• 정보처리학회논문지A
• /
• 제16A권6호
• /
• pp.411-418
• /
• 2009

퍼지 클러스터링 기반 벡터 양자화 알고리즘은 퍼지 클러스터링 분석이 벡터 양자화 프로세스 초기단계에서 초기화에 덜 민감하게 하기 때 문에 데이터 압축 분야에서 널리 사용되어 왔다. 하지만, 퍼지 클러스터링 처리는 훈련 벡터 공간에 포함된 불확실한 양적 공식의 복잡한 프레 임워크 때문에 상당한 계산량이 요구된다. 이러한 상당한 계산량 부하를 극복하기위해 본 논문은 4,096 프로세싱 엘리먼트로 구성된 어레이 아 키텍처를 이용하여 퍼지 벡터 양자화 알고리즘의 병렬 구현을 제안한다. 제안하는 병렬 구현은 4,096 프로세싱 엘리먼트를 이용하여 클러스터 링 프로세스 동안 효과적인 벡터 할당 정책을 적용함으로써 계산적으로 효율적인 솔루션을 제공한다. 모의실험 결과, 제안한 병렬 구현은 기존 의 다른 어레이 아키텍처를 이용한 구현보다 성능 및 효율 측면에서 상당한 향상을 보였다. 또한동일한 130nm 기술에서 제안한 병렬 구현은 오늘날의 ARM이나 TI DSP 프로세서를 이용한 구현과 비교하여 약 1000배의 성능 향상 및 100배의 에너지 효율 향상을 보였다. 이 결과들은 향상된 성능 및 에너지효율에서 제안한 병렬 구현의 잠재가능성을 입증한다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.48-63
• /
• 2015

본 연구에서는 초분광영상의 국내 연안 활용 범위 확대 및 정확성 향상을 위해, 국외 연안지역에 대한 항공기 및 위성 탑재 초분광영상의 다양한 처리 기법을 소개한다. 육상과 달리, 가시광선 영역에서 미세한 반사율을 보이는 해양의 경우 보다 정밀한 대기보정이 요구된다. 이와 함께, 태양-해수면-센서의 기하학적 특징으로 나타나는 태양광 정반사(sun-glint)와 같은 이상 현상을 제거하기 위한 다양한 기법도 개발되어 왔다. 대기 및 정반사 보정된 초분광영상은 연안지역의 수심추정과 산호와 같은 저서 생물 및 해저면 종류 분류, 저서 생물 상태 모니터링에 활용되는데, 주로 복사전달모델과 분광라이브러리에 기반을 둔 반분석적 기법을 사용한다. 이는 초분광영상의 많은 분광 정보를 활용하는 방법으로, 실험적 모델을 적용하는 다중분광자료에 비해 상대적으로 정확도가 높다. 광학영상의 해양활용에서 있어 수심 및 수질은 매우 중요한 제약점으로, 특히 복사전달모델에 기반을 둔 분석에 따르면 초분광영상은 최대 25m까지 수심측정이나 해저면 분류가 가능하다고 하나, 실제 많은 연구에서 항공기 및 위성 탑재 초분광영상은 수심 10m 이내의 연안지역에서 활용되고 있다. 이와 같은 연구결과를 바탕으로 국내 연안지역의 초분광영상자료의 정확하고 정량적인 연안 활용을 위해서는 최대 탐지 가능한 수심 및 수질조건 등에 대한 분석이 필요하다는 것을 확인하였다. 또한 국내 연안지역에 대해 분류 가능한 저서 생물과 해저면의 분류 및 분광라이브러리 구축의 필요성을 제시하였다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제55권spc1호
• /
• pp.1177-1185
• /
• 2022

상·하수도 시스템은 사람들에게 안전하고 깨끗한 물을 공급해주는 사회기반시설이며, 특히 상·하수도 관로는 지중에 매설되어 있기 때문에 시스템의 결함검출이 매우 어렵다. 이러한 이유로 상·하수도 관로의 진단은 관로 내부에 카메라 및 드론을 통한 촬영을 하여 사후에 촬영된 영상을 바탕으로 시스템 진단하는 등의 사후 결함검출로 제한되기 때문에, 작업자의 업무 효율 증대와 진단의 신속성을 위해서는 관로의 실시간 탐지기술이 필요하다. 최근 첨단장비 및 인공지능 기법을 활용한 시설물 진단 기술이 개발되고 있지만, 인공지능기반 결함검출 기술은 결함 데이터의 종류 및 형태, 수가 검출 성능에 영향을 주기 때문에 다양한 학습데이터가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 상·하수도 관로의 결함검출 시 탐지 성능 향상을 위해 다양한 결함 시나리오를 3D 프린트를 이용하여 구현하고 이를 수집된 결함 데이터와 함께 학습데이터로 사용한다. 이후 수집된 이미지는 위험도에 따른 분류 및 객체의 라벨링 등의 전처리 작업이 수행되고 실시간 결함탐지를 수행한다. 제안된 기법은 상·하수도시스템 결함검출 시 실시간 피드백을 제공함으로써, 작업자의 진단 누락 가능성을 최소화하며 기존의 상·하수도관 진단업무 처리능력을 향상할 수 있다.

• Corrosion Science and Technology
• /
• 제18권6호
• /
• pp.253-257
• /
• 2019

A deep learning based real-time painting surface inspection algorithm is proposed herein, designed for developing an autonomous inspection drone. The painting surface inspection is usually conducted manually. However, the manual inspection has a limitation in obtaining accurate data for correct judgement on the surface because of human error and deviation of individual inspection experiences. The best method to replace manual surface inspection is the vision-based inspection method with a camera, using various image processing algorithms. Nevertheless, the visual inspection is difficult to apply to surface inspection due to diverse appearances of material, hue, and lightning effects. To overcome technical limitations, a deep learning-based pattern recognition algorithm is proposed, which is specialized for painting surface inspections. The proposed algorithm functions in real time on the embedded board mounted on an autonomous inspection drone. The inspection results data are stored in the database and used for training the deep learning algorithm to improve performance. The various experiments for pre-inspection of painting processes are performed to verify real-time performance of the proposed deep learning algorithm.

• ETRI Journal
• /
• 제40권3호
• /
• pp.366-375
• /
• 2018

Recently, techniques involving head-mounted displays (HMDs) have attracted much attention from academia and industry owing to the increased demand for virtual reality and augmented reality applications. Because HMDs are positioned near to users' eyes, it is important to solve the accommodation-vergence conflict problem to prevent dizziness. Therefore, holography is considered ideal for implementing HMDs. However, within the Nyquist region, the accommodation effect is limited by the space-bandwidth-product of the signal, which is determined by the sampling number of spatial light modulators. In addition, information about the angular spectrum is duplicated over the Fourier domain, and it is necessary to filter out the redundancy. The size of the exit-pupil of the HMD is limited by the Nyquist sampling theory. We newly propose a holographic HMD with an expanded exit-pupil over the Nyquist region by using the time-multiplexing method, and the accommodation effect is enhanced. We realize time-multiplexing by synchronizing a high-speed digital micromirror device and a liquid-crystal shutter array. We also demonstrate the accommodation effect experimentally.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제12권7호
• /
• pp.941-946
• /
• 2009

영상 처리 기술에 기반한 경비 및 보안 감시 시스템이 보급되면서, 영상으로부터 정확하게 대상 물체를 추출하는 기술의 필요성이 증대되었다. 조명이 시시각각 변하는 경우 물체를 정확하게 추출하느냐는 더욱 어려운 문제가 된다. 영상으로부터 그림자를 제거한 물체를 추출해내기 위해서 많은 노력이 있었다. 여러 그림자 제거 방법들이 공통적으로 가지는 문제점이 있는데, 그림자 제거 시 물체의 일부도 손상시킨다는 점이다. 본 논문에서는 이런 문제점을 보완하기 위해서 그림자 제거 후 컬러 정보를 이용하여 물체의 손상된 영역을 복원하는 방법을 제안한다. 다양한 환경으로부터 획득한 영상에 제안한 방법을 적용하여 그 타당성을 검증하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제13권6호
• /
• pp.2468-2478
• /
• 2018

We propose the Sparse Feature Convolutional Neural Network (SFCNN) to reduce the volume of convolutional neural networks (CNNs). Despite the superior classification performance of CNNs, their enormous network volume requires high computational cost and long processing time, making real-time applications such as online-training difficult. We propose an advanced network that reduces the volume of conventional CNNs by producing a region-based sparse feature map. To produce the sparse feature map, two complementary region-based value extraction methods, cluster max extraction and local value extraction, are proposed. Cluster max is selected as the main function based on experimental results. To evaluate SFCNN, we conduct an experiment with two conventional CNNs. The network trains 59 times faster and tests 81 times faster than the VGG network, with a 1.2% loss of accuracy in multi-class classification using the Caltech101 dataset. In vehicle classification using the GTI Vehicle Image Database, the network trains 88 times faster and tests 94 times faster than the conventional CNNs, with a 0.1% loss of accuracy.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.64-72
• /
• 2002

본 논문에서는 사회문제 중 하나인 계속적으로 증가하는 미아발생부분에서 미아발생시 보호자를 손쉽게 찾기 위한 해결방안으로 WWW를 기반으로 어느곳에서나 이용할 수 있는 편리하고 안전한 시스템을 개발하고자 한다. 지문인식을 비롯한 생체인식기술은 이미 오랜 시간동안 연구가 계속되고 있고 많은 분야에서 생체 인식을 이용한 개인 인증이 실시되고 있다. 본 논문에서는 생체 인식 중 가장 일반화되고 있고 사람마다 고유의 특성차이를 나타내는 지문을 영상 처리 방법으로 인식하여 본인 여부를 판단하는 지문인식 방법을 이용하여 미아나 장애인 보호를 위한 WWW 기반 미아방지시스템(NomiaSys)을 설계하고 구현하였다. 또한 본 시스템의 활성화 방안을 제시하고자 한다.

• 한국안광학회지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.133-138
• /
• 2005

비구면렌즈는 구면렌즈계의 단점을 보완하여 결상 성능을 향상시키며, 렌즈의 사용매수를 경감시키고 이로 인하여 광학계의 무게와 부피를 줄이는 소형경량화를 목적으로 하여 사용되고 있다. 비구면 광학소자의 생산기술과 측정기술은 현대의 첨단기술로 부각되고 있다. 비구면으로 구성된 원광학계는 넓은 시야와 고성능, 양질의 상을 얻을 수 있고, 또한 소형, 경량화 시킬 수 있는 등 많은 장점을 가지고 있다. 이러한 비구면 소자의 급증하는 필요성에 부응하여 비구면 가공 기술과 측정 기술에 대하여 연구하고자 한다. 비구면 생산 기술과 측정 및 평가 기술은 끊임없이 발전하고 있음을 밝혀둔다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.142-150
• /
• 2009

컴퓨터 게임에서 사용하는 복잡한 3차원 캐릭터 모델을 단순한 모델로 만드는 것은 매우 중요하다. 제안 방법은 3차원 게임 캐릭터에서 특징선을 추출하여 모델을 단순화 시키는 새로운 방법에 대해 제안한다. 주어진 3차원 캐릭터 모델은 텍스처 정보를 포함하고 있다. 3차원 캐릭터 모델에서의 텍스처 및 곡률의 변동을 이용해서 2차원 맵인 모델특징맵(Model Feature Map)을 생성한다. 모델특징맵은 곡률 맵(curvature map)과 텍스처 맵(texture map)으로부터 생성되며, 본 맵을 통해 에지 추출 기법을 이용하여 특징선을 추출한다. 모델특징맵은 표준 영상처리툴을 이용해 쉽게 편집할 수 있다. 실험을 통하여 본 알고리즘의 효율성을 보여주며, 실험은 얼굴 캐릭터에 한정하지 않는다.