• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.1-8
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• 2022

본 논문에서는 실시간 객체 탐지(Real-time Object Detection)가 가능한 YOLOv4 모델과 DeepSORT 알고리즘을 활용한 객체 추적(Object Tracking) 기술을 활용하여 CCTV 영상 이미지 기반의 화재 탐지 시스템을 제안한다. 화재 탐지 모델은 10800장의 학습용 데이터로부터 학습되었으며 1000장의 별도 테스트 셋을 통해 검증되었다. 이후 DeepSORT 알고리즘을 통해 탐지된 화재 영역을 추적하여 단일 이미지 내의 화재 탐지율과 영상 내에서의 화재 탐지 유지성능을 증가시켰다. 영상 내의 한 프레임 혹은 단일 이미지에 대한 화재 탐지 속도는 장당 0.1초 이내로 실시간 탐지가 가능함을 확인하였으며 본 논문의 AI 화재 탐지 시스템은 기존의 화재 사고 탐지 시스템 보다 안정적이고 빠른 성능을 지니고 있어 화재현장에 적용 시 화재를 조기 발견하여 빠른 대처 및 발화단계에서의 진화가 가능할 것으로 예상된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.649-652
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• 2021

본 논문에서는 노후화된 목조·석조 건축물의 균열을 탐지하는 기법을 소개한다. 본 기법의 목적은 석조·목조 문화재의 시간의 흐름에 따른 관리 소홀, 균열(벌레, 날씨, 기온 등), 배부름 현상에 의한 문화재의 손상을 사전에 방지하기 위함이다. 기존에 존재하는 목조·석조 건축물의 균열, 노후, 배부름 등 다양한 결함과 변형의 탐지 방법은 접촉식 센서를 이용하여 탐지를 해왔지만, 문화재 자체의 미관을 해칠 뿐 아니라 문화재를 추가로 훼손할 가능성이 있다는 문제점이 제시되었다. 이 문제를 해결하기 위해 문화재 비 접촉형 탐지 기법을 사용한다. CCTV 및 DSLR과 같은 관측장비로 촬영한 영상정보를 기반으로 문화재의 결함과 변형을 AI 영상분석 기반 방법으로 판단하는 문제를 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1215-1218
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• 2000

CORBA, DCOM, JavaRMI 등과 같은 분산 객체 기술이 분산 응용의 신뢰성을 직접적으로 향상시키지는 못한다. 이러한 분산 객체 기술에 고장 감내성을 추가하기 위해서는 객체 단위의 복제 그룹 관리와 고장 탐지 및 회복 메커니즘이 필요하다. 본 논문에서는 고장 감내형 JavaRMI 객체를 개발하기 위하여 고장 탐지와 그룹 관리를 위한 그룹관리자와 원격 인터페이스를 설계하고, 고장 감내성 클래스를 정의한다. 또한 고장 감내 객체의 투명한 그룹 참여를 위하여 Naming클래스와 RMIRegistry를 확장한다. 응용개발자는 고장 감내성 클래스를 상속함으로써 외부의 도움 없이 간단히 고장 감내 응용 객체를 개발 할 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.515-523
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• 2021

지하공간 통합지도는 지하시설물, 지하구조물, 지반정보로 구성되어 있으며, 주기적으로 갱신이 발생하고 있다. 본 논문에서는 통합지도 갱신 속도를 단축하기 위해 변화된 지반정보만을 탐지 및 추출하는 시스템을 설계하고 이를 구현하였다. 변화 객체를 찾아내기 위해 신규 입력된 지도와 통합지도에 저장된 참조 지도에 포함된 모든 객체들을 비교하였다. 객체를 비교하여 결과를 생성하는 전체 과정을 기능별로 분류하였으므로, 구현된 시스템은 객체 비교기, 변화 객체 탐지기, 과거 데이터 관리기, 변화 객체 추출기, 변화 유형 분류기, 변화 객체 저장기 등의 모듈로 구성되었다. 구현된 시스템의 성능을 평가하는 지표로 변화 객체 탐지율 및 추출률을 사용한다. 개발된 컴포넌트를 평택시 시추공, 관정, 지층, 암상 등에 적용한 결과 각 레이어의 신규, 삭제, 변경(속성) 객체들을 각각 100% 탐지하였다. 또한, 지도를 비교할 때마다 참조 지도를 다운로드 받음으로써 참조 지도의 최신성이 보장되는 장점을 제공하였다. 추후, 현업에 적용하기 위해 다양한 데이터를 사용하여 개발된 결과의 안정성과 효율성을 확인하는 연구가 필요하다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권8호
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• pp.311-318
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• 2021

해상 안보, 국제 동향 파악 등 다양한 이유로 해상 사진에서 선박을 탐지하고자하는 연구는 지속되어 왔다. 인공지능의 발달로 인해 사진 및 영상 내 객체 탐지를 위한 R-CNN 모델이 등장하였고 객체탐지의 성능이 비약적으로 상승하였다. R-CNN 모델을 이용한 해상 사진에서의 선박 탐지는 인공위성 사진에도 적용되기 시작하였다. 하지만 인공위성 사진은 넓은 지역을 투사하기 때문에 선박 외에도 차량, 지형, 건물 등 다양한 객체들이 선박으로 인식되는 경우가 있다. 본 논문에서는 R-CNN계열 모델을 이용한 인공위성 사진에서의 선박 탐지의 성능을 개선하기 위한 새로운 방법론을 제안한다. 표지자 기반 watershed 알고리즘을 통해 육지와 바다를 분리하고 morphology 연산을 수행하여 RoI를 한 차례 더 특정한 뒤 특정된 RoI에 R-CNN 계열 모델을 사용하여 선박을 탐지하여 오탐을 줄인다. 해당 방법을 이용하여 Faster R-CNN을 사용하였을 경우, Faster R-CNN만을 사용했을 때에 비해 오탐률을 80% 줄일 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권4호
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• pp.102-110
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• 2009

본 논문은 적외선영상(infrared image)에서 배경모델링 기반의 실시간 객체 탐지 기법과 고속 PPC(PowerPC) & FPGA(Field Programmable Gate Array) 기반 개방형 구조의 하드웨어 설계 방법을 제안한다. 개방형 구조는 하드웨어 및 소프트웨어의 이식이 용이하고, 확장, 호환성, 관리 및 유지보수 등이 편리한 장점이 있다. 제안된 배경모델링 방법을 개방형 구조에 탑재하기 위하여 입력영상에서 검색영역 템플릿을 성긴 블록으로 구성하여 탐색영역의 크기를 줄인다. 또한, 이전 프레임과 현재 프레임에서 영상의 흔들림이 발생했을 때 보정하기 위해 전역움직임 보상방법을 적용한다. 배경과 객체를 분리는 픽셀 밝기의 시간 분석을 통해 적응적 값을 적용한다. 분리된 객체주변에 발생하는 클러터 제거 방법은 중앙값 필터를 적용한다. 설계된 임베디드 시스템에서 배경모델링, 객체탐지, 중앙값 필터, 라벨링, 합병 등의 방법은 PPC에서 구현하였다. 실험결과 제안된 임베디드 시스템에서 전역 움직임 보정과 배경예측을 통해 실시간으로 객체가 탐지될 수 있음을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.155-166
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• 2021

현재 대부분의 객체 탐지 알고리즘은 RGB 영상을 기반으로 연구되고 있다. 하지만 RGB 카메라는 물체에서 반사되는 빛을 받아들여 영상을 생성하기 때문에, 물체에서 나오는 빛이 적거나 산란이 되는 야간 또는 안개가 끼는 환경에서는 물체의 정보가 잘 표현되는 영상 취득이 어려워 객체 탐지의 정확도가 떨어진다. 그에 반해 IR(열 적외선, Infra-Red) 영상은 열 센서로 이미지를 생성하기 때문에 RGB 영상에 비해 정확한 물체의 정보를 표현할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 이미지 특성 차이에 따른 객체 탐지 성능을 비교하고자 하며, RGB와 IR 영상의 압축률에 따른 객체 탐지를 수행하고, 결과를 비교 분석 하고자 한다. 실험에 사용된 영상은 첨단운전자 보조 시스템(ADAS) 연구용 데이터 세트인 Free FLIR Thermal 데이터 세트 중 야간에 촬영된 RGB 영상과 IR 영상을 사용하였으며, 기존 RGB 영상 기반으로 사전 학습된 신경망과 FLIR Thermal 데이터 세트 내 RGB 영상과 IR 영상을 일부 골라 재학습한 신경망을 이용하여 객체 탐지를 수행하였다. 실험 결과 RGB 기반으로 사전 학습된 신경망과 재학습한 신경망 모두 IR 영상 기반 객체 탐지 성능이 RGB 영상 기반 성능보다 월등한 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1102-1103
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• 2023

안전모 착용 여부를 확인하는 객체 탐지 모델을 물류 현장에서 활용하기 위해서는 안전모를 착용한 경우와 착용하지 않은 경우를 정확하게 탐지해야 한다. 하지만 학습 데이터가 안전모를 착용한 클래스와 착용하지 않은 클래스 간 불균형이 존재하는 경우 해당 데이터만으로는 태스크에 맞게 학습이됐다고 보긴 힘들다. 본 연구는 데이터 증강 기법 적용 시 임의의 데이터에 증강을 적용하는 대신 상대적으로 적은 안전모를 착용하지 않은 클래스를 포함하는 이미지에 대하여 데이터 증강 기법을 적용하였다. 여러 데이터 증강 기법 중 Rotation, Gaussian Noise, 객체를 기준으로 한 Crop을 직접 구현 및 적용하여 객체 탐지 모델인 YOLOv5의 성능을 효과적으로 높이며 더욱 강건한 모델을 개발하는 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.82-85
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• 2018

카메라를 이용하여 특정 범위에 객체 침입을 탐지하는 시스템이 많아지고 있다. 하지만 이러한 카메라를 이용한 객체 침입 탐지는 실내에 설치되어 사용되는 경우가 많고, 외부에서 사용할 경우 환경적인 요인(비, 바람 등에 날리는 물체들)에 의해 정확도가 떨어지는 경우가 많다. 또한, 센서만 사용하여 침입을 탐지하는 시스템은 센서의 감지 범위에 따라 설치할 수 있는 공간이 제약되고 일정 크기 이상의 공간에서 사용할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 침입 탐지 시스템은 레이저, 초음파, 인체감지 센서의 단점인 감지 범위를 보완할 수 있는 레이더 센서와 카메라를 이용하여 감시 영역 내의 침입을 탐지하는 시스템을 설계하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.122-124
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• 2019

최근 IoT 시스템의 관심도가 높아지고 있어 기본 활용 기술의 방법 중 블루투스 비콘 모드를 이용한 정확한 위치 탐지 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 블루투스 모듈의 비콘 모드를 활성화하여 불특정 다수의 사용자들에게서 획득한 정보의 고유아이디(UUID, Universally Unique Identifiers) 식별 및 특정 기기의 위치를 파악하여 해당 UUID의 위치 탐지 방법을 제안하였다. 비콘 정보의 수신신호세기(RSSI, Received Signal Strength Indicator)값을 이용하여 불특정 사용자의 위치를 탐지하고, 설정된 RSSI의 범위 구간에 따라 탐지 객체의 IoT 모듈에 접근 여부를 판단하고, 접근이 감지되었을 때 해당 모듈의 IoT 모듈의 기능을 작동시키는 방식으로 활용할 수 있다. 또한, 위치 탐지의 정확성을 위해 RSSI의 데이터를 저장하고, 저장된 데이터 관찰을 통하여 해당 블루투스의 위치 데이터를 보다 정확하게 파악하는 시스템을 설계하였다.