• 제목/요약/키워드: 객체 추적

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조호환경 내 사람 이미지 데이터 증강을 위한 Style-Generative Adversarial Networks 기법 (Style-Generative Adversarial Networks for Data Augmentation of Human Images at Homecare Environments)

  • 박창준;김범준;김인기;곽정환
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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    • pp.565-567
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    • 2022
  • 질병을 앓고 있는 환자는 상태에 따라 병실, 주거지, 요양원 등 조호환경 내 생활 시 의료 인력의 지속적인 추적 및 관찰을 통해 신체에 이상이 생긴 경우 이를 감지하고, 신속하게 조치할 수 있도록 해야 한다. 의료 인력이 직접 환자를 확인하는 방법은 의료 인력의 반복적인 노동이 요구되며 실시간으로 환자를 확인해야 한다는 특성상 의료 인력이 상주해야 하기에 이는 곧, 의료 인력의 부족과 낭비로 이어진다. 해당 문제 해결을 위해 의료 인력을 대신하여 조호환경 내 환자의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있는 딥러닝 모델들이 연구되고 있다. 딥러닝 모델은 데이터의 수가 많을수록 강인한 모델을 설계할 수 있으며, 데이터셋의 배경, 객체의 특징 분포 등 다양한 조건에 영향을 받기 때문에 학습에 필요한 도메인을 가지는 많은 양의 전처리된 데이터를 수집해야 한다. 따라서, 조호환경 내 환자에 대한 데이터셋이 필요하지만, 공개된 데이터셋의 경우 양이 매우 적으며 이를 반전, 회전기법 등을이용할 경우 데이터의 수를 늘릴 수 있지만, 같은 분포의 특징을 가지는 데이터가 생성되기에 데이터 증강 기법을 단순하게 적용하면 딥러닝 모델의 과적합을 야기한다. 또한, 조호환경 내 이미지 데이터셋은 얼굴 노출과 같은 개인정보가 포함 될 수 있으며 이를 보호하기 위해 정보들을 비식별화 해야 한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 조호환경에서 수집된 데이터 증강을 위한 Style-Generative Adversarial Networks 기법을 적용하여 조호환경 데이터셋 수집에 효과적인 증강 기법을 제안한다.

캐니 에지 맵을 LOD로 변환한 맵을 이용하여 객체 소거를 위한 추적 (Object Tracking for Elimination using LOD Edge Maps Generated from Canny Edge Maps)

  • 장영대;박지헌
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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    • pp.333-336
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    • 2007
  • We propose a simple method for tracking a nonparameterized subject contour in a single video stream with a moving camera and changing background. Then we present a method to eliminate the tracked contour object by replacing with the background scene we get from other frame. Our method consists of two parts: first we track the object using LOD (Level-of-Detail) canny edge maps, then we generate background of each image frame and replace the tracked object in a scene by a background image from other frame that is not occluded by the tracked object. Our tracking method is based on level-of-detail (LOD) modified Canny edge maps and graph-based routing operations on the LOD maps. To reduce side-effects because of irrelevant edges, we start our basic tracking by using strong Canny edges generated from large image intensity gradients of an input image. We get more edge pixels along LOD hierarchy. LOD Canny edge pixels become nodes in routing, and LOD values of adjacent edge pixels determine routing costs between the nodes. We find the best route to follow Canny edge pixels favoring stronger Canny edge pixels. Our accurate tracking is based on reducing effects from irrelevant edges by selecting the stronger edge pixels, thereby relying on the current frame edge pixel as much as possible. This approach is based on computing camera motion. Our experimental results show that our method works nice for moderate camera movement with small object shape changes.

파노라믹 3D가상 환경 생성을 위한 다수의 카메라 캘리브레이션 (Multiple Camera Calibration for Panoramic 3D Virtual Environment)

  • 김세환;김기영;우운택
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제41권2호
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    • pp.137-148
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    • 2004
  • 본 논문에서는 영상기반 파노라믹 3D 가상 환경 (Virtual Environment: VE) 생성을 위해 회전하는 다수의 멀티뷰 카메라를 위한 캘리브레이션 방법을 제안한다. 일반적으로, 카메라 캘리브레이션 알고리즘은 카메라와 캘리브레이션 패턴 사이의 이 멀어질수록 획득되는 카메라 파라미터의 정확도가 상당히 저하되어 파노라마 영상 제작에는 부적합하다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 멀티뷰 카메라의 렌즈간 그리고 회전하는 다수의 멀티뷰 카메라간의 기하학적인 상관 위치 관계를 이용하여 정확도를 높인다. 우선, Tsai의 캘리브레이션 알고리즘을 적용하여 획득된 카메라 파라미터를 카메라 렌즈간의 사전 기하 정보와 비교하여 그 오차에 기반한 인트라 카메라 캘리브레이션 (Intra-camera Calibration)을 수행한다. 그리고 가상 공간에 역투영된 3D point cloud에 ICP 알고리즘을 적용하여 인터 카메라 캘리브레이션 (Inter-camera Calibration)을 수행한다. 이를 확장하여, 다수의 카메라를 회전시켜 획득된 3D point cloud에 대해 기준 카메라의 위치를 중심으로 인터 카메라 캘리브레이션을 연속적으로 수행함으로써 회전하는 다수의 멀티뷰 카메라에 대한 캘리브레이션을 수행한다. 이와 같은 캘리브레이션 방법을 통해 중에서도 비교적 개선된 카메라 파라미터를 획득할 수 있기 때문에 파노라믹 3D 가상 환경을 생성하기 위한 정합과정에 사용할 수 있다. 또한, 실시간 3D 객체 추적 및 AR 응용 시스템 등의 다양한 AR 응용분야에 활용될 수 있다.

광원 트래킹 기법을 이용한 수경재배기 제어 관리 시스템 설계 및 구현 (A Design and Implementation of Control and Management System for Water Culture Device using Solar Tracking Method)

  • 박성균;정세훈;오민주;심춘보;박동국;유강수
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.231-242
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    • 2014
  • 지구 온난화로 인한 급격한 기후 변화로 인해 단위 면적당 작물의 생산성 향상 및 고품질 작물 재배에 관심이 고조되고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 담액 수경방식이나 인공광원을 이용한 수경재배 방식이 아닌 광원 트래킹 기법을 적용한 양액 순환 방식의 수경재배기 제어 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 수경재배기는 일정한 양의 양액과 물을 수로로 흘려보내 순환시키는 형태인 양액 순환 방식과 수경재배기 하단 부분의 작물도 지속적인 광합성 작용이 가능 하도록 피라미드 형태의 다단구조식으로 설계한다. 아울러 광원 트래킹 기법은 기존 2축, 4축 센서 방식이 아닌 태양광의 그림자를 추적하기 위한 중심축 센서 방식의 5축 센서 방식으로 설계한다. 본 논문에서 제안한 수경재배기를 통해 기존 연구에서 소개되지 않은 광원 트래킹 기법은 작물에 지속적인 광합성 작용으로 작물의 생장 속도를 단축시킬 수 있었으며, 피라미드형태의 다단식구조로 상, 하단 구분 없이 모든 작물이 동일한 형태의 생육환경을 제공받을 수 있어 단위 면적당 높은 작물 생산량이 예상된다.

디지털 홀로그램의 보안을 위한 고성능 암호화기의 하드웨어 구조 (Hardware Architecture of High Performance Cipher for Security of Digital Hologram)

  • 서영호;유지상;김동욱
    • 방송공학회논문지
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    • 제17권2호
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    • pp.374-387
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    • 2012
  • 본 논문에서는 이산 웨이블릿 패킷 변환을 이용하여 디지털 홀로그램의 중요 성분을 추적하고 암호화하는 알고리즘을 위한 하드웨어를 구현하였다. 웨이블릿 변환과 부대역의 패킷화를 이용한 암호화 방법을 이용하고, 적용된 암호화 기법은 웨이블릿 변환의 레벨과 에너지 값을 선택함으로써 다양한 강도로 암호화가 가능하다. 디지털 홀로그램의 암호화는 크게 두 부분으로 구성되는데 첫 번째는 웨이블릿 변환을 수행하는 것이고, 두 번째는 암호화를 수행하는 것이다. 고속의 웨이블릿 변환을 하드웨어로 구현하기 위해서 리프팅 기반의 하드웨어 구조를 제안하고, 다양한 암호화를 수행하기 위해서는 다중모드를 가지는 블록암호시스템의 구조를 제안한다. 동일한 구조의 반복적인 연산을 통해서 수행되는 리프팅의 특성을 이용하여 단위 연산을 수행할 수 있는 셀을 제안하고 이를 확장하여 전체 리프팅 하드웨어를 구성하였다. 블록 암호시스템의 구성을 위해서 AES, SEED, 그리고 3DES의 블록암호화 알고리즘을 사용하였고 데이터를 최소의 대기시간(최소 128클록, 최대 256클록)만을 가지면서 실시간으로 데이터를 암호화 혹은 복호화시킬 수 있다. 디지털 홀로그램은 전체 데이터 중에서 단지 0.032%의 데이터만을 암호화되더라도 객체를 분간할 수 없었다. 또한 구현된 하드웨어는 $0.25{\mu}m$ CMOS 공정에서 약 20만 게이트의 자원을 사용하였고, 타이밍 시뮬레이션 결과에서 살펴볼 때 약 165MHz의 클록속도에서 안정적으로 동작할 수 있었다.

항공 라이다 데이터를 이용한 건물 모델링의 자동화 (Automation of Building Extraction and Modeling Using Airborne LiDAR Data)

  • 임새봄;김정현;이동천
    • 한국측량학회지
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    • 제27권5호
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    • pp.619-628
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    • 2009
  • LiDAR는 광범위한 지역의 지형 지물 및 지표면에 대한 3차원 좌표를 신속하게 획득할 수 있는 장비로 고정밀의 3차원 공간데이터를 제공하는 장점이 있다. 그러나 LiDAR 데이터는 불규칙한 3차원 점 데이터로 구성되어 있으므로, 의미적이고 시각적인 정보를 제공하지 않으며, LiDAR 데이터만을 사용하여 정보를 추출하는 것은 어렵다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 데이터로부터 건물의 외곽선 자동 추출 및 3차원 상세 모델링을 위한 방법을 제안하였다. 전처리 과정으로 반복적 평면 fiitting을 통하여 노이즈 및 불필요한 데이터를 제거하고, 히스토그램 분석을 수행하여 지면과 비지면 데이터를 효과적으로 분리하였다. 건물 외곽선을 추출하기 위해서 객체추적 기법을 이용하여 건물의 외곽에 해당하는 LiDAR 점들을 분류하였으며, 선행과정을 통해 LiDAR 데이터로부터 최종적으로 건물의 외곽선을 추출하였다. 정확도 검증을 위해 추출된 건물의 외곽선을 1:1,000 수치지도와 비교한 결과, 실험지역의 평면 RMSE가 약 0.56m였다. 또한, 건물의 상부구조물의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출 방법을 제안하였다. 지붕면을 세부적으로 분할하고 모델링하기 위하여 통계적 및 기하적 특성정보를 이용하였으며, 각각의 상부구조물에 적합한 수학적 함수를 최소제곱법에 의해 결정함으로써 3차원 모델링이 가능하도록 하였다. 상부구조물 모델링 결과 각 형태에 따른 RMSE가 사각형 상부구조물은 0.91m, 삼각형 상부구조물은 1.43m, 아치형 상부구조물은 1.85m, 돔형 상부구조물이 1.97m였다. 이는 원시 LiDAR 데이터로부터 지붕면 분할 및 3차원 자동 모델링이 효과적으로 수행되었음을 보여주고 있다.

LiDAR 데이터와 RANSAC 알고리즘을 이용한 철도 전력선 자동탐지에 관한 연구 (A Study on the Automatic Detection of Railroad Power Lines Using LiDAR Data and RANSAC Algorithm)

  • 전왕규;최병길
    • 한국측량학회지
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    • 제31권4호
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    • pp.331-339
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    • 2013
  • LiDAR 측량은 고밀도로 정확하게 거리를 측정하는 장점 때문에 지표면과 지표면 위의 객체를 3D 모델링하는데 사용되는 주요기술 중의 하나이다. 본 연구의 목적은 고밀도 LiDAR 데이터와 RANSAC 알고리즘을 이용하여 자동으로 철도전력선을 탐지하고 모델링하는 방법을 개발하는데 있다. 철도전력선을 탐지하기 위하여 레이저 데이터의 다중반사 특성과 철도전력선에 대한 형상정보를 이용한다. 이를 위한 프로세스는 최초 단위라인을 찾기 위한 직육면체 분석과 라인 추적, 연결 그리고 색인 작업으로 구성되며, 반복 RANSAC과 라인 파라미터를 구하기 위한 최소제곱법이 모델링을 위하여 사용된다. 철도전력선의 경우에는 정확도 확인을 위한 실측자료를 구하는 것이 매우 힘들어서 정량적인 정확도 평가가 어려우나 모델에 대한 레이저점군의 표준편차는 x-y 및 z 좌표 각각 8cm와 5cm로 양호하였고, 육안 검사에 의한 완성도면에서도 원 데이터와 비교할 때 모든 철도전력선 라인이 탐지 및 모델링된 것을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 방법의 모든 과정은 완전히 자동화하였으며, 특히 다수의 전력선이 복잡하게 설치된 지역에서도 적용될 수 있도록 개발하였다.

Objectivity/C++에서 무결성 제약조건 확인을 위한 코드 생성 (Code Generation for Integrity Constraint Check in Objectivity/C++)

  • 김인태;김기창;유상봉;차상균
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제5권4호
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    • pp.416-425
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    • 1999
  • 복잡한 무결성 제약 조건을 효율적으로 확인하기 위해 제약 조건들을 룰 베이스(rule base)에 저장하고 별도의 룰 관리 시스템과 제약 조건 관리 시스템을 통해 제약 조건을 확인하는 기법이 많은 연구자들에 의해 연구되고 발표되었다. 그러나 제약 조건 관리 시스템이 실행시간에 응용 프로그램을 항상 모니터링하고 있다가 데이타의 수정이 요청될 때마다 개입하여 프로세스를 중단시키고 관련 제약 조건을 확인하는 기존의 방법들은 처리 시간의 지연을 피할 수 없다. 본 논문은 컴파일 시간에 제약 조건 확인 코드를 응용 프로그램에 미리 삽입할 것을 제안한다. 응용 프로그램 자체 내에 제약 조건 확인 코드가 삽입되기 때문에 실행 시간에 다른 시스템의 제어를 받지 않고 직접 제약 조건의 확인 및 데이타베이스의 접근이 가능해져서 처리 시간의 지연을 피할 수 있을 것이다. 이를 위해 어떤 구문이 제약 조건의 확인을 유발하는 지를 추적하였고, 컴파일러가 그러한 구문을 어떻게 전처리 과정에서 검색하는지 그리고 그러한 구문마다 어떻게 해당 제약 조건 확인 코드를 삽입할 수 있는 지를 객체지향1) 데이타베이스 언어인 Objectivity/C++에 대해 gcc의 YACC 코드를 변경함으로써 보여 주었다.Abstract To cope with the complexity of handling integrity constraints, numerous researchers have suggested to use a rule-based system, where integrity constraints are expressed as rules and stored in a rule base. A rule manager and an integrity constraint manager cooperate to check the integrity constraints efficiently. In this approach, however, the integrity constraint manager has to monitor the activity of an application program constantly to catch any database operation. For each database operation, it has to check relevant rules with the help of the rule manager, resulting in considerable delays in database access. We propose to insert the constraints checking code in the application program directly at compile time. With constraints checking code inserted, the application program can check integrity constraints by itself without the intervention of the integrity constraint manager. We investigate what kind of statements require the checking of constraints, show how the compiler can detect those statements, and show how constraints checking code can be inserted into the program, by modifying the GCC YACC file for Objectivity/C++, an object-oriented database programming language.

선박 건조공정 개선을 위한 상황인지 컴퓨팅 기반의 강재적치처리시스템 (Context-Aware Steel-Plate Piling Process System For Improving the Ship-Building Process)

  • 강동훈;하창완;김제욱;오훈
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권6호
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    • pp.165-178
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    • 2011
  • 선박 건조공정의 초기 단계인 강재적치처리공정에서는 입수한 강재를 어느 선박블록을 제작하는데 사용될 것인가에 따라 수십 개의 적치장을 이용하여 분류한다. 이 과정에서 강재를 잘못된 적치장에 적치하는 적치 오류, 무거운 강재를 다루는데 수반되는 작업자 안전 취약성, 각 적치장의 강재 정보 관리의 미비로 인한 작업 계획의 불확실성 등으로 인하여 생산성이 크게 저하된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 상황인식 컴퓨팅 기술을 적용하여 지능형 강재적치처리시스템을 구축하였다. 연구의 효율성을 위하여 강재적치처리 작업과정을 보여줄 수 있는 시뮬레이터를 제작하였으며, 센서, RFID 태그, 실시간 위치추적시스템과 같은 기술을 활용하여 공간 내에 있는 객체들의 위치 및 작업 처리 상태 등, 상황정보를 실시간으로 획득할 수 있도록 유비쿼터스 컴퓨팅 공간을 구축 하였다. 본 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 적용한 선박 건조 생산성 제고는 물론 대규모 생산현장에 IT를 적용하는 제조IT 융합연구의 새로운 모델을 제시하였다는데 의미가 크다고 할 수 있다.

보행 인식 시스템 성능 개선을 위한 영상 왜곡 보정 기법 (Image Distortion Compensation for Improved Gait Recognition)

  • 전지혜;김대희;양윤기;백준기;이창수
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제46권4호
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    • pp.97-107
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    • 2009
  • 영상기반 보행인식 시스템에서 카메라와 객체가 이루는 각도(angle) 및 렌즈 왜곡과 같은 물리적 요인과 조명(illumination)과 같은 환경적 요인에 따라 인식률이 다르게 나타난다. 본 논문은 카메라에서 입력된 다양한 형태의 영상 왜곡을 보정하여 보행 인식 시스템의 성능 및 안정성을 향상시키는 기법을 제안한다. 제안된 방법은 물리적, 환경적 왜곡 요인이 존재하는 입력 영상에서의 인간의 보행 인식률을 기존 방식과 실험적으로 비교한다. 보다 구체적으로는 투영 변환(projective transform)을 통해 입력 영상의 왜곡을 효과적으로 보정하는 알고리듬을 제안하고 입력 영상의 왜곡 보정 전, 후를 비교하여 알고리듬의 실효성을 확인한다. 제안된 방법은 카메라로부터의 거리 및 환경에 불변하는 보편적인 보행 데이터를 획득하였다. 그 결과 제안된 보편적인 보행 데이터를 이용하여 실내 영상에서는 평균적으로 41.5%, 실외 영상에서는 평균적으로 55.5%의 향상된 보행 인식률을 보였다. 이것은 특정 개체의 특징을 데이터베이스(DB)화 하고 DB에 저장된 특정 개체를 검색하고 추적하는 데 효과적으로 이용될 수 있다.