• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_2호
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• pp.841-850
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• 2019

본 논문은 상업용 소형 드론의 드론 맵핑 기하 정확도 평가와 지상 LiDAR와 드론 점군 자료의 융합을 통하여 재난 긴급 맵핑 적용성에 관한 연구이다. 기존의 드론 맵핑 절차와 카메라 검정과 광속조정법으로 카메라 모델을 최적화한 드론 맵핑 간의 위치 오차를 비교 분석한 결과, 평면 위치오차는 2~3 m에서 약 0.11~0.28 m 수준으로, 수직 위치오차는 2.85 m에서 0.45 m 수준으로 위치결정 정확도가 향상되었다. 아울러, 드론 맵핑과정에서 누락되기 쉬운 점군 자료의 측면정보를 지상 LiDAR 점군자료와 융합을 통해 보완할 수 있도록 두 점군 자료간 정합을 위한 개선된 좌표계 변환 모델을 제시하여 연구 대상지내 이종 점군 자료를 최대 오차 0.07 m 이내로 정합하였다. 본 논문에서의 재난현장에서의 드론 기반의 긴급 맵핑과 재난 현장정보를 보다 정밀하게 구축하기 위한 점군 자료융합에 관한 연구 성과는 향후 국가 재난안전 관리 현업에 일조할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_3호
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• pp.1351-1367
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• 2018

다중 센서 영상을 영상 융합, 변화 탐지, 시계열 분석에 활용하기 위해서는 두 영상 간의 영상 등록 과정이 필수적이다. 영상 등록을 위해서는 서로 다른 공간 해상도를 가지는 다중 센서 영상 사이의 스케일과 회전각도 차이를 정확히 검출해야 한다. 본 논문에서는 다중 해상도 영상 간의 영상 등록을 위하여 가변 원형 템플릿을 이용한 새로운 특징 정합 기법을 제안한다. 제안하는 정합 기법은 스케일이 작은 영상의 특징점을 중심으로 원형 템플릿을 설정하고 스케일이 큰 영상에서는 가변 원형 템플릿을 생성한다. 가변 원형 템플릿의 스케일을 일정한 스케일 단위로 변경한 후에 가변 원형 템플릿을 일정 각도 단위로 회전시키면서 두 원형 템플릿 사이의 상호 정보량이 최대가 될 때의 가변 원형 템플릿의 스케일, 회전 각도 그리고 중심 위치를 각각 검출한다. 제안한 방법을 서로 다른 공간 해상도를 가지는 Kompsat(Korea Multi-Purpose Satellite) 2호, 3호, 3A호 영상 조합에 적용한 결과, 스케일 팩터 오차는 0.004 이하, 회전 각도 오차는 $0.3^{\circ}$ 이하, 제어점의 위치 오차는 1 화소 이하의 정합 성능을 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제32권5호
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• pp.459-467
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• 2014

최근 공공기관에서 다양한 공간 정보를 제작하고 보급함에 따라 정부기관 및 지자체 등의 구축된 공간정보를 융합하고 연계하는 일의 중요성이 점점 증대되고 있다. 현지 조사와 별도의 측량 작업 없이 필요한 공간정보를 융합을 통해 생성할 경우 시간과 노동 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 불필요한 예산의 이중 집행을 근본적으로 막을 수 있다. 그러나 새롭게 도입된 안전행정부의 도로명주소지도와 기존의 국가 기본도인 국토지리정보원의 수치지도2.0의 통합과 연계에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 실제 공공기관의 공간정보 관련 업무에 도로명주소지도를 활용하도록 장려하고 있으나 대부분의 업무에는 국가 기본도인 수치지도가 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 수치지도2.0과 도로명주소지도의 통합과 연계를 위해 두 지도의 건물 레이어에 대한 매칭을 실시하고 신규 건물을 갱신하였다. 가구계 기반의 ICP(Iterative Closest Point) 기하보정을 통해 두 지도의 건물에 대한 기하학적 차이를 보정하고 계층적 군집화 기반의 다중 대응 객체 탐색 알고리즘을 적용하여 다대다 매칭을 수행하였다. 제안된 매칭기법의 정확도 평가 결과, 95% 이상의 높은 정확도를 보였으며 매칭 된 두 지도 데이터의 건물 레이어에 대한 통합적인 활용과 융합이 가능함을 확인하였다. 또한 최신성이 높고 갱신주기가 짧은 도로명주소지도를 이용하여 수치지도의 신규건물을 갱신함으로써 융합된 공간정보를 생성하고 비용 절감 효과를 거둘 수 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권1호
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• pp.75-83
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• 2008

본 논문에서는 얼굴의 다중 특징을 이용하여 마우스의 다양한 동작을 효율적으로 구현할 수 있는 복지형 인터페이스를 제안한다. 제안된 시스템은 5개의 모듈로 구성 된다 : 얼굴의 검출(Face detection), 눈의 검출(eye detection), 입의 검출(mouth detection), 얼굴특징 추적(lariat feature tracking), 마우스의 제어(mouse control). 첫 단계에서는 피부색 모델과 연결 성분 분석을 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 그 후 얼굴영역으로부터 정확히 눈을 검출하기 위하여 신경망 기반의 텍스처 분류기를 사용하여 얼굴 영역에서 눈 영역과 비 눈 영역을 구분한다. 일단 눈 영역이 검출되면 눈의 위치에 기반 하여 에지 검출기(edge detector)를 이용하여 입 영역을 찾는다. 눈 영역과 입 영역을 찾으면 각각 mean shift 알고리즘과 template matching을 사용하여 정확하게 추적되고, 그 결과에 기반 하여 마우스의 움직임 또는 클릭의 기능이 수행된다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위하여 제안된 인터페이스 시스템을 다양한 응용분야에 적용 하였다. 장애인과 비장애인으로 나누어 제안된 시스템을 실험한 결과 모두에게 실시간으로 보다 편리하고 친숙한 인터페이스로 활용 될 수 있다는 것이 증명 되었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.200-204
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• 2008

본 논문에서는 지능형 무인 운송 시스템의 위치 인식 문제를 풀기 위한 방법으로, 실외 환경에서 보이는 건물 혹은 건물 입구의 상대적 위치와 자세 추정이 가능한 파티클 필터 기반 3 차원 물체 인식 방법을 제안한다. 제안하는 파티클 필터에 기반한 인식 시스템은 다양한 인식 증거들을 연속 영상에서 융합 및 모델 매칭을 함으로써 강인한 3 차원 물체 인식 및 자세 추정이 가능하다. 제안하는 방법은, 적합한 인식 증거들을 수집/선택하고, 다양한 인식 증거들로 부터 나타나는 인식 대상의 자세를 3 차원 공간상의 확률적인 파티클로 표현하며, 파티클 필터링을 통하여 연속 영상 상의 다양한 인식 증거들을 융합하는 것을 특징으로 한다. 스테레오 카메라를 이용한 실험을 통하여, 제안하는 방법이 실외 건물의 기하학적 특정을 인식 증거로 활용한 효율적인 3 차원 인식 및 자세 추정을 수행하는 것은 보여준다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.236-244
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• 2008

본 논문에서는 칼라 세그멘테이션, 에지 정합, 지각적 그룹핑 등을 사용하여 Lidar 데이터와 광학 영상의 정보 융합에 의한 새로운 구조물 검출 및 복원 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 두 가지 단계로 구성된다. 첫 번째로, 항공 Lidar 데이터로부터 초기 구조물 추출 결과와 영상의 칼라 세그멘테이션 결과를 사용하여 coarse building boundary를 추출한다. 두 번째로, coarse building boundary와 에지 정합 및 지각적 그룹핑에 의해 보다 정밀한 구조물 추출 결과인 precise building boundary를 추출한다. 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 보다 신뢰성 있는 구조물 검출을 위해, 광학 영상으로부터 칼라 정보를 사용한다. 이를 통해, Lidar에 의해 획득된 붕괴된 형태의 구조물 외곽선을 보완한다. 또한, 인공지물의 특징으로서, 에지의 직선성 및 다면체 형태의 지붕모양을 반영함으로써 신뢰성 있는 구조물을 검출한다. 다중 센서 데이터에 대한 실험은 제안하는 알고리듬이 Lidar 단일 센서 결과에 비해 정밀하고 신뢰성 있는 결과를 보여준다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_1호
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• pp.727-736
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• 2019

본 연구에서는 여러 장의 무인항공기 영상을 사용하여 대상지역에 대한 포인트 클라우드를 생성하고, 데이터 세트 간 발생하는 이격과 중복점을 제거하는 방안에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해 사진 측량 기반의 IBA(Incremental Bundle Adjustment)기법을 적용하여 무인기의 위치/자세를 보정하고 스테레오 페어를 구성했다. 각각의 스테레오 영상으로부터 에피폴라 영상을 생성하고 MDR(Multi-Dimensional Relaxation) 정합 기법을 적용하여 포인트 클라우드를 생성하였다. 다음으로 스테레오 영상 간 관측 벡터에 기반한 포인트 클라우드 등록을 통해 서로 다른 스테레오 페어로부터 생성된 포인트 클라우드 간 이격을 제거하였다. 마지막으로 점유격자(Occupancy grid) 기반 통합 알고리즘을 적용하여 중복점이 제거된 하나의 포인트 클라우드를 생성하였다. 실험은 무인항공기에서 취득된 연직 촬영 영상을 사용하였으며, 실험을 통해 서로 다른 스테레오 페어로부터 생성된 포인트 클라우드 간 이격 및 중복점 제거가 가능함을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.121-128
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• 2019

패션 디스플레이는 패션 브랜드의 마케팅 전략 중의 하나이다. 오늘날 소비자의 심미가 높아지면서 소비자들이 패션 매장의 디스플레이에 대한 요구도가 높아지고 있다. 더욱이 색채 디자인은 디스플레이에서 심리적으로 매우 중요한 심리적인 역할을 하고 있으며, 본 연구에서는 디스플레이의 색채 디자인 중심으로 색채 디자인의 현황, 감정적인 특성, 또한 디스플레이의 색채 디자인의 심리 및 생리적 기능을 살펴보고자한다. 선행연구를 통해 구체적인 사례를 분석하고, 이러한 연구의 기초 위에 색채 디자인 방법과 규칙을 연구한다. 하는데, 그리고 배색미의 원칙을 파악하고, 패션 디스플레이에서의 색채 디자인의 효과를 더 잘 얻을 수 있도록 디스플레이의 색채 디자인의 향후의 계획을 제시해야 한다. 다음과 같다, 첫째, 전체적인 색채매치에 중점을 둔다. 둘째 매장의 구조 형태를 고려해야 한다. 셋째, 과학적 합리적 배색 질서를 강조해야 한다. 따라서 본 연구는 그 후의 색채 디자인에 관한 연구에 긍정적인 의미를 가지고 있는 것이 판단한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.5796-5800
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• 2014

본 논문은 빔 스티어링이 가능하고 높은 이득을 갖는 무선 헤드셋용 패치안테나에 관한 것이다. 헤드셋 내부에 위치하는 기존의 무선통신용 안테나는 전방향으로 방사하기 때문에 두부에 미치는 영향이 크므로 이를 개선하기 위해 본 안테나를 제안하였다. 제안된 안테나는 U-slot 구조로 구성되어 있고, FR-4기판에 제작되었다. 본 안테나는 2.37-2.5 GHz대역에서 동작하며 급전부와 패치부 사이의 임피던스매칭을 위해 테이퍼드(Tapered) 매칭 기법을 사용하였다. 빔 스티어링을 위해 DC 바이어스에 따라 ON/OFF되는 두 개의 핀 다이오드를 사용하였다. 이로써 안테나는 최대 빔 방향이 YZ-평면의 $0^{\circ}$, $30^{\circ}$, $330^{\circ}$에서 세 가지 상태($S_0$, $S_1$, $S_2$)를 갖는다. 측정된 최대 이득은 헤드셋 내부에 장착 되었을때 4.22-5.15 dBi 이다. 제작된 안테나는 무선통신모듈이 장착된 헤드셋과 연결하여 효율적인 무선통신이 가능하다.

• 한국측량학회지
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• 제28권6호
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• pp.621-626
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• 2010

For geometric correction of high-resolution images, the authors matched corresponding objects between a large-scale digital map and a QuickBird image to obtain the coefficients of the first order polynomial. Proximity corrections were performed, using the Boolean operation, to perform automated matching accurately. The modified iterative closest point (ICP) algorithm was used between the point data of the surface linear objects and the point data of the edge objects of the image to determine accurate transformation coefficients. As a result of the automated geometric correction for the study site, an accuracy of 1.207 root mean square error (RMSE) per pixel was obtained.