• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.5 no.2
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• pp.101-107
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• 1985

The coordinates of triangulation stations which has been used in Korea, were computed by means of the Gauss Conformal Double Projection in the 1910's. This projection has been considered as a problem in respect of accuracy, because the farther a station is from the origin, the larger the computational error becomes. In this paper, the Gauss Conformal Double Projection is compared with the T.M(Transverse Metcator) Projection which is widely used in many countries. In T.M projection method more accurate ground coordinates are obtained. This paper has an objective to improve the accuracy of public surveying by using the method presented in this paper.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.2 no.1 s.3
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• pp.73-80
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• 1994

Most terrain information have been generally acquired by map. Because the map presents the real terrain, not by real figure but by contours, geometric figures, symbols, texts, and colors, it is not easy to interpret the real terrain by map. For this reason, aerial photos or terrestrial photos also have been used sometimes in the terrain analysis. But photos have geometrical displacement caused by the position of camera at the exposition time and the relief of the object. So, for accurate posional analysis, orthophoto maps produced by optical rectifier have been used. But, it is hard to produce orthophoto map by optical rectifier and the process is so slow. This study aims to present an accurate and rapid method to produce orthophoto map by generating digital elevation model from stereo aerial photos on common computer using the digital photogrammetric technique and producing orthophoto map digitally using the digital elevation model.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.242-244
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• 2014

파노라마 영상은 하나의 영상이 가지는 제한된 시점의 한계를 극복하고 폭넓은 시야를 가질 수 있다는 점에서 최근 여러 분야에서 활용되고 있는 기술이다. 본 논문에서는 자연스러운 파노라마 영상 생성을 위해 SURF(speed up robust feature)를 이용한 특징점 기반의 파노라마 영상 생성 기법을 제안한다. SURF 알고리즘을 사용하면 정합할 두 영상에서 특징점들을 추출할 수 있다. 추출된 특징점들을 RANSAC(random sample consensus) 알고리즘을 통해 특징점 간 정합시 오차율을 최소화한다. 또한, 이미지 왜곡을 최소화하기 위해 실린더 투영을 이용하여 영상을 보정한다. 최종적으로, 서로 다른 두 영상을 합성할 때 발생하는 경계 주변의 이질감을 보완하기 위해 블렌딩 기법을 사용함으로써 자연스러운 파노라마 영상을 생성한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.616-618
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• 2020

드론 탑재형 프로젝터 시스템의 경우 비행 시 드론의 모터와 프로펠러 그리고 비행 환경에 의해 발생하는 흔들림이 그대로 프로젝터에 전달되기 때문에 프로젝터에 의해 투영된 영상에 왜곡이 발생하게 된다. 이를 보정하기 위해 센서를 통해 얻어진 드론의 비행정보 기반 투영영상 변환행렬이 적용된다. 본 논문에서는 디스플레이 영역의 해상도를 고정된 값으로 제한하는 대신 비행 환경에 따라 해상도를 결정하는 방법을 제안하고 실제 영상에 적용하였다. 실험 결과, 제안한 디스플레이 영역의 해상도 최적화 방법을 적용하는 경우 기존의 고정된 디스플레이 영역의 해상도보다 확장된 디스플레이 영역의 해상도로 운용 가능함을 관찰할 수 있었다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• v.8 no.2
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• pp.88-96
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• 2021

In surface image velocimetry, a wide area of a river is photographed at an angle to measure its velocity, inevitably causing image distortion. Although a distorted image can be corrected into an orthogonal image by using 2D projective coordinate transformation and considering reference points on the same plane as the water surface, this method is limited by the uncertainty of changes in the water level in the event of a flood. Therefore, in this study, we developed a tilt image correction technique that corrects distortions in oblique images without resetting the reference points while coping with changes in the water level using the geometric relationship between the coordinates of the reference points set at a high position the camera, and the vertical distance between the water surface and the camera. Furthermore, we developed a distortion correction method to verify the corrected image, wherein we conducted a full-scale river experiment to verify the reference point transformation equation and measure the surface velocity. Based on the verification results, the proposed tilt image correction method was found to be over 97% accurate, whereas the experiment result of the surface velocity differed by approximately 4% as compared to the results calculated using the proposed method, thereby indicating high accuracy. Application of the proposed method to an image-based fixed automatic discharge measurement system can improve the accuracy of discharge measurement in the event of a flood when the water level changes rapidly.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.331-334
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• 2013

본 논문에서는 차량에 부착된 4대의 어안렌즈 카메라 영상을 이용하여 차량 주위 전방향의 주변 정보를 포함하는 정합 영상을 생성하고, 생성된 정합 영상에서 차선을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 전방 카메라만을 이용하여 차선을 검출하는 방법들은 안개와 같이 기상 환경이 안 좋은 경우 가시거리가 짧아져 정상적인 차선 검출이 어려운 문제가 있다. 이에 반해 4대의 어안렌즈 카메라로 차량의 주변을 촬영한 영상은 기상 환경에 영향을 적게 받아 안정적인 차선 검출에 용이하다. 어안렌즈 카메라로 촬영한 영상은 왜곡이 심하기 때문에 왜곡 보정을 수행한 후 차량 위에서 아래로 내려다본 시점으로 투영 변환하여 하나의 영상으로 정합한다. 정합영상에서 관심영역을 설정한 후 차선 후보 영역을 검출하고, 검출된 후보 영역들로 차선을 직선으로 모델링한다. 점선 차선 구간이나 차량 흔들림에 대응하기 위해 직선으로 모델링된 차선 정보의 차선 각도와 차량으로부터 거리 정보를 칼만 필터 기반 추적 및 보정하여 안정적으로 차선 검출을 수행한다. 실험 결과 제안하는 방법은 실선구간에서 99.57%, 점선구간에서는 90.48%의 검출 정확도를 가진다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.280-281
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• 2008

본 논문은 큰 구조물의 3파인 영상 재구성을 위해서 획득한 2차원 영상에서 특징점을 찾아 선으로 조합한 후 선 길이 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 거대한 구조물의 외곽선 길이 정보 추출을 위해서는 광각 카메라에 의한 영상을 획득한다. 영상에서의 외곽선들은 모델의 기울어진 정보와 형태, 모델의 크기 등을 결정하게 되는데 광각카메라 사용에 의하여 배럴왜곡, 원근투영왜곡 등이 발생한다. 외곽선 정보 추출의 순서는 먼저모델의 2차원영상을 획득하고 이로부터 왜곡이 보정된 그레이영상을 획득한다. 이 그레이영상에서 잡음을 제거하고 특징점을 찾기 위하여 SUSAN 알고리즘을 사용한다. SUSAN알고리즘 기법은 적은 계산량과 잡음에 매우 강한 장점이 있어서 영상에서의 특징점을 얻기 위한 효과적인 기법이다. 특징점을 3차원 벡터공간에서 맵핑시킨 후 X, Y, Z 좌표축으로 점과 선으로 나타내고 시작점과 끝점의 좌표를 이용하여 벡터 길이를 얻는다. 이러한 벡터 데이터와 3차원 영상 재구성을 위한 라이브러리인 OpenGL을 사용하여 3차원 공간에 거대한 구조물들을 재구성하는 소프트웨어를 개발하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.44 no.4 s.316
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• pp.35-43
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• 2007

With the current trend of digital convergence in mobile phone, imaging devices such as cameras, displays and beam-projectors have been made smaller and become into mobile phones. Especially, built-in beam-projectors (we call it mobile beam-projector hereafter) have been developed to overcome small screen size of mobile display and to provide the realistic image while watching movies or broadcasting. However, mobile beam-projector can project an original image on various colored-screen, different from general data projector with white screen, thereby degrading the image quality of projected images. Therefore, this paper proposed a method of correcting projected images on colored-screens by adapting color constancy theory that has been mainly used for illumination estimation.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.5
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• pp.1103-1109
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• 2014

The motion recognition system has been broadly studied in digital image and video processing fields. Recently, method using th depth image is used very useful. However, recognition accuracy of depth image based method will be loss caused by size and shape of object distorted for angle of the depth sensor. Therefore, distortion correction of depth sensor is positively necessary for distinguished performance of the recognition system. In this paper, we propose a pre-processing algorithm to improve the motion recognition system. Depth data from depth sensor converted to real world, performed the corrected angle, and then inverse converted to projective world. The proposed system make progress using the OpenCV and the window program, and we test a system using the Kinect in real time. In addition, designed using Verilog-HDL and verified through the Zynq-7000 FPGA Board of Xilinx.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.5
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• pp.481-488
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• 2006

The performance of face recognition methods using subspace projection is directly related to the characteristics of their basis images, especially in the cases of local distortion or partial occlusion. In order for a subspace projection method to be robust to local distortion and partial occlusion, the basis images generated by the method should exhibit a part-based local representation. We propose an effective part-based local representation method named locally salient ICA (LS-ICA) method for face recognition that is robust to local distortion and partial occlusion. The LS-ICA method only employs locally salient information from important facial parts in order to maximize the benefit of applying the idea of 'recognition by parts.' It creates part-based local basis images by imposing additional localization constraint in the process of computing ICA architecture I basis images. We have contrasted the LS-ICA method with other part-based representations such as LNMF (Localized Non-negative Matrix Factorization) and LFA (Local Feature Analysis). Experimental results show that the LS-ICA method performs better than PCA, ICA architecture I, ICA architectureII, LFA, and LNMF methods, especially in the cases of partial occlusions and local distortions.