• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.478-481
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• 2010

컴퓨터 비전에서 객체의 인식, 추적에 앞서 배경으로부터 전경을 분리하는 배경차감 기법과 분리된 전경에 대한 관심 영역(ROI)을 추출하는 것은 일반적인 방법이다. 하지만 전경을 정확히 분리하지 못하면 개별 객체의 관심영역(ROI) 역시 잘못 추출되는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 정확하지 않은 전경 분리로 부터 발생되는 개별 객체에 대한 분산된 관심영역을 병합하는 방법을 제안한다. 본 방법은 배경과 분리된 전경에서 한 객체의 일정 거리 이내에 있는 다른 객체를 가상으로 병합하는 단계, 워터쉐드 분할 알고리즘을 적용하는 단계를 거쳐 다시 블럽 레이블링을 수행한다. 제안 방법을 통하여 배경 모델에서 분리된 개별 객체의 병합된 관심영역을 제공한다. 실험에서 기존의 일반적인 블럽 레이블링 방법만을 적용하여 추출한 전경영역과 제안하는 방법에 의한 전경영역을 비교하여 배경 모델에서 분리된 개별 객체의 관심영역이 효과적으로 추출되는 것을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.689-692
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• 2016

출입이 없는 폐쇄된 환경에서 객체의 자동 감시 시스템은 객체의 움직임을 추적하여 객체의 지속적인 관찰과 함께 행동 패턴을 효율적으로 분석하기 위해 사용되고 있다. 특히, 국내 돈사의 경우 돈사 내 여러 마리의 돼지들을 개별적으로 관리하기 위해 이러한 감시 시스템은 필수적이다. 그러나 여러마리의 돼지들이 근접하여 개별적으로 추적하기 위해서는 비디오 스트림에서의 매 프레임마다 정확한 분리가 되어야 한다. 본 논문에서는 근접한 돼지의 시퀀스에 분리 알고리즘을 이용하여 매 프레임마다 정확도를 측정한 후 통계적 검정을 통하여 근접한 객체에 대한 최적의 분리 알고리즘을 결정하는 방법을 제안한다. 즉, 시퀀스의 연속된 프레임에서 분리 정확도를 계산하고 통계적 가설 검정을 수행하여 분리 정확도가 일정 수치를 넘지 못하면 다른 분리 알고리즘을 수행하도록 결정한다. 실험 결과, 제안 방법을 이용하여 제안된 가설에 의해 매 프레임마다 최적의 분리 알고리즘을 수행하도록 결정하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.01a
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• pp.197-198
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• 2012

본 논문에서는 입력되는 스테레오 영상에서 3차원 깊이 정보를 이용하여 객체를 보다 정확하게 분리하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 먼저 촬영된 장면의 왼쪽과 오른쪽 영상으로부터 스테레오 정합 기법을 이용하여 영상의 각 화소에 대한 3차원의 깊이 정보를 추출한다. 그런 다음, 추출된 깊이 정보를 강인하게 이진화하여 배경 영역을 제외하고 전경에 해당하는 객체만을 분리한다. 성능평가를 위한 실험에서는 본 논문에서 제안된 방법을 여러 가지 영상에 적용하여 테스트를 해 보았으며, 제안된 방법이 기존의 2차원 기반의 객체 분리 방법에 비해 보다 강건하고 정확하게 객체를 분리함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.375-376
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• 2009

모바일 환경 상에서 영상통화는 제한된 대역폭 및 손떨림 현상 등의 문제로 인하여 저품질의 서비스가 제공되고 있다. 기존의 영상통화 환경에서 향상된 품질의 영상통화 서비스를 제공하기 위하여 중요 객체와 비중요 객체를 구분하여 분리하며, 중요 객체에 대해서는 고화질을 갖도록 하는 비디오 압축 방법을 제안한다. 매 프레임 마다 중요 객체와 비중요 객체를 분리하며, 분리된 객체는 다른 비트율과 화질을 갖도록 각 객체에 적합한 변환 커널을 적용하여 부호화 절차를 달리한다. 중요 객체는 저압축, 고화질을 가지도록 부호화하며, 비중요 객체에 대해서는 고압축, 저화질을 가지도록 부호화함으로써 제한된 대역폭 내에서 비트율을 유지하도록 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.9-11
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• 2014

본 논문에서는 오디오 신호의 특성 표현에 유용한 nonnegative matrix factorization(NMF)에 대해 설명하였으며, expectation maximization (EM)을 이용한 NMF 파라미터 추출 및 EM-NMF 기반한 오디오 소스 분리 기술에 대해서 설명했다. 또한, 다중 단계 NMF-EM 구조의 객체 분리를 통해서 객체 분리 성능을 향상시키기 위한 알고리즘을 제안하며, 제안된 알고리즘은 K-pop 음원과 SDR(source distortion ratio)를 통해서 객체 분리 성능을 평가한다. 성능 평가 결과 제안된 알고리즘은 다중 단계를 통해 약 3dB 의 보컬 분리 성능이 향상되며, 상업적 음원 제작에서 사용되는 가상 오디오 효과가 많이 적용된 음원에서 약 5dB 의 분리 성능을 향상시켰다. 그러므로 제안된 방식은 오디오 객체 분리에 유용한 방법이 될 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.477-478
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• 2022

최근 코로나19 팬데믹의 영향으로 온라인 소비가 늘면서 종이, 플라스틱 등 재활용품의 사용량이 증가하고 있다. 또한 1인 가구의 중가에 따라 분리수거 배출이 제대로 이루어지지 않는 추세이다. 대부분의 1인 가구가 거주하고 있는 원룸 밀집 지역의 분리수거 여건이 제대로 갖춰진 곳이 많지 않으며, 분리수거 기준이 모호한 종류들이 많다. 재활용품 분리수거가 제대로 이루어지지 않는다면 에너지 및 자원낭비와 쓰레기 소각으로 인한 환경오염이 초래된다. 본 논문에서는 딥러닝 객체 인식 및 검출을 통한 재활용품 분류 결과에 따른 모터제어 및 분리수거를 진행하는 재활용품 분리수거 장치를 개발하였다. 해당 장치는 객체인식 알고리즘 YOLOV4를 이용하여 객체를 인식 및 검출한 후 모터제어, LED를 통해 분리수거 및 피드백을 제공한다. 이를 활용하여 누구나 쉽게 분리수거를 할 수 있도록 편의성을 제공하며 재활용 쓰레기 수거율을 높여 소각으로 인한 환경오염 방지를 기대할 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.19B no.4
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• pp.221-224
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• 2012

The most famous algorithm of splitting and connecting Snake for extracting the boundary of multiple objects is the nearest method using the distance between snake points. It often can't split and connect Snake due to object topology. In this paper, its problem was discussed experimentally. The new algorithm using vector between Snake segment is proposed in order to split and connect Snake with complicated topology of objects. It is shown by experiment of two test images with 3 and 5 objects that the proposed one works better than the nearest one.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.751-754
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• 2001

본 논문에서는 외형 정보 기반의 객체 정보 분할을 이용한 다중객체 추적을 다룬다. 일반적인 다중객체 추적 시스템은 움직임이 탐지된 다중 객체에 대한 외형(appearance) 정보를 이용하여 비강체를 정의하고, 객체의 일부 특징점이나 무게 중심점을 이용한 추적을 통해 객체간의 중첩(occlusion)이나 객체 분리(split) 등의 문제에 초점을 맞춘다. 무게 중심점 등을 이용한 추적은 장시간 추적하는 경우, 즉 움직임 방향 전환이 발생하는 경우에는 정확하고 매끄러운 추적이 불가능하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 어파인 구조를 이용한 개별 객체 추적 기법을 적용하되, 객체에 대한 외형 정보를 바탕으로 객체 분리 및 객체별 어파인 구조 변환을 감지하여 정확하고 매끄럽게 다중 객체를 추적하는 알고리즘을 제안하고 성능을 분석한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.215-218
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• 2002

영상 내에 존재하는 객체를 배경에서 분리해내는 영상분할에 대한 연구는 일반적으로 픽셀중심, 에지기반, 영역기반 그리고 모델기반의 영역에서 이루어져왔다. Active Contour 모델은 객체를 영상에서 분리하는 에지기반의 영상분할 방식이다. 전통적인 의미의 Active Contour 모델에서 사용한 그라디언트 함수 기반의 영상추출은 잡영이 많고 객체와 배경간 뚜렷한 경계가 없는 객체를 검출하는데는 그 한계를 보이고 있다. 이런 한계를 극복하고자 제안된 방법이 Mumford-Shah equation과 Lipshitz 함수를 이용한 Chan과 Vese의 Active Contour Model이다. 그런데 이 모델은 잡영이 많고 경계선이 뚜렷하지 않은 영상을 분할하는데는 효과적이나, 불균형적 조명이 있는 영상에서 객체를 분리해 내는데는 한계를 보이고 있다. 본 논문은 이러한 단점을 극복하기 위해 불균형적인 영상을 균일화하는 방법을 Chan과 Vese의 Active Contour 방식을 적용하기 전에 적용 시켜 영상 내 객체를 보다 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 1994.11a
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• pp.223-232
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• 1994

객체지향 데이타베이스 시스템에서 무결성은 중요한 개념이다. 이 무결성이 객체의 내부 메소드로 정의되고 구현하면 응용에서의 무결성 의미 파악이 어렵고, 또한 객체의 기본적인 메소드와 함께 모형화되기 때문에 데이타베이스 설계 작업이 복잡해진다. 본 논문에서는 무결성을 매소드로 처리할 때의 문제점을 극복하기 위하여 동적 데이타베이스의 동적 규칙을 이용하여 무결성 제약조건을 정의하고 유지시키는 객체지향 데이타베이스에서 무결성과 임무 분리를 유지시키는 기립을 제안한다.