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정규화를 이용한 변동계수 기반 안개 특징의 하드웨어 구현
강의진,강봉순,Kang, Ui-Jin,Kang, Bong-Soon 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회논문지 Vol.25 No.6
자율 주행이나 CCTV와 같이 영상 처리 관련 기술들이 발전함에 따라 영상 왜곡에 대한 문제점을 개선하기 위해 단일 영상을 이용한 안개 제거 알고리즘이 연구되고 있다. 안개 밀도 예측 방법으로는 깊이 맵을 생성하여 영상의 깊이를 추정하는 방법이 있고, 깊이 맵의 학습 데이터로 다양한 안개 특징을 사용할 수 있다. 또한 안개 제거 알고리즘을 실제 기술들에 적용하기 위해 고화질 영상을 실시간으로 처리할 수 있는 하드웨어 구현은 필수적이다. 본 논문에서는 변동계수 기반의 안개 특징인 NLCV(Normalize Local Coefficient of Variation)를 하드웨어로 구현한다. 제안하는 하드웨어는 Xilinx 사의 xczu7ev-2ffvc1156을 Target device로 FPGA 구현하였다. Vivado 프로그램을 통해 합성한 결과 479.616MHz의 최대 동작 주파수를 가지며 4K UHD(3840×2160) 환경에서 실시간 처리 가능함을 보인다. As technologies related to image processing such as autonomous driving and CCTV develop, fog removal algorithms using a single image are being studied to improve the problem of image distortion. As a method of predicting fog density, there is a method of estimating the depth of an image by generating a depth map, and various fog features may be used as training data of the depth map. In addition, it is essential to implement a hardware capable of processing high-definition images in real time in order to apply the fog removal algorithm to actual technologies. In this paper, we implement NLCV (Normalize Local Coefficient of Variation), a feature of fog based on coefficient of variation, in hardware. The proposed hardware is an FPGA implementation of Xilinx's xczu7ev-2ffvc1156 as a target device. As a result of synthesis through the Vivado program, it has a maximum operating frequency of 479.616MHz and shows that real-time processing is possible in 4K UHD environment.
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부하 직원의 동기가 수행에 미치는 영향: 상사의 감정표현에 대한 귀인 방식의 조절효과를 중심으로
강의진,정은경,손영우 한국산업및조직심리학회 2011 한국심리학회지 산업 및 조직 Vol.24 No.3
본 연구의 목적은 부하 직원의 성취동기 및 구조화동기 수준이 수행에 미치는 영향에서 상사의 감정표현(긍정 및 부정)에 대한 귀인 방식 차이의 조절효과를 알아보는 것이었다. 이를 위해 제약회사 영업사원 75명의 설문조사 결과를 통해 자료를 얻었다. 분석 결과, 같은 외현적 성취동기와 구조화동기 수준을 보이는 부하 직원이더라도 상사의 부정적인 감정표현의 이유에 대해 수행귀인(상사가 화를 내는 이유는 내 실적이 만족스럽지 않기 때문이다) 방식을 사용할 때보다 사람귀인(상사가 화를 내는 이유는 나를 싫어하기 때문이다) 방식을 사용할 때 더 나은 수행을 보이는 것으로 나타났다. 즉, 부하 직원의 외현적 성취동기 및 구조화동기 수준이 수행에 미치는 영향에 있어 상사의 부정적인 감정표현에 대한 귀인 방식 차이의 조절효과가 검증되었다. 반면, 부하 직원의 외현적 성취동기 및 구조화동기 수준이 같을 때 상사의 긍정적인 감정표현에 대한 귀인 방식의 차이는 수행에 유의미한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 연구의 의의, 한계점 및 미래 연구에 대해 논의하였다.
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원격탐사 영상의 안개제거 알고리즘을 위한 안개 합성 영상 생성 방법
강의진,강봉순 한국정보기술학회 2022 한국정보기술학회논문지 Vol.20 No.7
최근 원격탐사 기술이 발전하고 있지만 높은 곳에서 촬영하는 만큼 안개나 구름으로 인한 영상 왜곡이 발생한다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 머신러닝, 딥러닝을 이용한 안개제거 알고리즘이 연구되고 있고, 학습을 위해 안개 없는 영상과 안개 있는 영상의 데이터 세트가 필요하다. 하지만 동일한 장소에서 두 종류의 영상을 얻는 것은 매우 어렵고, 이에 따라 Public 데이터 세트는 여전히 부족하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 안개 합성 영상 생성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 대기 산란 모델을 기반으로 대기 강도와 전달량을 결정하는 방식이고, 전달량은 랜덤 가우시안 노이즈와 LPF를 이용하여 결정한다. 또한 필터의 주파수 통과 범위 및 전달량 밀도 설정을 통해 원하는 안개 분포 범위와 안개 밀도를 선택할 수 있다.
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Bayes Classifier 기반 중요 객체 검출(SOD) 알고리즘
강의진,강봉순 한국정보기술학회 2022 한국정보기술학회논문지 Vol.20 No.8
Recently, as the industry based on object recognition increases, salient object detection(SOD) research is increasing, and in particular, processing at high resolution is becoming important. Image processing-based SOD has a fast processing speed but low detection rate, and deep learning-based SOD has a high detection rate but slow processing speed and requires the use of a separate GPU. In this paper, we propose a machine learning-based SOD algorithm with high processing speed a high detection rate in high resolution images without using GPU. The proposed algorithm used Bayed Classifier, and uses entropy, colorfulness, contrast, and color distribution as learning feature. In addition, it was implemented in MATLAB R2019a, and improved performance was verified through visual evaluation, numerical evaluation, and comparison of processing speed with other algorithms. 최근 객체 인식 기반 산업이 증가함에 따라 중요 객체 검출(SOD) 연구가 증가하고 있고, 특히 고해상도 영상의 처리가 중요해지고 있다. 영상처리 기반 SOD는 처리 속도는 빠르지만 낮은 검출률을 가지고, 딥러닝 기반 SOD는 높은 검출률을 가지지만 처리 속도는 느리며 별도의 GPU 사용이 필요하다. 본 논문에서는 GPU 사용 없이 고해상도 영상에서 빠른 처리 속도와 높은 검출률을 가지는 머신러닝 기반 SOD 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 지도학습 중 하나인 베이즈 분류기를 사용하였고, 학습 특징으로 객체와 배경의 특성이 뚜렷한 엔트로피, 채도, 대비, 색상 분포를 사용하였다. 또한 MATLAB R2019a에서 구현하여 가시적 평가, 수치 평가, 다른 알고리즘과의 처리 속도 비교를 통해 개선된 성능을 검증하였다.
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이경수,강의진,박상혁,정혜승,이용찬,손영우 대한교통학회 2011 大韓交通學會誌 Vol.29 No.6
This research aimed to investigate whether commercial drivers' situation awareness ability is related to their frequency and magnitude of caused accidents and penalty points. For the purpose of measuring drivers' situation perception and interpretation capacities, two tests named 'situation awareness test' and 'hazard perception test' were developed. The tests were based on the data from 299 commercial drivers (test drivers) using a driving simulator. The outcome of drivers' performance on situation awareness and hazard perception tests was designed to be categorized into 5 grades, classifying the best as grade 1 and the worst as grade 5. As the result, low grades on situation awareness test had positive relationship with accumulated penalty points, frequency of accidents and safety index. Grades on hazard perception test were also positively correlated with accident frequency and safety indices. This suggests situation awareness ability of commercial drivers is significantly related to traffic violations and accident causing tendencies. 본 연구는 사업용 운전자들의 상황인식 능력이 사고 유발 회수나 심각성, 벌점 등과 관련성이 있는지 알아보기 위한 목적을 가지고 진행되었다. 이를 위해 상황인식의 지각 단계와 이해 단계의 능력을 측정하기 위한 상황지각 검사와 위험판단 검사를 제작하고, 운전정밀 특별검사 대상자인 사업용 운전자 228명에게 새로 개발된 시뮬레이터 기기를 이용하여 상황지각 검사와 위험판단 검사를 시행하였다. 개발된 과제의 수행 결과는 최종 5등급으로 판정이 내려지도록 설계되었는데 가장 수행이 좋은 경우 1등급, 수행이 나쁜 경우 5등급 판정을 받도록 하였다. 연구 결과, 상황지각 검사에서의 저조한 등급은 누산벌점과 사고 다발도, 안전도 지수와 정적인 상관이 있었으며 위험판단 검사의 등급은 사고 다발도와 안전도 지수와 정적인 상관이 있었다. 이는 사업용 운전자들의 상황인식 능력이 법규위반 및 사고 유발 경향과 관련이 있음을 보여준다.
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