• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.456-463
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• 2021

본 연구에서는 군집 드론 시스템에서 이동 드론의 충돌방지를 위해 레이다를 도입하였다. 드론은 비행 중 불규칙한 속도 변화로 인해 반사파의 클러터가 증가되어 탐지 성능이 저하되고 이로 인해 충돌 방지 레이다의 성능에 영향을 준다. 본 논문에서는 UWB(Ultra Wide-Band) 레이다를 적용하여 비행하는 드론을 탐지하고, 반사파 신호 분석을 통해 획득한 거리 및 속도 정보의 정확도를 개선하는 방안을 제시한다. 이동 드론의 속도 변화에 따른 속도 감응형 CFAR(Constant False Alarm Rate)를 구현하여 오경보율을 일정하게 유지하면서 클러터를 효과적으로 제거하는 방안을 구현한다. 알고리즘의 검증을 위해 실제 상용 드론에 대한 레이다 관측 실험을 수행하고 불규칙하게 비행하는 드론의 탐지 성능이 개선됨을 보인다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.105-115
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• 2023

본 논문에서는 수치모델 시뮬레이션 결과로 생성된 수십 TB의 우주 천체 시간가변(time-varying) AMR(adaptive mesh refinement) 볼륨 데이터를 다양한 XR 디바이스에 사용할 수 있는 최적화된 데이터로 변환하는 과정과 방법에 대해 설명한다. AMR 볼륨 데이터는 복잡한 모델링과 시뮬레이션에 유용하게 활용되는 데이터 구조로 본 연구에서 사용되는 매우 넓은 우주를 구성하는 성단과 가스와 같은 물질들을 효율적으로 표현할 수 있다. AMR 데이터의 메타데이터를 분석하여 낮은 해상도로 샘플링하고, 중요한 영역의 정보를 최적화하여 상대적으로 낮은 성능의 XR 디바이스에서도 사용할 수 있는 데이터 셋으로 변환한다. 마지막으로 데이터 셋을 활용한 실감 XR 콘텐츠 개발 사례를 통해 최적화된 데이터를 어떻게 활용하고 가시화하였는지 소개한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권7호
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• pp.2633-2648
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• 2015

The problem of visual words' synonymy and ambiguity always exist in the conventional bag of visual words (BoVW) model based object category methods. Besides, the noisy visual words, so-called "visual stop-words" will degrade the semantic resolution of visual dictionary. In view of this, a novel bag of visual words method based on PLSA and chi-square model for object category is proposed. Firstly, Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) is used to analyze the semantic co-occurrence probability of visual words, infer the latent semantic topics in images, and get the latent topic distributions induced by the words. Secondly, the KL divergence is adopt to measure the semantic distance between visual words, which can get semantically related homoionym. Then, adaptive soft-assignment strategy is combined to realize the soft mapping between SIFT features and some homoionym. Finally, the chi-square model is introduced to eliminate the "visual stop-words" and reconstruct the visual vocabulary histograms. Moreover, SVM (Support Vector Machine) is applied to accomplish object classification. Experimental results indicated that the synonymy and ambiguity problems of visual words can be overcome effectively. The distinguish ability of visual semantic resolution as well as the object classification performance are substantially boosted compared with the traditional methods.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권2호
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• pp.227-239
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• 2014

본 연구는 서로 다른 센서 특성을 지닌 KOMPSAT-2, QuickBird 및 WorldView-2 고해상도 위성영상에 영상융합기법을 적용하여 그 결과를 비교평가 하는 것이다. 사용된 기법은 대표적인 CS 기반 융합기법인 GIHS, GIHSA, GS1 및 Adaptive IHS를 사용하였다. 영상융합 기법의 품질평가는 시각적 분석과 정량적 분석을 수행하였으며, 정량적 분석에는 SAM, Spectral ERGAS 및 Q4을 사용하였다. KOMPSAT-2 영상은 GHISA 기법의 경우 상대적으로 우수한 성능을 나타내는 반면, QuickBird와 WorldView-2영상은 GS1기법의 경우에 우수한 성능을 나타낸다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제16권1호
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• pp.31-49
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• 2012

In this paper, we propose a very efficient method which reconstructs the high resolution surface from a set of unorganized points. Our method is based on the level set method using adaptive octree. We start with the surface reconstruction model proposed in [20]. In [20], they introduced a very fast and efficient method which is different from the previous methods using the level set method. Most existing methods[21, 22] employed the time evolving process from an initial surface to point cloud. But in [20], they considered the surface reconstruction process as an elliptic problem in the narrow band including point cloud. So they could obtain very speedy method because they didn't have to limit the time evolution step by the finite speed of propagation. However, they implemented that model just on the uniform grid. So they still have the weakness that it needs so much memories because of being fulfilled only on the uniform grid. Their algorithm basically solves a large linear system of which size is the same as the number of the grid in a narrow band. Besides, it is not easy to make the width of band narrow enough since the decision of band width depends on the distribution of point data. After all, as far as it is implemented on the uniform grid, it is almost impossible to generate the surface on the high resolution because the memory requirement increases geometrically. We resolve it by adapting octree data structure[12, 11] to our problem and by introducing a new redistancing algorithm which is different from the existing one[19].

• 지구물리와물리탐사
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• 제14권1호
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• pp.88-97
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• 2011

최적화된 4진트리 격자화 기법을 이용한 중력변화율 탐사의 지형 효과 계산 방법을 제시하고자 한다. 제시하고자 하는 방법은 항공탐사의 자료처리를 위하여 지형 자료에 최적화된 빠르고 정확한 지형효과 계산법이다. 각 지점에서의 지형효과 계산에 이용되는 지표 고도 자료는 자동적으로 원하는 정밀도를 제공할 수 있는 최대 크기로 격자화 되어 최대 해상도 자료를 이용하는 방법에 비하여 빠른 계산이 가능하다. 이러한 최적화된 격자 크기는 각 지점에서의 거리와 지표의 고도 변화를 고려하여 구성된다 새로운 접근 방법을 검증하기 위하여 수치모델링과 현장자료에 적용하였다. 현장 자료에 적용한 결과 최적 4 진트리 기법은 최고 해상도 자료를 모두 이용한 방법과 비교하여 중력 변화율 자료에서 1EU(E$\"{o}$tv$\"{o}$s unit)의 정밀도를 유지하면서 계산양은 1/351로 줄일 수 있었다. 또한, 중력탐사 결과의 지형보정에 이용한 결과 모든 DEM자료를 이용한 계산에 비하여 310배나 빠른 계산이 가능하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.825-840
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• 2015

적응 비트 레이트 (ABR) 스트리밍은, 이를 사용하는 넷플릭스나 아마존과 같은 콘텐츠 제공자와 더불어 대역폭 효율을 증가시키고, 채널 상태가 좋지 않은 경우에서도 최고의 사용자 실감을 제공한다는 측면에서, 많은 멀티미디어 전달 시스템 중에서 매우 중요한 기능이 되었다. 이러한 시스템에 의하여 대역폭 이용 효율의 개선이 이루어지는 분야는, 실시간 영상전송을 위한 인지형 폐루프 제어가 가능한 비디오 인코딩 분야이다. 본 연구에서는, 지능적으로 해상도를 결정하기 위하여, 사용자 선호도를 학습함으로써, 공간 및 시간적으로 채널 상태에 적응된 비디오 스트림을 제공하는 스트리밍 카메라 시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 비디오 압축을 위하여 하드웨어 H.264 / AVC 인코더를 사용한다. 대역폭이 변동할 때 인코딩 매개변수는 사용자 또는 사용자를 대신할 수 있는 인지형 시스템에 의해 구성될 수 있다. 본 연구에서 개발된 인지형 비디오 클라이언트는, 시간이 지남에 따라 프레임 전송률 대비 비디오 크기와 같은 사용자 선호도를 학습하고, 채널 상태가 변동할 때 지능적으로 인코딩 매개변수를 적응 구성하게 된다. 개발된 인지형 해상도 결정 시스템에서는, 공간 및 시간적 해상도를 적절히 선택하여 비디오 대역폭을 제어할 수 있을 뿐만 아니라, 학습을 통하여 그 해상도를 적응적으로 결정할 수 있다는 것을 실험을 통하여 입증하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권2호
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• pp.46-54
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• 2012

본 논문에서는 연속 가압방식으로 측정된 맥파 신호의 분석에 적합한 시작점 검출 알고리즘을 제안한다. 연속 가압방식은 가압의 크기를 조금씩 증가시키면서 맥파 신호를 측정하는 방식인데 이를 이용하면 가압크기에 대응하는 맥파 신호의 분해능이 크게 향상되기 때문에 현재 상용맥진기의 맥파 측정방식인 단계별 가압방식의 정확성과 신뢰성 문제를 해결할 수 있다. 시작점 검출을 위해서 고속 푸리에 변환을 이용한 주기계산, Center-to-edges 방법의 피크 검출, 기저선 보정, 접선 교점 방법에 의한 시작점 검출, 분석 구간 설정을 순차적으로 적용한 알고리즘을 개발하였다. 30명의 피험자를 대상으로 실험한 결과 제안된 알고리즘의 정확도는 99.46%, 민감도는 99.51%로 나타났는데 이는 기존 알고리즘보다 정확도 4.82%, 민감도 2.46%가 향상된 결과이다. 본 연구에서 제안한 연속 가압방식의 맥파 측정방법과 맥파 시작점 검출 알고리즘을 사용한다면 맥파 특징점의 정확한 검출은 물론 허실맥이나 부침맥 등의 맥상 판별 정확성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.388-396
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• 2017

얼굴 검출에는 다양한 포즈, 빛의 세기, 얼굴이 가려지는 현상 등의 많은 변수가 존재하므로, 높은 성능의 검출 시스템이 요구된다. 이에 영상 분류에 뛰어난 Convolutional Neural Network (CNN)이 적절하나, CNN의 많은 연산은 고성능 하드웨어 자원을 필요로한다. 그러나 얼굴 검출을 위한 소형, 모바일 시스템의 개발에는 저가의 저전력 환경이 필수적이고, 이를 위해 본 논문에서는 소형의 FPGA를 타겟으로, 얼굴 검출에 적절한 3-Stage Cascade CNN 구조를 기반으로하는 CPU-FPGA 통합 시스템을 설계 구현한다. 가속을 위해 알고리즘 단계에서 Adaptive Region of Interest (ROI)를 적용했으며, Adaptive ROI는 이전 프레임에 검출된 얼굴 영역 정보를 활용하여 CNN이 동작해야 할 횟수를 줄인다. CNN 연산 자체를 가속하기 위해서는 FPGA Accelerator를 이용한다. 가속기는 Bottleneck에 해당하는 Convolution 연산의 가속을 위해 FPGA 상에 다수의 FeatureMap을 한번에 읽어오고, Multiply-Accumulate (MAC) 연산을 병렬로 수행한다. 본 시스템은 Terasic사의 DE1-SoC 보드에서 ARM Cortex A-9와 Cyclone V FPGA를 이용하여 구현되었으며, HD ($1280{\times}720$)급 입력영상에 대해 30FPS로 실시간 동작하였다. CPU-FPGA 통합 시스템은 CPU만을 이용한 시스템 대비 8.5배의 전력 효율성을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_2호
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• pp.1579-1590
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• 2020

본 논문에서는 고해상도의 위성영상을 활용하여 도시의 변화 양상을 분석하기 위하여 SPADE기반의 U-Net과 객체 영역기반 변화탐지 방법을 제안한다. 제안하는 네트워크는 기존의 U-Net에서 공간 정보를 잃지 않기 위해 SPADE를 사용했다. 고해상도 위성영상을 활용한 변화탐지 방법은 계획, 예측 등 다양한 도시 문제를 해결하기 위해 활용할 수 있다. IR-MAD 등 전통적인 방법인 화소 기반의 변화탐지를 수행할 경우, 다중 시기 영상 간의 기후, 계절 변화 등에 의해 화소의 변화가 민감하기 때문에 미변화 지역들이 변화 지역으로 오탐지될 가능성이 매우 크다. 이에 본 논문에서는 시계열 위성영상에서 도시를 구성하는 객체에 대한 변위를 정확하게 탐지하기 위해 도시를 구성하는 주요 공간 객체를 정의하고, 딥러닝 기반 영상 분할을 통해 추출한 후 영역 간의 변위 오차를 분석하여 변화탐지를 수행한다. 변화 양상을 분석하기 위한 공간 객체로 건축물, 도로, 농경지, 비닐하우스, 산림 영역, 수변 영역의 6개로 정의하였다. KOMPSAT-3A 위성영상으로 학습한 각 네트워크 모델을 시계열 KOMPSAT-3 위성영상에 대한 변화탐지를 수행한다. 객관적인 성능 평가를 위한 변화탐지 지표는 F1-score, Kappa를 사용한다. 제안하는 변화탐지 기법은 U-Net, UNet++ 대비 뛰어난 결과를 보이며, 평균 F1 score는 0.77, kappa는 77.29의 성능을 확인할 수 있다.