• 대한임베디드공학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.103-111
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• 2009

Software update has been regarded as one of fundamental functions in wireless sensor networks. It can disseminate a delta-image between a current software image operating on a sensor node and its new image in order to reduce an update image(transmission data) size, resultantly saving energy. In addition, code-banking capability of micro-controllers can decrease the update image size. In order to maximize the efficiency of the software update, the proposed scheme exploits both the delta-image and the code-banking at the same time. Besides, it additionally delivers a recovery delta-image to properly handle abnormal conditions, such as message corruptions and unexpected power-off during the update.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권1C호
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• pp.48-55
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• 2009

SVC에서 영상의 시간적 확장성 제공을 위해 사용되는 MCTF는 시간적 확장과 함께 화질의 확장성을 제공하는데 큰 역할을 한다. 그러나 MCTF의 특성상 prediction과 update단계가 증가될수록 분석해야 할 프레임간의 시간 간격이 멀어지게 되고 올바른 움직임 정보의 검색이 어려워져 화질의 저하를 초래한다. 본 논문에서는 MCTF의 update과정 내에서 JND를 사용하여 움직임 정보를 찾을 수 없는 블록의 화면 간 부호화로 인한 화질 저하를 방지하는 기법을 제안한다. 영상 내 모서리 부분을 찾는데 사용되는 JND는 오류의 가시성이 높은 부분과 그렇지 않은 부분을 찾아내어 MCTF의 update과정에서 더해지는 고주파 밴드 영상의 임계값으로 사용된다. 이는 영상 내 고주파 성분이 없는 저주파 영역에서 발생하는 잡음이 더 확연해지는 것을 이용한 방법이다. 제안하는 방법을 통하여 MCTF의 하위 단계에서 프레임간의 시간차를 극복하고 시각적인 화질의 향상을 얻을 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제20권3호
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• pp.313-321
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• 2002

고해상도 위성영상의 공급이 현실화됨에 따라 위성영상을 기반으로 한 수치지형도나 주제도의 신규제작 및 갱신에 많은 관심이 모이고 있다. 본 연구는 아이코노스 위성영상을 이용하여 기존의 축척 l/5,000 및 l/25,000수치지도의 수정 및 갱신 가능성을 제시하고자 하였다. 아이코노스 단영상에서 기존 수치지도상의 기준점을 활용하여 기하보정을 수행하였으며, 기존 수치지도의 3차원 등고선자료와 표고성과에 의해 수치표고모형을 추출하여 정사영상을 생성하였다. 정사보정된 위성영상과 기존 수치지도를 중첩하여 변화된 지형지물들을 스크린 디지타이징 방법으로 수정하였고, 위치정확도 분석을 위해 변하지 않은 지역의 지형지물들을 위성영상위에 직접 작도하여 비교하였다. 그 결과, 평면위치오차를 $\pm$3.35m의 평균제곱근오차로 산출할 수 있었으므로 축척 1/10,000 이하의 수치지도 갱신에는 충분히 그 활용이 가능한 것으로 판단되며, 입체영상을 사용하고 지상기준점 측량을 병행한 갱신방법을 사용한다면 축척 l/5,000이상의 대축척 수치지도 갱신도 가능할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권1호
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• pp.55-67
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• 2012

멀티센서 시스템으로부터 취득된 영상을 이용하여 공간정보를 신속하게 생성하기 위해서 영상의 실시간 지오레퍼런싱이 요구된다. 위치/자세 센서의 성능을 보완하며 실시간 처리가 가능하려면 연속 추정 알고리즘을 활용한 온라인 항공삼각측량이 수행되어야 한다. 본 연구는 연속적으로 취득되는 영상의 실시간 지오레퍼런싱을 위한 효율적인 온라인 항공삼각측량 방법론을 도출하고자 한다. 기존의 기븐스 변환 갱신 알고리즘과 최근 개발된 관측값 분류에 기반한 정규행렬 역행렬 갱신 알고리즘을 활용하여 온라인 항공삼각 측량을 구현하였다. 정확도와 연산 속도 측면에서 두 알고리즘의 성능을 비교 검증하기 위하여 항공 멀티센서 시스템으로부터 취득된 센서 데이터를 모의 생성하고 이를 적용하였다. 적용 결과, 관측값 분류에 기반한 정규행렬 역행렬 갱신에 의한 온라인 항공삼각측량이 기븐스 변환에 의한 방법보다 추정된 지상점 좌표에 대하여 40 % 이상 높은 정확도를 보이고, 8배 이상의 빠른 처리 속도를 나타내었다. 따라서, 영상의 실시간 지오레퍼런싱을 위하여 정규행렬 역행렬 갱신에 의한 온라인 항공삼각측량이 더 적합한 것으로 판단되었다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2007년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.383-387
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• 2007

The improved accuracy of the Land Cover/Land Use Map constructed using Hyperspectal Satellite Image and the possibility of real time classification of Land Use using optimal Band Selective Factor enable the change detection from automatic classification using the existed Land Cover/Land Use Map and the newly acquired Hyperspectral Satellite Image. In this study, the effective analysis techniques for automatic generation of training regions, automatic classification and automatic change detection are proposed to minimize the expert's interpretation for automatic update of the Land Cover/Land Use Map. The proposed algorithms performed successfully the automatic Land Cover/Land Use Map construction, automatic change detection and automatic update on the image which contained the changed region. It would increase applicability in actual services. Also, it would be expected to present the effective methods of constructing national land monitoring system.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.441-449
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• 2018

Deep learning has been used for various processing centered on image recognition. One core algorithms of the deep learning, convolutional neural network is an deep neural network that specialized in image recognition. In this paper, we use a convolutional neural network to classify forest insects and propose an optimization method. Experiments were carried out by combining two weight initialization and six parameter update methods. As a result, the Xavier-SGD method showed the highest performance with an accuracy of 82.53% in the 12 different combinations of experiments. Through this, the latest learning algorithms, which complement the disadvantages of the previous parameter update method, we conclude that it can not lead to higher performance than existing methods in all application environments.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.174-177
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• 2009

In object tracking, the template matching methods have been developed and frequently used. It is fast enough, but not robust to an object with the variation of size and shape. In order to overcome the limitation of the template matching method, this paper proposes a template update technique. After finding an object position using the correlation-based adaptive predictive search, the proposed method selects blocks which contain object's boundary. It estimates the motion of boundary using block matching, and then updates template. We applied it to IR image sequences including an approaching object. From the experimental results, the proposed method showed successful performance to track object.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.409-414
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• 2007

Active Appearance Model is a well-known model that can represent a non-rigid object effectively. However, since it uses the fixed appearance model, the fitting results are often unsatisfactory when the imaging condition of the target image is different from that of training images. To alleviate this problem, incremental AAM was proposed which updates its appearance bases in an on-line manner. However, it cannot deal with the sudden changes of illumination. To overcome this, we propose a novel scheme to update the appearance bases. When a new person appears in the input image, we synthesize illuminated images of that person and update the appearance bases of AAM using it. Since we update the appearance bases using synthesized illuminated images in advance, the AAM can fit their model to a target image well when the illumination changes drastically. The experimental results show that our proposed algorithm improves the fitting performance over both the incremental AAM and the original AAM.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권2호
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• pp.31-37
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• 2012

도로의 확장 및 신규 도로의 설치로 인하여 도로교통시설물의 변경 및 신규설치는 매년 꾸준히 증가하고 있다. 또한, 자동차 및 운전자의 증가와 함께 교통안전을 위한 도로 및 교통안전표지는 지속적인 증설과 관리가 요구된다. 도로 시설물 중 교통안전표지판을 신속하게 갱신하기 위하여 본 연구에서는 교통안전표지판에 대하여 자동인식기능을 개발하고 위치정확도를 분석하여 수치지형도의 도로시설물 효율적 갱신방안 제시를 목적으로 하였다. 이를 위하여 좌표측정을 위한 전방위 카메라 표정요소 산출, GPS/IMU/DMI 통합시스템 구축 및 영상처리기법을 적용하여 수치지형도의 도로시설물 DB의 효율적 갱신방법을 제시하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제9권1호
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• pp.9-17
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• 2017

This paper describes a process of developing commercial real time image recognition system with company. In this paper we will make a system that is combining an empirical kernel map method and conjugate least squares support vector machine in order to represent images in a low-dimensional subspace for real time image recognition. In the traditional approach calculating these eigenspace models, known as traditional PCA method, model must capture all the images needed to build the internal representation. Updating of the existing eigenspace is only possible when all the images must be kept in order to update the eigenspace, requiring a lot of storage capability. Proposed method allows discarding the acquired images immediately after the update. By experimental results we can show that empirical kernel map has similar accuracy compare to traditional batch way eigenspace method and more efficient in memory requirement than traditional one. This experimental result shows that proposed model is suitable for commercial real time image recognition system.