• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.5
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• pp.161-168
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• 2021

Cracks affect the robustness of infrastructures such as buildings, bridge, pavement, and pipelines. This paper presents an automated crack detection system which detect cracks in diverse surfaces. We first constructed the combined crack dataset, consists of multiple crack datasets in diverse domains presented in prior studies. Then, state-of-the-art deep learning models in computer vision tasks including VGG, ResNet, WideResNet, ResNeXt, DenseNet, and EfficientNet, were used to validate the performance of crack detection. We divided the combined dataset into train (80%) and test set (20%) to evaluate the employed models. DenseNet121 showed the highest accuracy at 96.20% with relatively low number of parameters compared to other models. Based on the validation procedures of the advanced deep learning models in crack detection task, we shed light on the cost-effective automated crack detection system which can be applied to different surfaces and structures with low computing resources.

• 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.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.11
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• pp.43-48
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• 2017

Semiconductors are leading the development of industrial technology, leading to miniaturization and weight reduction of electronic products as a leading technology, we are dragging the electronic industry market Especially, the semiconductor manufacturing process is composed of highly accurate and complicated processes, and effective production is required Recently, a vision system combining a computer and a camera is utilized for defect detection In addition, the demand for a system for measuring the shape of a fine pattern processed by a special process is rapidly increasing. In this paper, we propose a vision algorithm using mask image to detect scratch defect of semiconductor pockage. When applied to the manufacturing process of semiconductor packages via the proposed system, it is expected that production management can be facilitated, and efficiency of production will be enhanced by failure judgment of high-speed packages.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.37 no.3
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• pp.101-108
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• 2019

Due to recent improvements in computer processing speed and image processing technology, researches are being actively carried out to combine information from camera with existing GNSS (Global Navigation Satellite System) and dead reckoning. In this study, developed a vision-based positioning assistant algorithm to estimate the distance to the object from stereo images. In addition, GNSS/on-board vehicle sensor/vision based positioning algorithm is developed by combining vision based positioning algorithm with existing positioning algorithm. For the performance analysis, the velocity calculated from the actual driving test was used for the navigation solution correction, simulation tests were performed to analyse the effects of velocity precision. As a result of analysis, it is confirmed that about 4% of position accuracy is improved when vision information is added compared to existing GNSS/on-board based positioning algorithm.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.6
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• pp.1129-1135
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• 2007

Human face detection technique plays an important role in computer vision area. It has lots of applications such as face recognition, video surveillance, human computer interface, face image database management, and querying image databases. In this paper, a fast face detection approach using Principal Component Analysis (PCA) and Support Vector Machines (SVM) is proposed based on the previous study on face detection technique. In the proposed detection system, firstly it filter the face potential area using statistical feature which is generated by analyzing the local histogram distribution the detection process is speeded up by eliminating most of the non-face area in this step. In the next step, PCA feature vectors are generated, and then detect whether there are faces present in the test image using SVM classifier. Finally, store the detection results and output the results on the test image. The test images in this paper are from CMU face database. The face and non-face samples are selected from the MIT data set. The experimental results indicate the proposed method has good performance for face detection.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07d
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• pp.1455-1458
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• 2003

ISO/IEC 21000 (MPEG-21) 표준은 멀티미디어 컨텐츠 운용의 가치사슬(value chain) 전 과정 - 생성, 제작, 전달, 소비, 보호, 관리 및 유통 둥을 위한 하부 기반구조(infrastructure)들이 총체적으로 통합 관리, 체계화 될 수 있는 '멀티미디어 프레임워크'를 정의하는 국제 표준기술이다. MPEG-21 표준기술의 비전은 궁극적으로 사용자가 단말장치 및 컴퓨터 네트워크를 의식하지 않는 상태에서 시간과 장소에 구애받지 않고, 언제 어디서나 자유롭게 네트워크에 접속할 수 있는 환경, 즉 '유비쿼터스(Ubiquitous)' 서비스 환경에서의 원활하고 투명한 멀티미디어 컨텐츠 사용 환경 구축을 지향하고 있다. 본 논문에서는 현재까지 표준화 작업이 진행된 MPEG-21 표준기술의 개요 및 최신 표준화 동향 및 향후 진행방향에 대해서 서술한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.105-106
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• 2015

무인 자율 자동차는 사람이 차량 제어에 개입할 수 있는 일반적인 '무인 자동차'와는 달리 센서, 메라와 같은 '장애물 인식장치'와 GPS모듈 과 같은 '자동 항법 장치'를 기반으로 조향, 변속, 가속, 브레이크를 도로환경에 맞춰 스스로 제어해 목적지까지 주행할 수 있는 차량을 의미한다. 따라서 무인 자율 주행 자동차에는 차량제어기술, 차선인식기술, 충돌 회피 기술 등이 필요 하며 이를 위해 각종 센서뿐만 아니라 센서 네트워크, 컴퓨터비전, 인공지능 등의 다양한 기술들이 접목되어야 한다. 본 논문은 소형 무인자동차의 제작을 통한 알고리즘과 그 평가에 대해서 나타낼 것이다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.20 no.4 s.94
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• pp.16-28
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• 2005

최근 컴퓨터비전 기술을 이용하는 새로운 패러다임의 마커프리 모션캡처 기술이 미국의 MIT, CMU, MS, 일본의 ATR, MERL, 영국의 Oxford 대학 등에서 개발되고 있다. 마커프리 모션캡처는 연기자의 몸에 마커나 센서를 부착하지 않으며 특별한 조명이 필요 없으므로, 애니메이션 제작뿐만 아니라 일반인을 대상으로 하는 동작 인터페이스분야로의 확대 적용이 가능한 모션캡처 방식이다. ETRI에서는 여러 응용 분야에 모션인터페이스로 활용할 수 있는 환경 변화에 강인한 마커프리 모션캡처 시스템을 개발하고 있다. 몸에 마커나 센서를 부착하지 않은 자유 복장 상태의 동작자에 대해 조명 조건 변화 및 배경 변화에 강건하게 실시간 모션캡처 할 수 있는 기술 개발을 목표로 한다. 본 연구 개발이 성공한다면, 2007년에 876억 달러 규모로 확대될 전망인 영화, 방송물, 게임 등을 포함한 세계 영상 콘텐츠 시장에서 핵심 요소 기술 역할을 할 것이다. 그리고, 차세대 3D OS에서는 직관적 3D 포인팅 수단으로 활용될 수 있을 것이며, 2004년에 18,600만 대가 출고된 PC 시장을 고려하면 폭발적 수요가 예측된다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.26 no.2
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• pp.9-17
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• 2021

LiDAR는 조사된 빛이 피사체에 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 거리를 측정하는 장비로서, 넓은 영역과 긴 거리에 걸쳐 실세계의 정밀한 3차원 정보를 포인트 클라우드 데이터로 제공해 준다. 이러한 대용량 포인트 클라우드 데이터는 자율주행 자동차, 로봇, 3차원 지도 제작 등 컴퓨터 비전 기술을 이용하는 다양한 분야에 널리 활용될 수 있다. 그러나 유리 구조물을 포함하는 피사체를 LiDAR로 촬영하는 경우, 유리면에서 빛의 반사로 인한 가상의 포인트가 생성되어 실제 3차원 정보를 왜곡하는 문제가 있다. 포인트 클라우드의 후속 처리를 효율적으로 수행하기 위하여, 이러한 왜곡을 제거하는 전처리 기술이 필요하다. 본 고에서는 LiDAR의 취득 원리와 3차원 포인트 클라우드의 특성을 고찰하고, 유리 반사로 인한 왜곡된 가상의 포인트를 자동으로 검출하고 제거하는 새로운 연구 주제를 소개한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.318-321
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• 2021

최근 인터넷 플렛폼이 대중화되면서 영상물을 접하는 횟수가 늘어났다. 영상 선택에 있어서 대표 이미지가 중요한 역할을 하는데, 현재 빅데이터를 이용하여 개인 맞춤 서비스가 활성화 되면서 이를 이용하여 개인 맞춤 서비스로 특정인물 기반 대표 이미지 추출할 수 있게 된다면 영상 선택에 있어 소비자의 편의를 도우며 이목을 끌 수 있을 것으로 예상된다. 이에 본 논문은 영상 산업기술과 방송 통신 융합 서비스의 일환으로 특정인물 기반 대표이미지를 추출하는 서비스에 대해 연구하였다. 이를 위하여 얼굴 인식을 처리하는 컴퓨터 비전 기술을 이용하여 얼굴 인식 분야를 연구 개발하였다.