• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권2호
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• pp.321-339
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• 2017

In this work, we are interested in the extraction of areas of interest from satellite images by introducing a MO-TRIBES/OC-SVM approach. The One-Class Support Vector Machine (OC-SVM) is based on the estimation of a support that includes training data. It identifies areas of interest without including other classes from the scene. We propose generating optimal training data using the Multi-Objective TRIBES (MO-TRIBES) to improve the performances of the OC-SVM. The MO-TRIBES is a parameter-free optimization technique that manages the search space in tribes composed of agents. It makes different behavioral and structural adaptations to minimize the false positive and false negative rates of the OC-SVM. We have applied our proposed approach for the extraction of earthquakes and urban areas. The experimental results and comparisons with different state-of-the-art classifiers confirm the efficiency and the robustness of the proposed approach.

• Advances in robotics research
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• 제1권2호
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• pp.127-140
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• 2014

This work presents an IR-based system for parking assistance and obstacle detection in the automotive field that employs the Microsoft Kinect camera for fast 3D point cloud reconstruction. In contrast to previous research that attempts to explicitly identify obstacles, the proposed system aims to detect "reachable regions" of the environment, i.e., those regions where the vehicle can drive to from its current position. A user-friendly 2D traversability grid of cells is generated and used as a visual aid for parking assistance. Given a raw 3D point cloud, first each point is mapped into individual cells, then, the elevation information is used within a graph-based algorithm to label a given cell as traversable or non-traversable. Following this rationale, positive and negative obstacles, as well as unknown regions can be implicitly detected. Additionally, no flat-world assumption is required. Experimental results, obtained from the system in typical parking scenarios, are presented showing its effectiveness for scene interpretation and detection of several types of obstacle.

• 한국조경학회지
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• 제34권5호
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• pp.32-38
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• 2006

Roof greening in a city can contributes to not only providing network opportunities for dispersed greenspace patches but also bringing more greenspaces into a city. In addition, it can help to flooding and microclimate control in the city. Recently, a number of roof greening projects have been introduced, mainly to public buildings and schools. Roof peening need to offers both ecological functions and convenience and satisfaction for urban residents. This study aims to provide directions for improving ecological benefits and visual preference of roof greening. Twelve scene slides were adopted to measure people's visual preference. The survey results show that landscape images can be categorized into naturalness, visual diversity, uniqueness, and spatial flexibility. Physical scenes can be classified into type I mostly greened by plants, type II mixed between convenience facilities and plants, and type III constructed with pond. People show high preferences to type I and type II when visual diversity is high. The results of this study suggest to enhance the visual preference by considering visual diversity when applying the ecological design methods to improve naturalness for roof greening.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.8-15
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• 2011

This paper presents an effective method for detecting vehicles in front of the camera-assisted car during nighttime driving. The proposed method detects vehicles based on detecting vehicle headlights and taillights using techniques of image segmentation and clustering. First, in order to effectively extract spotlight of interest, a pre-signal-processing process based on camera lens filter and labeling method is applied on road-scene images. Second, to spatial clustering vehicle of detecting lamps, a grouping process use light tracking method and locating vehicle lighting patterns. For simulation, we are implemented through Da-vinci 7437 DSP board with visible light mono-camera and tested it in urban and rural roads. Through the test, classification performances are above 89% of precision rate and 94% of recall rate evaluated on real-time environment.

• 로봇학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.334-338
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• 2022

In visual simultaneous localization and mapping (vSLAM), the correct recognition of a place benefits in relocalization and improved map accuracy. However, its performance is significantly affected by the environmental conditions such as variation in light, viewpoints, seasons, and presence of dynamic objects. This research addresses the problem of feature occlusion caused by interference of dynamic objects leading to the poor performance of visual place recognition algorithm. To overcome the aforementioned problem, this research analyzes the role of scene semantics in correct detection of a place in challenging environments and presents a semantics aided visual place recognition method. Semantics being invariant to viewpoint changes and dynamic environment can improve the overall performance of the place matching method. The proposed method is evaluated on the two benchmark datasets with dynamic environment and seasonal changes. Experimental results show the improved performance of the visual place recognition method for vSLAM.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.402-404
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• 2022

Recent research has shown that deep learning models are vulnerable to adversarial attacks not only in the digital but also in the physical domain. This becomes very critical for applications that have a very high safety concern, such as self-driving cars. In this study, we propose a physical adversarial attack technique for one of the common tasks in self-driving cars, namely segmentation of the urban scene. Our method can create a texture on a wall so that it can be misclassified as a road. The demonstration of the technique on a state-of-the-art cityscape pretrained model shows a fairly high success rate, which should raise awareness of more potential attacks in self-driving cars.

• 한국측량학회지
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• 제25권6_1호
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• pp.545-555
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• 2007

3D buildings are the most prominent feature comprising urban scene. A few of mega-cities in the globe are virtually reconstructed in photo-realistic 3D models, which becomes accessible by the public through the state-of-the-art online mapping services. A lot of research efforts have been made to develop automatic reconstruction technique of large-scale 3D building models from remotely sensed data. However, existing methods still produce irregular building polygons due to errors induced partly by uncalibrated sensor system, scene complexity and partly inappropriate sensor resolution to observed object scales. Thus, a geometric regularization technique is urgently required to rectify such irregular building polygons that are quickly captured from low sensory data. This paper aims to develop a new method for regularizing noise building outlines extracted from airborne LiDAR data, and to evaluate its performance in comparison with existing methods. These include Douglas-Peucker's polyline simplication, total least-squared adjustment, model hypothesis-verification, and rule-based rectification. Based on Minimum Description Length (MDL) principal, a new objective function, Geometric Minimum Description Length (GMDL), to regularize geometric noises is introduced to enhance the repetition of identical line directionality, regular angle transition and to minimize the number of vertices used. After generating hypothetical regularized models, a global optimum of the geometric regularity is achieved by verifying the entire solution space. A comparative evaluation of the proposed geometric regulator is conducted using both simulated and real building vectors with various levels of noise. The results show that the GMDL outperforms the selected existing algorithms at the most of noise levels.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.31-38
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• 2017

본 논문에서는 도심 영상에 대해 맨하탄 좌표계를 추정하는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 기반의 시스템을 제안한다. 도심 영상에서 맨하탄 좌표계를 추정하는 것은 영상 조정, 3차원 장면 복원 등 컴퓨터 그래픽스 및 비전 문제 해결의 기본이 된다. 제안하는 합성곱 신경망은 GoogLeNet[1]을 기반으로 구성한다. 합성곱 신경망을 훈련하기 위해 구글 스트리트 뷰 API로 영상을 수집하고 기존 캘리브레이션 방법으로 맨하탄 좌표계를 계산하여 데이터셋을 생성한다. 장면마다 새롭게 합성곱 신경망을 학습해야하는 PoseNet[2]과 달리, 본 논문에서 제안하는 시스템은 장면의 구조를 학습하여 맨하탄 좌표계를 추정하기 때문에 학습되지 않은 새로운 장면에 대해서도 맨하탄 좌표계를 추정한다. 제안하는 방법은 학습에 참여하지 않은 구글 스트리트 뷰 영상을 검증 데이터로 테스트하였을 때 $3.157^{\circ}$의 중간 오차로 맨하탄 좌표계를 추정하였다. 또한, 동일 검증 데이터에 대해 제안하는 방법이 기존 맨하탄 좌표계 추정 알고리즘[3]보다 더 낮은 중간 오차를 보이는 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권6호
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• pp.551-566
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• 2016

위성 원격 탐사에서는 센서 운영 환경으로 인하여 영상을 수집하는 동안 영상의 질 저하가 일어나며 이러한 영상의 질 저하는 관측된 자료로부터 유용한 정보를 확인하거나 추출하는 데 악 영향을 미치는 번짐 현상(blurring)과 잡음 (noise)을 야기시킨다. 특히 이러한 질 저하는 도시 지역과 같은 조밀한 구조를 가지는 scene으로부터 관측된 영상 자료의 분석에 더욱 영향을 끼친다. 본 연구는 고해상도 범색 영상 자료의 질 저하 현상을 개선시켜 영상이 포함하고 있는 복잡한 구조에 대한 자세한 분석의 정확성을 제고하기 위한 다중 단계 영상 복원 과정을 제안한다. 본 연구는 질 저하 현상을 모형화 하기 위해 Gaussian 가산 잡음과 Markov random field로 정의되는 공간적 연결성, 중심 화소와 이웃 화소 간의 거리에 비례하는 번짐을 가정하였다. 본 연구는 잡음 완화와 번짐 제거를 위해 Point-Jacobian Iteration Maximum A Posteriori (PJI-MAP) 추정 법을 제안한다. 그리고 화소 연결 후 지역 확장을 통한 영상 분할을 사용하였다. 본 연구는 지역 확장을 위하여 동질성과 대조성을 동시에 고려하는 비유사 계수를 제안하고 있다. 본 연구에서는 모의 자료 실험을 통하여 정량적 평가를 실시하였으며 2 개의 고해상도 범색 영상 자료에 대해 적용하여 복원의 효과에 대해 실험하였다. 사용된 원격 탐사 자료는 1 m급의 미국 LA지역에서 수집된 Dubaisat -2 자료와 0.7 m급의 한반도 대전 지역에서 수집된 KOMPSAT3 자료이다. 실험 결과는 제안된 다중 단계 복원 과정이 고해상 자료의 복잡한 구조의 자세한 분석에서 정확성 향상에 기여할 수 있다는 것을 보여주고 있다.

• 한국전통조경학회지
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• 제29권2호
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• pp.73-80
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• 2011

여주지역에 전래되는 팔경시, 고지도와 옛 그림 그리고 고문헌의 분석과 해석을 통해 청심루를 중심으로 한 여주팔경의 경관구조를 고찰하였다. 청심루를 시점 및 대상으로 하는 다수의 팔경시와 누정제영시를 통해 청심루의 조망적 탁월성이 확인된다. 청심루에서 조망되는 여주팔경은 사방 포치구조를 이루고, 6개경은 원경의 시각적 영향권으로 분류되며, 제7경 '이릉두견'과 제8경 '파사과우'는 심리적 영향권내 경관이다. 청심루에서 펼쳐진 여주팔경의 구도는 '팔채지경색(八采之景色)'을 염두에 둔 승경 배분으로 보이는데, 이 때 주시점은 청심루이며 원경(元景)은 팔대장림으로 추정된다. 청심루에서의 경관처리기법은 근경과 원경, 읍경(挹景)과 취경(聚景) 등 다양한 경관 수렴방식(收斂方式)으로 전개되고 있음을 볼 때 여주팔경의 요처(要處)인 청심루의 위상이 재차 확인된다. 현재 추진 중에 있는 청심루와 팔대숲의 복원이야말로 여주팔경의 온전한 회복을 위한 절실한 사업이며, 이는 단순한 물리적 복원의 속성을 넘어 여주 역사 더 나아가서 여주의 얼을 되살리는 첩경이 될 것이다. 더불어 국토해양부의 '4대강 살리기'의 남한강 주요 사업인 '지역명소[景] 만들기'의 지속가능성 추구를 위해서는 여주팔경의 의미와 가치 그리고 그 구조에 대한 진정한 이해의 기틀 아래 사업방향이 재고되어야 마땅하다.