• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.837-840
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• 2000

동영상에서 움직이는 객체 분할 및 모션 예측을 동시에 수행할 수 있는 연구는 다양한 방법으로 시도 되어 왔다. 실제 이미지를 서로 다른 움직임이나 서로 다른 공간적인 특정 영역으로 분리 될 수 있다고 가정 한다면 복수의 객체 또는 객체의 움직임으로 표현 할 수 있다. 객체 분할 측면에서 볼 때 효율적인 분할을 위해서는 특징 입력 벡터의 선택이 중요한 변수로 작용한다. 본 연구에서는 정밀한 객체 분할을 위해 밝기, 질감(Texture) 정보와 같은 정지영상의 특징 입력 벡터와 움직임 벡터 같은 동영상의 특징 입력 벡터를 동시에 사용한다. 분리된 객체는 각각의 클래스를 구성하게 되고 이를 위한 클래스 분류기로서 Median Radial Basis 신경 회로망을 사용한다. 객체 분할과 움직임 예측을 위해서 확률적 방법을 통한 에너지 함수를 구하고 비용함수를 도입한다. 신경 회로망의 각 Basis 함수는 영상의 특정한 영역에서 활성화되며 객체의 분류를 위해 신경 회로망 출력으로 가중치의 합으로서 나타나게 된다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.20 no.1
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• pp.1-14
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• 2017

A land cover map provides basic information to help understand the current state of a region, but its utilization in the ecological research field has deteriorated due to limited temporal and spatial resolutions. The purpose of this study was to investigate the possibility of using a land cover map with data based on high resolution images acquired by UAV. Using the UAV, 10.5 cm orthoimages were obtained from the $2.5km^2$ study area, and land cover maps were obtained from object-based and pixel-based classification for comparison and analysis. From accuracy verification, classification accuracy was shown to be high, with a Kappa of 0.77 for the pixel-based classification and a Kappa of 0.82 for the object-based classification. The overall area ratios were similar, and good classification results were found in grasslands and wetlands. The optimal image segmentation weights for object-based classification were Scale=150, Shape=0.5, Compactness=0.5, and Color=1. Scale was the most influential factor in the weight selection process. Compared with the pixel-based classification, the object-based classification provides results that are easy to read because there is a clear boundary between objects. Compared with the land cover map from the Ministry of Environment (subdivision), it was effective for natural areas (forests, grasslands, wetlands, etc.) but not developed areas (roads, buildings, etc.). The application of an object-based classification method for land cover using UAV images can contribute to the field of ecological research with its advantages of rapidly updated data, good accuracy, and economical efficiency.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.5 no.6
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• pp.616-624
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• 2002

An extraction method of central objects in the color images is proposed, in this paper. A central object is defined as a comparatively consist of the central object in the image. First of all. an input image and its decreased resolution images are segmented. Segmented regions are classified as the outer or the inner region. The outer region is adjacent regions are included by a same region in the decreased resolution image. Then core object regions and core background regions are selected from the inner region and the outer region respectively. Core object regions are the representative regions for the object and are selected by using the information about the information about the region size and location. Each inner regions is classified into foreground or background regions by comparing values of a color histogram intersection of the inner region against the core object region and the core background regions. The core object region and foreground regions consist of the central object in the image.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2001.05a
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• pp.366-369
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• 2001

게임 제작 도구의 핵심 구성 요소가 되는 클래스 라이브러리 개발을 위해 게임 객체와 수 있는 클래스 분류방법이 필요하다 클래스 분류방법에는 Enumerative 분류 방법과 클러스터링 방법을 적용한다. 본 논문에선 클래스의 시공간 개념 분석을 하고 유사도 값에 의한 클러스터링을 한다. 유사도 값에 의한 클래스 클러스터링이 게임 클래스 객체들의 행위들을 분류할 카테고리에 없는 경우 Enumerative분류 방법을 하여 게임 클래스 라이브러리를 연구하였다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2006.06a
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• pp.228-232
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• 2006

최근 활발히 개발 중인 보안운영체제의 핵심인 보안커널(security kernel)은 참조모니터(reference monitor)에서 주체(subject)가 객체(object)에 대한 실행(action) 권한을 판단함으로써 접근 제어를 실행한다. 보안운영체제의 대표적인 접근제어모델에는 다중레벨접근제어(MLS: Multi Level Security)모델과 역할기반접근제어(RBAC: Role Based Access Control) 모델 등이 있다. 리눅스 시스템에서 이러한 접근제어모델을 적용하기 위해서 접근 대상이 되는 객체들의 효과적인 분류가 요구된다. 본 논문에서는 리눅스 환경에서 효과적인 접근제어모델을 적용하기 위하여 객체들을 객체 클래스(class)와 유형(type)을 기준으로 분류 하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.11
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• pp.705-710
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• 2017

This paper proposes an estimation method of populations of Grapholita molestas using object segmentation and an SVM classifier in the moth images. Object segmentation and moth classification were performed on images of Grapholita molestas moth acquired on a pheromone trap equipped in an orchard. Object segmentation consisted of pre-processing, thresholding, morphological filtering, and object labeling process. The classification of Grapholita molestas in the moth images consisted of the training and classification of an SVM classifier and estimation of the moth populations. The object segmentation simplifies the moth classification process by segmenting the individual objects before passing an input image to the SVM classifier. The image blocks were extracted around the center point and principle axis of the segmented objects, and fed into the SVM classifier. In the experiments, the proposed method performed an estimation of the moth populations for 10 moth images and achieved an average estimation precision rate of 97%. Therefore, it showed an effective monitoring method of populations of Grapholita molestas in the orchard. In addition, the mean processing time of the proposed method and sliding window technique were 2.4 seconds and 5.7 seconds, respectively. Therefore, the proposed method has a 2.4 times faster processing time than the latter technique.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.1949-1952
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• 2002

본 연구는 객체지향 컴포넌트 검색을 위해서 개선된 Spreading Activation 방법을 이용하여 다중 패싯 분류된 컴포넌트를 효율적으로 검색할 수 있는 방법을 제안하였다. 객체지향 코드 기반의 관계정의를 위해 특성과 컨텍스트 간에 연관관계를 설정하고, 컨덱스트의 자동 추출을 위한 Spreading Activation 방법의 초기 활성값을 정의하였다. 쿼리에 대해 자동 검색된 컨텍스트에 의해 후보컴포넌트가 선정되고, 쿼리와 컴포넌트 간의 신뢰도가 계산됨으로써 컴포넌트가 검색될 수 있도록 하였다. 본 연구는 다중 패싯 분류된 객체지향 컴포넌트의 검색에 효율적이며, 사용자 수작업의 부담을 최대한 감소시켜 컴포넌트의 재사용성을 높일 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.171-172
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• 2009

질감 분류 기술은 패턴인식과 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 기술로서, 최근 들어서는 감시 카메라 시스템에서의 정확한 객체 인식을 위한 회전 변화에 강인한 질감 분류 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 순환 가보 웨이블렛 필터를 이용한 회전 변환에 강인한 질감 분류 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 순환 가보 웨이블렛 필터링된 영상에서 전역 및 지역 특징 벡터를 계산하고 특징 벡터의 차이를 이용한 유사도 측정 판별식으로 질감 분류를 수행한다. Brodatz 질감 앨범을 이용한 실험에서 기존의 방법들보다 2~6% 향상된 질감 분류 비율을 확인할 수 있었다. 제안하는 방법은 질감 기반 객체 인식에 관련된 응용 분야에서 유용하게 사용될 수 있다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.24 no.3
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• pp.151-156
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• 2018

In this paper, a method to classify objects in outdoor CCTV images using Convolutional Neural Network(CNN) and background subtraction is proposed. Object candidates are extracted using background subtraction and they are classified with CNN to detect objects in the image. At the end, computation complexity is highly reduced in comparison to other object detection algorithms. A database is constructed by filming alleys and playgrounds, places where crime occurs mainly. In experiments, different image sizes and experimental settings are tested to construct a best classifier detecting person. And the final classification accuracy became 80% for same camera data and 67.5% for a different camera.

• 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.