http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 전광길(Gwang-gil Jeon) (검색결과 7 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
가중치 윤곽선 검출기를 이용한 저 복잡도 하이브리드 보간 알고리듬
권혁진,전광길,정제창,Kwon, Hyeok-Jin,Jeon, Gwang-Gil,Jeong, Je-Chang 한국통신학회 2007 韓國通信學會論文誌 Vol.32 No.3C
예측(predictive) 이미지 코딩에서는 최소 자승법을 기반으로 하는 적응적인 예측기가 에지 주변에 있는 픽셀(pixel)의 예측 결과를 향상시키는데 효과적인 방법으로 알려져있다. 본 논문에서는 가중치 윤곽선 검출기 (weighted edge detector)를 이용한 하이브리드 보간 알고리듬(hybrid interpolation algorithm)을 제안한다 전체적인 계산의 복잡도를 감소시키기 위해서 2차원 선형 보긴(bilinear interpolation)과 에지 방향성을 이용한 보간(edge directed interpolation) 알고리듬을 선택적으로 적용시키는 하이브리드 접근방법을 이용한다. 이런 접근 방법을 2차원 선형 보간 알고리듬과 에지 방향성을 이용한 보간 알고리듬을 적용했을 경우와 비교하기 위해서 PSNR과 SSIM 측정값을 이용하여 객관적이고 주관적인 영상의 화질 비교는 제안한 알고리듬이 비슷한 성능을 나타냄을 보여준다. 또한 제안하는 가중치 윤곽선 검출기를 이용한 하이브리드 보간 알고리듬은 정규화된 CPU 수행 시간을 에지 방향성을 이용한 보간 알고리듬과 비교하면 최대 20배의 복잡도 감소 효과를 얻을 수 있다. In predictive image coding, a LS (Least Squares)-based adaptive predictor is an efficient method to improve image edge predictions. This paper proposes a hybrid interpolation with weighted edge detector. A hybrid approach of switching between bilinear interpolation and EDI (Edge-Directed Interpolation) is proposed in order to reduce the overall computational complexity The objective and subjective quality is also similar to the bilinear interpolation and EDI. Experimental results demonstrate that this hybrid interpolation method that utilizes a weighted edge detector can achieve reduction in complexity with minimal degradation in the interpolation results.
-
안상근,서태규,전광길,조중휘,Ahn, Sang-Geun,Seo, Tae-Kyu,Jeon, Gwang-Gil,Cho, Joong-Hwee 대한임베디드공학회 2016 대한임베디드공학회논문지 Vol.11 No.6
In this paper, we propose an improved single view metrology (SVM) algorithm to accurately measure the height of objects. In order to accurately measure the size of objects, vanishing points have to be correctly estimated. There are two methods to estimate vanishing points. First, the user has to choose some horizontal and vertical lines in real world. Then, the user finds the cross points of the lines. Second, the user can obtain the vanishing points by using software algorithm such as [6-9]. In the former method, the user has to choose the lines manually to obtain accurate vanishing points. On the other hand, the latter method uses software algorithm to automatically obtain vanishing points. In this paper, we apply image resizing and edge sharpening as a pre-processing to the algorithm in order to improve performance. The estimated vanishing points algorithm create four vanishing point candidates: two points are horizontal candidates and the other two points are vertical candidates. However, a common image has two horizontal vanishing points and one vertical vanishing point. Thus, we eliminate a vertical vanishing point candidate by analyzing the histogram of angle distribution of vanishing point candidates. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms conventional methods, [6] and [7]. In addition, the algorithm obtains similar performance with manual method with less than 5% of the measurement error.
-
스테레오 영상 보행자 인식 시스템의 후보 영역 검출을 위한 GP-GPU 기반의 효율적 구현
정근용,정준희,이희철,전광길,조중휘,Jeong, Geun-Yong,Jeong, Jun-Hee,Lee, Hee-Chul,Jeon, Gwang-Gil,Cho, Joong-Hwee 대한임베디드공학회 2013 대한임베디드공학회논문지 Vol.8 No.2
There have been various research efforts for pedestrian recognition in embedded imaging systems. However, many suffer from their heavy computational complexities. SVM classification method has been widely used for pedestrian recognition. The reduction of candidate region is crucial for low-complexity scheme. In this paper, We propose a real time HOG based pedestrian detection system on GPU which images are captured by a pair of cameras. To speed up humans on road detection, the proposed method reduces a number of detection windows with disparity-search and near-search algorithm and uses the GPU and the NVIDIA CUDA framework. This method can be achieved speedups of 20% or more compared to the recent GPU implementations. The effectiveness of our algorithm is demonstrated in terms of the processing time and the detection performance.
-
효율적인 움직임 추정을 위한 고속 블록 정합 알고리듬의 적응적 선택
김정준(Jung-Jun Kim),전광길(Gwang-gil Jeon),정제창(Je-chang Jeong) 한국통신학회 2008 韓國通信學會論文誌 Vol.33 No.1C
본 논문에서는 기존의 고속 움직임 추정 방법과 새롭게 제안하는 고속 움직임 추정 방법들을 적응적으로 사용하는 기법을 제공한다. 이 알고리듬의 이름은 AUDC이며, 새롭게 제안하는 고속 움직임 추정 방법은 다이아몬드탐색와 3단계 탐색 기법을 기초로 한다. 비록 많은 고속 움직임 추정 방법들이 각각 많은 장점을 가지고 있지만 단점도 가지고 있다. 그러므로 한가지의 고속 움직임 추정 방법을 사용하는 것보다는 적응적으로 고속 움직임 추정 기법을 선택하여 사용하는 것이 더욱 효율적이라 할 수 있다. 그래서 제안하는 움직임 추정 기법은 현재 블록에 이웃하는 블록의 Motion Vector의 길이, 탐색점의 수, SAD를 이용하여 다이아몬드 탐색 기법, 십자 3단계 탐색 기법 그리고 개량된 십자 다이아몬드 기법을 적응적으로 사용한다. 실험결과 AUDC는 많이 알려진 다른 고속 움직임 추정 방법보다 화질을 향상시킬 뿐만 아니라 탐색점의 수 또한 향상됨을 알 수 있다. A method that is adaptively selecting among previous fast motion estimation algorithms and a newly proposed fast motion estimation algorithm(UCDS) is presented in this paper. The algorithm named AUDC and a newly proposed fast motion estimation algorithms are based on the Diamond Search(DS) algorithm and Three Step Search(TSS). Although many previous fast motion estimation algorithms have lots of advantages, those have lots of disadvantages. So we thought better adaptive selection of fast motion estimation algorithms than only using one fast motion estimation algorithm. Therefore, we propose AUDC that is using length of the MV, Search Point, SAD of the neighboring block and adaptively selecting among Cross Three Step Search(CTSS), Diamond Search(DS) and Ungraded Cross Diamond Search(UCDS). Experimental results show that the AUDC is much more robust, provides a faster searching speed, and smaller distortions than other popular fast block-matching algorithms.
-
홍주성(Hong, Joo-seong),전광길(Jeon, Gwang-gil),정제창(Jeong, Je-chang) 한국방송·미디어공학회 2012 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2012 No.11
본 논문에서는 에지 검출기를 이용하여 선택적 디인터레이싱 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 LA 방법, M-ELA 방법 그리고 DOI 방법을 기본 방법으로 사용하였다. 제안한 방법에서 크게 3단계로 나눠진다. 먼저 비월주사 영상을 M-ELA 방법을 이용하여 에지의 방향을 예측한 후, 잃어버린 화소 값을 보간한다. 여기서 더 정밀한 에지를 검출하기 위해 소벨 연산을 사용하여 에지 방향에 따라 LA 방법, M-ELA 방법 그리고 DOI 방법을 선택적으로 보간하는 디인터레이싱 방법을 제안한다. 다양한 실험 영상에 대해 객관적 및 주관적 평가를 통해 제안한 알고리즘이 기존의 디인터레이싱 알고리즘보다 우수한 성능을 확인한다.
-
김도건 ( Do-gun Kim ),박승규 ( Seung-kyu Park ),최우영 ( Woo-young Choi ),전광길 ( Gwang-gil Jeon ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.2
현대인들은 삶을 영위하기 위해 매우 바쁘게 생활한다. 아이러니하게도, 이로 인해 자신의 건강은 챙기기 쉽지 않다. 특히 치아 쪽은 건강검진에도 포함되어 있지 않아 더욱 그렇다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 충치를 판단해주는 플랫폼을 제안한다. 실시간으로 사용자의 구강 안을 촬영한 영상에서 충치, 아말감, 골드 크라운 이렇게 세 가지 치아의 상태를 구분하여 검출한다. 치아의 종류를 판단하는 기술은 딥러닝을 이용하였다. 딥러닝 학습모델이 치아 판별기로써의 기능을 다하려면 충분하게 많은 각 종류의 치아 데이터가 필요하다. 따라서, 인터넷, 학술 자료 등을 활용하여 수집했다. 이 시스템을 혈압측정기, 신장계와 같이 공공장소에 설치함으로써 사용자 스스로 치아의 상태를 확인 할 수 있을 것으로 예상된다.
-
드론을 위한 Lora 기반 충돌 위험 감지 및 회피 시스템
김우재 ( Woo Jae Kim ),윤소연 ( So Yeon Yoon ),김민현 ( Min Hyun Kim ),김명섭 ( Myung Sup Kim ),전광길 ( Gwang Gil Jeon ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.2
드론은 군사목적에서 개발되고 사용되어 왔으나 현재에는 촬영, 물류 등의 다양한 분야에서 연구 및 사용되고 있다. 앞으로 수많은 드론이 하늘에서 비행할 것으로 예상됨에 따라 때때로 비슷한 항로를 비행하는 드론간의 충돌 위험 또한 야기될 수 있다. 드론을 안전하게 비행하기 위한 많은 연구들이 진행되어왔지만 공중 충돌에 의한 피해를 최소화 하려는 연구의 진행은 초기상태에 있다. 본 논문은 민간 항공기에 적용되어 사용되고 있는 1030/1090MHz 대역의 TCAS 시스템을 433MHz LoRa 네트워크를 사용하여 구현하였다. 충돌 위험을 판단하는 근거는 비행중인 드론의 진행 방향 및 비행 고도를 통하여 산출한다.
DBpia연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
