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- 저자 : 박기수(Kisu Park) (검색결과 2 건)
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무인기 기반 RGB 영상 활용 U-Net을 이용한 수수 재배지 분할
박기수,유찬석,강예성,김은리,정종찬,박진기,Kisu Park,Chanseok Ryu,Yeseong Kang,Eunri Kim,Jongchan Jeong,Jinki Park 대한원격탐사학회 2023 大韓遠隔探査學會誌 Vol.39 No.5
When converting rice fields into fields,sorghum (sorghum bicolor L. Moench) has excellent moisture resistance, enabling stable production along with soybeans. Therefore, it is a crop that is expected to improve the self-sufficiency rate of domestic food crops and solve the rice supply-demand imbalance problem. However, there is a lack of fundamental statistics,such as cultivation fields required for estimating yields, due to the traditional survey method, which takes a long time even with a large manpower. In this study, U-Net was applied to RGB images based on unmanned aerial vehicle to confirm the possibility of non-destructive segmentation of sorghum cultivation fields. RGB images were acquired on July 28, August 13, and August 25, 2022. On each image acquisition date, datasets were divided into 6,000 training datasets and 1,000 validation datasets with a size of 512 × 512 images. Classification models were developed based on three classes consisting of Sorghum fields(sorghum), rice and soybean fields(others), and non-agricultural fields(background), and two classes consisting of sorghum and non-sorghum (others+background). The classification accuracy of sorghum cultivation fields was higher than 0.91 in the three class-based models at all acquisition dates, but learning confusion occurred in the other classes in the August dataset. In contrast, the two-class-based model showed an accuracy of 0.95 or better in all classes, with stable learning on the August dataset. As a result, two class-based models in August will be advantageous for calculating the cultivation fields of sorghum.
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이상우(Sangwoo Lee),김영휘(Younghui Kim),차승훈(Seunghoon Cha),권재환(Jaehwan Kwon),고해정(Haejeong Koh),박기수(Kisu Park),송의석(Isaac Song),윤형진(Hyungjin Yoon),장경윤(Kyungyoon Jang) 한국컴퓨터그래픽스학회 2017 컴퓨터그래픽스학회논문지 Vol.23 No.5
시청자의시야를콘텐츠로가득채워주어강한몰입감을제공하는다면영상제작을위해서는다수의카메라를이용한촬영이 요구된다. 이러한 촬영 시나리오에서는다수의 카메라에 의해 촬영되고 있는 화면들이 하나의 콘텐츠로써 어떻게 보여질지 혹은 실제 상영관에서 어떻게 보여질지 확인하는 모니터링 과정이 매우 중요하다. 기존의 특수 포맷 영상 촬영에 관한 연구들은 모두 스테레오스코픽 입체 영상이나 파노라마 영상 등 각자의 목적에 집중하여 이루어져 왔으며, 최근 확산되고 있는 세 개의 면을이용한 다면 상영관에 최적화된 콘텐츠 제작에 관한 연구는 부재하다. 본 논문에서는 세 대의 카메라를 제어할 수 있는 리그와 다면 영상 포맷에 특화된 모니터링 소프트웨어를 이용한 다면 콘텐츠 현장 촬영 시스템을 제안한다. 제안된 리그는 카메라 간의 각도를 정밀하게 조절하여 세 대의 카메라로 넓은 화각을 촬영할 수 있으며, 원격 통신을 통해 모니터링 소프트웨어와 연동된다. 모니터링 소프트웨어는 실시간으로 들어오는 영상들을자동으로 정렬해주며, 수신 받은 리그의 각도에 따라 영상의 정렬이자동으로 업데이트된다. 또한 촬영 시에 얻어진 정렬 정보를 후반작업에 사용할 수 있게 함으로써, 제작 효율을 크게 향상시킨다. Filming using multiple cameras is required for the production of the multi-screen content. It can fill the viewer’s field of view (FOV) entirely to provide an increased sense of immersion. In such a filming scenario, it is very important to monitor how images captured by multiple cameras are displayed as a single content or how the content will be displayed in an actual theatre. Most recent studies on creating the content of special format have been focused on their own purposes, such as stereoscopic and panoramic images. There is no research on content creation optimized for theatres that use three screens that are spreading recently. In this paper, we propose a novel content production system with a rig that can control three cameras and monitoring software specialized for multi-screen content. The proposed rig can precisely control the angles between the cameras and capture wide angle of view with three cameras. It works with monitoring software via remote communication. The monitoring software automatically aligned the content in real time, and the alignment of the content is updated according to the angle of camera rig. Futher, the producion efficiency is greatly improved by making the alignment information available for post-production.
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