• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.5
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• pp.391-396
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• 2008

Motion of object in a video clip often plays an important role in characterizing the content of the clip. A number of methods have been developed to analyze and retrieve video contents using motion information. However, most of these methods focused more on the analysis of direction or trajectory of motion but less on the analysis of the movement of an object itself. In this paper, we propose the shape sequence descriptor to describe and compare the movement based on the shape deformation caused by object motion along the time. A movement information is first represented a sequence of 2D shape of object extracted from input image sequence, and then 2D shape information is converted 1D shape feature using the shape descriptor. The shape sequence descriptor is obtained from the shape descriptor sequence by frequency transform along the time. Our experiment results show that the proposed method can be very simple and effective to describe the object movement and can be applicable to semantic applications such as content-based video retrieval and human movement recognition.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.13 no.6
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• pp.1263-1268
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• 2018

In this paper, a video analysis is proposed to implement video surveillance system with deep learning object detection and probabilistic data association filter for tracking multiple objects, and suggests its implementation using GPU. The proposed video analysis technique involves object detection and object tracking sequentially. The deep learning network architecture uses ResNet for object detection and applies probabilistic data association filter for multiple objects tracking. The proposed video analysis technique can be used to detect intruders illegally trespassing any restricted area or to count the number of people entering a specified area. As a results of simulations and experiments, 48 channels of videos can be analyzed at a speed of about 27 fps and real-time video analysis is possible through RTSP protocol.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.1487-1490
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• 2002

최근 분산 컴퓨팅 환경은 급진적으로 광역화되고, 이질적이며, 연합형태의 광역 시스템 구조로 변화하고 있다. 이러한 환경은 네트워크상에 광범위한 서비스를 제공하는 통신 네트워크 기반에서 구현된 수많은 객체로 구성된다. 더욱, 지구상에 존재하는 모든 객체들은 이름이나 속성에 의해 중복된 특성을 갖는다. 이러한 같은 특성을 갖는 객체들은 중복 객체로 정의된다. 그러나 기존의 네이밍이나 트레이딩 메커니즘은 독립적인 위치 투명성이 결여로 중복된 객체들의 바인딩 서비스 지원이 불가능하다. 서로 다른 시스템 상에 존재하는 중복된 객체들이 동일한 서비스를 제공한다면, 각 시스템의 부하를 고려하여 클라이언트의 요청을 분산시킬 수 있다. 이러한 이유로 본 논문에서는 광역 컴퓨팅 환경에서 중복된 객체들의 위치 관리뿐만 아니라 시스템들간의 부하 균형화를 유지하기 위해서 최소부하를 갖는 시스템에 위치한 객체의 선정하여 동적 바인딩 서비스를 제공할 수 있는 새로운 모델을 설계하고 구현하였다. 이 모델은 네이밍 및 트래이딩 기능을 통합한 서비스에 의해 중복된 객체들에 대한 단일 객체 핸들을 얻는 부분과, 얻어진 객체핸들을 사용하여 위치 서비스에 의해 하나 이상의 컨택 주소를 얻는 부분으로 구성하였다. 주어진 모델로부터, 우리는 Naming/Trading 서비스와 위치 서비스에 의한 전체 바인딩 메커니즘의 처리과정을 나타내고, 통합 바인딩 서비스의 구성요소들에 대만 구조를 상세하게 기술하였다. 끝으로 우리의 모델을 구현하기 위해, 윈도우 운영체제와 Solaris 2.5/2.7에서 사용되는 CORBA 사양을 따르는 VisBroker 4.1과 자바 언어, SQL Server 2000 그리고 LSF를 이용하였다. 그리고 구현 환경과 구성요소에 대한 수행 화면을 보였다.ool)을 사용하더라도 단순 다중 쓰레드 모델보다 더 많은 수의 클라이언트를 수용할 수 있는 장점이 있다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구팀에서 수행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는 피험자의 머리 움직임에 의하여 도파민 유리가 과대평가되었으며 이는 이 연구에서 제안한 영상정합을 이용한 움직임 보정기법에 의해서 개선되

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.1_2
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• pp.114-125
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• 2002

In this paper, we are proposing a hierarchical segmentation method that first segments the video data into units of shots by detecting cut and dissolve, and then decides types of camera operations or object movements in each shot. In our previous work[1], each picture group is divided into one of the three detailed categories, Shot(in case of scene change), Move(in case of camera operation or object movement) and Static(in case of almost no change between images), by analysing DC(Direct Current) component of I(Intra) frame. In this process, we have designed two-stage hierarchical neural network with inputs of various multiple features combined. Then, the system detects the accurate shot position, types of camera operations or object movements by searching P(Predicted), B(Bi-directional) frames of the current picture group selectively and hierarchically. Also, the statistical distributions of macro block types in P or B frames are used for the accurate detection of cut position, and another neural network with inputs of macro block types and motion vectors method can reduce the processing time by using only DC coefficients of I frames without decoding and by searching P, B frames selectively and hierarchically. The proposed method classified the picture groups in the accuracy of 93.9-100.0% and the cuts in the accuracy of 96.1-100.0% with three different together is used to detect dissolve, types of camera operations and object movements. The proposed types of video data. Also, it classified the types of camera movements or object movements in the accuracy of 90.13% and 89.28% with two different types of video data.

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2003.11a
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• pp.53-57
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• 2003

The last goof if the study is to develop a law cost and a readily available Virtual Reality (VR) based Ship Handling Simulator using Personal Computer. This paper mainly describes procedures and methods to control the dynamic motions if the 3D ship object with maneuvering coefficients in a virtual navigation world The creation if virtual navigation world, the mathematical background q a ship control, and the construction of the system are also discussed.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.43 no.2 s.308
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• pp.72-80
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• 2006

In this paper, we propose a new descriptor for 3D model retrieval based on shape information. The proposed method consists of two steps including ray casting method and spherical harmonic function, considering geometric properties of model. In the ray casting method, an adaptive sampling is performed for external shape information. By increasing shape information included in the descriptor, we improve the discriminating power of the proposed descriptor. The coefficients of spherical harmonic function are adaptively calculated, considering geometric frequency characteristics. This makes the descriptor more compact and concise without decreasing the retrieval performance. By combining two methods, we achieve more improved retrieval results.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.20 no.3
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• pp.449-463
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• 2015

Video object tracking is important for variety of applications, such as security, video indexing and retrieval, video surveillance, communication, and compression. This paper proposes an object tracking method in HEVC bitstreams. Without pixel reconstruction, motion vector (MV) and size of prediction unit in the bitstream are employed in an Spatio-Temporal Markov Random Fields (ST-MRF) model which represents the spatial and temporal aspects of the object's motion. Coefficient-based object shape adjustment is proposed to solve the over-segmentation and the error propagation problems caused in other methods. In the experimental results, the proposed method provides on average precision of 86.4%, recall of 79.8% and F-measure of 81.1%. The proposed method achieves an F-measure improvement of up to 9% for over-segmented results in the other method even though it provides only average F-measure improvement of 0.2% with respect to the other method. The total processing time is 5.4ms per frame, allowing the algorithm to be applied in real-time applications.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.36 no.6
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• pp.535-544
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• 2018

Autonomous driving can be limited by only using sensors if the sensor is blocked by sudden changes in surrounding environments or large features such as heavy vehicles. In order to overcome the limitations, the precise road-map has been used additionally. This study was conducted to segment and classify road objects using 3D point cloud data acquired by terrestrial mobile mapping system provided by National Geographic Information Institute. For this study, the original 3D point cloud data were pre-processed and a filtering technique was selected to separate the ground and non-ground points. In addition, the road objects corresponding to the lanes, the street lights, the safety fences were initially segmented, and then the objects were classified using the support vector machine which is a kind of machine learning. For the training data for supervised classification, only the geometric elements and the height information using the eigenvalues extracted from the road objects were used. The overall accuracy of the classification results was 87% and the kappa coefficient was 0.795. It is expected that classification accuracy will be increased if various classification items are added not only geometric elements for classifying road objects in the future.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.297-300
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• 2001

최근의 컴퓨팅 환경은 이질적인 클라이언트와 서버들간의 상호 운용성을 요구하는 분산 어플리케이션을 위한 프로그래밍 파라다임을 지원하기 위한 분산 객체 컴퓨팅 환경으로 발전되고 있다. 여기에는 복잡한 네트워킹과 다양한 멀티미디어 응용 서비스를 위한 객체지향 기술들이 접목되고 있다. 이러한 분산 컴퓨팅 환경에서 처리되는 어플리케이션들의 실시간 서비스 지원을 위해 요구되는 실시간 특성과 분산 객체들의 관리의 어려움을 해결하기 위하여 본 논문에서는 실시간 객체그룹 플랫폼을 구축한다. 기존의 연구들은 실시간 CORBA를 사용하거나 또는 ORB를 수정하거나 실시간 운영체제상에 특정 CORBA 제품군을 사용하여 분산 환경의 특정 영역의 성능향상만을 도모하고 있다. 그러므로, 본 논문은 ORB의 수정 없이 표준 CORBA상에서 실시간 특성을 지원한 수 있는 실시간 객체그룹 플랫폼을 설계한다. 본 논문의 실시간 객체그룹 구조는 객체들의 관리적인 측면과 실시간 어플리케이션 서비스 지원 측면에 대한 요구사항들을 분석하여 정립한 모델이며, 구성요소들의 기능을 관리와 서비스로 분리하여 각각의 기능수행시에 발생하는 객체간의 상호작용이 다른 기능에 영향을 미치지 않도록 한다. 또한, 구축된 플랫폼은 실시간 어플리케이션 개발자에게 실시간 특성 파라미터의 표현과 처리에 대한 투명성을 부여하여 어플리케이션에 유연성과 확장성을 제공하기가 용이하도록 한다. 따라서, 본 논문은 실시간 객체그룹 플랫폼의 구성요소들에 대한 역할을 정의하고 기능을 정립하며, 각 구성요소들을 설계하고 구현하였으며, 구현되어진 실시간 객체그룹 플랫폼의 기능과 수행 성능을 검증한다.가지 유기화합물 중에서는 35.6%를 차지하였다. BTEX 각각 개별물질은 미국 환경보호청이 제시하는 일일 노출 기준량(Reference Concentration; RfC) 보다는 현저히 낮았다. 총 휘발성 유기화합물읜 농도는 실내가 실외 보다 높았다(I/O ratio 2.5). BTEX의 상대적 함량도 실내가 실외보다 높아 실내에도 발생원이 있음을 암시하고 있다. 자료 분석결과 유치원 실내의 벤젠은 실외로부터 유입되고 있었고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌은 실외뿐 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.48 no.4
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• pp.67-75
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• 2011

This paper presents a scale and rotation-invariant gait recognition method using R-transform, which is computed by projecting squared coefficients of Radon transform. Since R-transform is invariant to translation, rotation, and scaling, it particularly suitable for extracting object poses without camera calibration. Coefficients of R-transform are used to compute correlation, and the maximum correlation value determines the similarity between two gait images. The proposed method requires neither camera calibration nor geometric compensation, and as a result, it makes robust gait recognition possible without additional compensation for translation, rotation, and scaling.