Sanghyun Son

Most image super-resolution (SR) methods are developed on synthetic low-resolution (LR) and high-resolution (HR) image pairs that are constructed by a predetermined operation, e.g., bicubic downsampling. As existing methods typically learn an inverse mapping of the specific function, they produce blurry results when applied to real-world images whose exact formulation is different and unknown. Therefore, several methods attempt to synthesize much more diverse LR samples or learn a realistic down

Deep CNNs have achieved significant successes in image processing and its applications, including single image super-resolution (SR). However, conventional methods still resort to some predetermined integer scaling factors, e.g., ×2 or ×4. Thus, they are difficult to be applied when arbitrary target resolutions are required. Recent approaches ex-tend the scope to real-valued upsampling factors, even with varying aspect ratios to handle the limitation. In this pa-per, we propose the SRWarp framew

Super-Resolution (SR) is a fundamental computer vision task that aims to obtain a high-resolution clean image from the given low-resolution counterpart. This paper reviews the NTIRE 2021 Challenge on Video Super-Resolution. We present evaluation results from two competition tracks as well as the proposed solutions. Track 1 aims to develop conventional video SR methods focusing on the restoration quality. Track 2 assumes a more challenging environment with lower frame rates, casting spatio-tempor

We introduce a novel differentiable hybrid traffic simulator , which simulates traffic using a hybrid model of both macroscopic and microscopic models and can be directly integrated into a neural network for traffic control and flow optimization. This is the first differentiable traffic simulator for macroscopic and hybrid models that can compute gradients for traffic states across time steps and inhomogeneous lanes. To compute the gradient flow between two types of traffic models in a hybrid fr

As society has developed, the number of vehicles has increased and road conditions have become complicated, increasing the risk of crashes. Therefore, a service that provides safe vehicle control and various types of information to the driver is urgently needed. In this study, we designed and implemented a real-time traffic information system and a smart camera device for smart driver assistance systems. We selected a commercial device for the smart driver assistance systems, and applied a compu

Real time locating systems (RTLS) are required to provide high quality service for port logistics. When such locating systems are applied to port logistics, however, they encounter the problem of unreachable signals. The environments of port logistics have radio-shaded areas (RSA), which often cause failures in measurement or positioning errors. This paper addresses the design and implementation of a real time locating system over IEEE 802.15.4a radio for application to port logistics. The propo

Wi-Fi 기반 위치 추적 기술은 다양한 방법들이 제시되어 있으나 일반적으로 지정한 참조위치에서 측정한 신호세기 정보를 활용하는 핑거프린트 기법을 주로 이용한다. 그러나 핑거프린트 기법이 높은 해상도와 정밀도를 가지기 위해서는 다수의 참조위치를 필요로 하지만, 다수의 정보를 위해서는 많은 비용의 소모가 발생한다. 본 논문에서는 서비스 지역을 격자로 구분하고 가상의 참조위치를 바탕으로 신호 세기 모델을 만들어서 격자의 신호 세기정보를 예측하고 신뢰도를 부여하여 핑거프린트 맵을 생성한다. 이렇게 생성된 맵은, 위치 추정을 위해 입력된 신호 세기 리스트와 비교하여 추정하고자 하는 대상이 어떠한 격자에 있는지 비교하는데 사용한다. 제안하는 기법과 시스템의 성능을 평가하기 위해 <TEX>$20m{\times}22m$</TEX>의 실내 환경에서 기존의 핑거프린트 기법(RADAR)과 비교한 결과 제안하는 시스템을 이용할 때 위치 측정 에러가 감소하는 결과를 확인하였다. 그리고 실험 결과 기존의

Videos in the real-world contain various dynamics and motions that may look unnaturally discontinuous in time when the recordedframe rate is low. This paper reports the second AIM challenge on Video Temporal Super-Resolution (VTSR), a.k.a. frame interpolation, with a focus on the proposed solutions, results, and analysis. From low-frame-rate (15 fps) videos, the challenge participants are required to submit higher-frame-rate (30 and 60 fps) sequences by estimating temporally intermediate frames.

최근 반도체 기술, 센서 기술 및 이동통신 기술의 발전으로 스마트 자동차 기술 연구 개발이 진행 중에 있다. 사회가 발전함에 따라 차량이 증가하였고 사고에 대한 위험은 점차 높아지고 있다. 그에 따라 기존의 차량용 블랙박스 외에 차량의 각종 센서 정보를 활용하여 운전자에게 다양한 정보를 제공하는 첨단 운전자 보조 시스템이 연구되고 있다. 본 논문에서는 차량 간의 통신기능을 포함하고, 주변의 정보를 습득하여 제공할 수 있는 스마트 카메라 장치를 설계 및 구현하여, 장치에 포함된 카메라로부터 입력 받은 영상을 분석하여 획득한 정보를 영상 메타데이터화 하는 기술에 대한 연구를 수행하였다. 또한 임베디드 장치의 제한된 계산 성능을 보완하기 위해 관심영역을 설정하는 S-ROI(Static-Region Of Interest), D-ROI(Dynamic-Region Of Interest) 방식을 고안하였다. 실험을 통해 영상처리 속도가 전체영상 분석에 비해 S-ROI의 경우 3.0배, D-ROI

Abstract We present a highly efficient algorithm for computing the minimum distance between two solids of revolution, each of which is defined by a planar cross‐section region and a rotation axis. The boundary profile curve for the cross‐section is first approximated by a bounding volume hierarchy (BVH) of fat arcs. By rotating the fat arcs around the axis, we generate the BVH of fat tori that bounds the surface of revolution. The minimum distance between two solids of revolution is then compute

이동형 장치의 위치 정보를 확보하기 위해 다양한 위치 측정 시스템이 연구되고 있으며 현재 가장 많이 이용하는 시스템은 위성 정보를 이용하는 GPS와 무선 네트워크를 이용하는 RTLS가 있다. 장치 주변의 장애물은 장치와 위성 혹은 무선 통신 앵커와 NLOS 상태를 유발하며 측정 정확도를 떨어뜨린다. 본 논문에서는 대상의 위치 측정을 위해 두 개의 시스템을 함께 이용해 장치 주변의 NLOS 상태를 파악하여 장치간의 측정 신뢰성 정보를 추정함으로써 측위 정확도를 향상시키는 기법을 제안한다. 또한 NLOS 상태의 파악을 위한 위성 정보의 분석 방법에 대해서 설명하고 이를 이용한 위치 측정 시스템을 제안한다. 본 시스템의 성능평가를 위해 다양한 환경에서의 NLOS 상태 판별에 대한 테스트를 수행하였으며 해당 측정결과를 이용한 위치 측정 시스템을 구현하여 시뮬레이션 하였다. NLOS 상태 파악을 위한 실험 결과 약 97% 정도의 성공률로 NLOS 상태를 판별하였다. 또한 NLOS 상태 판별

We introduce a novel policy learning method that integrates analytical gradients from differentiable environments with the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm. To incorporate analytical gradients into the PPO framework, we introduce the concept of an α-policy that stands as a locally superior policy. By adaptively modifying the α value, we can effectively manage the influence of analytical policy gradients during learning. To this end, we suggest metrics for assessing the variance and b