• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제7권1호
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• pp.89-96
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• 2005

사회 전반에 걸친 디지털 혁명에 따라 IT를 기반으로 하는 다양한 정보화 터널시공기법이 개발되고 있으며 터널시공시 의사결정체계의 일환으로 적용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 PDA를 이용한 터널시공의 정보화에 대하여 기술하였으며, 특히 시공중 발생하는 각종 막장면 데이터를 실시간으로 입 출력 및 저장하고 이를 기반으로 지보패턴을 결정할 수 있는 의사결정체계를 구축하였다. 이를 위하여 무선 네트워크, 이동식 컴퓨터, CDMA 및 디지털카메라 등 최근 정보통신을 바탕으로 한 막장면 매핑자료의 실시간 데이터 수집 및 해석, 디지털 매핑등이 가능한 PDA용 S/W를 개발하였으며 현장적용에 대하여 고려하였다. 향후에는 실제 시공시 사용된 지보방법 및 소요 지보량을 함께 저장할 수 있는 DB를 구축하는 한편 현장적용을 통한 feedback 결과에 대하여 연구가 지속될 예정이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.288-290
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• 2017

최근 증강 현실(AR)의 응용분야로 AR 콘텐츠의 관심과 수요가 증가하고 있다. 일반적으로 실외환경에서 AR 콘텐츠를 서비스할 때 AR 스크린 위에 오브젝트의 표출을 제어하기 위해 GPS 신호를 이용한 위치 정보를 사용하거나 사물의 이미지를 기반으로 하는 마커를 사용한다. 그러나 실내 환경에서의 경우 위치 정보를 이용할 수 없다는 문제점이 있다. 만약 마커만을 이용하여 서비스를 제공하는 경우 주변의 이동하는 장애물로 인한 마커의 인식이 불안정하다는 문제점 또한 갖는다. 그리고 AR 스크린 상에 표시되는 정보가 특정 위치에 고정 상태로 표시되는 것이 아닌 카메라의 이동에 따라 이동한다는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 iBeacon을 이용하여 실내 위치 인식과 특정 마커를 이용하여 AR 스크린에 표출될 객체를 정확한 위치에 나타내기 위한 오브젝트 제어 방법에 대해 연구하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권1호
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• pp.140-153
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• 2019

드론 및 지상에서 촬영된 근거리 영상 정보는 3D 모델링 및 매핑 등을 통해 재해 저감 분야에서 자주 사용되어 왔다. 게다가 실사와 같은 3D 모델을 이용하여 가상현실과 함께 대규모 재난재해 상황을 모의할 수 있는 가상현실 구현 기술을 통해 그 활용도가 증가하고 있다. 본 논문에서는 무인 항공기 및 디지털 카메라 영상으로부터 실사와 같은 3D 모델을 추출하여 가상현실 훈련 프로그램을 구현하였으며, 이 과정에서 발생하는 다양한 문제점과 가상현실을 재난재해 훈련 상황에 적용했을 경우의 효과에 대해 검토하였다. 먼저 재해 발생 상황의 시나리오를 만들고, 근거리 이미지를 획득한 후 이미지 처리를 사용하여 3D 모델을 만들었으며, 완성된 3D 모델은 증강/가상현실 개발 프로그램인 Unity를 이용하여 가상현실의 배경으로 설정하고, 안드로이드 휴대폰을 위한 가상현실 환경을 C# 기반 스크립트를 이용하여 생성하였다. 생성된 가상현실은 재해 발생 시, 훈련자가 가상현실에서 대피 요령에 맞는 대피 경로를 따라 안전 장소까지 이동하는 시나리오를 포함하고 있으며, 성공적으로 가상훈련이 가능할 것으로 판단되었다. 또 구성된 가상현실을 통한 훈련은 비용, 공간, 시간적 효율성에 있어서 실제 대피 훈련보다 우위에 있는 것으로 확인하였다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제17권5호
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• pp.447-453
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• 2013

A micro zoom system without moving elements by use of two liquid lenses is designed and optimized in this paper. The zoom equations of the system composed of two liquid lenses are deduced. The structure parameters including radius and thickness of a conical double-liquid electrowetting based lens are analyzed and calculated. Because the liquid thickness varies non-linearly with the radius of the interface, it's very difficult to optimize a real liquid lens using commercial optical design software directly. Through the Application Programming Interface (API) of the optical design software CODE V, a zoom system with two real electrowetting based liquid lenses is modeled and optimized. A two-liquid-lens zoom system without moving elements, with a zoom factor of 1.8 and a compact structure of 10 mm is designed for illustration. This can be useful for the camera design of mobile phones, tablets and so on. And this paper presents a convenient way of designing and optimizing a zoom system including liquid lenses by commercial optical design software.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.251-256
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• 2021

일반적인 카메라와 다르게 초당 매우 많은 개수의 프레임을 캡처할 수 있는 기능을 가진 고속의 카메라는 그동안 제한적이었던 일부의 영상 처리 기술들의 고도화를 가능하게 할 수 있다. 본 논문에서는 입력되는 초고속의 컬러 영상으로부터 잡음을 제거한 다음, 잡음이 제거된 영상으로부터 사람의 얼굴 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 우선 입력되는 초고속의 영상 안에 포함된 잡음 화소들을 양방향의 필터를 적용하여 효과적으로 제거한다. 그런 다음, 레티나 얼굴 모델을 사용하여 잡음이 제거된 영상으로부터 사람의 개인 정보를 대표적으로 나타내는 얼굴 영역을 강인하게 검출한다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제시한 알고리즘이 입력되는 컬러 영상으로부터 잡음을 제거한 다음, 생성된 모델을 사용하여 사람의 얼굴 영역을 강인하게 검출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제시된 모델 기반의 얼굴 영역검출 방법은 실내외 건물의 모니터링, 출입문 개폐 관리, 그리고 모바일 생체 인증과 같은 영상처리 및 패턴 인식과 관련된 실제적인 많은 응용 분야의 기초 기술로 사용될 것으로 예상된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.1-8
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• 2013

스마트폰의 등장과 함께 사용자들은 다양한 애플리케이션을 통해 보다 효율적으로 모바일폰을 구성할 수 있게 되었다. 하지만, 스마트폰의 발전에도 불구하고 스마트폰의 배터리는 휴대성을 제한하고 있다. 스마트폰의 전력 효율성은 컴퓨터 시스템 연구 분야에서 아주 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 스마트폰의 전력 효율성을 알아보기 위해 여러 구성 변수를 선택하여 실험을 수행하였다. 구성 변수로는 프로세서, 디스플레이, 운영체제를 고려하였고 각 구성 변수에 따라 여러 개의 애플리케이션을 활용하여 실험하였다. 실험 결과, 프로세서의 복잡도에 따라서도 전력 소비량이 증가하였고, 디스플레이크기 증가에 따라 전력소비량 또한 증가하였다. 하지만, 운영체제에서는 다른 전력 소비 패턴을 보였다. Android 운영체제의 경우 인터넷과 영상처리 애플리케이션에서 높은 전력 소비량을 보이며 음악 감상, 카메라 애플리케이션에서 낮은 전력 소비량을 보였다. iOS의 경우에는 게임과 인터넷 애플리케이션에서 높은 전력 소비량을 보이며 카메라와 영상처리에서 낮은 전력 소비량을 보였다. 전체적으로 Android 운영체제보다 iOS 운영체제에서 전력 효율성이 높음을 알 수 있었다. 이는 iOS는 하드웨어와 운영체제를 병행하여 개발하기 때문에 Android보다 최적화가 잘 이뤄진 것으로 판단된다. 또한, Android는 하드웨어에 최적화된 운영체제 수정이 필요함을 실험을 통해 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.753-758
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• 2009

LVDS에 기반을 둔 초고속 저전력 직렬 인터페이스인 SMIA(Standard Mobile Imaging Architecture) CCP2(Compact Camera Port 2) 규격을 채택한 CMOS 이미지 센서들이 개발되면서, 기존의 CMOS 이미지 센서들과 직접 연결되었던 장비들이 사용할 수 없게 되고 있다 본 논문에서는 SMIA CCP2 규격의 직렬데이터 신호를 범용 10-비트 병렬 신호로 변환하는 시스템을 제안하고. 이의 구현 방안을 제시한다. 제안한 데이터 프로토콜 변환 시스템은 de-serializer 1개와 저가의 FPGA로 구성되어 소형 PCB로 구현되어, 장비와 이미지 센서 사이를 추가 공간 없이 용이하게 접속할 수 있다. 또한 SMIA CCP2 규격에서 제시된 최대 속도인 650Mbps의 속도로 데이터를 변환하는 것이 가능하기 때문에 범용 프로토콜 변환 시스템으로서의 활용성도 매우 높을 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.1-8
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• 2022

최근 소개된 구글 MediaPipe의 모발 분할 방식은 실시간 모바일 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 단일 카메라 입력에서 신경망 기반 모발 분할을 위한 새로운 접근 방식을 제시한다. 상대적으로 작은 신경망으로 가상 머리카락 다시 칠하기와 같은 증강 현실 효과에 매우 적합한 고품질 머리카락 분할 마스크를 생성한다. 그렇지만, 모발 스타일 또는 모발 영역에 잡음이 있는 경우에 모발 분할 정확도가 떨어지는 문제점들이 있다. 이에 본 연구에서는 지정된 라벨에서 모발 위치와 모발 색상 가능성의 추정된 사전 분포에 따라 이미지의 에너지 함수를 구성하고, 이것을 그래프 절단 알고리즘에 따라 최적화시키는 방식으로 초기 모발 영역을 얻는 방식을 도입한다. 그런 다음에, 초기 모발 영역에 클러스터링 알고리즘과 사후 처리 기법을 적용하여 최종 모발 영역을 정밀하게 분할 할 수 있도록 한다. 제안된 방식은 MediaPipe의 모발 분할 파이프라인에 적용된다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.1-25
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• 2020

본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권2호
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• pp.153-165
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• 2010

Large-Scale Particle Image Velocimetry (LSPIV)는 Particle Image Velocimetry (PIV)를 실험실내의 비교적 규모가 큰 흐름이나 하천에서의 표면유속장의 측정 등 넓은 영역에 적용할 수 있도록 확장시킨 것이다. LSPIV는 PIV의 구성요소를 포함하여 추적자 투하, 조명, 촬영, 이미지 변환, 이미지 처리 및 후처리의 여섯 단계로 구성된다. 본 연구에서는 LSPIV의 모바일 버전인 MLSPIV를 이용하여 하천에서의 유속측정시 각 단계별로 발생가능한 오차성분을 정의하였고, 기존의 연구 결과를 바탕으로 오차의 영향이 정량적으로 밝혀진 것을 정리하였다. 각 단계별로 오차 발생요인을 조사한 결과 27개의 성분오차성분을 파악하였다. 이중에서 5개의 오차요소는 기존에 연구가 진행되었고, 7개의 오차요소는 본 논문에서 적용시의 MLSPIV에는 그 효과가 미치지 않는 것으로 파악하였다. 나머지 15개의 오차성분 중 4가지 오차성분- 샘플링시간, 이미지 해상도, 추적자의 성질, 바람-에 대해서 유속산정시 미치는 영향을 파악하기 위하여 개수로 실험장치를 이용한 실내시험을 실시하였다. 이미지 프로세싱에 이용한 이미지수로부터 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 세 가지 이미지 해상도로 변화시키면서 유속측정 오차를 분석한 결과 저해상도의 이미지를 이용한 경우 고해상도 이미지를 이용한 경우와 비교하여 3 % 가량의 차이를 나타내었다. 추적자의 성질과 바람의 영향에 대해서는 흐름의 평균유속이 큰 경우에는 바람이 추적자에 마치는 영향이 현격히 줄어듬을 보이고 있다. 즉, 유속이 증가함에 따라 바람의 영향은 감소하나, 바람의 영향을 최소화시키기 위해서는 가급적 비중이 큰 물질(0.5