• 전자공학회논문지CI
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• 제45권4호
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• pp.34-40
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• 2008

본 논문에서는 손 모양 인식을 이용한 비전기반의 모바일 로봇제어 시스템을 제안한다. 손 모양을 인식하기 위해서는 움직이는 카메라로부터 정확한 손의 경계선을 추출하고 추적하는 것이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 초기 윤곽선 위치 및 경계에 강건하고, 빠른 물체를 정확히 추적할 수 있는 mean shift를 이용한 활성 윤곽선 모델(ACM) 추적 방법을 개발하였다. 제안된 시스템은 손 검출기, 손 추적기, 손 모양 인식기, 로봇 제어기 4가지 모듈로 구성된다. 손 검출기는 영상에서 피부색 영역으로 정확한 모양을 손으로 추출한 이후 활성 윤곽선 모델(ACM) 과 mean shift를 사용하여 손 영역을 정확히 추적한다. 마지막으로 Hue 모멘트에 이용하여 손의 형태를 인식한다. 제안된 시스템의 적합성을 평가하기 위하여 2족 보행로봇 RCB-1에서 실험이 수행되었다. 실험 결과는 제안된 시스템의 효율성을 증명하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제10권1호
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• pp.71-76
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• 2018

The technology convergence of television, communication, and computing devices enables the rich social and entertaining experience through Smart TV in personal living space. The powerful smart TV computing platform allows to provide various user interaction interfaces like IR remote control, web based control, body gesture based control, etc. The presently used smart TV interaction user control methods are not efficient and user-friendly to access different type of media content and services and strongly required advanced way to control and access to the smart TV with easy user interface. This paper propose the optical wireless communication (OWC) based remote controller design for Smart TV using smart device Flashlights. In this approach, the user smart device act as a remote controller with touch based interactive smart device application and transfer the user control interface data to smart TV trough Flashlight using visible light communication method. The smart TV built-in camera follows the optical camera communication (OCC) principle to decode data and control smart TV user access functions according. This proposed method is not harmful as radio frequency (RF) radiation does it on human health and very simple to use as well user does need to any gesture moves to control the smart TV.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.62-69
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• 2011

센서 기술의 발달과 디지털 미디어의 진화는 인터액티브 미디어아트라는 새로운 예술장르를 탄생시켰다. 그 중 디지털 거울은 컴퓨터비전 기술과 비디오아트의 융합을 기반으로 등장한 작품분야로서, 관객의 시각적 이미지를 다양한 매체를 통해 재구성하여 표현한다. 이러한 디지털 거울의 미학적 측면과 높은 관객 접근성을 바탕으로 많은 디지털 거울 작품이 등장했다. 하지만 대다수의 디지털 거울은 관객의 참여 정도와 무관한 시각적 이미지를 표현하고 있으며, 이는 지속적인 관객참여와 상호작용 유지를 저해하는 요소로 작용될 수 있다. 이에 본 논문은 기존의 디지털 거울에 차영상 기반의 움직임 감지 알고리즘과 파티클 시스템을 연동하여 관객의 움직임 정도에 따라 유기적으로 변화하는 디지털 거울을 제안한다. 먼저 입력된 관객이미지를 처리하여 관객의 움직임 정보를 추출하고, 이를 파티클의 속성에 적용시켜 관객의 움직임에 따라 변화하는 파티클 시스템을 디자인한다. 그리고 이를 기반으로 관객의 이미지를 재구성하여 표현했다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제21권1호
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• pp.47-60
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• 2018

In this paper, we proposed a method for eliminating aiming error of unguided anti-tank rocket using improved target tracking. Since predicted fire is necessary to hit moving targets with unguided rockets, a method was proposed to estimate the position and velocity of target using fire control system. However, such a method has a problem that the hit rate may be lowered due to the aiming error of the shooter. In order to solve this problem, we used an image-based target tracking method to correct error caused by the shooter. We also proposed a robust tracking method based on TLD(Tracking Learning Detection) considering characteristics of the FCS(Fire Control System) devices. To verify the performance of our proposed algorithm, we measured the target velocity using GPS and compared it with our estimation. It is proved that our method is robust to shooter's aiming error.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.339-342
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• 2017

이미지의 기하학적 변형은 이미지 보정을 위해 사용되며 컴퓨터 비전 분야에서 강체 변환, 유사변환 등 많은 방법이 존재한다. 그 중에서도 워핑은 원근감이 있는 이미지에서 많이 활용되는 이미지 보정 방법이다. 일반적으로 워핑을 수행하기 위해서는 워핑할 위치에 대한 특징 점 4개를 추출해 워핑을 수행한다. 그러나 워핑 지점을 정확한 추출이 어려우며, 추출된 4개의 점을 이용해 원근 영상 보정을 할 경우 원본 이미지와 보정 후 영상과의 특정 부분 픽셀이 3~4픽셀 이상으로 오차가 나타나게 된다. 그렇기 때문에 본 논문에서는 정확한 워핑 결과를 가져오기 위해 템플릿 매칭을 이용해 워핑 할 부분의 4개점을 보다 정확하게 추출하고, 추출된 4개점들 중 2개의 점 각각에 대해 주변 3 by 3 영역으로 점을 이동 시켜 총 81번의 반복을 워핑 통해 이미지 보정하는 형태이다. 이와 같이 2개의 점을 주변 3 by 3 위치로 이동 시키면서 오차 픽셀이 1픽셀 이하로 나는 최적의 위치 즉, 최적 결과를 가져오는 4개의 점을 선정한 후 그 점들로 이미지 보정을 진행하여 최적의 결과를 가져올 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.603-607
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• 2004

본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 운전자의 피로 상태를 검출하기 위한 얼굴 표정 인식을 위해 얼굴 특징을 추적하고자 하였다. 그러나 대다수의 얼굴 특징 추적 방법은 다양한 조명 조건과 얼굴 움직임, 회전등으로 얼굴의 특징점이 검출하지 못하는 경우가 발생한다. 그러므로 본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선, 능동적 적외선 감지기를 사용하여 다양한 조명 조건 하에서 동공을 검출하고, 검출된 동공은 얼굴 움직임을 예측하는데 사용되어진다. 얼굴 움직임에 따라 특징이 국부적으로 부드럽게 변화한다고 할 때, 칼만 필터로 얼굴 특징을 추적할 수 있다. 제한된 동공 위치와 칼만 필터를 동시에 사용함으로 각각의 특징 지점을 정확하게 예상 할 수 있었고, Gabor 공간에서 예측 지점에 인접한 지점을 특징으로 추적할 수 있다. 패턴은 검출된 특징에서 공간적 연관성에서 추출한 특징들로 구성된다. 실험을 통하여 다양한 조명과 얼굴 방향, 표정 하에서 제안된 능동적 방법의 얼굴 추적의 실효성을 입증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.167-174
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• 2021

초고해상도 변환 문제에서 최근 딥러닝을 사용하면서 큰 성능 개선을 얻고 있다. 빠른 초고해상도 합성곱 신경망 (FSRCNN)은 딥러닝 기반 초고해상도 알고리즘으로 잘 알려져 있으며, 여러 개의 합성곱 층로 추출한 저 해상도의 입력 특징을 활용하여 역합성곱 층에서 초고해상도의 영상을 출력하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 병렬 연산 효율성을 고려한 FPGA 기반 합성곱 신경망 가속기를 제안한다. 특히 역합성곱 층을 합성곱 층으로 변환하는 방법을 통해서 에너지 효율적인 가속기를 설계했다. 또한 제안한 방법은 FPGA 리소스를 고려하여 FSRCNN의 구조를 변형한 Optimal-FSRCNN을 제안한다. 사용하는 곱셈기의 개수를 FSRCNN 대비 3.47배 압축하였고, 초고해상도 변환 성능을 평가하는 지표인 PSNR은 FSRCNN과 비슷한 성능을 내고 있다. 이를 통해서 FPGA에 최적화된 네트워크를 구현하여 FHD 입력 영상을 UHD 영상으로 출력하는 실시간 영상처리 기술을 개발했다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권4호
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• pp.9-18
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• 2022

인공지능 기술의 발전으로 다양한 분야에서 AI가 접목된 시스템에 대한 관심이 급증하고 있다. 농업에서도 정보통신 기술을 적용한 스마트팜이 활용되고 있으며, 자율주행, 인공위성, 빅데이터 등의 다양한 첨단 기술을 접목하여 데이터 기반의 정밀 농업이 상용화되고 있다. 국내의 경우 시설농업 분야 스마트농업의 상용화 사례가 증가하고 있으나 시설원예 분야에 투자 편증이 심하여, 시설농업과 노지 농업의 투자 격차가 지속해서 벌어지고 있다. 특히, 과수, 식물공장 분야는 투자 규모가 작다. 또한, 빅데이터 수집, 활용 체계가 미흡하다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 농업의 빅데이터를 활용하는 방안으로 딥러닝 기반의 객체 탐지 모델을 활용한 과수 생육 단계 판별 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 농업 현장에서 사용할 수 있도록 하이브리드 앱을 설계 및 구현하며 과수 생육단계 판별을 위한 객체 탐지 기능을 제공한다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제25권3호
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• pp.245-259
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• 2023

본 논문의 목적은 국내외 터널 스캐닝 시스템들을 분석하여 비접촉 이동식 상태점검 장비 개발에 대한 시사점을 도출하기 위한 것이다. 국내외 터널 스캐닝 시스템은 레이저 스캔과 이미지 스캔의 두 가지 기술로 개발되고 있다. 레이저 스캐닝 장비는 포인트 클라우드로부터 터널 라이닝의 기하하적 특성을 재현하는데 장점이 있다. 이미지 스캐닝 장비는 컴퓨터 비전을 활용하여 터널 라이닝 표면의 미세한 균열, 누수 등 손상 검출이 용이하다. 터널 라이닝의 손상 검출을 위해서는 이미지 스캐닝 장비가 더 적합할 것으로 분석되었다. 향후 개발 예정인 카메라 기반의 터널 스캐닝 시스템은 조명, 저장장치, 전원 공급 장치 및 차량 주행 속도 동기화 제어 장치로 구성되어야 할 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.124-132
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• 2022

최근 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)로 인해 온라인 원격 수업과 비대면 시험으로 인해 수업 태도 및 시험 부정행위에 대한 관리가 어려움을 겪고 있다. 따라서 온라인으로 학생들의 행동을 자동으로 인식하고 검출하는 시스템이 필요하다. 사람의 행동을 인식하는 행동 인식의 경우 컴퓨터 비전에서 많이 연구되는 기술 중 하나이다. 이러한 시스템을 개발하기 위해서는 온라인 수업 및 시험에서 주요 정보가 될 수 있는 사람의 팔 움직임 정보와 주변 물체에 대한 정보를 포함하는 데이터가 필요하다. 기존 데이터 세트는 여러 분야에 대해 분류를 하거나 일상생활 행동으로 구성되어 있어 본 시스템에 적용시키기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 실시간으로 진행되는 온라인 시험 및 수업에서 태도를 분류할 수 있는 데이터 세트를 제시한다. 또한, 기존의 행동 인식 데이터 세트와의 비교를 통해 제안된 데이터 세트가 올바르게 구성되었는지를 보여준다.