• 전기학회논문지
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• 제60권5호
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• pp.1049-1054
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• 2011

Color is discerned due to the reflectance of object and its hue is determined by the Ratio of RGB spectrum. The aim of this study is to evaluate the Color information using by the optical system in terms of convenience and simplicity. Firstly, the differential Ratio of RGB is evaluated by photodiode Sensor which achieves a high efficiency with quick tranducer output. To extract the information of RGB Ratio, light emitting diode is built in Color sensing system with photodiode. Our proposed method is very economical, simple, and convenient. Our results can be applied to confirm the accurate information of Color in the research environments and commercial purposes. Thus RGB information can be determined subjectively and thus, the inherent characteristic of Color will be revealed precisely and its related features can be resolved in a real time mode.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1669-1683
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• 2021

AI지능화 농업과 디지털 농업은 농업분야 과학화를 위해서 중요하다. 잎 엽록소 함량은 작물의 생육상태를 파악하는데 매우 중요한 지표 중 하나이다. 본 연구는 양파와 마늘을 대상으로 드론 기반 RGB 카메라와 다중분광(MSP)센서를 활용하여 SVM 회귀 모델을 제작하고, MSP 센서와 비교를 실시하여 RGB 카메라의 LCC 추정 적용성을 검토하고자 하였다. 연구 결과 RGB 기반 LCC 모형은 MSP 기반 LCC 모형보다 평균 R²에서 0.09, RMSE 18.66, nRMSE 3.46%로 더 낮은 결과를 보였다. 그러나 두 센서 정확도 차이는 크지 않았으며, 다양한 센서와 알고리즘을 활용한 선행연구들과 비교했을 때도 정확도는 크게 떨어지지 않았다. 또한 RGB 기반 LCC 모형은 실제 측정값과 비교하였을 때 현장 LCC 경향을 잘 반영하지만 높은 엽록소 농도에서 과소 추정되는 경향을 보였다. 본 연구로 도출된 결과는 RGB 카메라의 경제성, 범용성을 고려하였을 때 LCC 추정에 적용할 경우 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 인공지능 및 빅데이터 융합 기술을 적용한 AI지능화농업 기술로써 디지털 농업 등에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.518-521
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• 2015

컴퓨터 비전이나 감시영상 시스템에서 유동인구 수 측정은 보안 및 경제적 측면에서 중요한 과제이다. 본 논문에서는 RGB센서와 Depth센서를 이용해서 유동 인체를 식별하고 추적하며, 유동인구 수를 측정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 받아온 영상에서 유동인체를 검출하고, 검출된 인체를 추적한다. 추적된 정보는 이동방향 인식을 하기 위해 사용된다. 중첩에 대한 문제를 해결하기 위해 Merge&Separate 방법과 Kinect Merge&Separate방법을 제안한다. 검출된 유동인체에 대한 정보는 다양한 변수들로 저장된다. 또한 RGB센서와 Depth센서의 장단점을 상호 보완할 수 있는 인체 매칭 시스템을 제안한다. 본 논문의 실험은 자체적으로 제작한 영상을 사용하여 실험을 진행하였다. 실험을 통하여 제안된 유동인구 수 측정 시스템이 유동인구 검출률을 향상시킬 수 있음을 보여준다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.64-64
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• 2009

As the advanced packaging technology developing, Copper electro-plating processing has be wildly utilized in the semiconductor interconnect technique. Chemical solution monitoring methods, including PH and gravity measurement exist in industry, but economical and practical real-time monitoring has not been achieved yet. Red-green-blue (RGB) color sensor can successfully monitor the condition of $CuSO_4$ solution during electric copper plating process. Comparing the intensity variations of the RGB data and optical spectroscopy data, strong correlation between two in-situ sensors have shown.

• Advances in robotics research
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• 제2권2호
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• pp.129-140
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• 2018

With the increasing demand for the development of human pose estimation, such as human-computer interaction and human activity recognition, there have been numerous approaches to detect the 2D poses of people in images more efficiently. Despite many years of human pose estimation research, the estimation of human poses with images remains difficult to produce satisfactory results. In this study, we propose a robust 2D human body pose estimation method using an RGB camera sensor. Our pose estimation method is efficient and cost-effective since the use of RGB camera sensor is economically beneficial compared to more commonly used high-priced sensors. For the estimation of upper-body joint positions, semantic segmentation with a fully convolutional network was exploited. From acquired RGB images, joint heatmaps accurately estimate the coordinates of the location of each joint. The network architecture was designed to learn and detect the locations of joints via the sequential prediction processing method. Our proposed method was tested and validated for efficient estimation of the human upper-body pose. The obtained results reveal the potential of a simple RGB camera sensor for human pose estimation applications.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.28-34
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• 2020

본 논문에서는 라이다(LIDAR) 센서와 일반 카메라 (RGB 센서)가 획득한 영상들을 정합하고, 일반 카메라가 획득한 컬러 영상에 해당하는 깊이맵을 생성하는 방법을 제시한다. 본 연구에서는 Slamtec사의 RPLIDAR A3 와 일반 디지털 카메라를 활용하고, 두 종류의 센서가 획득 및 제공하는 정보의 특징 및 형태는 서로 다르다. 라이다 센서가 제공하는 정보는 라이다부터 객체 또는 주변 물체들까지의 거리이고, 디지털 카메라가 제공하는 정보는 2차원 영상의 Red, Green, Blue 값이다. 두 개의 서로 다른 종류의 센서를 활용하여 정보를 정합할 경우 객체 검출 및 추적에서 더 좋은 성능을 보일 수 있는 가능성이 있고, 자율주행 자동차, 로봇 등 시각정보처리 기술이 필요한 영역에서 활용도가 높은 것으로 기대한다. 두 종류의 센서가 제공하는 정보들을 정합하기 위해서는 각 센서가 획득한 정보를 가공하고, 정합에 적합하도록 처리하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 두 센서가 획득하는 정보들을 정합한 결과를 제공할 수 있는 전처리 방법을 실험 결과와 함께 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.248-249
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• 2022

본 논문에서는 RGB-D 카메라를 이용하여 획득한 다중 사용자의 정보를 기반으로 대상을 구분 및 추적하는 기법을 제안한다. RGB-D 카메라를 통해 획득한 3차원 정보와 색상 정보를 획득하여 각 사용자에 대한 정보를 저장한다. 전체 영상에서 획득한 각 사용자의 위치와 외형에 대한 정보를 통해 현재 프레임과 이전 프레임에서의 사용자간 유사도를 계산하여 전체 영상에서의 사용자 구분 및 위치 추적 알고리즘을 제안한다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.808-811
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• 2020

본 논문은 랜덤 무향 칼만 필터를 이용하여 키넥트 카메라 센서의 오차를 최소화하는 방법을 제안한다. RGB 값과 깊이(Depth) 정보를 제공하는 RGB+D 카메라는 센서의 오차로 인해 뻐대 검출 과정에서 성능 저하의 원인을 제공한다. 기존에는 다양한 필터링 기법을 이용하여 오차를 제거하였으나 비선형 잡음을 효과적으로 제거하는데 한계가 있었다. 이에 본 논문에서는 비선형 잡음 특성을 예측하고 업데이트하기 위해 랜덤 무향 칼만 필터를 적용하였으며 이를 바탕으로 뻐대 검출 성능을 높이고자 하였다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 정량적 오차를 줄였으며 뼈대의 3D 검출 시 우수한 결과를 확인할 수 있었다.

• Advances in robotics research
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• 제2권1호
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• pp.33-44
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• 2018

This paper presents a novel feature detection algorithm called depth-hybrid speeded-up robust features (DH-SURF) augmented by depth information in the speeded-up robust features (SURF) algorithm. In the keypoint detection part of classical SURF, the standard deviation of the Gaussian kernel is varied for its scale-invariance property, resulting in increased computational complexity. We propose a keypoint detection method with less variation of the standard deviation by using depth data from a red-green-blue depth (RGB-D) sensor. Our approach maintains a scale-invariance property while reducing computation time. An RGB-D simultaneous localization and mapping (SLAM) system uses a feature extraction method and depth data concurrently; thus, the system is well-suited for showing the performance of the DH-SURF method. DH-SURF was implemented on a central processing unit (CPU) and a graphics processing unit (GPU), respectively, and was validated through the real-time RGB-D SLAM.

• 방송공학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.90-99
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• 2023

본 연구에서는 전통적인 RGB 영상보다 데이터양이 적은 로우 센서 영상을 이용한 초해상화 네트워크를 제안하고 이에 대한 실험결과를 정리하였다. 로우 센서 영상의 초해상화는 일반적인 RGB 초해상화와 달리 카메라에서 일어나는 후처리 가공이 없는 무손실영상을 이용하기 때문에 결과물의 성능이 일반 RGB 초해상화 연구와 달리 색상 보정에 따라 많이 좌우된다. 따라서, 본 연구에서는색상 보정을 위한 모듈을 개발하여 기존 RGB 기반 네트워크에 삽입해 이를 이용해 성능 결과를 비교하였다. 연구 결과 색상 보정 모듈을 적용함으로 성능 지표의 향상이 있음을 확인하였다. 다만, 출력 영상의 의도하지 않은 아티팩트가 발생하는 현상을 확인하였고, 성능 지표 중 PSNR의 향상이 분명하나 SSIM의 성능이 일부 떨어지는 것으로 확인하였다.