSPIV의 적용시 이용되는 이미지의 개수와 이미지 촬영시 적용된 이미지의 해상도에 따른 오차의 발생 정도를 조사하였다. 이미지 촬영에 있어서 비디오카메라를 이용할 경우 촬영시간에 따라 많은 수의 이미지를 취득할 수 있은바 이미지의 수에 따른 유속계산오차를 파악하고자 하였다. 또한 디지털 카메라를 이용할 경우 여러 가지 이미지 해상도를 이용할 수 있으므로 적용한 이미지 해상도에 따른 유속계산에 미치는 오차의 크기를 파악하고자 하였다. 이미지의 갯수가 유속계산시 미치는 오차의 영향의 정도를 조사하기 위해서 초당 30 frame을 촬영할 수 있는 비디오카메라를 이용하여 91초 동안 촬영된 이미지로부터 매 5번째의 이미지를 추출하여 455개의 이미지를 준비하였고 이로부터 이미지수를 10, 50, 100, 200, 300, 400의 순서로 증가시키면서 이미지 개수로부터 나타나는 유속계산 오차를 조사한 결과 이미지의 개수가 50매 이상인 경우는 이로 인한 오차가 1% 이하로 감소함을 파악하였다. 촬영된 이미지의 해상도가 유속계산시 미치는 영향을 조사하기 위해 디지털카메라를 적용하여 세가지 이미지 해상도(640*480, 1280*960, 2048*1536 pixel)로 변화시키면서 유속측정 오차를 분석한 결과 저해상도의 이미지를 이용한 경우 고해상도 이미지를 이용한 경우와 비교하여 3% 가량의 차이를 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.679-682
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• 2003

카타디옵트릭 카메라는 거울을 이용하여 $360^{\circ}$의 3차원 이미지를 한 장에 촬영할 수 있는 이미지 시스템이다. 본 논문에서는 이 시스템을 사용할 때에 발생하는 이미지 왜곡 문제를 해결하는 구형투영 알고리즘을 제안한다. 흔히 사용하는 실린더형 알고리즘의 경우 계산은 비교적 간단하지만, 거울의 바로 아래에 있는 물체의 경우 전체적인 영상을 볼 수 없다는 단점이 있다. 본 연구에서 사용한 카메라는 포물면 거울을 사용한 카타디옵트릭 카메라이며, 쌍곡면거울을 사용한 카메라에 대해서도 이론적으로 공식을 유도하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.829-831
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• 2005

디지털 카메라 이미지의 화질을 저하시키는 주요 요인 중 하나는 노이즈이다. 디지털 카메라에 사용되는 CCD/CMOS 센서의 특성상, 노출이 증가할수록 신호대 잡음비(SNR)가 증가한다. 따라서 디지털 카메라에서 SNR이 높은 이미지를 얻기 위해서는 되도록 많은 노출을 주어야 한다. 하지만 너무 과다한 노출을 주게 되면 highlight clipping이 일어나기 때문에, RGB 모든 채널에서 clipping이 일어나지 않는 범위 안에서 노출을 주어야 한다. 그리고 CCD/CMOS RAW 데이터에 대해 카메라의 이미지 프로세싱 과정에서 디지털 노출 보정을 해주면 사람이 보기에 적절한 노출을 가지면서도 SNR이 높은 고화질의 이미지를 얻을 수 있다.

• 광학세계
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• 통권160호
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• pp.34-36
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• 2015

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.45-47
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• 2015

모바일 시스템의 카메라 용용 어플리케이션은 기본적인 이미지 저장 및 영상 촬영뿐만 아니라 카메라 기반의 증강현실 및 위치 기반 서비스 등 다양한 응용 분야에 활용할 수 있다. 특히, 셀프 활동에 많이 활용되는데, 이때 발생하는 문제점은 셀프 촬영이 힘들다는 것이다. 스마트폰 카메라를 자유롭게 제어하고, 나아가서는 카메라 촬영 및 다양한 이미지 프로세싱을 보조해줄 수 있는 시스템 및 장치가 필요하다. 본 논문에서는 안드로이드 스마트폰 기반의 카메라 제어 모듈과 카메라 제어 모듈을 활용한 이미지 프로세싱 보조 시스템을 구현해보도록 한다. 카메라 제어 모듈은 리모트에서 안드로이드 스마트폰의 카메라 촬영을 제어할 수 있으며, 여러 대의 안드로이드 스마트폰과 연동해서 다양한 각도에서 하나의 피사체에 대한 카메라 촬영이 가능하도록 통신 제어 시스템이다. 이를 활용하면 모바일 카메라 응용 서비스를 좀 더 폭넓게 활용할 수 있을 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1311-1316
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• 2021

본 논문에서는 이중시점 스테레오 이미지와 그에 상응하는 깊이맵을 생성하기 위해 서로 다른 초점거리를 가지고 있는 두 카메라를 결합한 이중시점 스테레오 카메라 시스템을 제안한다. 제안한 이중초점 스테레오 카메라 시스템을 이용해 깊이맵을 생성하기 위해서는 먼저 서로 다른 초점을 가진 두 카메라에 대한 카메라 정보를 추출하기 위한 카메라 보정(Camera Calibration)을 수행한다. 카메라 파라미터를 이용해 깊이맵 생성을 위한 공통 이미지 평면을 생성하고 스테레오 이미지 정렬화(Image Rectification)를 수행한다. 마지막으로 정렬화된 스테레오 이미지를 이용하여 깊이맵을 생성하였다. 본 논문에서는 깊이맵을 생성하기 위해서 SGM(Semi-global Matching) 알고리즘을 사용하였다. 제안한 이중초점 스테레오 카메라 시스템은 서로 다른 초점 카메라들이 수행해야 하는 기능을 수행함과 동시에 두 카메라를 이용한 스테레오 정합(Stereo Matching)을 통해서 현재 주행 중인 환경에서의 차량, 보행자, 장애물과의 거리 정보까지 생성할 수 있어서 보다 안전한 자율주행 차량 설계를 가능하게 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.1169-1172
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• 2010

대부분의 홍채인식 시스템의 전반부를 살펴보면 카메라를 통한 이미지를 획득 후 전처리 과정에서 동공의 경계를 잡는 과정이 수행된다. 카메라를 통한 이미지 획득 시 초점이 좋은 이미지와 나쁜 이미지가 같이 획득이 된다. 초점이 나쁜 이미지는 동공의 경계를 잡는 과정에 있어서 좋은 이미지보다 시간이 오래 걸리기 마련이다. 이에 본 논문에서는 영상획득 후 동공의 경계를 잡는 과정 전에 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용한 선명도 측정하는 방법을 제안한다. 카메라를 통한 영상을 획득한 후 초점이 좋은 영상과 나쁜 영상을 구분하게 되고 초점이 좋은 영상만을 선택하여 다음 과정인 동공의 경계를 잡는 작업을 수행하게 된다. 제안하는 방법은 DCT를 이용한 이미지의 선별 작업에 시간이 소비 되지만 나쁜 영상을 이용하여 동공의 경계를 잡느라 걸리는 시간을 줄일 수 있는 장점을 기대할 수 있다. 우선적으로 수학적 분석을 통하여 23%의 속도 절감을 통한 성능 개선의 가능성을 보였고, 실제 구현을 통하여 속도 향상이 기대된다.

• 한국광학회지
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• 제15권2호
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• pp.183-189
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• 2004

고화질 디지털 카메라가 널리 보급되면서 디지털 카메라는 단순한 영상 기록 장치가 아닌 정보 저장 매체로써 다양한 분야에서 사용되고 있다. 그러나 디지털 카메라의 분광 감도가 표준 관측자의 색 일치 함수와 다르기 때문에 카메라로는 색이 정확하게 측정될 수 없다. 본 연구는 카메라 이미지를 피사체의 색 정보를 지니고 있는 sRGB 이미지로 변환하는 방법에 관한 것이다. 디지털 카메라의 출력 신호와 CIE 삼자극치간의 변환 행렬은 Macbeth ColorChecker 24색을 기준 색으로 하여 다중 회귀법을 사용하여 구하였다. 변환 행렬을 이용하여 카메라의 출력 신호로부터 피사체의 실제 색을 찾아내어 이상적인 sRGB 표준 모니터에 정확하게 나타낼 수 있는 RGB 데이터로 변환하였다. Kodak DC220 디지털 카메라로 생성된 Macbeth ColorChecker의 sRGB 이미지와 실제 색과의 평균 색차는 2.1 $\Delta$ $E_{ab}$ $^{*}$ 시험 색표로 사용된 IT8 Reference KIT(286색)의 sRGB 이미지와 실제 색과의 평균 색차는 4.6 $\Delta$ $E_{ab}$ $^{*}$ 로 계산되었다. ab/$^{*}$ 로 계산되었다.

• 대한치과교정학회지
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• 제34권5호
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• pp.448-457
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• 2004

환자의 진단과 치료계획 수립시 필수적인 두부방사선사진 분석을 위한 컴퓨터 프로그램의 개발로 기존의 필름 두부방사선사진을 디지털 이미지로 전환시키는 과정이 필요하게 되었다 이 때 디지털 카메라를 이용할 경우 초점거리에 따른 이미지의 왜곡이 발생하는데 이는 두부방사선사진 분석시 계측치의 오차를 발생시킬 수 있다 또한 이미지 크기와 압축비에 따른 디지털 이미지의 질에 의해서도 두부방사선사진 분석시 가장 중요한 과정인 계측점식별에 있어 오차를 가져올 수 있다. 따라서 본 연구에서는 COOLPIX4500 디지털 카메라(Nikon, Japan)를 이용하여 기존의 필름 두부방사선사진을 디지털 이미지로 전환시 최소한의 왜곡을 보이는 초점거리를 결정하고 필름 두부방사선사진상에서 보이는 수준의 정확한 계측점 식별을 위한 최소한의 디지털 카메라 셋팅에 관하여 조사한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 기존의 필름 두부방사선사진 촬영시 초점거리 16.4mm (35mm 필름 카메라로 환산시 79.4mm)에서 최소한의 상의 왜곡을 보였다. 초점거리가 16.4mm보다 짧은 광각(wide) 촬영시 상의 원통형 왜곡(barrel distortion)이 발생했고 16.4mm 보다 긴 망원(tele) 촬영시 상의 실패형 왜곡(pincushion distortion)이 발생했다. 필름 두부방사선사진상에서 직접 손으로 tracing한 필름 이미지 셋팅 수준의 정확한 계측점 식별을 위한 최소한의 디지털 카메라 셋팅은 $2272{\times}1704 pixel\;normal(1/8)$ compression 이었다. 따라서 COOLPIX4500 디지털 카메라(Nikon, Japan)를 이용하여 기존의 필름 두부방사선사진을 디지털 이미지로 전환하는 경우 초점거리 16.4mm에서 최소한 $2272{\times}1704$ 픽셀 (pixel) 이미지 사이즈와 normal(1/8) 압축비의 셋팅을 설정하여야 한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 춘계학술발표논문집
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• pp.407-410
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• 2009

본 논문에서는 인덱싱 카메라나, 감시 시스템의 네트워크로 부터 입력받은 영상들에서 사용자가 원하는 오브젝트를 추출해내고, 카메라의 위치와 시간으로 정렬되어진 데이터베이스상의 이미지들과 비교 분석하여 원하는 객체와의 유사도를 측정하고, 이것을 바탕으로 동일한 오브젝트들을 가진 이미지들의 집합을 시간과 공간데이터를 이용하여 객체의 이동경로를 파악하는 시스템을 제시한다.