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      • KCI등재

        Stereo Matching Algorithm Based on Fast Guided Image Filtering for 3-Dimensional Video Service

        홍광수,김병규 한국디지털콘텐츠학회 2016 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.17 No.6

        Stereo matching algorithm is an essential part in computer vision and photography. Accuracy and computational complexity are challenges of stereo matching algorithm. Much research has been devoted to stereo matching based on cost volume filtering of matching costs. Local stereo matching based guided image filtering (GIF) has a computational complexity of , but is still not enough to provide real-time 3-dimensional (3-D) video services. The proposed algorithm concentrates reduction of computational complexity using the concept of fast guided image filter, which increase the speed up to with a sub-sampling ratio . Experimental results indicated that the proposed algorithm achieves effective local stereo matching as well as a fast execution time for 3-D video service.

      • KCI등재후보

        교통량 분석 및 감시를 위한 영상 기반 관측 시스템 기술 개발

        홍광수,엄태정,김병규 한국융합보안학회 2011 융합보안 논문지 Vol.11 No.4

        오늘날 자동차 수의 폭증으로 인하여 사회 인프라 구축에 있어서 도로 사정, 확충이나 교통 정책의 수립이 매우 중요한 요소가 되었다. 본 논문에서는 이러한 교통 정책 수립 및 도로 인프라 확충에 대한 예측 정보를 제공할 수 있는 영상 시스템 기반의 자동화된 교통량 측정 기술을 제안한다. 사거리나 도로에 설치된 CCTV로부터 실시간으로 영상을 입력 받고 입력된 영상에서 다양한 칼라, 기하학적 특징 등을 추출하여 차량의 이동 방향을 활용하여 차량의 종류가 소형(개인용), 대형(산업용)으로 구별하는 분석 기술을 개발하며, 이를 데이터베이스화 하여 실제 일정 시간 동안 통행한 자료를 제공하도록 개발한다. 이러한 자료를 바탕으로 해당 도로의 활용성과 확충에 대한 기본 정보를 제공할 수 있을 것이며, 본 논문에서 개발된 기술을 통하여 차량의 통행량을 인식 실험한 결과 약 90.1%의 인식률을 나타내었다. Recently, it is very important to establish and predict a traffic policy for expanding social infra structure like road, because the number of cars is significantly increasing. In this paper, we propose and develop an automated system technology based on vision sensor (CCTV) which can provide an efficient information for the traffic policy establishment and expanding the social infra structure. First, the CCTV image is captured as an input of the developed system. With this image, we propose a scheme for extracting vehicles on the road and classifying small-type, large-type vehicles based on color, motion, and geometric features. Also, we develop a DB (database) system for supplying a whole information of traffic for a specified period. Based on the proposed system, we verify 90.1% of recognition ratio in real-time traffic monitering environment.

      • KCI등재

        3D 콘텐츠 생성에서의 스테레오 매칭 알고리즘에 대한 매칭 비용 함수 성능 분석

        홍광수,정연규,김병규 한국융합보안학회 2013 융합보안 논문지 Vol.13 No.3

        스테레오 매칭 과정에 있어서 매칭 비용을 구하는 것은 매우 중요한 과정이다. 이러한 스테레오 매칭 과정의 성능을 살펴보기 위하여 본 논문에서는 기존에 제안된 매칭 비용 함수들에 대한 기본 개념들을 소개하고 각각의 성능 및 장점 을 분석하고자 한다. 가장 간단한 매칭 비용 함수는 매칭 되는 영상의 일관된 밝기를 이용하여 좌, 우 영상 간 서로 대 응하는 대응점을 추정하는 과정으로, 본 논문에서 다루는 매칭 비용함수는 화소 기반과 윈도우 기반의 매칭 비용 방법 으로 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 화소 기반의 방법으로는 절대 밝기차(the absolute intensity differences: AD) 와 sa mpling-intensitive absolute differences of Birchfield and Tomasi (BT) 방법이 있고, 윈도우 기반의 방법으로는 차이 절 대 값의 합(sum of the absolute differences: SAD), 차이 제곱 값의 합(sum of squred differences: SSD), 표준화 상호 상관성(normalized cross-correlation: NCC), 제로 평균 표준화 상호 상관성(zero-mean normalized cross-correlation: Z NCC), census transform, the absolute differences census transform (AD-Census) 이 있다. 본 논문에서는 앞서 언급 한 기존에 제안된 매칭 비용 함수들을 정확도와 시간 복잡도를 측정했다. 정확도 측면에서 AD-Census 방법이 평균적 으로 가장 낮은 매칭 율을 보여줬고, 제로 평균 표준화 상호 상관성 방법은 non-occlusion과 all 평가 항목에서 가장 낮 은 매칭 오차율을 보여 주지만, discontinuities 평가 항목에서는 블러 효과 때문에 높은 매칭 오차율을 보여 주었다. 시 간 복잡도 측면에서는 화소 기반인 절대 밝기차 방법이 낮은 복잡도를 보여 주였다.

      • KCI등재

        Stereo Matching Algorithm Based on Fast Guided Image Filtering for 3-Dimensional Video Service

        Gwang-Soo Hong(홍광수),Byung-Gyu Kim(김병규) 한국디지털콘텐츠학회 2016 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.17 No.6

        Stereo matching algorithm is an essential part in computer vision and photography. Accuracy and computational complexity are challenges of stereo matching algorithm. Much research has been devoted to stereo matching based on costs. Local stereo matching based guided image filtering (GIF) has a computational complexity of O(N), but is still not enough to provide real-time 3-dimensional (3-D) video services. The proposed algorithm concentrates reduction of computational complexity using the concept of fast guided image filter, which increase the speed up to O(N/s<SUP>2</SUP>) with a sub-sampling ratio s. Experimental results indicated that the proposed algorithm achieves effective local stereo matching as well as a fast execution time for 3-D video service.

      • KCI등재후보

        영상처리 기반의 운전자 중심 정보처리 기술 개발

        양승훈,홍광수,김병규 한국융합보안학회 2012 융합보안 논문지 Vol.12 No.6

        오늘날 자동차 기술의 핵심은 IT 기반 융합 시스템기술로 변화하고 있다. 다양한 IT 기술을 접목하여 운전 중 다양 한 상황에 대응하고 또한 운전자의 편의성을 지원하는 기술적 추세를 보이고 있다. 본 논문에서는 운전자의 안전성과 편의성을 증대하기 위해 영상 정보를 기반으로 도로 정보를 검출해 운전자에게 알려주고, 버튼을 직접 손으로 눌러야 하는 물리적 인터페이스를 대체할 비접촉식 인터페이스 기술을 융합한 Augmented Driving System (ADS) 기술을 제 안한다. 본 기술은 카메라로부터 입력 받은 영상 정보를 제안된 알고리즘을 통해 앞차와의 거리, 차선, 교통 표지판을 검출하고 차량 내부를 주시하는 카메라와 운전자의 음성을 인식할 마이크를 기반으로 기본 음성인식과 동작인식이 융 합된 인터페이스 기술을 제공한다. 이러한 요소 기술들은 운전자가 인지하지 못하더라도 운전자에게 현재의 주행상황 을 인지하여 자동으로 알려줌으로써 교통사고 확률을 크게 낮출 수 있을 것이며, 또한 다양한 운전 중 기능 조작을 편 리하게 지원함으로써 운전자의 전방 주시에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서 개발된 기술을 통해 테스트를 실시해 본 결과 표지판인식, 차선검출, 앞차와의 거리 검출 등의 인식률이 약 90% 이상이 되었다.

      • KCI등재

        상관분석을 응용한 산업재해 사례요인의 고찰

        정국삼,홍광수 한국산업안전학회 1999 한국안전학회지 Vol.14 No.1

        At present time, industrial accidents statistics are used as the basic data of the policy to prevent industrial accidents and the plan to applicate the industrial accident insurance. But this statistical data is not sufficient for the effective safety management because it is the expression of the itemized distribution and the frequency for the whole cases. This study tried to correlational analysis for each causes by defining investigational items as their accident parameters. The correlational analysis, between the unsafe action and status and their relational causes, was performed to analyze the occurrence causes of industrial accident. And to assume the severity of accident, the correlativity and independency between causes and direct causes which are defined hospital days subordinate parameter were analyzed. In addition, this study expressed numerically the effectiveness of subordinate parameters depended on the level of independent parameter by presenting the predictive model between dependent parameter and independent parameter, which have the categorical parameter, through the Logit analysis method.

      • KCI등재

        립 모션(leap motion) 센서를 이용한 노령 환자 치매 케어 시스템 개발

        신지우,김지수,홍광수,김병규 한국디지털콘텐츠학회 2018 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.19 No.2

        The general public's interest in dementia has increased recently as dementia has become a social issue due to its rapid aging. Several dementia prevention and rehabilitation programs are being carried out at the dementia rehabilitation center and at the old welfare center depending on the number of dementia patients. In this paper, a 3 dimensional finger and motion search of the leap motion is utilized and combined with dementia preventive and cognitive rehabilitation programs at various facilities. We suggest technologies that can provide both fun and effective treatment and rehabilitation content for rehabilitation therapists. A variety of cognitive enhancement content is designed using finger tracking and configured to be recorded in the database for rehabilitation programmes to increase the effectiveness of management. 최근 급속한 고령화로 인해 치매가 사회적 문제로 대두되면서 치매에 대한 일반 대중의 관심이 증가하였다. 늘어나는 치매환자 수에 따라 치매 재활센터, 노인 복지관에서는 여러 치매 예방 및 재활 프로그램이 진행되고 있다. 본 논문에서는 3차원 손가락 및 동작 스캔이 가능한 립 모션(leap motion)을 활용하여 다양한 시설에서 진행되고 있는 치매 예방 및 인지 재활 프로그램과 접목시킨다. 개발하고자 하는 기술은 재활 치료사들의 치료 및 재활 내용을 재미와 효과를 함께 제공할 수 있는 기술을 제안하고자 한다. 손가락 추적을 이용하여 다양한 인지 증강 콘텐츠를 설계하고, 재활 교육의 기록이 데이터베이스에 기록되도록 구성하여 재활 프로그램의 관리의 효율성을 증대시키고자 하였다.

      • KCI등재

        스케일러블 비디오 코딩에서 방향성 정보를 이용한 모드 결정 고속화 기법

        정현기(Hyun-Ki Jung),홍광수(Kwang-Soo Hon),김병규(Byung-Gyu Kim),김창기(Chang-Ki Kim),유정주(Jeong-Ju Yoo) 한국방송·미디어공학회 2012 방송공학회논문지 Vol.17 No.1

        As Scalable Video Coding (SVC) is a video compression standard extended from H.264/AVC, it is a way to provide scalability in terms of temporal, spatial and quality. Although the compression efficiency of SVC is increased due to the scalability in many aspect, it is essential to reduce the complexity in order to efficiently use because the complexity is relatively increased. To reduce the complexity of SVC in the paper, we propose fast mode decision algorithm to reduce the complexity of encoding process using direction information of B-picture by efficiently performing inter-layer prediction. The proposed algorithm is a fast mode decision algorithm that makes different from detection mode number of forward and backward, bi-direction in the way using best mode of base-layer up-sampled after simply SKIP mode detection using the direction information of best mode of base-layer up-sampled. The experimental results show that the proposed algorithm approach can achieve the maximum computational time saving about 53% with almost no loss of rate distortion (RD) performance in the enhancement layer.

      • KCI등재

        교육용 도서 영상을 위한 효과적인 객체 자동 분류 기술

        최영주,김지해,이영운,이종혁,홍광수,김병규 한국디지털콘텐츠학회 2017 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.18 No.7

        Despite the fact that the copyright has grown into a large-scale business, there are many constant problems especially in image copyright. In this study, we propose an automatic object extraction and classification system for the scanned educational book image by combining document image processing and intelligent information technology like deep learning. First, the proposed technology removes noise component and then performs a visual attention assessment-based region separation. Then we carry out grouping operation based on extracted block areas and categorize each block as a picture or a character area. Finally, the caption area is extracted by searching around the classified picture area. As a result of the performance evaluation, it can be seen an average accuracy of 83% in the extraction of the image and caption area. For only image region detection, up-to 97% of accuracy is verified. 오늘날 저작권 관련 산업이 사회, 경제적으로 큰 영향을 미치는 대규모 산업으로 성장하였음에도 불구하고 저작물에 대한 소유권 및 저작권에 대한 문제가 끊임없이 발생하고 있으며 특히 이미지 저작권과 관련된 연구는 거의 진행되지 않는 상태이다. 본 연구에서는 기존의 문서 영상처리 기술과 딥 러닝 기술을 융합하여 교육용 도서 영상에서의 객체 자동 추출 및 분류 기술 시스템을 제안한다. 제안된 기술은 먼저 잡음을 제거한 후, 시각적 주의(visual attention) 기반 영역 추출 과정을 수행한다. 추출된 영역을 기반으로 블록화 작업을 수행하고 , 각 블록을 그림인지 아니면 문자 영역인지를 분류한다. 마지막으로 추출된 그림 영역 주위를 검색하여 캡션 영역을 추출한다. 본 연구에서 진행한 성능 평가 결과, 그림 영역은 최대 97% 정확도를 보이며, 그림 및 캡션 영역 추출에 있어서는 평균 83%의 정확도를 보여 준다.

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