• 한국가시화정보학회지
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• 제17권3호
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• pp.66-69
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• 2019

An image compensating algorithm with high-vibration movement is proposed, using optical flow and the Kalman Filter. The temporal motion vector field is calculated by Optical flow and suspicious vectors are removed or adjusted by the Gaussian interpolation method. The high-vibrated vector filled is stabilized by the Kalman filter. Lastly, compensated images are obtained by affine transformation. This proposed algorithm gives good compensated video images on high-vibration situations.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제19권2호
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• pp.37-44
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• 2020

In improving laser cutting of optical plastic films for mass production of optoelectronics display units, it is important to understand particle contamination over optical film surface due to fume particle generation and dispersion. This numerical study investigates the effects of downward and upward air flow motions on fume particle dispersion around laser cut line. The simulations employ random particle sampling of up to one million fume particles by probabilistic distributions of particle size, ejection velocity and angle, and fume particle dispersion and surface landing are predicted using Basset-Boussinesq-Oseen model of low Reynolds number flows. The numerical results show that downward air flow scatters fume particles of a certain size range farther away from laser cut line and aggravate surface contamination. However, upward air flow pushes fume particles of this size range back toward laser cut line or sucks them up with rising air motion, thus significantly alleviating surface contamination.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.270-272
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• 2021

최근 영상신호처리에 대한 딥러닝 기술이 비약적으로 발전함에 따라 다양한 방면으로 시도되고 있다. 그 중 machine level vision 에서 인지 기능을 하는 optical flow 를 end-to-end 학습 방식으로 제시하여 고성능 결과물을 도출하는 RAFT(Recurrent All-pairs Field Transform for Optical flow, 2020)에 대해 분석하고자 한다. RAFT 는 입력된 두 이미지에 대한 4D correlation volume 을 구축하여 모든 픽셀에 대한 정보를 사용한다. 또한, recurrent neural network 에서 차용한 반복적인 연산 학습 구조를 통하여 결과물인 flow field 의 정확도를 높인다. 해당 모델은 stereo dataset 을 사용하는 다른 모델에 비해 학습 시간이 짧고 용량이 작으면서 error rate 은 낮은 모습을 보인다. 현재 많은 연구에서 optical flow 를 접목하려는 움직임을 보이고 있고 다양하게 활용될 가능성이 다분하다는 점에서 주목할 가치가 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제37권6호
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• pp.10-21
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• 2000

거리 변환(Distance Transform)을 수행할 수 있는 셀룰라 비선형 네트워크 구조와 특징 점들의 제적 상에서 거리 변환을 이용한 optical flow 검출 방법을 제안하였다. 움직이는 물체의 추적이나 카메라의 움직임 파악 같은 응용 분야에서는 수가 적더라도 정확하고 확실한 optical flow가 더 중요하다. 본 연구는 특징점들의 이동 궤적 상에서 거리 변환 기법을 이용하여 거리 변환 필드(Distance Transform Field)를 생성시키고 거리 변환 필드상에서 궤적의 움직인 거리 값과 방향을 추출함으로써 optical flow를 구하는 방법이다. 이 방법은 영상 정보를 거리 정보로 변환하여 사용하게 되므로 잡음의 영향을 적게 받으며 필요한 연산들이 아날로그 회로에 의해 처리되므로 처리 속도가 빠르고, 지역적 처리 특성을 갖기 때문에 하드웨어 구현이 용이하다는 특징이 있다. 또한, 본 연구에서는 제안한 알고리즘의 핵심부분을 하드웨어로 구현하기 위해 셀룰라 비선형 네트워크(Celluar Nonlinear Neural Network)구조를 제안하였다. 제안한 구조와 알고리즘을 검증하기 위해 다양한 영상과 환경에 대한 시뮬레이션을 수행하여 결과를 제시하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제9권3호
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• pp.319-324
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• 2011

In computing the optical flow. Horn and Schunck's method which is a representative algorithm is based on differentiation. But it is difficult to estimate the velocity for a large displacement by this algorithm. To cope with this problem multigrid method has been proposed. In this paper, we have proposed a scaled multigrid algorithm which the initial flow for a level is calculated by the summation of the optimally scaled flow and error flow. The optimally scaled flow is the scaled expanded flow of the previous level, which can generate an estimated second image having the least RMS error with respect to the original second image, and the error flow is the flow between the estimated second image (generated by the optimally scaled flow) and the original second image. The flow for this level is then estimated using the original first and second images and the initial flow for that level. From among the various coarsest starting levels of the multigrid algorithm, we select the one that finally gives the best estimated flow. Better results were achieved using our proposed method compared with Horn and Schunck's method and a conventional multigrid algorithm.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.39-47
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• 2005

본 논문에서는 전송되는 메시지의 무결성과 출처 인증을 위해 광범위하게 사용되는 메시지 인증 코드 (Message Authentication Code :MAC) 알고리즘을 제안하고 안전성을 분석한다. 제안된 MAC 알고리즘은 기본 블록 암호로 64-비트 블록과 56-비트 키를 가진 64비트 블록 암호 알고리즘을 이용하여 MAC 값의 길이를 64-비트와 32-비트를 사용하였을 경우의 안전성을 비교한다. 또한, 128-비트 블록과 128-비트 키를 가진 128비트 블록 암호 알고리즘을 이용하여, MAC 값의 길이를 128비트와 64-비트를 사용하였을 경우의 안전성을 비교한다 그래서 메시지의 길이와 MAC값의 길이에 따른 위장 공격의 안전성을 분석한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권12호
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• pp.561-568
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• 2021

최근 자율주행에 관한 기술은 고부가가치 신기술로서 주목받고 있으며 활발히 연구가 진행되고 있는 분야이다. 상용화 가능한 자율주행을 위해서는 실시간으로 정확하게 진입하는 객체를 탐지하고 이동속도를 추정해야 한다. CNN(Convolutional Neural Network) 기반 딥러닝 알고리즘과 밀집광학흐름(Dense Optical Flow)을 사용하는 기존 방식은 실행 속도가 느려 실시간으로 객체를 탐지하고 이동속도를 추정하기에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 트램에 설치된 카메라를 통해 획득된 주행영상에서 딥러닝 알고리즘인 YOLOv5 알고리즘을 활용하여 실시간으로 객체를 탐지를 수행하고, 탐지된 객체영역에서 기존의 밀집광학흐름(Dense Optical Flow) 대신 연산량을 개선한 부분 밀집광학흐름(Local Dense Optical Flow)을 사용하여 객체의 진행 방향과 속력을 빠르게 추정하는 방식을 제안한다. 이를 바탕으로 충돌 시간과 충돌 지점을 예측할 수 있는 모델을 설계하였으며, 이를 통해 트램(Tram)의 주행 중 전방 충돌사고를 방지할 수 있는 시스템에 적용하고자 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권4호
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• pp.241-248
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• 2007

본 논문은 광학 흐름을 추정하는데 있어서 최적 정규화 매개변수를 결정하기 위한 L-curve 모서리 검출 방법을 제안한다. 기존의 곡률법은 L-curve의 곡률 그래프에서 최대 위치를 찾는 반면, 제안한 방법은 바로 우측 음의 계곡과의 곡률 차가 최대가 되는 양의 봉우리의 위치를 찾아서 매개변수 값을 결정한다. 이 방법으로 선정한 매개변수로 광학 흐름을 추정하면, 평균적으로 최소 오차로부터 단지 0.02 pixel/frame 차이가 나는 것이 실험을 통하여 보여진다. 또한 제안한 방법으로 기존의 모서리 검출법인 곡률법이나 적응 제거법에 비해 최소 오차에 가장 가까운 광학 흐름을 구할 수 있었다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2011년도 추계학술대회 초록집
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• pp.62.1-62.1
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• 2011

The structural, optical, and electrical properties of Ga-doped ZnO (GZO) thin films on glass substrates grown by radio-frequency(RF) magnetron sputtering were investigated. The flow ratio of Ar was varied as a deposition parameter for growing high-quality GZO thin films. The structural properties and surface morphologies of GZO were characterized by the X-ray diffraction. To analyze the optical properties of GZO, the optical absorbance was measured in the wavelength range of 300-1100 nm by using UV-VIS spectrophotometer. The optical transmittance, absorption coefficient, and optical bandgap energy of GZO thin films were calculated from the measured data. The crystallinity of GZO thin films is improved and the bandgap energy increases from 3.08 to 3.23eV with the increasing Ar flow ratio from 10 to 100 sccm. The average transmittance of the films is over 88% in the visible range. The lowest resistivity of the GZO is $6.215{\times}10^{-4}{\Omega}{\cdot}cm$ and the hall mobility increases with the increasing Ar flow ratio. We can optimize the characteristics of GZO as a transparent electrode for thin film solar cells by controlling Ar flow ratio during deposition process.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.787-795
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• 1998

본 논문에서는 이동물체의 움직임 추정을 위한 옵티컬 플로우(Optical Flow: OF)의 계산에 필요한 그레디언트(Gradient)의 연산 속도를 개선하고. OF와 에지의 논리연산에 의하여 이동물체의 움직임 정계를 추정할 수 있으며 잡음이 있는 영상에서도 이동물체를 추정할 수 있는 방법을 제안한다. 이것은 저레벨에서 OF와 에지를 논리 연산하므로써 불확실한 배경에서 이동물체를 식별하고 물체를 추적하는 방법으로 기존의 이동물체 추정 알고리즘을 간소화시킨 것이다. 또한, 그레디언트 연산속도를 개선한 본 논문의 방법 I과 방법 II를 이용하여 그레이레 벨값의 변화가 있는 영상에 대하여 시뮬레이션을 행하였다. 그레디언트 연산에 걸리는 전체적인 시간을 평균한 결과 방법 I 은 기존의 방법보다 12% 연산속도가 개선되었고, 방법 II는 37% 연산속도가 개선되었다.