비행 운동 시뮬레이션을 위한 좌표계 변환

백중환,황수찬,김칠영 한국항행학회 1999 韓國航行學會論文誌 Vol.3 No.2

비행 시뮬레이터는 엔진 모듈, 항법장치 모듈, 계기 모들로 구성된다. 여기에는 두 가지의 문제점을 가지고 있다. 첫째는, 각 모듈별로 사용하는 좌표계가 서로 다르다는 점이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 각기 독자적인 좌표계를 일치시키기 위한 방법을 고안하였다. 둘째는, 지구 형태가 완전한 구 모양을 따르고 있다고 가정하고 구삼각공식을 이용하여 거리와 방위각을 계산하게 되면 많은 연산량이 요구된다. 본 논문에서는 근거리 비행시 구 삼각공식 대신 평면 근사화 방식을 사용함으로써 우수한 결과를 얻음을 확인하였따. 연산 속도는 구 삼각공식 사용시 4.95 × 10^-4초에서 평면 근사화 방식을 사용시 1.648 × 10^-4초로 향상됨을 확인하였다. A flight simulator is composed of engine, navigation systems and instrument modules. However, two problems exist here. First, the coordinate of each independent module is not same. To solve this problem, we design a method that mutual coordinates are capable of transformation each other. Second, the distance and bearing between two points on the earth are computed in a sphere shape using the spherical trigonometry. However, the computing time is very sever. In this paper, we project the sphere into the planar to reduce the computing time. An experimental result shows that the performance of the proposed method is excellent to both distance and bearing calculations in close region. Also, the computing time is reduced from 4.95 × 10^-4 seconds to 1.648 × 10^-4 seconds.

SAR 영상의 선명도 개선 및 목표물 자동 추출에 관한 연구 ( A study on Image Enhancement and Automatic Object Extraction of SAR Images )

백중환 한국통신학회 1994 한국통신학회 워크샵 Vol.- No.-

항법 지리 데이타베이스를 이용한 비행 시뮬레이터용 항공전자 장치 소프트웨어 개발

백중환,Baek, Joong Hwan 한국항행학회 1997 韓國航行學會論文誌 Vol.1 No.1

본 논문에서는 R-트리를 이용하여 항법 지리 데이타베이스를 구축하고 비행 시뮬레이터를 위해 VOR, ILS, DME, NDB 등의 항공전자 장치를 위한 소프트웨어를 개발한다. 먼저, R-트리를 이용하여 항법지리 데이타베이스를 설계하고 각 공항의 항법시설에 대한 데이타베이스를 구축한다. 항공전자 장치 소프트웨어 구현을 위해 VOR에서는 항공기와 VOR국 간의 거리, 방위각, 편위각 등을 계산하는 알고리즘을, ILS에서는 LLZ로 부터의 편위각, GP로 부터의 글라이드 슬로프로, 마커의 범위 등을 계산하는 알고리즘을 개발한다. 항법 지리 데이타베이스 시스템은 데이타베이스를 구축하고 갱신할 수 있는 항법지리 데이타 관리기, 항법전자장치에 관련된 정보를 제공하는 실시간 탐색기, 항법지리 데이타베이스, 그리고 사용자 인터페이스로 구성된다. In this paper, we construct a navigation geography database using R-tree, and develop a software for avionics systems such as VOR, ILS, DME, and NDB. First, we design the navigation geography database using R-tree, and construct a database for navigation aids facilities of every airport. In order to implement avionics software, we develop some calculating algorithms for distance, bearing, and deviation angle between an aircraft and a VOR station for VOR, and deviation angle from a LLZ, glide slope from a GP, and range of markers for ILS. The navigation geography database system is composed of map data manager which can construct and update the database, real-time searcher which provides information about the avionics system, geography database, and user interface.

초고주파 영상의 선명도 개선 및 윤곽선 추출에 관한 연구

백중환 한국항공대학교 1993 論文集 Vol.31 No.-

장파장을 사용하는 초고주파 영상은 장파의 산란 특성 때문에 영상의 질이 매우 떨어진다. 본 연구에서는 초고주파 영상으로 부터 speckle 잡음을 제거하고 영상의 선명도를 높여 목표물 인식을 용이하게 하는 영상처리 기술을 개발한다. 히스토그램 군등화법을 이용하여 영상의 선명도를 개선하고, 공간평활 필터 및 미디언 필터링을 통해 잡음을 제거한다. 또한 영상으로 부터 목표물을 추출하기 위한 임계값 처리법에 대해 연구 한다. 마지막으로, 기존의 윤곽선 추출기법들에 대해 고찰하고 초고주파 영상에 가장 적합한 방법을 도출한다. The quality of microwave image is very degraded because microwave image uses long wavelength, which has reflecting or scattering characteristics. This study is for developing the technologies which remove the speckle noise in micr-owave image and enhance the quality of the microwave image in order to easily recognize the objects. Histogram equalization method is adopted to enhance the quality of the image, and spatial smoothing filter and median filter are used for removing the noise. Also, thresholding method is studied for segmention the objects from microwave image. Finally, several existing edge detection methods are are stuided and the best method for micro image is derived.

확장된 지역특징을 이용한 중첩된 물체 인식

백중환 한국통신학회 1992 韓國通信學會論文誌 Vol.17 No.12

This paper describes a new overlapped object recognition method using extended local features. At first, we extract the extended local features consisting of corners, arcs, parallel-lines, and corner-arcs from the images consisting of model objects. Based on the extended local features we construct a knowledge-base. In order to match objects, we also extract the extended local features from the input image, and then check the compatibility between the extracted features and the features in the knowledge-base. From the set of compatible features, we compute geometric transforms. If any geometric transforms are clustered, we generate the hypothesis of the objects as the centers of the clusters, and then verify the hypothesis by a reverse geometric transform. An experiment shows that the proposed method increases the recognition rate and the accuracy as compared with existing methods. 본 논문은 확장된 지역특징을 이용하여 서로 중첩된 물체를 인식하는 새로운 방법에 대해 기술한다. 먼저 모델물체의 화상으로부터 코너, 아크, 평행선 및 코너-아크로 구성된 지역특징을 추출하고 지식베이스를 구축한다. 물체의 정합을 위해, 입력화상으로 부터 지역특징을 추출한 다음, 지식베이스의 특징과의 유사성을 조사하여 유사한 특징 set으로부터 기하변환을 구한다. 기하변환이 클러스터를 형성하면, 그 클러스터의 중심으로 가설을 설정하고 역기하변환으로 정합을 검증한다. 실험을 통해, 제안된 물체인식방법이 기존의 방법에 비해 인식율과 정확도를 높인다는 것을 확인하였다.

SAR 영상의 선명도 개선 및 목표물 자동추출에 관한 연구 ( A Study on Image Enhancement and Automatic Object Extraction of SAR Images )

백중환 대한전자공학회 1994 대한전자공학회 워크샵 Vol.1994 No.-

평탄 지역과 경계선 지역에 따른 적응형 필터를 이용한 스패클 잡음 제거에 관한 연구

홍승범,백중환 한국항공대학교 1996 論文集 Vol.34 No.-

본 논문에서는 경계선을 보호하면서 잡음을 제거하는 전 처리 방식을 제안한다. 초음파 영상은 과립(顆粒) 형태의 스패클 잡음에 의하여 열화된다. 스패클 잡음은 곱형 잡음(multiplicative noise)의 형태로서 신호에 독립(signal independent)적이며, 공간상에서 상관적이다. 우리가 제시한 방식인 이종형 필터는, 본 논문에서는 AWF(Adaptive Window Filter)로 부름, 스패클의 성질을 이용하여 제작하였다. 구성 형태는 에지 영역에서는 평균 필터를 이용하였고, 잡음 영역(flat region)에서는 Log필터를 이용하였다. 두 영역을 구별하는 방법은 기존에 제시된 통계적 연산 방식(국부 평균과 표준편차) 대신에 공간 영역 상에서 국부 창(3x3 subwindow)에서 얻어지는 기울기를 이용하여 두 영역을 구별할 수 있다. 제안된 필터의 성능 평가는 향상 지수 (??)와 스패클 지수(SI)에 의해 잡음의 제거 정도를 평가 하였다. In this paper, we propose a pre-processing method which removes noise while preserves the edges. The ultrasonic images are corrupted by the granular pattern noise-a speckle noise. the speckle exists in a types of coherent imaging systems, the speckle is the signal independent and multiplicative noise. In this paper, we derive a filter, called the AWF(Adaptive Window Filter), from the nature of the speckle. The filter is made of the MEAN Filter in the edge region and LOG Filter in the flat or noise region. To make a distinction between edge and flat region, we calculate the inclination around the subwindow(3x3) instead of computing the local statistics of pixels (such as local mean M and standard deviation ?). According to the obtained region, edgeregion is performed by the mean filter and flat region by the Log filter. Performance of the proposed filter is evaluated by the Enhanced Factor (??) and the Speckle Index(SI).

중복된 물체 인식을 위한 확장된 지역특성 추출에 대한 연구

白重煥 한국항공대학교 1992 論文集 Vol.30 No.-

특징축출은 물체인식 과정중에서 가장 중요한 과정이다. 왜냐하면 시스템의 정확도는 물체로 부터 특징을 얼마나 정확하게 추출하느냐에 달려있기 때문이다. 본 논문에서는, 중복된 물체의 인식을 위한 하나의 새로운 확대지역특징 추출 방법을 제시한다. 먼저, 2차 미분된 가우스 필터와 원화상을 콘벌루션한후 영교차점을 찾음으로서 물체의 윤곽선을 추출한 다음, 다각형 근사화에의해 윤곽선으로 부터 직선소를 추출한다. 코너, 병렬선, 아크, 및 코너-아크로 이루어진 확대지역특징이 직선소로 부터 추출된다. Feature extraction is the most important phase in object recognition because accuracy of the system relies on how well the features are extracted. In this paper a new extended local feature extraction method is proposed, which can be applied for overlapped object recognition. Line edges are detected by convolving with the Laplacian of Gaussian filter and detecting zero-crossing points. Straight line segments are extracted from the line edges by polygonal approximation. The extended local features such as corners, parallel lines, arcs, and corner-arcs are then extracted from the set of straight line segments.

항공 응용 분야 : 비디오 감시 응용을 위한 텍스쳐와 컬러 정보를 이용한 고속 물체 인식

백중환 ( Joong Hwan Baek ),민재홍 ( Jae Hong Min ),이슬람모하마드카이룰 ( Mohammad Khairul Islam ),자한파라 ( Farah Jahan ) 한국항행학회 2011 韓國航行學會論文誌 Vol.15 No.1

본 논문에서는 텍스쳐와 컬러 정보를 기반으로 비디오 감시를 위한 빠른 물체 분류 방법을 제안한다. 영상들로부터 SURF와 색 히스토그램의 국부적 패치들을 추출하여 그들의 장점을 이용한다. SURF는 명암 내용 정보를 제공하고 색 정보는 패치에 대한 특이성을 증강시킨다. SURF의 빠른 계산뿐만 아니라 객체의 색 정보를 활용한다. 국부적 특징을 이용하여 관심 영역 혹은 영상의 전역적 서술자를 생성하기 위해 Bag of Word 모델을 이용하고, 전역적 서술자를 분류하기 위해 Na?ve Bayes 모델을 이용한다. 또한 본 논문에서는 판별적인 기술자인 SIFT도 성능 분석한다. 네 종류의 객체에 대한 실험결과 95.75%의 인식률을 보였다. In this paper, we propose a fast object classification method based on texture and color information for video surveillance. We take the advantage of local patches by extracting SURF and color histogram from images. SURF gives intensity content information and color information strengthens distinctiveness by providing links to patch content. We achieve the advantages of fast computation of SURF as well as color cues of objects. We use Bag of Word models to generate global descriptors of a region of interest (ROI) or an image using the local features, and Na?ve Bayes model for classifying the global descriptor. In this paper, we also investigate discriminative descriptor named Scale Invariant Feature Transform (SIFT). Our experiment result for 4 classes of the objects shows 95.75% of classification rate.

ROI를 적용한 웨이블릿 기반 수표 영상 압축

소정철,백중환 한국항공대학교 1999 論文集 Vol.37 No.-

수표 처리 시스템의 전산, 정보화시, 수표영상의 차지하는 정보량이 매우 커서 수표 영상의 압축이 필요하다. 수표 영상은 하단부에 수표의 모든 정보를 포함하는 숫자와 문자 영역이 있어서 수표의 다른 지역에 비해 이 숫자와 문자 영역의 중요도가 매우 높다. 따라서 수표 하단 영역을 ROI로 정해서 압축시에도 ROI 지역의 화질을 선명하게 유지해야 된다. 따라서, 본 논문에서는 ROI를 적용한 웨이블릿 기반의 EZW 알고리즘을 이용한 수표 영상의 압축 방법을 제시한다. 제시한 방법을 기존의 정지 영상 압축 표준인 JPEG와 비교했을 때, 12:1에서부터 32:1까지의 압축비에서 제시한 방법이 ROI지역을 33[dB] 이상으로 유지하면서도 PSNR이 3~7[dB] 정도 더 나은 성능을 보였다. A check image has a large amount of information in being real time online of the check process system, so the image has to be compressed. However the check has a resion including characters and numbers which have all information of check, the resion is more important than other regions. Therefore the region must be compressed in high quality. In this paper, we propose a check image compression method using EZW based on wavelet transform applying ROI. A comparison shows that the result between the proposed method and JPEG in compression ration from 12:1 to 38:1, proposed method has better performance about 3~7[dB] than JPEG in ROI being maintained high than 33[dB].