• 융합보안논문지
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• 제22권2호
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• pp.21-26
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• 2022

마스크 착용은 COVID-19 감염을 예방하기 위한 효과적인 방안이다. 적외선 열화상 기반의 온도 측정과 신원 인식 시스템이 기업에서 널리 사용되고 있는 상황에서 마스크 감지를 위한 연구는 필수적이다. 최근 비전분야에 소개된 MTCNN은 객체 인스턴스 세분화를위한 개념적으로 간단하고 유연하며 일반적인 프레임 워크를 제시한다. 본 논문에서는 열적외선 카메라로부터 획득한 열감지영상에서 발열체인 인스턴스에 대해 발열부위의 세그멘테이션을 생성하는 동시에 이미지 내의 오브젝트 발열부분을 효율적으로 탐색하는 알고리즘을 제안한다. MTCNN(Multi-task Cascaded Convolutional Networks) 기법은 바운딩 박스 인식을 위해 기존 브랜치와 병렬로 객체 마스크를 예측하기 위한 브랜치를 추가한 알고리즘이다. MTCNN은 다른 작업으로 일반화하기 용이하다. 본 논문에서는 MTCNN기반 적외선 열영상 검출알고리즘을 제안하여 RGB영상에서 구별할 수 없는 마스크 착용 여부를 탐지하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제32권4호
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• pp.137-147
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• 2023

Purpose The domestic aquaculture industry in South Korea utilizes both formulated feeds and live feeds for the cultivation of fish. While nutrient-rich live feeds, particularly using fry, have been preferred since the past, formulated feeds are gaining attention due to issues related to overfishing and environmental concerns. Formulated feeds are advantageous for storage and supply but require a sustained feeding regimen due to the comparatively slower growth rate compared to live feeds. As the aging population in rural areas leads to a shortage of labor, automated feeding systems are increasingly being adopted in aquaculture facilities. To enhance the efficiency of such systems, it is crucial to quantitatively analyze the behavioral changes in fish based on the presence or absence of feed. Design/methodology/approach In the study, RGB cameras and infrared cameras were used to analyze fish activity according to feeding, and an outline extraction algorithm was applied to analyze the differences resulting from this. Findings Unlike RGB cameras, infrared cameras are more suitable for analyzing underwater fish activity as they convert objects' thermal energy into images. It was observed that Canny, Sobel, and Prewitt filters showed the most distinct identification of fish activity.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.109-123
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• 2024

딥러닝과 강화학습을 활용한 비전 기반 엔드투엔드 자율주행 시스템 관련 연구가 지속적으로 증가하고 있다. 일반적으로 이러한 시스템은 위치, 속도, 방향, 센서 데이터 등 연속적이고 고차원적인 차량의 상태를 잠재 특징 벡터로 인코딩하고, 이를 차량의 주행 정책으로 디코딩하는 두 단계로 구성된다. 도심 주행과 같이 다양하고 복잡한 환경에서는 Variational Autoencoder(VAE)나 Convolutional Neural Network(CNN)과 같은 네트워크를 이용한 효율적인 상태 표현 방법의 필요성이 더욱 부각된다. 본 논문은 차량의 이미지 상태 표현이 강화학습 성능에 미치는 영향을 분석하였다. CARLA 시뮬레이터 환경에서 실험을 수행하였고, 차량의 전방 카메라 센서로부터 취득한 RGB 이미지 및 Semantic Segmented 이미지를 각각 VAE와 Vision Transformer(ViT) 네트워크로 특징 추출하여 상태 표현 학습에 활용하였다. 이러한 방법론이 강화학습에 미치는 영향을 실험하여, 데이터 유형과 상태 표현 기법이 자율주행의 학습 효율성과 결정 능력 향상에 어떤 역할을 하는지를 실험하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제36권4호
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• pp.330-340
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• 2015

본 연구에서는 CCD 카메라가 장착된 Skyviewer로부터 촬영된 하늘 영상 자료를 이용하여 전운량을 산출하는 알고리즘을 개발하였다. 전운량 산출은 RGB 영상 내의 차폐 영역을 제거하고 GBR 빈도분포에 따른 영상을 분류하며, RBR 경계값을 결정하여 구름 화소를 분류한다. 분류된 구름 화소에서 태양광 영역을 제거한 후 유효성 검사를 통해 전운량을 산출하게 된다. 전운량 산출 알고리즘의 정확성을 검증하기 위하여 관측소와 가장 가까운 강원지방기상청의 목측 전운량 자료와 편이(Bias), 평균제곱근오차(RMSE), 상관계수를 분석하였다. 선정된 사례는 계절별 일 사례로 8시부터 17시까지의 정시 자료를 사용하였다. 분석 결과 Skyviewer로부터 산출된 전운량의 편이는 평균적으로 -0.8할의 차이를 보였으며, 평균제곱근오차는 1.6할로 전운량의 차이가 2할 내에서 나타나고 있었다. 또한, 두 관측소는 떨어진 거리의 차이가 있음(약 4 km)에도 불구하고 상관계수가 모든 사례에서 평균 0.91 이상으로 매우 높았다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권8호
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• pp.1-11
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• 1998

차세대 정보 통신 서비스의 고도화를 위해 추구되는 핵심 기술 중의 하나가 가시화를 통한 실감(Sensation of Reality) 서비스의 구현이다. 정보 통신 서비스의 가시화를 통한 실감화는 3차원 동영상 통신 기술의 개발없이는 구현이 불가능하다. 3차원 동영상 통신의 구현에 있어 가장 큰 문제점은 3차원 동영상에 포함된 많은 정보량을 전송할 수 있는 전송 기술과 3차원 영상을 촬영하고 실시간으로 표시할 수 있는 기술이 아직 확립되어 있지 않다는 것이다. 현재 확립되어 있는 3차원 동영상 기술은 주로 입체 방식(Stereoscopic Type)으로 실감을 얻기가 어렵다. 입체영상 보다 실감을 더해 주는 영상은 눈의 움직임과 함께 입체 영상이 연속적으로 변하게 하는 다시점(Multiview) 3차원 영상이다. 다시점 3차원 영상시스템을 8대의 카메라와 빔 프로젝터 그리고 홀로그래픽 스크린을 이용하는 시분할(Time Multiplexing) 방식에 의해 구현했다. 이 시스템에서 다시점 영상은 8대의 카메라에 의해 촬영되며, 이 촬영된 영상은 신호변환기에 의해 색상별로 한 개의 채널로 합성되어 초당 480 프레임 주파수로 빔 프로젝터에 의해 홀로그래픽 스크린에 투사된다. 빔 프로젝터의 영상은 띠형(Strip Type) 액정 셔터를 통해 홀로그래픽 스크린에 투사되게 되며, 이 띠형 액정 셔터는 홀로그래픽 스크린상에 투사된 영상을 볼 수 있게 시역을 형성한다. 각 카메라는 대응하는 띠형 액정 셔터들과 동기되어 움직이므로, 각 카메라의 영상은 대응하는 액정 셔터를 통해 투사하게 되어 시역에서는 다시점 3차원 영상의 시청이 가능해진다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제37권1호
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• pp.37-47
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• 2009

최근 목재산업계에서는 사람의 시각을 대체하는 기계시각을 이용한 화상처리시스템을 도입하여 제재목 등급 판정의 자동화, 제품의 품질향상 및 재단 최적화 등에 활용하고 있다. 본 연구에서는 국내산 소나무 제재목을 대상으로 표면결함검출을 위한 화상처리시스템을 개발하고자 하였으며, 주로 이용되고 있는 라인스캔카메라를 대신하여 비교적 저가의 영역카메라를 이용하였을 때 발생되는 문제점을 해결하고자 하였다. 벨트컨베이어의 불균일한 이송속도에 따른 문제점을 해결하기 위해 화상의 특징점을 이용한 결과 효과적인 화상병합을 할 수 있었다. 일반적인 영역카메라는 송재속도 15.7 m/min 이상에서는 모션블러에 의한 화상의 품질저하로 인하여 화상처리가 어려웠고 화상처리에 적합한 송재속도는 13.8 m/min였으며 추후 송재속도를 향상시키기 위해서는 전자셔터 속도가 빠른 카메라의 사용이 요구되었다. 녹색 컨베이어벨트상의 제재목 화상의 배경과의 분리를 위해서는 RGB필터의 red 채널을 이용하면 효과적이었다. 옹이검출을 위한 문턱값 판정법은 화상분석형인 문턱값 감소법이 우수하였으며 히스토그램분석형 중에서는 엔트로피법이 적합하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1013-1027
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• 2021

KOMPSAT-3로 촬영한 영상은 일반 카메라로 촬영한 영상과 달리 가시광선 대역의 RGB 영역뿐만 아니라 NIR, PAN Band를 추가적으로 가지고 있다. 또한, 지상 685 km의 높은 고도에서 약 17 km 이상이 되는 넓은 반경의 지역을 촬영하기 때문에 이에 따른 전기적, 광학적 특성을 고려해야 한다. 즉, KOMPSAT-3의 카메라 센서는 각 CCD 픽셀 별, 각 band 별 특성, 감도 및 시간에 따른 변화, CCD Geometry 등에 의해 왜곡 현상이 발생하는데, 왜곡 현상을 해결하기 위해 센서보정이 필수적으로 필요하다. 본 논문에서는 KOMPSAT-3 사이드 슬리더 촬영 기반 영상에서 세그먼트 기반 노이즈 분석을 통한 균일 영역을 검출하는 기법을 제안한다. 해당 알고리즘을 통해 균일 영역을 검출 후 비 균일 보정 알고리즘 적용을 위해 각 센서별로 보정 테이블을 생성한 후 생성된 보정 테이블을 이용하여 위성 영상 보정을 수행하였다. 그 결과 기존 기법 대비 제안한 기법을 통해 수직 노이즈와 같은 위성 영상의 왜곡을 감소하였으며, 영상 품질의 척도인 상대적 방사 정확성 지표에 대해서는 평균 제곱 오차를 사용한 지표(RA)와 절대오차를 이용한 지표(RE)에 대해서 기존 방법에 대비하여 각각 0.3%, 0.15% 평가 지표에서 비교 우위에 있음을 확인하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제109권4호
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• pp.361-370
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• 2020

매년 반복되는 식물의 생활사를 장기적으로 관측하는 것은 기후변화 반응을 감지하는데 있어 가장 단순한 방법이며, 중요한 지표로 인식되고 있다. 반복 디지털 이미지를 이용한 식물계절 변화 관찰 방법은 전통적(현장에서 전문가에 의해 관찰) 방법과 위성원격탐사(위성영상의 식생지수를 활용한 위성원격 관찰)의 한계를 보완한 방법이다. 본 연구는 디지털 카메라를 기반으로 한 반복 이미지로부터 식물계절 변화 관측과 계절현상을 정량화하기 위하여 점봉산 산림생태계를 대상으로 하였다. 한반도 전역에 분포하는 신갈나무림(낙엽활엽수림)과 상록침엽수림의 대표 수종인 소나무를 선정하여 식물계절 특성에 따른 경향성을 파악하고자 하였다. RGB 채널 이미지 데이터로부터 식생지수(Gcc)를 산출하였다. Gcc 진폭의 크기는 상록침엽수림이 낙엽활엽수림 보다 작았으며, Gcc의 기울기(봄철 증가와 가을철 감소)는 상록침엽수림이 낙엽활엽수림과 비교하여 완만하였다. 소나무림은 생장의 시작(UD)이 신갈나무림에 보다 빨랐고, 생장의 종료(RD)는 늦은 것으로 나타났다. 식물계절 현상의 정확도 검증은 RMSE가 0.008(ROI1)과 0.006(ROI3)으로 높은 정확도를 보였다. 이러한 결과는 온대북부형 낙엽활엽수림의 Gcc 궤적의 경향성을 잘 반영하였으며, 디지털 카메라를 이용한 반복 이미지 관측 방법이 식물계절 변화 관측에 있어 유용할 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.43-50
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• 2021

본 논문에서는 키넥트 센서를 기반으로 한 휘트니스(Fitness) 동작의 정확성을 피드백 하는 윈도우 애플리케이션 KITNESS를 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션의 특징은 키넥트의 카메라와 관절 인식 센서를 활용하여 사용자가 정확한 휘트니스 자세로 운동할 수 있도록 피드백을 주는 것이다. 이때 키넥트의 IR Emitter와 IR Depth Sensor를 이용하여 사용자와 키넥트 간의 거리를 측정하고, 사용자의 관절 위치인 조인트(Joint)와 각 관절의 스켈레톤(Skeleton) 데이터를 측정한다. 이러한 데이터를 이용하여 사용자의 관절 위치와 자세마다 일정 거리를 계산하고 자세의 정확도를 판단한다. 그리고 키넥트의 RGB 카메라를 통해 사용자가 본인의 자세를 확인할 수 있도록 구현한다. 즉, 사용자의 자세가 정확하면 스켈레톤 정보를 초록색 선으로 표시하고, 정확하지 않으면 정확하지 않은 부분을 빨간색 선으로 표시하여 직관적으로 알려준다. 사용자는 이 애플리케이션을 통하여 운동하는 자세의 정확도를 피드백 받기 때문에 혼자서도 정확한 자세로 운동할 수 있다. 이 애플리케이션은 운동 부위를 목, 허리, 다리 세 가지 영역으로 분류하고, 각 운동 부위의 자세에서 관절이 겹쳐서 키넥트가 인식하지 못하는 자세를 제외함으로써 키넥트의 인식률을 높인다. 그리고 애플리케이션 종료 시에는 마지막 운동 모습을 이미지로 5초간 보여줌으로써 성취감을 고취시키고 지속적으로 운동할 수 있도록 구현한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.455-466
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• 2006

본 논문에서는 능동형 센서를 이용하여 실사 객체에 대한 깊이 정보 및 칼라 정보를 획득하고 획득된 데이터를 이용하여 3D 객체를 생성하였다. 길이 정보를 획득하는 방법은 능동형 센서 모듈을 내장한 $Zcam^{TM}$ 카메라를 이용하였다. <중략>세 번째, 세부 파라미터를 조절하여 깊이 정보의 왜곡을 보정하고 보정된 깊이 정보를 이용하여 3D 메쉬 모델을 생성한 후, 서로 인접한 외곽 점들을 연결하여 완전한 객체 메쉬 모델을 만든다. 최종적으로, 완성된 객체 메쉬 모델에 칼라 영상 데이터의 칼라 값을 적용해 매핑 처리를 수행함으로써 3D 객체를 생성하였다. 실험을 통해 능동형 센서가 장착된 카메라로 획득한 데이터만으로 3D 객체를 생성할 수 있다는 가능성을 제시하였으며, 3차원 전용 스캐너를 이용한 것보다 데이터 획득이 간편하고 용이함을 알 수 있었다.