• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.176-179
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• 2020

현재 대부분의 객체 탐지 알고리즘은 RGB 영상을 기반으로 개발되고 있다. 하지만 안개가 끼거나 비가 오는 날 또는 방중에 촬영한 RGB 영상은 흐리거나 잘 보이지 않아 높지 않은 객체 탐지 결과를 보여줄 수 있다. 열 적외선 영상은 열 센서로 인해 만들어지든 영상으로 RGB 영상에 비해 기상조건이나 촬영 시간대에 상관없이 취득 될 수 있다. 본 논문에서는 RGB 영상과 열 적외선 영상을 기반으로 객체 탐지 알고리즘을 수행하고 각 영상에 따른 객체 탐지 성능을 비교한다. 야간에 취득한 RGB 영상과 열 적외선 영상에 객체 탐지를 수행하였으며, 열 적외선 영상 기반 결과가 RGB 영상 기반일 때 보다 더 높은 정확도를 보여주었다. 추가적으로 밤 시간대의 RGB 영상과 열 적외선 영상을 선정하여 객체 탐지 네트워크를 튜닝하였으며, fine-tuned 네트워크를 이용하여 객체 탐지한 실험 결과 역시 열 적외선 영상이 RGB 영상보다 더 높은 객체 탐지 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.251-252
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• 2014

본 논문에서는 차영상 기법을 이용하여 이동하는 객체를 탐지하고 계수하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 카메라를 통해 들어온 입력 영상과 배경의 차이를 통해 객체를 탐지하고 객체의 움직임을 분석하여 이동 객체를 계수한다. 실험 결과를 통해 물체의 이동 객체의 탐지 및 계수가 이루어짐을 확인 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.709-712
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• 2020

영상 처리 응용을 위해 개발된 대부분의 CNN 기반 객체 탐지 기법은 mAP 를 올리기 위해 작은 객체 탐지에 더 주력하는 경향이 있다. 본 연구에서는 이미지 피라미드를 통한 서로 다른 해상도의 탐지 결과를 앙상블을 하여 작은 객체의 탐지 성능은 유지하면서 큰 객체의 탐지 성능을 향상시키고자 한다. 또한, 기존 NMS 방식의 문제점을 파악하고 새로운 NMS 방식인 G-NMS 를 제안한다. COCO 데이터로 실험 결과 서로 다른 해상도의 탐지 결과 앙상블을 통하여 30fps 이상의 실시간 탐지를 만족하면서 큰 객체에 대한 AP 가 0.5~1.5% 상승되었음을 확인하였다. 제안한 G-NMS 방식 적용시 큰 객체에 대한 AR 이 2.6~3.8% 상승되었으며, 작은 객체를 포함한 전체 mAP 가 0.7~0.9% 상승되었음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.95-100
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• 2008

3차원으로 구성되어 있는 실세계를 보다 효과적이고 신속하게 모니터링하기 위해서는 변화된 지역의 정확한 위치정보 획득과 변화 결과의 빠른 도출을 위한 자동화 방안이 필요하다. 일반적으로 변화탐지를 위해 사용되어 온 항공사진이나 위성영상은 자료 획득에 있어 날씨와 같은 자연환경의 영향을 많이 받으며, 자동으로 변화탐지를 수행하는데 많은 문제점을 안고 있다. 반면에 항공 LiDAR 시스템은 영상시스템과는 달리 날씨 등에 영향을 상대적으로 적게 받으며, 지형지물에 대한 3차원 좌표 정보를 직접 획득하기 때문에 자동으로 처리하기에 매우 효율적이다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 데이터만을 이용하여 도시지역의 시공간적 변화를 자동으로 탐지하는 방법을 연구 하였다. 변화탐지의 대상이 도시지역이므로 객체를 기반으로 다양한 변수를 사용하여 변화탐지를 수행하였다. 연구에 사용된 데이터는 서로 다른 시기에 획득된 항공 LiDAR 데이터이며, 두 데이터간의 변화탐지를 위해 먼저 상호정합을 수행하였으며, 개별 객체를 추출하기 위해 필터링과 Grouping 과정을 수행하였다. 마지막으로 Grouping된 객체를 대상으로 모양, 면적, 높이 변화를 비교하여 변화를 탐지하였다. 객체의 외곽선과 내부 영역의 모양을 표현하는 형상계수를 사용하므로 수평방향의 객체에 대한 기하학적인 모양 변화를 탐지할 수 있었으며, 객체의 높이값을 비교함으로써 수직방향으로의 변화도 탐지할 수 있었다. 본 연구에서 수행한 객체 기반의 변화탐지 방법은 91.67%의 전체 정확도를 획득하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.51-54
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• 2023

최근 딥러닝 기술의 발달로 물체 탐지를 위한 객체 인식 분야가 기계학습을 접목한 연구가 급격히 증가하고 있다. 하지만, 탐지하려는 물체가 다른 객체에 가려진 경우와 같이 특수한 상황에 대한 데이터의 수량이 부족하여 성능 저하를 야기한다는 점과, 객체 탐지 수행 과정에서 작은 객체의 탐지가 어렵다는 한계점이 있다. 본 연구는 전술한 문제점을 보완할 방법을 제안한다. 데이터 증강 기법을 이용하여 클래스가 부족한 데이터의 양을 늘려 학습 데이터를 증강시켰다. 한편, SRGAN을 사용하여 작은 객체를 확대시킨 뒤 이미지를 합성시켜 데이터를 구성하였다. 제안된 방법은 PyTorch 환경에서 YOLOv5를 수행한 결과, 객체 탐지 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권2호
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• pp.91-98
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• 2023

인간-객체 상호작용 탐지는 객체 탐지와 상호작용 인식을 함께 풀어야하는 분야로 탐지 모델의 학습을 위해서 많은 데이터를 필요로 한다. 현재 공개된 데이터셋은 규모가 부족하여 데이터 증강 기법에 대한 요구가 커지고 있으나, 대부분의 연구에서 기존의 객체 탐지, 이미지 분할분야에서 활용하는 증강 기법을 활용하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 인간-객체 상호작용 탐지 분야에서 활용하는 데이터셋의 특성을 파악하고, 이를 통해 인간-객체 상호작용 탐지 모델 성능 향상에 효과적인 데이터 증강 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 증강 기법에 대한 검증을 위하여 실험 환경을 구축하고, 기존의 학습 모델에 적용하여 증강 기법을 적용할 경우에 탐지 모델의 성능 향상이 가능함을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권6호
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• pp.88-94
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• 2009

본 논문에서는 보안 및 감시 시스템 분야에 적용할 수 있는 실시간 객체 탐지 및 추적 알고리듬을 제안한다. 구현된 시스템은 객체 탐지 단계, 객체 추적 단계로 구성되었다. 객체탐지에서는 정화한 객체의 움직임 검출을 위한 향상된 검출 방법인 적응배경 차분법과 적응적 블록 기반 모델을 제안한다. 객체추적에서는 칼만 필터에 기반한 다중 물체 추적 시스템을 설계하였다. 실험결과 이동객체의 움직임을 추정할 수 있었고, 추적 과정에서도 다수의 객체를 잃어버리지 않고 정상적으로 추적할 수 있었다. 또한 원거리 탐지 및 추적에서 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.41-42
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• 2020

전 세계적으로 코로나 바이러스가 확산되면서 언택트 시대가 되었다. 언택트 시대에서는 대부분의 대면활동이 비대면으로 전환되고 있다. 전 세계적으로 열광중인 케이팝 댄스의 대중화를 위해 우리는 비대면으로 댄스 학습이 가능한 DETR 기반 객체탐지를 사용한 댄스 자세교정 연구를 제안한다. 본 논문에서 제안한 댄스 자세교정은 객체탐지에 DETR을 적용한 방식이다. DETR은 기존 객체탐지 모델에서 앵커박스, 바운딩박스 중복처리를 제거하는 NMS같은 휴리스틱한 방법을 사용하지 않고 트랜스포머를 통해 자동으로 학습하도록 만든 모델이다. DETR로 객체탐지를 한 후 강사와 사용자의 동작유사성을 샴 뉴럴 네트워크를 통해 계산한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.40-41
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• 2023

본 논문에서는 VTS 레이더 이미지 기반 객체의 탐지, 인식, 추적 알고리즘의 설계에 대해 소개한다. 레이더 이미지 기반 객체 탐지는 인공지능 기술을 이용하여 객체 유무 여부를 확인하고, 탐지의 경우 인공지능 기술을 이용하여 선종을 구분하게 된다. 추적은 탐지된 객체에 대해 시간에 따른 연속적 추적을 실시하며 이동경로의 혼선을 방지하는 기술이 포함되어 있다. 특히 육상레이더의 경우 지형지물에 따라 탐지가 불필요한 영역이 있어, 레이더 이미지에서 관심영역(ROI)을 설정하여 영역 내 선박을 탐지하고 인식하는 기능이 포함되어 있다. 또한, 추출한 좌표정보를 통해 속도와 방향 등을 계산하여 다양한 응용 해석이 가능하도록 설계하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.562-565
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• 2021

스타일 변환 모델은 이미지 전체나 이미지 내에서 사용자가 지정한 영역을 대상으로 스타일을 변환시킨다. 이런 방식은 이미지 내의 다수의 객체에 대해 스타일 변환을 시행할 때 일일이 영역을 지정해 줘야 한다는 불편함과 결과물의 전체 해상도가 떨어진다는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 이런 한계들을 극복하기 위해 객체탐지 모델과 스타일변환 모델을 연동한 객체스타일변환모델을 제안하고 모델 간 연동방법에 대해 자세히 서술한다. 객체탐지모델인 Mask R-CNN 을 통해 필요한 객체를 탐지하고 탐지한 객체의 특징맵들을 스타일변환 모델인 zi2zi 의 입력 값으로 전달하여 이미지 내의 필요한 객체들만 스타일변환이 이루어지도록 모델이 동작한다. 이러한 모델은 기존에 있는 두 모델을 재사용함으로써 모델을 처음부터 새로 설계할 필요가 없다는 장점이 있으며, 공개된 다양한 모델들을 서로 융합하여 사용할 수 있는 방법을 제시하는데 도움을 줄 것이다.