• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1523-1526
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• 2015

본 논문에서는 커널 기반 객체 추적 방식을 이용하여 실시간으로 객체를 추적하는 기술에서 객체의 크기 추정에 대한 기존 연구를 비교 분석한다. 커널 기반 객체 추적은 추적하고자 하는 객체를 초기 프레임에서 타켓으로 설정한 후, 각 프레임마다 타켓 후보들을 제시하고 그 중 가장 객체와 유사한 후보에 초점을 맞춰가며 객체를 추적한다. 이때, 목표 객체와 객체 후보간 유사성을 기반으로 정의된 배경 영사 영상(back-projection image)을 이용하여 객체의 크기를 추정하는 방법들이 제시되고 있다. 안정적인 객체 크기 추정 방법의 설계를 위한 사전 연구로서 대표적인 객체 크기 추정 기존 연구를 비교, 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.87-88
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• 2014

접근통제는 주체가 객체와 상호작용하는 방법의 관리에 대한 것이다. 객체에서 주체로의 정보전송을 접근 이라고 한다. 주체는 접근을 통하여 수동적 실재 즉, 객체에 대한 정보 또는 객체로부터 데이터를 요구하는 능동적 실재이다. 주체는 항상 객체에 대한 정보 또는 객체로부터 데이터를 수신하는 실재이며, 또한 객체에 대한 정보 또는 객체로부터 데이터를 수신하는 실재이며 또한 객체에 대한 정보 또는 객체 내에 보관되어 있는 데이터를 변경하는 실재이다. 객체는 항상 정보 혹은 데이터를 제공하거나 유지하는 실재이다. 업무수행자(사용자)의 역할(Role)과 데이터 사용행위에 기반한 접근 및 권한 통제가 이루어져야 한다. 중요 정보의 대량 조회 및 변경 작업은 사전 결재를 득해야 한다. 일정 시간 무행위 세션에 대해 통제를 해야 한다.

• Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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• 2007.11a
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• pp.957-960
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• 2007

The construction information used in the design and construction phases are being gradually changed by 3D objects based on virtual reality (VR). This study developed an algorithm and computerized system to visualize layer object simulation that can be used in the pre-design phase. Layer object simulation enables designer to review expecting problems, which can reappear in real construction site, by building construction structures in a VR system. This function can be used as an important tool of virtual construction system.

• Journal of Information Technology Application
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• v.1 no.3_4
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• pp.133-152
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• 1999

생산 시스템은 일반적으로 규모가 크고 복잡하며 동시 발생적인 특성을 가지는 경우가 많다. 이러한 특징은 시스템의 행태를 사전에 분석하고 시뮬레이션하기 위한 모델링에 많은 어려움을 가져오게 한다. 본 논문은 이러한 어려움을 해결하기 위하여 객체지향 페트리네트를 이용한 생산시스템 모델링 및 분석 도구를 제사한 것이다. 기본적인 구조는 페트리네트를 객체의 개념으로 구성하는 것이다. 객체의 개념으로 페트리네트를 구성하고 시스템의 행태는 객체간의 메시지 교환과 객체내의 행태로 표현된다. 시스템 분석에 있어서는 객체간의 메시지 전달관계와 객체내의 행태 분석 등이 가능하다. 대상 시스템이 객체의 클래스 개념으로 구성되기 때문에 복잡도가 많이 감소될 수 있다. 특히 본 논문에서는 상속성의 개념을 객체 지향 페트리네트에서 어떻게 구현할 것인가에 대한 방법과 분석 방법이 제시되었다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.14 no.4
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• pp.455-462
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• 2013

This paper proposes a detection system that, by determining whether a dangerous act is being carried out among other pedestrians in the images captured using CCTV, provides pre-warnings and establishes emergency measures. To determine the presence of a dangerous act, after setting zones of interest and danger zones within those zones of interest, the danger level is determined in accordance with the range of encroachment upon detecting an object. Especially, this research aims at detecting a suicide jump from the bridge and extends to detecting a dangerous act among pedestrians from detecting a dangerous act of only one person with no one in the previous research. This system classifies the status into 3 levels as safe, alert, and danger according to the amount of part being over the bridge railing. If a situation is deemed as warning-worthy and emergency, the integrated control center is immediately alerted to facilitate prevention in advance.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2008.03a
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• pp.29-34
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• 2008

최근에 객체의 경계가 분명하게 나타나는 고해상도 위성영상을 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 고해상도 영상을 이용해 도시지역을 세분화하여 연구하려고 할 때 분석의 범위는 임의로 결정되는 경우가 많다. 사전정보가 충분하다면 임의로 결정하는 것이 가능하지만 그렇지 않을 경우 영상만을 이용해 연구 지역의 최적 분석범위를 결정하는 것은 쉽지 않다. 이 연구에서는 영상자료의 베리오그램을 작성하고 이론적 베리오그램의 상관거리를 통해 최적의 분석범위를 결정하고자 하였다. 베리오그램의 상관거리는 객체의 크기와 객체사이의 거리가 반영된 객관적인 수치이므로 사전자료가 없는 경우 효과적으로 기본 분석단위를 결정하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.435-436
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• 2016

최근 객체인식 분야에서는 Convolutional Neural Network (CNN)이 주목받고 있다. CNN의 특징 중 하나는 입력이미지로 부터 특징 추출 방법을 스스로 학습한다는 것이다. 전통적은 객체인식 방법에서는 hand-written feature extractor를 사용하지만, CNN은 스스로가 특징을 추출한다. 하지만 CNN은 많은 학습데이터와 학습 시간을 필요로 한다. 우리는 객체인식 데이터로 사전학습된 CNN을 사용하여 특징을 추출하였고, 이 특징으로 People re-identification을 수행하였다. 이 과정에서 어떠한 학습도 하지 않았지만 CNN은 다른 영상처리 응용에 대해서도 비교적 좋은 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.971-972
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• 2015

본 연구에서는 다중 감시 카메라 환경에서 폭력행위를 감지하기 위한 알고리즘을 제안하는 것을 목표로 한다. 폭력행위를 하나의 감시 카메라에서 인식하는 것을 포함할 뿐만 아니라 다중 감시 카메라 환경에서 사전에 폭력행위를 인식하여 미리 방지한다면 더욱 안전성을 보장하게 되는 것이다. 폭력행위의 사전 징후는 다중카메라가 있는 모든 지역에 스토킹, 두 사람의 장시간 대치상황, 여러 사람의 장시간 대치상황 등으로 생각할 수 있다. 무엇보다도 각 카메라의 영역이 다르므로 한 객체의 이력을 파악하기 위해 카메라 간의 정보제공 및 동일객체 확인이 필수적이다. 따라서 본 논문은 카메라 간의 동일 객체 확인을 위한 알고리즘과 스토킹 행위인식을 위한 멤버함수를 정의한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.5
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• pp.23-34
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• 2004

In this paper we propose a feature point tracking algorithm using optical flow under non-prior taming active feature model (NPT-AFM). The proposed algorithm mainly focuses on analysis non-rigid objects[1], and provides real-time, robust tracking by NPT-AFM. NPT-AFM algorithm can be divided into two steps: (i) localization of an object-of-interest and (ii) prediction and correction of the object position by utilizing the inter-frame information. The localization step was realized by using a modified Shi-Tomasi's feature tracking algoriam[2] after motion-based segmentation. In the prediction-correction step, given feature points are continuously tracked by using optical flow method[3] and if a feature point cannot be properly tracked, temporal and spatial prediction schemes can be employed for that point until it becomes uncovered again. Feature points inside an object are estimated instead of its shape boundary, and are updated an element of the training set for AFH Experimental results, show that the proposed NPT-AFM-based algerian can robustly track non-rigid objects in real-time.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.4 no.1
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• pp.81-90
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• 2003

Multimedia Platform box based on distributed environments have much effect on objects grouping for management of distributed resources. This paper utilizes weight and fuzzy filtering techniques for objects platform in distributed multimedia environments. Weight and Fuzzy filtering techniques perform grouping by references relation of multimedia objects and this paper proposes object dictionary structure.