• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.34-36
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• 2002

의료영상 처리시스템의 자동인식 결과 등과 함께 진단 중인 의죠 영상과 유사한 영상객체를 임의로 검색하여 부가정보로 활용할 수 있는 지능적 의료정보 시스템 구현에 대하여 논한다 의료 영상객체간 유사도 계산을 위하여 각 객체로부터 추출된 특징 정보를 객체 속성으로 이용하며, 이 들 특징 값들의 빈도와 관련 분포 속성 간 관련성 등을 고려한 유사객체 분류방식을 사용한다. 이와 같이 얻어진 영상객체 간 유사도 정보는 지식베이스로 관리되어 자동 영상 인식에 사용될 뿐 아니라 유사 영상 검색 및 진단의 근거자료로 사용된다. 즉 전문의나 병리학자들은 진단 과정에서 유사영상의 판독 결과 등을 참조함으로써 영상의 정확한 판독 및 진단 확증의 객관적 근거 자료를 학보하는데 도움을 받을 수 있다. 구현된 시스템의 적용 예로 자궁경부 세포진 영상인식 시스템을 이용하여 그 유용성을 보인다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.11
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• pp.2721-2726
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• 2014

In a MOG algorithm using the GMM to subtract background, the model parameter computation and the object classification to be performed at every pixel require a huge computation and are the chief obstacles to its uses. This paper proposes a fast MOG algorithm that partly adopts the simple model parameter computation and the object classification skip on the basis of the object prediction. The former is applied to the pixels that gives little effect on the model parameter and the latter is applied to the pixels whose object prediction is firmly trusted. In comparative experiment between the conventional and proposed algorithms using videos, the proposed algorithm carries out the simple model parameter computation and the object classification skip over 77.75% and 92.97%, respectively, nevertheless it retains more than 99.98% and 99.36% in terms of image and moving object-unit average classification accuracies, respectively.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.5
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• pp.425-430
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• 2015

This paper is a study to improve the classification efficiency of rotating objects by using deep neural networks to which a deep learning algorithm was applied. For the classification experiment of rotating objects, COIL-20 is used as data and total 3 types of classifiers are compared and analyzed. 3 types of classifiers used in the study include PCA classifier to derive a feature value while reducing the dimension of data by using Principal Component Analysis and classify by using euclidean distance, MLP classifier of the way of reducing the error energy by using error back-propagation algorithm and finally, deep learning applied DBN classifier of the way of increasing the probability of observing learning data through pre-training and reducing the error energy through fine-tuning. In order to identify the structure-specific error rate of the deep neural networks, the experiment is carried out while changing the number of hidden layers and number of hidden neurons. The classifier using DBN showed the lowest error rate. Its structure of deep neural networks with 2 hidden layers showed a high recognition rate by moving parameters to a location helpful for recognition.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.25 no.2
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• pp.44-51
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• 2020

동영상 프레임 내 객체 영역들을 배경으로부터 분할하는 기술인 동영상 객체 분할(video object segmentation)은 다양한 컴퓨터 비전 분야에 활용 가능한 연구 분야이다. 최근, 동영상 객체 분할과 관련된 연구 내용으로 CVPR, ICCV, ECCV의 컴퓨터 비전 최우수 학회에 매년 20편 가까이 발표될 정도로 많은 관심을 받고 있다. 동영상 객체 분할은 사용자가 제공하는 정보에 따라 비지도(unsupervised) 동영상 객체 분할, 준지도(semi-supervised) 동영상 객체 분할, 인터렉티브(interactive) 동영상 객체 분할의 세 카테고리로 분류할 수 있다. 본 고에서는 최근 연구가 활발하게 수행되고 있는 비지도 동영상 객체 분할과 준지도 동영상 객체 분할 연구의 최신 동향에 대해 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.69-70
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• 2014

연안지역에 대한 항공 하이퍼스펙트럴 영상으로부터 객체기반 분류방법을 이용하여 토지피복분류를 수행하고 기존에 주로 사용되어온 화소기반 분류기법에 의한 결과와 비교하였으며, 생성된 토지피복도로부터 해륙경계선인 수애선벡터를 용이하게 추출하는 방법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.536-537
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• 2018

A goal of this paper is doing fine grained recognition of breed of animal from pet images. Research about fine grained recognition from images is continuously developing, but it is not for animal object recognition because they have polymorphism. This paper proposes method of higher animal object recognition using Grab-cut algorithm for object segmentation and Fisher Vector for image encoding.

• Review of KIISC
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• v.20 no.3
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• pp.48-57
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• 2010

본 고는 휴먼 객체 검출 및 분류를 위한 것으로서, 입력된 동영상에서 배경 이미지와의 차분 영상을 통해 객체 영역을 검출하고, 검출된 객체 영역에서 얼굴 즉 헤드 영역을 검출하는 방법에 대해서 설명한다. 실시간으로 녹화된 동영상에서 사람이 움직이는 위치와, 크기 등이 아주 다양하며, 또한 한 사람이 아닌 여러 사람 객체를 검출하기 위하여 다중의 사람객체 검출기를 이용한 캐스케이드 사람 객체 추출 방법을 제안한다. 얼굴 크기 등을 고려하여 헤드 영역의 shape 를 기반으로 하여 1차 검출을 수행하고, 검출되지 않은 영역에 대하여 히스토그램 기반의 얼굴 영역을 검출한다. 또한 중복된 영상에 대해 베이지안 얼굴 검출기를 통해 인증함으로써 성능을 향상시킬 수 있다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.7 no.1
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• pp.1-6
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• 2006

This paper has been designed extend object-orientid database model that introducted new class basing the Heurilistic Classfication model. In order to implement this model, we have introducted heurilistic class to Object-orinted multimedia program. And we compared copmparing group with treating group using Object-orinted multimedia program and study relationship of creation.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.135-136
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• 2018

본 논문에서는 산업현장에서 특정한 물건을 인식하고 판단하여 로봇팔로 운반할 수 있는 딥러닝을 적용한 객체 인식 기반의 로봇 팔 제어 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 깊이 인식 카메라를 이용하여 3D 이미지를 촬영 하고 딥러닝으로 검출된 객체를 판별 및 분류 후 인식된 객체를 로봇 팔로 피킹 하도록 구현하였다. 이를 통해, 딥러닝과 깊이인식 카메라로 다양한 환경에서 객체를 정확히 분류 및 추적할 수 있도록 해서 스마트팩토리등 다양한 분야에 활용할 수 있는 시스템을 제안하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.2
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• pp.773-784
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• 2019

With the recent development of 4th industrial revolution technology, BIM information systems are spreading to civil engineering fields as a link to this technology. Accordingly, the Land, Infrastructure and Transport Ministry is announcing a technical policy to introduce the BIM information system into the construction sector from 2020. Usually, SOC-related facilities are complex, making it difficult to implement BIM without a standards framework. To overcome these problems, it is urgent to develop a BIM standard classification system. In this study, the BIM property classification system was developed to link the previously developed object classification system by analyzing domestic and foreign prior studies and working standards. This includes property information of businesses, facilities, parts of facilities and components that correspond to the level of object composition in the road and river sectors. It also suggested ways to apply expansion to various SOC areas and to organize spatial information by facility. The results of this study were applied to road facilities to verify the possibility of information building. The development of the BIM Standards Classification System through this R&D will contribute to the development of construction IT by providing conditions for convenient modeling and information system.