• Current Optics and Photonics
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• 제1권4호
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• pp.289-294
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• 2017

A high-performance time-division multiplexing (TDM) -based multiuser (MU) multiple-input multipleoutput (MIMO) system for efficient indoor visible-light communication (VLC) is presented. In this work, a MIMO technique based on RGB light-emitting diodes (LEDs) with selection combining (SC) is utilized for data transmission. That is, the proposed scheme employs RGB LEDs for parallel transmission of user data and transmits MU data in predefined slots of a time frame with a simple and efficient design, to schedule the transmission times for multiple users. Simulation results demonstrate that the proposed scheme offers an approximately 6 dB gain in signal-to-noise ratio (SNR) at a bit error rate (BER) of $3{\times}10^{-5}$, as compared to conventional MU single-input single-output (SISO) systems. Moreover, a data rate of 66.7 Mbps/user at a BER of $10^{-3}$ is achieved for 10 users in indoor VLC environments.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.123-124
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• 2019

본 논문에서는 다중 깊이 및 RGB 카메라의 캘리브레이션 최적화 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 비전 분야에서 카메라의 자세 및 위치를 추정하는 것은 꼭 필요한 과정 중 하나이다. 기존의 방법들은 핀홀 카메라 모델을 이용하여 카메라 파라미터를 계산하기 때문에 오차가 존재한다. 따라서 이 문제점을 개선하기 위해 깊이 카메라에서 얻은 물체의 실제 거리와 함수 최적화 방식을 이용하여 카메라 외부 파라미터의 최적화를 진행한다. 이 알고리즘을 이용하여 카메라 간의 정합을 진행하면 보다 더 좋은 품질의 3D 모델을 얻을 수 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제6권1호
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• pp.35-39
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• 2003

OpenGL을 이용하여 PC환경에서 3차원 탄성파 자료를 쉽게 시각화하고 분석할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 기본적인 시각화 기능으로서 3차원 자료를 볼륨과 단면으로 도시할 수 있게 하였으며, 자료의 색 분포를 쉽게 결정할 수 있는 인터페이스를 제작하였다. 색은 RGB나 HSV형식으로 표현할 수 있게 하였으며 투명도를 지정할 수 있으므로 여러 자료를 중첩하여 도시하는 것이 가능하다. 자료 분석 기능의 하나로서 유도 피킹 방법을 이용하여 층준을 발췌할 수 있으며, 발췌된 층준은 점, 망, 면 등으로 도시하여 3차원적으로 분석할 수 있다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권1호
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• pp.54-60
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• 2021

AR (Augmented Reality) is a technology that provides virtual content to the real world and provides additional information to objects in real-time through 3D content. In the past, a high-performance device was required to experience AR, but it was possible to implement AR more easily by improving mobile performance and mounting various sensors such as ToF (Time-of-Flight). Also, the importance of mobile augmented reality is growing with the commercialization of high-speed wireless Internet such as 5G. Thus, this paper proposes a system that can provide AR services via GNN (Graph Neural Network) using cameras and sensors on mobile devices. ToF of mobile devices is used to capture depth maps. A 3D point cloud was created using RGB images to distinguish specific colors of objects. Point clouds created with RGB images and Depth Map perform downsampling for smooth communication between mobile and server. Point clouds sent to the server are used for 3D object detection. The detection process determines the class of objects and uses one point in the 3D bounding box as an anchor point. AR contents are provided through app and web through class and anchor of the detected object.

• 로봇학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.255-263
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• 2022

3D object detection pipelines often incorporate RGB-based object detection methods such as YOLO, which detects the object classes and bounding boxes from the RGB image. However, in complex environments where objects are heavily cluttered, bounding box approaches may show degraded performance due to the overlapping bounding boxes. Mask based methods such as Mask R-CNN can handle such situation better thanks to their detailed object masks, but they require much longer time for data preparation compared to bounding box-based approaches. In this paper, we present a 3D object recognition pipeline which uses either the YOLO or Mask R-CNN real-time object detection algorithm, K-nearest clustering algorithm, mask reduction algorithm and finally Principal Component Analysis (PCA) alg orithm to efficiently detect 3D poses of objects in a complex environment. Furthermore, we also present an improved YOLO based 3D object detection algorithm that uses a prioritized heightmap clustering algorithm to handle overlapping bounding boxes. The suggested algorithms have successfully been used at the Artificial-Intelligence Robot Challenge (ARC) 2021 competition with excellent results.

• 한국항공우주학회지
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• 제44권9호
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• pp.769-774
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• 2016

장기간 태양광 복사환경에 노출되는 폴리머는 성능의 신뢰성을 확보하기 위해 장기간 환경시험을 필요로 한다. 본 논문에서는 MIL-STD-810을 따라 설계된 태양광 복사 시험기를 이용하여, 7, 14, 28, 56, 그리고 84 주기 동안 태양광 노화 시험을 하였다. 노화 시험 후에 RGB 값을 측정하고 CIE 1976 색공간을 이용하여, 각각의 RGB 감소율과 총 색 변화량을 계산하였다. 또한 만능재료시험기를 이용하여, ASTM-D638 시험 규격을 따라, 기계적 물성이 측정되었다. 결과적으로 태양광 노화 주기가 길어질수록, 총 색 변화량이 증가하였으며, 인장 강도, 연신율이 감소하였으나 탄성계수와 포아송 비는 변화가 적었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.634-640
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• 2015

This paper proposes a novel three-dimensional mapping algorithm in Omni-Directional Vision SLAM based on a fisheye image and laser scanner data. The performance of SLAM has been improved by various estimation methods, sensors with multiple functions, or sensor fusion. Conventional 3D SLAM approaches which mainly employed RGB-D cameras to obtain depth information are not suitable for mobile robot applications because RGB-D camera system with multiple cameras have a greater size and slow processing time for the calculation of the depth information for omni-directional images. In this paper, we used a fisheye camera installed facing downwards and a two-dimensional laser scanner separate from the camera at a constant distance. We calculated fusion points from the plane coordinates of obstacles obtained by the information of the two-dimensional laser scanner and the outline of obstacles obtained by the omni-directional image sensor that can acquire surround view at the same time. The effectiveness of the proposed method is confirmed through comparison between maps obtained using the proposed algorithm and real maps.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.219-220
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• 2019

본 논문에서는 특징점 기반의 포인트 클라우드 정합 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 비전 분야에서 각각 다른 카메라에서 획득한 데이터를 하나의 통합된 데이터로 정합하는 문제에 많은 관심을 두고 있다. 기존의 방법들은 큰 오차를 가지고 있거나 많은 카메라 대수나 고가의 RGB-D 카메라를 필요로 한다. 본 논문에서는 깊이 카메라에서 얻은 깊이 영상과 색상 영상을 이용하고 함수 최적화 알고리즘을 적용해 저가의 RGB-D 카메라 8대를 이용하여 오차가 적은 포인트 클라우드 정합 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.192-195
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• 2003

본 논문은 적외선 영상에 B-스플라인 웨이블릿 변환을 적용하여 의사컬러 이미지를 향상시킨 연구이다. 의사컬러 향상은 주파수 손실을 최소화하고 분해능을 향상시키기 위해 B-스플라인을 적용하였고, 웨이블릿 변환하여 RGB 영상을 추출하여 의사변환 하였다. B-스플라인 웨이블릿 변환은 일반적인 웨이블릿 변환에 비해 3dB이상 향상되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.260-263
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• 2003

본 논문은 그레이 영상에 웨이블릿 필터계수를 적용하여 의사컬러 이미지를 향상한 연구이다. 의사컬러 향상은 웨이블릿 변환을 사용해 분해능을 상승시켰고, 웨이블릿 필터계수를 사용하여 RGB 영상을 추출한 후 의사변환 하였다. 웨이블릿 필터계수를 사용한 의사컬러 변환은 일반적인 웨이블릿 변환에 비해 30dB이상 향상 되었다.