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정용배,김정현,김태효,Jung, Yong-Bae,Kim, Jung-Hyeon,Kim, Tae-Hyo 한국정보통신학회 2006 한국정보통신학회논문지 Vol.10 No.3
본 논문에서는 영상 감시 시스템의 중요한 조건인 주위의 조명 광이 변화하는 환경 하에서도 감시의 효율 개선할 수 있는 알고리듬을 고안하고 이를 실험을 통하여 확인하였다. 감시 시스템의 어려운 처리 과정들 중 하나인 카메라로 들어오는 조명광의 변화에 대처할 수 있는 영상처리 기법으로서 기존의 감시 시스템들은 이러한 변화에 따른 오차 특성을 고려하지 않았다. 실제로, 영상 감시시스템에 미치는 영향들로는 야간의 미약한 영상정보 그리고 조명의 반사나 등이 있으며, 이러한 영향은 정확한 물체를 인식하는데 많은 오차를 발생시킨다. 특히 야간영상에서 미약한 영상정보와 노이즈로 인한 오차특성은 감시 시스템의 성능을 가늠할 정도로 그 영향이 크다. 따라서 본 논문에서는 조명광의 변화에 강인한 필터를 설계하고, 히스토그램 분석과 가보 필터를 이용하여 효과적으로 이 동물체를 인식 및 추적 할 수 있는 시스템을 제안하였다. 그 결과 조명 광이 좋은 상태인 주간에는 인식률이 이동 물체의 수에 대하여 약간의 차이가 있으나, $92\sim100%$의 인식률을 보였고, 야간의 경우 조명이 미약한 상태에서도 $80\sim90%$의 인식률을 보였다. In this paper, the algorithm which improve the efficiency of surveillance in spite of the change of light is proposed and confirmed by virtue of the experiments. One of the problems for the implementation of visual surveillance system is the image processing technique to overcome with the variations of illumination lights. Some conventional systems are generally not considered the error due to the change of lights because the system use at indoor. In practical, the factors of bad image can be classified to the ghosts due to the reflection of lights and shadows in a scene. Especially weak images and noises at night are decreased the performance of visual surveillance system. In the paper, the filter which improve the images with some change of illumination lights is designed and the gabor filter is used for recognition and tracking of the moving objects. In the results, the system showed that the recognition and tracking were obtained $92\sim100%$ of recognition rate at daytime, but $80\sim90%$ of nighttime.
정용배,김태효,Jung, Yong-Bae,Kim, Tea-Hyo 한국융합신호처리학회 2009 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.10 No.2
This paper describes a robust visual surveillance algorithm under outdoor environment. One of the difficult problems for outdoor is to obtain effective updating process of background images. Because background images generally contain the shadows of buildings, trees, moving clouds and other objects, they are changed by lapse of time and variation of illumination. They provide the lowering of performance for surveillance system under outdoor. In this paper, a robust algorithm for visual surveillance system under outdoor is proposed, which apply the mixture Gaussian filter and color invariant property on pixel level to update background images. In results, it was showed that the moving objects can be detected on various shadows under outdoor. 본 논문에서는 옥외 환경에 강인한 영상 감시알고리듬을 구현하는 과정을 기술하였다. 옥외 감시시스템의 어려운 처리 과정들 중 하나는 배경화면을 효과적으로 갱신하는 것이다. 배경 영상에는 건물, 나무들, 이동하는 구름 및 기타 다른 물체들의 그림자를 포함하기 때문에. 시간과 조명광에 따라 변화한다. 이는 옥외에서의 감시시스템의 성능을 저하시킨다. 따라서 본 논문에서는 배경 영상을 효과적으로 갱신하기 위해 적응 혼합 가우시안 필터와 컬러불변성을 화소레벨에서 적용하여 옥외에서도 강인한 영상 감시알고리듬을 제안하였다. 그 결과, 다양한 그림자가 있는 옥외에서 움직이는 대상 물체를 검출할 수 있음을 확인하였다.
V.F. 모델을 이용한 주행차량의 전방 영상계측시스템 설계
정용배,김태효,Jung Yong-Bae,Kim Tae-Hyo 한국융합신호처리학회 2006 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.7 No.3
본 논문에서는 주행하는 차선 내에 존재하는 선행차량의 위치측정 및 차량까지의 거리를 정확히 인식하기 위해 차량의 요동에 기인되는 피칭오차를 보정하여 계측하는 알고리듬을 제안하였다. 선행 차량까지의 거리를 정확히 계측하기 위하여 2 차원 영상좌표로부터 사영기하학을 적용하여 3 차원 좌표를 얻을 수 있는 카메라 Calibration 알고리듬을 확립하고, View Frustum(V.F.) 모델을 이용하여 직선부분에 대한 도로의 영상 모델을 제시하였다. 기 발표된 많은 연구논문들은 도로가 평면이라 가정하여 도로와 차량사이의 기하적인 변화에 따른 오차 특성을 고려하지 않은 경우가 많다. 이를 보완하고자 본 논문에서는 카메라 Calibration 알고리듬을 적용하여 실세계 좌표계와 영상좌표 계 사이의 기하해석으로 사영행렬을 추출하였고, V.F. 모델을 이용하여 소실점의 기하적인 해석을 통하여 차량의 피칭변화 에 따른 오차특성을 보정하였다. 실험결과 거리의 오차를 현저하게 줄일 수 있어 피칭변화에 강인함을 확인할 수 있었다. In this paper, a recognition algorithm of the straight line components of lane markings and an obstacle in the travelling lane region is proposed. This algorithm also involve the pitching error correction algorithm due to traveling vehicle's fluctuation. In order to reduce their error a practical road image modelling algorithm using V.F. model and camera calibration procedure are suggested to adapt the geometric variations. It is obtained the 3D world coordinate data by the 2D road images. In experimental test, we showed that this algorithm is available to recognize lane markings and an obstacle in the traveling lane.
단일 시선 기하구조 기반 주행차선 및 장애물 인식 알고리듬
김정현(Jung-hyun Kim),송성희(Sung-hee Song),정용배(Yong-bae Jung),서경호(Kyung-ho Seo),김태효(Tae-hyo Kim) 한국지능시스템학회 2004 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.14 No.2
본 논문에서는 1대의 CCD카메라로 주행 중 차선과 선행차량을 인식하고 선행차량까지의 거리를 실시간으로 계측하는 알고리즘을 제시하였다. 도로와 카메라간의 기하구조를 분석하여 사영행렬을 추출하였고, 주행 중 차간 거리를 실시간으로 계측하는데 이용하였다. 또한 차선인식을 위해서 Hough Transform을 적용하여 처리시간을 단축하였다. 도로상의 장애물은 인식된 주행차선 내로 한정하였고 도로 영상에서 수평에지성분을 구한 후 히스토그램 투영을 적용하여 장애물을 검출하였다. 거리가 점차 멀어질수록 계측오차가 증가함을 볼 수 있었으나 기존의 방법에 비하여 주행 중에 운전자가 장애물을 판단하여 제동을 취할 수 있는 정도의 유효한 오차특성을 보였다.
CDR을 사용한 FPGA 기반 분산 임베디드 시스템의 클록 동기화 구현
송재민,정용배,박영석,Song, Jae-Min,Jung, Yong-Bae,Park, Young-Seak 대한임베디드공학회 2017 대한임베디드공학회논문지 Vol.12 No.4
Time synchronization between distributed embedded systems in the Real Time Locating System (RTLS) based on Time Difference of Arrival (TDOA) is one of the most important factors to consider in system design. Clock jitter error between each system causes many difficulties in maintaining such a time synchronization. In this paper, we implemented a system to synchronize clocks between FPGA based distributed embedded systems using the recovery clock of CDR (clock data recovery) used in high speed serial communication to solve the clock jitter error problem. It is experimentally confirmed that the cumulative time error that occurs when the synchronization is not performed through the synchronization logic using the CDR recovery clock can be completely eliminated.
김동진,정용배,박영석,김태효,Kim, Dong-Jin,Jung, Yong-Bae,Park, Young-Seak,Kim, Tae-Hyo 한국융합신호처리학회 2011 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.12 No.1
In this paper, a visual surveillance system using SOPC based NIOS II embedded processor and C2H compiler was implemented. In this system, the IP is constructed by C2H compiler for the output of the camera images, image processing, serial communication and network communication, then, it is implemented to effectively control each IP based on the SOPC and the NIOS II embedded processor. And, an algorithm which updates the background images for high speed and robust detection of the moving objects is proposed using the Adaptive Gaussian Mixture Model(AGMM). In results, it can detecte the moving objects(pedestrians and vehicles) under day-time and night-time. It is confirmed that the proposed AGMM algorithm has better performance than the Adaptive Threshold Method(ATM) and the Gaussian Mixture Model(GMM) from our experiments. 본 논문에서는 SOPC 기반 NIOSII 임베디드 프로세서와 C2H 컴파일러를 적용하여 영상 감시 시스템을 구현하였다. 카메라의 영상 신호 출력, 영상처리, 시리얼 통신 및 네트워크 통신의 제어를 위해 C2H 컴파일러에 의한 IP를 구성하였고, SOPC 및 NIOS II 임베디드 프로세서에 기반한 각각의 IP를 효과적으로 제어할 수 있도록 구현하였다. 그리고, 보다 빠르고 환경에 강인한 이동 물체 검출을 위한 방법으로 배경영상을 갱신하는 알고리듬을 적응 가우시안 혼합 모델(AGMM)을 제안하였다. 그 결과 주간 및 야간에서도 이동 물체를 잘 검출할 수 있었다. 실험을 통해 제안된 AGMM 알고리듬이 적응 임계치법(ATM)과 가우시안 혼합모델(GMM)보다 이동하는 보행자 및 차량의 검출에서 우수함을 확인하였다.
주차 공간의 기하 해석을 이용한 주차 지원 시스템의 오차 보정에 관한 연구
김정현(Jung-Hyun Kim),정용배(Yong-Bae Jung),서경호(Kyung-Ho Seo),김태효(Tae-Hyo Kim) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.20 No.1
본 논문에서는 카메라를 이용하는 주차 지원 시스템에서 주차 공간과 카메라 사이의 관계를 기하적으로 해석하여 카메라의 피칭, 롤링, 상하 이동 성분에 대한 계측 오차를 보정하는 알고리즘을 제안하였다. 기존의 카메라를 이용하여 거리 정보를 측정하는 대부분의 주차 지원 시스템에서는 카메라의 피칭, 롤링, 상하 이동에 의해서 발생되어지는 오차를 고려하지 않았다. 그 결과 주차면의 굴곡이나 탑승객, 차량의 짐 등으로 인해서 차량이 흔들리게 되면 카메라 역시 움직이게 되므로 교정시 취득한 교정 정보만으로는 정확한 거리 계측이 어렵게 된다. 그러므로 본 논문에서는 영상의 수직 소실점V 좌표 차분을 이용하여 피칭 각도를 구하고, 소실선의 기울기 차분을 이용하여 롤링 각도를 구한 다음, 피칭과 롤링에 대한 오차를 보정하였다. 그리고 교정 과정에서 기준점의 좌표는 주차 영역 네 모서리 점의 좌표로 정하였다. 오차 보정을 한 결과 3.3 m × 6 m의 실제 주차장 조건에서 보정하기 전의 오차보다 최대 45㎝ 개선되었다.
송재민,김동진,정용배,박영석,김태효,Song, Jae-Min,Kim, Dong-Jin,Jung, Yong-Bae,Park, Young-Seak,Kim, Tae-Hyo 한국융합신호처리학회 2012 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.13 No.2
본 논문에서는 NIOS II 임베디드 플랫폼을 기반으로 하는 지능형 영상 감시 시스템을 구현하였다. 지금까지의 입베디 드 기반의 영상 감시 시스템들은 하드웨어의 의존도가 높아 특정한 목적에 제한되는 단점이 있었다. 이러한 한계를 개 선하기 위하여, 필자들은 그 응용의 목적에 따라 폭 넓게 적용 가능한 유연성이 높은 임베디드 플랫폼을 구현하였다. 소프트웨어 중심 프로그래밍 기법의 주요 문제점인 고속 처리를 위하여, 핵심 부분인 하드웨어 플랫폼에서 SOPC형 NIOS II 임베디드 프로세서와 영상처리 알고리즘을 소프트웨어 프로그래밍과 C2H(The Altera NIOS II C-To-Hardware(C2H) Acceleration Compiler) 컴파일러를 사용하는 하드웨어 프로그래밍을 통합하여 시스템의 성능을 향상 시켰다. 그리고 NIOS II 임베디드 프로세서 플랫폼을 중심으로 각각의 디바이스 인터페이스를 통합 관리하는 서버 시스템을 구축하고, 사용자의 접근 효율을 높이기 위해 네트워크상에서 제어하는 기능을 추가하였다.본 시스템을 영상 감시를 위한 지정된 구역에 설치하여 시험하고 그 성능을 평가하였다. In this paper, an intelligent visual surveillance system based on a NIOS II embedded platform is implemented. By this time, embedded based visual surveillance systems were restricted for a special purpose because of high dependence upon hardware. In order to improve the restriction, we implement a flexible embedded platform, which is available for various purpose of applications. For high speed processing of software based programming, we improved performance of the system which is integrated the SOPC type of NIOS II embedded processor and image processing algorithms by using software programming and C2H(The Altera NIOS II C-To-Hardware(C2H) Acceleration Compiler) compiler in the core of the hardware platform. Then, we constructed a server system which globally manage some devices by the NIOS II embedded processor platform, and included the control function on networks to increase efficiency for user. We tested and evaluated our system at the designated region for visual surveillance.
GPGPU를 사용한 다상분해 주파수 대역압축 및 복원기의 병렬화
송재민(Jae-Min Song),정용배(Yong-Bae Jung),박영석(Young-Seak Park) 한국지능시스템학회 2018 한국지능시스템학회논문지 Vol.28 No.3
본 논문에서는 2차원 다상분해 영상신호의 주파수 대역 압축 및 복원 알고리즘을 PC기반에서 GPGPU를 사용하여 병렬구조로 설계하고, CPU, OpenCL(Open Computing Language) 그리고 CUDA(Compute Unified Device Architecture)로 구현하였다. 그리고 여러 고해상도 영상을 사용한 실험을 통해서 병렬화에 따른 처리 성능을 비교하였다. 그 결과 각각의 해상도에서 CPU 처리 속도 대비 OpenCL은 480~3800배, CUDA는 700~5000배 성능 향상을 보였다. CPU의 경우 해상도가 증가함에 따라 처리 시간이 지연되었으나, 병렬 처리 기반의 OpenCL과 CUDA는 본 실험 영상의 해상도 증가에 따른 처리시간 지연이 발생하지 않았고, OpenCL보다 CUDA가 더 효과적인 것을 확인하였다. In this paper, CPU, OpenCL (Open Computing Language) and CUDA (Compute Unified Device Architecture) algorithms are implemented by designing a frequency band compression and decompression algorithm of two-dimensional polyphase decomposed image signal in parallel structure using PC based GPGPU. Then, through experiments using various high resolution images. the processing performance by parallelization was compared. As a result, with each resolution, OpenCL gained 480 to 3800 times and CUDA increased 700 to 5000 times compared with CPU processing speed. In the case of CPU algorithm, the processing time was delayed as the resolution increased, but the processing time of OpenCL and CUDA algorithms did not cause delay in processing time accompanying the increase in the resolution of this experimental image data, and We confirmed that CUDA is more effective than OpenCL.