• International Journal of Automotive Technology
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• 제6권1호
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• pp.53-63
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• 2005

We propose a fuzzy neural network (FNN) theory capable of deciding the quality of a road image prior to extracting lane-related information. The accuracy of lane-related information obtained by image processing depends on the quality of the raw images, which can be classified as good or bad according to how visible the lane marks on the images are. Enhancing the accuracy of the information by an image-processing algorithm is limited due to noise corruption which makes image processing difficult. The FNN, on the other hand, decides whether road images are good or bad with respect to the degree of noise corruption. A cumulative distribution function (CDF), a function of edge histogram, is utilized to extract input parameters from the FNN according to the fact that the shape of the CDF is deeply correlated to the road image quality. A suitability analysis shows that this deep correlation exists between the parameters and the image quality. The input pattern vector of the FNN consists of nine parameters in which eight parameters are from the CDF and one is from the intensity distribution of raw images. Experimental results showed that the proposed FNN system was quite successful. We carried out simulations with real images taken in various lighting and weather conditions, and obtained successful decision-making about $99\%$ of the time.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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• pp.780-791
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• 1996

A hybrid image processing system which automatically distinguished lean tissues in the image of a complex beef cut surface and generated the lean tissue contour has been developed. Because of the in homegeneous distribution and fuzzy pattern of fat and lean tissue on the beef cut, conventional image segmentation and contour generation algorithm suffer from a heavy computing requirement, algorithm complexity and poor robustness. The proposed system utilizes an artificial neural network enhance the robustness of processing. The system is composed of pre-network , network and post-network processing stages. At the pre-network stage, gray level images of beef cuts were segmented and resized to be adequate to the network input. Features such as fat and bone were enhanced and the enhanced input image was converted tot he grid pattern image, whose grid was formed as 4 X4 pixel size. at the network stage, the normalized gray value of each grid image was taken as the network input. Th pre-trained network generated the grid image output of the isolated lean tissue. A training scheme of the network and the separating performance were presented and analyzed. The developed hybrid system showed the feasibility of the human like robust object segmentation and contour generation for the complex , fuzzy and irregular image.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.14-17
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• 2016

본 논문은 시각 장애인들을 위해 영상처리 기반의 숫자-자동 점자 변환기의 설계 및 구현에 관한 내용을 기술한다. 영상처리 기반의 숫자-점자 변환 알고리즘은 카메라로 획득한 입력 영상을 이진 영상화 한 다음, 문자 영역을 팽창과 라벨링 연산을 수행하고 저장되어 있는 문자 패턴 영상과 상호 상관도를 계산하여 해당되는 점자로 변환한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘을 모의실험한 결과, A4 용지에 인쇄된 숫자(0-9)에 대하여 91.8% 변환 성공률을 보여 주었고, DSP 영상처리 보드에 구현한 시제품 시험을 통하여 90% 변환 성능을 확인함으로서 구현된 숫자-자동 점자 변환기의 실용화 가능성을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.365-372
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• 2000

프랙탈 영상 압축(Fractral Image Compression:FIC)의 진화 계산(Evolution Computation)을 이용한 영상 분할(Image Partition)을 소개한다. 프랙탈 영상 압축에서 지역(Ranges)의 영상 분할은 꼭 필요하다[1]. 프랙탈 영상 압축은 쉽고 빠르게 복원된다는 장점을 갖는 데 비해 반복적인 프랙탈 변환의 적용으로 많은 계산량을 필요로 한다는 단점을 가지고 있다. 위와 같은 문제점을 해결하기 위한 방법으로 영상 분할을 하는데 있어 진화 계산을 적용하는 것에 대해 제안한다. 치역 영상(Ranges Image)은 작은 사각(Square) 영상 블록들의 결합된 집합으로 구성할 수 있다. 모집단을 구성하는 하나의 $N_p$는 분할되어진 하나의 코드들이다. 진화 계산에서 각각의 구성은 두 개의 이웃하는 치역은 제외하고 그들의 부모(Parent)로부터 분할을 상속받은 자식 $\sigma$를 생성한다. 자손들의 최적의 영상은 콜라주 정리(Collage Theorem)에 기초를 둔 다음 세대 모집단을 위해 선택되어지고 처리된다. 최적의 영상은 영상 데이터에 포함된 중복성을 포함함으로서 적은 저장 공간을 차지하고 속도 문제에 있어서 효율적이고 영상의 화질에 있어서 다른 부호화를 사용한 기법보다 우수한 성능을 갖는다. 멀티미디어 영상 처리(Multimedia Image Processing)의 진화 계산을 이용한 프렉탈 영상 압축은 영상의 복원과 영상의 질, 고 압축률을 요하는 동영상의 적용등의 많은 분야에 적용된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1309-1312
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• 2000

컴포넌트를 기반으로 하는 소프트웨어 개발 방법론은 시스템의 규모가 크고 구성이 복잡한 지리정보 시스템에 효율적으로 적응될 수 있다. 이것은 특히 개방형 GIS를 위한 설계와 구현 방법에도 이용되고 있다. 본 논문에서는 복합 피쳐를 지원하는 3차원 지리정보시스템의 컴포넌트 기반 설계 사례에 대해 설명한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 OpenGIS 규격과의 호환성을 고려하고 복합 피쳐 및 복합 지리요소를 지원하며 객체 지향 분석 설계 방법론을 이용하여 설계되었다. 본 시스템은 3차원 지리요소의 모델링, 가시화, 공간분석 기능과 4차원 공간 데이터에 대한 질의 기능을 포함하고 있다. 향 후 복잡한 도심 건물 지역을 대상으로 층별 시공간 관리 분석 시스템 등으로 응용될 전망이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1313-1316
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• 2000

최근 GIS 기술이 급속도로 발전됨에 따라, 시스템 사용자들은 그 어플리케이션이 사용하는 3차원 지리정보가 어떠한 포맷을 가진 데이터인지에 상관없이 동작하기를 원하고 있다. 그러나, 대부분의 3차원 GIS 어플리케이션 시스템들은 시스템에 종속적인 데이터 포맷을 가진 지리정보를 이용하고 있다. 따라서, 이 연구에서는 각각의 목적에 따라 사용하고 있는 어플리케이션들을 수정하는 일없이 어떠한 환경에서의 데이터 서버 시스템에서라도 동작이 가능하도록 3차원 지리정보시스템을 위한 표준 인터페이스를 가진 데이터 제공자를 설계한다. 이 데이터 제공자는 OGC에서 제안한 OLE/COM 구현 사양을 따른다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.645-648
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• 2002

본 논문에서는 비디오 압축에 이용되는 블록 기반 움직임 예측을 위하여 육각 패턴을 이용한 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 3$\times$3 패턴을 이용한 BBGDS 알고리즘과 유사하게 계산 속도의 향상과 더불어 좀 더 강인한 움직임 예측을 할 수 있도록 패턴을 설계하였다. 제안하는 알고리즘을 바탕으로 적은 양의 탐색점(Search Point)을 이용하면서 확장된 탐색 영역(Search Area)을 이용할 수 있다. 제안한 알고리즘의 성능과 계산 속도의 향상이 실험 결과로 보여 진다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제19A권3호
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• pp.121-128
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• 2012

본 논문은 다양한 해상도에서의 초음파 영상 처리를 위한 최적의 프로세싱 엘리먼트 구조를 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 각 프로세싱 엘리먼트(processing element, PE)당 처리되는 영상 데이터(data-per-processing element, DPE) 수를 변화시키는 실험을 통해 시스템의 성능(system performance), 에너지 효율(energy efficiency), 면적 효율(area efficiency)을 각각 측정하고, 측정된 결과를 바탕으로 최적의 매니코어 프로세서 구조를 선택하였다. 모의실험 결과, 에너지 효율은 $256{\times}256$, $768{\times}1,024$, $1,024{\times}1,280$ 해상도를 갖는 영상에서 PE 개수가 각각 1,024개, 4,096개, 16,384개일 때 가장 높았다. 또한 면적 효율은 $256{\times}256$ 해상도의 영상에서는 PE 개수가 256개, $768{\times}1,024$와 $1,024{\times}1,280$ 해상도의 영상에서는 4,096개에서 가장 높은 효율을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권3호
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• pp.223-230
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• 2006

윈도우 기반의 영상처리는 전체 영상처리 분야에 있어서 기본이 되는 분야이다. 이러한 윈도우 기반의 영상처리는 처리해야 할 데이터와 연산이 매우 많은 편이기 때문에 범용 컴퓨터 구조에서 소프트웨어 프로그램을 사용하여 윈도우 기반 영상처리에서 필요로 하는 모든 연산을 실시간으로 수행하기 힘들다. 본 논문에서는 FPGA(Field Programmable Gate Array)를 사용하여 윈도우 기반 영상처리를 실시간으로 수행할 수 있는 병렬 하드웨어 구조를 제안하고자 한다. 또한 제안한 구조를 통해 VHDL(VHSIC Hardware Description Language)을 이용하여 윈도우 기반의 영상처리 중 하나인 동적 문턱치화(dynamic thresholding) 회로와 국부 히스토그램 평활화(local histogram equalization) 회로를 설계하고 FPGA로 해당 회로를 구현할 것이다. 구현된 회로의 성능 측정도 다루어 진다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.44-46
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• 2021

실생활에는 많은 카메라가 활용되고 있으며 단순한 추억을 위한 사진 촬영을 넘어서 문제 상황을 확인하기 위하여 감시, 방범을 위하여 많이 사용되고 있다. 이러한 감시와 방범은 일반적인 형태로 단순한 저장으로만 사용되고 있으며, 다수의 카메라를 활용하는 시스템에서는 추가 기능을 활용하는 것은 하드웨어의 추가적인 사양을 요구하게 된다. 본 논문에서는 일반적인 이미지 처리에서 벗어난 객체 감지 시스템을 수행하는 하나의 하드웨어 또는 서버에서 입력된 여러 개의 이미지 입력 처리하기 위해 이미지 입력 방법과 객체 감지 이후 처리 프로세스를 추가한다. 방법의 수행은 딥러닝을 수행하는 하드웨어의 학습과 추론에 모두 활용해 보며 개선된 이미지 처리 프로세스를 수행할 수 있도록 한다.