• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1379-1386
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• 2018

양식장에서 사용되는 기존의 수중 카메라는 제한된 구역만 촬영할 수 있으며, 수중 오염으로 인해 훼손되기 쉽다. 또한 양식장 그물망에 사료 공급에 따른 잉여 찌꺼기가 퇴적되어 양식장을 오염시키는 문제점이 있다. 이에 본 논문은 양식장 수중 모니터링과 그물망 청소를 위한 수중 드론을 제안한다. 수중 드론을 이용한다면 수중 영상 촬영, 모니터링과 양식장 그물망 청소가 가능하다. 이를 활용하면 양식장 환경 변화를 감지해 데이터를 수집할 수 있고 그 데이터를 기반으로 양식장 내에서 발생하는 변화에 대응할 수 있다. 더불어 통합관제 시스템을 구축하게 되면 이를 통해 효율적이고 안정적인 스마트 양식장 구축이 가능할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.552-560
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• 2021

현재 국내 수산 양식업은 스마트화를 추진하고 있지만, 여전히 양식 단계의 많은 과정에서 사람의 주관적인 판단으로 진행되고 있다. 수산 양식업 스마트화를 위해서 선행되어야 할 부분은 양식장 내 물고기들의 상태를 효과적으로 파악하는 것이다. 어류 개체 수, 크기, 이동경로, 이동속도 등을 파악하여 실시간 모니터링 할 수 있게 된다면 사료 자동 급이, 질병유무판단 등 다양한 양식자동화를 진행할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 수중 촬영한 어류비디오 데이터를 이용하여 실시간으로 어류의 상태를 파악 할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 어류 객체검출을 위해 딥러닝 기반 최신 객체검출 모델들을 적용하여 검출 성능을 비교 평가 하였고, 검출 결과를 이용하여 비디오내의 연속적인 이미지 프레임에서 어류 객체 ID부여, 이동경로 추적 및 이동속도를 측정할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 객체 검출 성능 92%(F1-score 기준)를 보였으며, 실제 테스트비디오 상에서 실시간으로 다수의 어류 객체를 효과적으로 추적하는 것을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 이용하여 향후 사료 자동 급이, 어류 질병 예측 등 다양한 스마트양식 기술에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권50호
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• pp.349-382
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• 2018

중국은 다양한 민족의 형성과 아울러 문화의 유구한 역사를 대변하는 문명대국이다.그 중에서도 전통 문화 콘텐츠인 길상 문양은 이데올로기가 격동했던 중국의 역사 변천 과정을 겪으면서 지금까지 중국인들의 민족감성을 자극하는 감성 키워드로 자리잡고 있다. 그 중 길상문양은 중국의 길고 긴 온고지신의 인내를 통해 풍부한 전통문화 콘텐츠의 기반이 되었고, 그러한 감성 문화 자원의 기반아래 하나의 전통 문화 콘텐츠의 중심이 되었다고 해도 과언이 아니다. 길상문양은 중국의 역사와 민족 감성을 대변하는 일종의 표현 수단으로 사람들의 생활관습과 정서, 문화배경에 대한 긴밀한 대변자 역할을 감당하는 키워드가 되었다. 또한, 길상문양은 일종의 마을의 토템신앙의 가치를 지니며 동시에 정보 전달의 기능도 포함하고 있다. 이러한 정보의 상징성은 결국 길상 문양의 형성에 기반이 되었으며, 길상문양이라는 개념적 키워드로 발현하고 있다. 길상문양의 종류는 너무나 다양하여 모든 문양을 연구하기에는 그 범위가 광범위하고 깊어 연구의 전문성에 한계를 가지고 있다. 그래서 본 연구는 길상문양 중에서도 어(魚)문양을 연구한다. 어(魚)문양은 중화민족이 창조한 최초의 길상 서금 문양(동물문:動物紋)이 되었고, 중국에서는 이미 육천년의 역사를 가지게 되었다. 어(魚)문양의 독특한 이미지와 길상의 의미가 중화민족에게는 특유의 고유한 문화 콘텐츠를 보여 주었으며, 중국전통문화를 구성하는 중요한 콘텐츠가 되었다. 전통 어(魚)문양에 대한 현대의 연구는 역사에 대한 상징성과 문양 이미지에 더 많은 의미를 부여하였고, 어(魚)문양의 상징적인 의미로서는 현대적 디자인과 결합시키는 데 신경을 많이 쓰지 않았다. 따라서 어(魚)문양의 길상적 의미와 이미지에 대한 연구를 통해 전통 어(魚)문양이 현대 기업 아이던티티 디자인에 어떠한 가치를 주는지에 대해 분석하고자 하는 것이 본 연구의 목적이다. 연구방법은 중국 전통 어(魚)문의 역사 및 길상이 함의하고 있는 상징성을 연구함으로써 어(魚)문양이 민족, 문화, 예술, 생활 등 각 측면에서 영향을 준 의의와 문화 콘텐츠를 분석하고, 전통 어(魚)문양을 응용한 기업 아이던티티 디자인 사례들을 분석하고자 한다. 또한 소비자의 브랜드 의식, 구매심리, 어(魚)문양의 심리적인 영향력 등에 대한 생각을 파악하고, 더욱 더 어(魚)문양이 기업 아이덴티티 디자인에 대한 영향력을 잘 설명하기 위하여 설문조사도 같이 진행하고자 한다. 조사 대상은 중국 20세 이상의 성인 연령층 총100명의 소비자들이다. 전통 어(魚)문양은 현대적 디자인에 영향을 미친 중요한 구심점이 될 수 있다. 따라서 본 연구는 전통 어(魚)문양을 기업 이미지로 표방한 사례를 통해 분석된 내용들은 대다수 중국인들에게 전통 길상 문양에 대한 긍정적 인식을 제고할 수 있으며, 신뢰성을 바탕으로 한 기업 호감지수에 어떠한 긍정적 영향을 미쳤는지에 대하여 고찰하고자 한다. 현대 중국 기업 아이덴티티 디자인에 있어 길상의 상서로운 이미지를 현대적으로 재해석함으로서 소비자들에게 민족적 감성 인지와 더불어 기업에 대한 이미지의 호감도를 극대화 시키는지에 대한 반응을 설문조사하고, 그 결론을 유추하여 전통컨셉의 활용에 대한 발전가능성을 예측하고자 한다.

• 센서학회지
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• 제14권4호
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• pp.278-285
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• 2005

This paper describes techniques of camera calibration and artificial landmarks detection for the automatic charging of a mobile robot, equipped with a fish-eye camera in the direction of its operation for movement or surveillance purposes. For its identification from the surrounding environments, three landmarks employed with infrared LEDs, were installed at the charging station. When the robot reaches a certain point, a signal is sent to the LEDs for activation, which allows the robot to easily detect the landmarks using its vision camera. To eliminate the effects of the outside light interference during the process, a difference image was generated by comparing the two images taken when the LEDs are on and off respectively. A fish-eye lens was used for the vision camera of the robot but the wide-angle lens resulted in a significant image distortion. The radial lens distortion was corrected after linear perspective projection transformation based on the pin-hole model. In the experiment, the designed system showed sensing accuracy of ${\pm}10$ mm in position and ${\pm}1^{\circ}$ in orientation at the distance of 550 mm.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권41호
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• pp.511-531
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• 2015

애니메이션 영화를 탄생시킨 근원적 추동력은 움직이는 이미지에 대한 매혹이다. 그리고 애니메이션 이미지는 프레임과 프레임 사이에서 애니메이터와 장치들이 수행적 관계를 맺는 과정에서 발생한다. 때문에 이미지의 운동이 어떤 질료와 방식을 통해 구성되었는가를 살펴보는 것은 애니메이션 영화를 텍스트로 읽는 필수적 출발점이 될 것이다. 이러한 관점에서 본고는 서사의 전개와는 독립적인 차원에서 이미지 자체가 주제의식을 보다 감각적으로 전달하고 있는 한국 애니메이션 영화 <오목어>의 재료와 기법, 그리고 매체가 수행된 방식을 분석한다. <오목어>는 물 밖 세상에 대한 열망을 품은 물고기의 여정을 누들스크린으로 구현한 스톱모션 애니메이션 영화이다. 애니메이터 김진만은 한국에서 쉽게 접할 수 있는 식재료인 국수용 소면을 사용하여 누들스크린 애니메이션을 고안함으로써 <오목어>의 독창적이면서도 친근한 이미지를 만들어내었으며, 이를 통해 존재론적인 자아성찰과 세계에 대한 고찰을 불이사상(不二思想)에 기반하여 풀어내었다. 불이사상은 현상적으로 이분법적인 모습일지라도 우주의 진리는 분별이 없으며 본질적으로 하나의 괘로 작용한다는 이치로 서양의 이원론적 가치관과 달리 순환적이며 합일적인 동양철학에 기원하고 있다. 본 논문은 서양에서 유입된 애니메이션 매체를 한국 애니메이터가 어떻게 독자적으로 수용해내었고 이를 통해 구성된 이미지의 운동이 어떻게 불이사상이라는 주제의식을 효과적으로 전달하고 있는지를 밝힌다. 이를 위해 2장에서는 누들스크린의 형태와 구조를 살펴본다. 여기서는 애니메이션 매체의 초창기 시절 알렉세이프와 파커에 의해 고안된 핀스크린과의 유사성과 상이성이 분석될 것이며, 누들스크린과 핀스크린 두 기법의 미학적 가치와 특수성이 고찰될 것이다. 다음 3장에서는 이항대립적으로 제시되었던 이미지가 누들스크린의 속성을 활용하여 어떻게 초반의 대립 개념을 전복시키고 보다 풍성한 함의로 확장되는지를 살펴볼 것이다. 마지막 4장에서는 애니메이션 제작과정을 개방함으로써 애니메이션 매체의 허구적 환영성을 반영적으로 폭로하고 스크린 밖으로 펼쳐짐으로써 우리의 현상적 삶의 세계에 대해 질문하도록 하는 <오목어>의 열린 액자 형식에 대하여 알아볼 것이다. 그리고 이 모든 장에 걸쳐 화두로서의 불이사상이 어떻게 다루어지고 있는지를 살펴볼 것이다. 이를 통해 애니메이션 영화 이미지가 단순히 서사에 봉사함이 아니라 보다 독립적이고 확장적인 차원에서 개념을 전달하고 지각을 활성화시키며 통합적 감각 경험을 이끌어낼 수 있는지를 확인하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.39-46
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• 2019

본 연구에서 외래어종 퇴치를 위한 시스템 개발에 앞서 물 안의 어류 이미지를 CNN으로 학습하여 어종을 분류하는 알고리즘을 제안하고자 한다. CNN 학습을 위한 원데이터(raw data)는 각 어종에 대해 직접 촬영한 영상을 사용하였으며, 어종 분류성능을 높이기 위해 영상 이미지의 개수를 늘린 데이터세트 1과 최대한 자연환경과 가까운 영상 이미지를 구현한 데이터세트 2를 구성하여 학습 및 테스트 데이터로 사용하였다. 4가지 CNN의 분류성능은 데이터세트 1에 대해 99.97%, 데이터세트 2에 대해 99.5% 이상을 나타내었으며, 특히 데이터세트 2를 사용하여 학습한 CNNs이 자연환경과 유사한 어류 이미지에 대해서도 만족할 만한 성능을 가짐을 확인하였다. 그리고 4가지 CNN 중 AlexNet이 성능에서도 만족스러운 결과를 도출하였으며, 수행시간과 학습시간 역시 가장 짧아 외래어종 퇴치를 위한 시스템 개발에 가장 적합한 구조임을 확인하였다.

• 한국수산과학회지
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• 제55권2호
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• pp.195-206
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• 2022

The separation of spectrally overlapped broadband echo signals from free-swimming Japanese needlefish Hypohamphus sajori using the fractional Fourier transform (FrFT) was investigated. The broadband echo signals were measured over frequency ranges of 40-80 and 110-220 kHz. The overlapped echo signals were separated after eliminating noise signals in the smoothed pseudo-Wigner-Ville distribution domain. The echo signal from a 40 mm WC sphere suspended just below a chirp transducer was used to calibrate the broadband of the chirp echo sounder and estimate the frequency dependence of target strength for the separated echo signals. The experimental results show that the proposed FrFT method can analyze the time-frequency image of broadband echo signals from free-swimming individual fish effectively and can be used as a quantitative tool for extracting the acoustic features used for fish species identification.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권2호
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• pp.131-140
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• 2009

본 논문에서는 입력된 FISH 세포영상을 군집세포영역과 독립세포영역으로 분류하고, 군집세포영역에 대해서는 하나의 세포를 분리하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 입력된 영상에 대해서 가우시안혼합모델과 세포의 명암도 값에 대한 최대 우도 함수를 사용하여 세포영역과 배경영역을 분할해줄 임계값을 정의하게 된다. 이렇게 얻어진 전경세포영역에 대해서 보다 정확한 세포 분석을 위해서 군집세포와 독립세포를 분류하게 된다. 세포 영역의 분류과정을 위해서는 베이지안 네트워크와 확률밀도함수를 사용한다. 학습데이터로부터 밀집도(compactness), 평활도(smoothness), 후-모멘트(Hu-moment)에 대한 형태학적 특징값을 추출하여 확률밀도함수를 구성하고, 이를 기반으로 베이지안 네트워크를 사용하여 두 영역을 분류하게 된다. 군집세포로 분류된 영역에 대해서는 그 군집세포를 구성하고 있는 독립세포로 각각 분리한다. 먼저, 명암도 기울기 변환(intensity gradient transform) 영상과 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 군집세포 영역을 작은 영역으로 분할하게 된다. 작게 분할된 영역을 하나의 세포영역으로 병합시키기 위해서, 군집세포에 존재하는 독립세포의 수만큼의 마커를 결정 침식 연산을 사용하여 추출하고, 추출된 마커를 중심으로 단계적 병합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 166개의 FISH 세포를 사용하여 테스트한 결과 99.29%의 정확한 분리결과를 보여줬으며 기존의 다른 알고리즘보다도 뛰어난 성능과 빠른 실행시간을 보여주었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.23-31
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• 2010

180도 이상의 영역을 획득하는 어안렌즈(fisheye lens)는 최소의 카메라로 최대 시야각을 확보할 수 있는 장점으로 인해 차량 장착 시도가 늘고 있다. 이와 같이 어안렌즈를 통해 시야를 확보하고, 영상센서로 사용하기 위해서는 캘리브레이션 작업이 선행되어야 하며, 운전자에게 현실감 있는 영상을 제공하기 위해서는 이를 이용하여 방사왜곡(radial distortion)에 따른 기하학적인 왜곡 보정이 필요하다. 본 논문에서는 비대칭 왜곡을 가진 180도 이상 화각의 차량용 대각선 어안렌즈를 위해 영상 손실을 최소화하는 왜곡 보정 기법을 제안한다. 왜곡 보정은 왜곡 모델이 포함된 카메라 모델을 설정하고 캘리브레이션 과정을 통해 카메라 파라미터를 구한 후 왜곡이 보정된 뷰를 생성하는 과정으로 이루어진다. 먼저 왜곡모델로서 비선형의 왜곡 형상을 모방한 FOV(Field of View)모델을 사용한다. 또한 비대칭 왜곡렌즈의 경우 운전자의 좌우 시야각 확보에 중점을 두어 수직 화각보다 수평 화각이 크게 설계되었기 때문에 영상의 장축, 단축의 비율을 일치시킨 후 비선형 최적화 알고리즘을 사용하여 카메라 파라미터를 추정한다. 최종적으로 왜곡이 보정된 뷰 생성 시 역방향 사상과 함께 수평, 수직 방향에 대한 왜곡 보정 정도를 제어 가능하도록 함으로써 화각이 180도 이상인 영상에 대해서 핀홀 카메라 모델을 적용하여 2차원 평면으로 영상을 보정하는 경우 발생하는 영상 손실을 최소화하고 시각적 인지도를 높일 수 있도록 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.71-80
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• 2022

과거 양식장에서 어류 질병은 세균성이었던 반면 최근은 바이러스성 및 혼합된 형태가 되면서 어류 질병의 빈도가 높아졌다. 양식장이라는 밀폐된 공간에서 바이러성 질병은 확산속도가 높으므로 집단 폐사로 이어질 확률이 매우 높다. 집단 폐사를 방지하기 위해서는 어류 질병의 빠른 식별이 중요하다. 그러나 어류의 질병 진단은 고도의 전문지식이 필요하고 매번 어류의 상태를 눈으로 확인하기 어렵다. 질병의 확산을 막기 위해서는 병이든 어류의 자동식별 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 넙치의 질병 식별 시스템의 성능을 높이기 위해서 기존 전처리 방법을 비교 실험한다. 대상 질병은 넙치에서 가장 빈번히 발생하는 3가지 질병 스쿠티카병, 비브리오증, 림포시스티스를 선정하였고 이미지 전처리 방법으로 RGB, HLS, HSV, LAB, LUV, XYZ, YCRCV를 사용하였다. 실험결과 일반적인 RGB를 사용하는 것보다 HLS가 가장 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 간단한 방법으로 질병의 인식률을 향상해 어류 질병 식별 시스템을 고도화 할 수 있을 것으로 예상한다.