Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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pp.269-272
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2015
소프트웨어 재사용성과 유연성에 초점을 둔 XML기반 플러그인 프레임워크는 메시지 복잡도가 증가할 경우 성능적인 약점을 보였다. 본 논문에서는 이러한 XML 기반 플러그인 프레임워크의 주요 구성 요소인 XML기반 객체 모델의 성능향상 방안을 제안하고, 성능측정 결과를 보인다. XML기반 객체모델은 트리구조의 객체에 데이터를 저장하기 때문에 객체모델을 실제 네트워크로 전송하기 위한 Encoding시에 트리 내부의 모든 객체에 대한 전수순회를 수행하여야 하지만, 제안된 방안은 볼록단위로 복사를 수행할 수 있도록 데이터블록을 적용하여 데이터객체를 전수순회하지 않고 메시지 Encoding이 가능하도록 하였다. 성능측정 결과 메시지 복잡도 상승으로 인한 성능저하 문제를 해결하였으며, 대용량 시스템에도 적용 가능한 범용 프레임워크로 한 단계 발전하게 되었다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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pp.697-698
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2023
최근 딥 러닝 분야의 기술이 발달하면서 Chat GPT, Google Bard와 같은 자연어 처리 기술이 확대되고 있고 이미지 객체를 분석하는 CLIP, BLIP와 같은 기술도 발전되고 있다. 그러나 전시회와 같은 예술 분야는 딥 러닝 기술 기반의 이미지 데이터 활용이 제한적이다. 본 논문은 전시회장에서의 그림 내부의 객체 데이터를 분석하기 위해 이미지 객체 분석 기술을 사용하고 자연어 처리 기반으로 관람객이 특정 그림에 대한 질문을 입력하면 해당 그림을 식별하는 방법을 제시한다. 이를 통해 관람객이 원하는 그림을 선별하여 관람할 수 있도록 한다.
In this paper, we present a knowledge-based object-oriented spatial database system called KOBOS. A knowledge-based approach is introduced to the object-oriented spatial database system for data modeling and approximate query answering. For handling the structure of spatial objects and the approximate spatial operators, we propose three levels of object-oriented data model: (1) a spatial shape model; (2) a spatial object model; (3) an internal description model. We use spatial type abstraction hierarchies(STAHs) to provide the range of the approximate spatial operators. We then propose SOQL, a spatial object-oriented query language. SOQL provides an integrated mechanism for the graphical display of spatial objects and the retrieval of spatial and aspatial objects. To support an efficient hybrid query evaluation, we use the top-down spatial query processing method.
This paper is related to the object-based stereo matching algorithm which makes it possible to estimate inner-region disparities for each segmented region. First, several sample points are selected for effectively representing the segmented region, Next, stereo matching is applied to the small area within segmented region which existed in the neighborhood or each sample point. Finally, inner-region disparities are interpolated using a plane equation with disparity of each selected sample. According to the proposed method, the problem of feature-based method that the depth estimation is possible only in the feature points can be solved through the propagation of the disparity in the sample point into the inside of the region. Also, as selecting sample points in contour of segmented region we can effectively suppress obscurity which is occurred in the depth estimation of the monotone region in area-based methods.
디지털 비디오 데이터를 효율적으로 브라우징 하는데 필요한 비디오 분할에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 비디오 데이터를 Shot단위로 분할하고, Shot내부에서 카메라 동작과 객체 움직임 분석을 이용한 sub-shot으로 분할하고자 한다. 연구 방법으로는 I-frame의 DC 영상을 이용하여 픽쳐그룹을 Shot(장면이 바뀐 경우), Move(카메라 동작,객체움직임), Static(영상의 변화가 거의 없는 경우)로 세분화하고 해당 픽쳐 그룹의 P, B-frame을 검사하여 정확한 컷 발생 위치, 디졸브, 카메라동작, 객체 움직임을 검출하게 된다. 픽쳐그룹 분류에서 정확성을 높이기 위해 계층적 신경망과 다중 특징을 이용한다. 정확한 컷 발생위치 검출하기 위해서 P, B프레임의 메크로블럭 타입을 이용한 통계적 방법을 이용하고, 디졸브, 카메라 동작, 객체 움직임을 검출하기 위해서 P, B-frame의 메크로블럭 타입과 움직임 벡터를 이용한 신경망으로 검출한다. 본 연구에서는 계층적 탐색을 이용하여 시간을 단축할 수 있고, 계층적 신경망과 다중 특징을 이용하여 픽쳐 그룹을 세분화 할 수 있고, 메크로 블록 타입과 통계적 방법을 이용하여 정확한 컷 검출을 할수 있고, 신경망을 이용하여 디졸브, 카메라 동작, 객체움직임을 검출 할 수 있음을 확인한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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pp.157-159
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2004
본 논문에서는 분산 일시간 객체 엔진을 내장하는 TMO-LINUX/ARM 커널 상에서, 각종 센서 및 모터 제어로 구성되는 로봇 제어 시스템을 동적 분산 실시간 객체인 TMO로 모델링하고 구현하였다. TMO(Time-triggered Message-triggered Object)는 시간적 조건에 의해 구동되는 객체 내의 실시간 스레드와 메시지에 의해 구동되어 주어진 데드라인 안에 작업을 수행하는 메시지 구동 실시간 스레드들의 동적 멤버들로 구성되는 실시간 객체로, 외부의 입출력에 반응하며 내부 장치에 대한 실시간 작업을 병행해야 하는 로봇 제어 시스템에 대해 매우 적합한 모델이다. 본 논문에서는 이러한 로봇 제어 시스템 설계에의 TMO의 적용이 잘 정의되고 규격적인 설계 모델을 제공함을 보인다.
본 논문에서는 감각형 객체(Tangible Object)를 이용한 테이블에서의 2D/3D 상호작용 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 기존의 ARTable[1]에 직육면체 형태의 감각형 객체와 카메라가 장착된 이동형 모니터를 추가하여 제작되었다. 감각형 객체는 모든 면에 ARToolkit[3]에서 쓰이는 마커가 부착되어 있으며, 내부에는 진동자와 불루투스 통신 모듈이 삽입되어 있다. 또한 카메라가 달린 모니터는 모니터 암에 연결되어 사용자가 이동하며 ARTable 상판을 관측할 수 있도록 부착되어 있다. 이 시스템를 이용하여 사용자는 디스플레이형 테이블인 ARTable 위에서 가상공간을 네비게이션(2D 상호작용)할 때 정확한 길을 찾아가기 위한 도움을 받을 수 있을 뿐만 아니라, 증강현실 환경에서 가상객체와 3D 상호작용을 할 수 있다. 또한 진동 모듈과 이를 제어하기 위한 블루투스 모듈이 내장 되어있어, 특정한 이벤트 발생시 진동자를 이용하여 사용자에게 촉각 감응 효과를 줄 수 있다. 제안된 시스템은 교육, 엔터테이먼트, 등 다양한 분야에서 사용될 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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pp.808-810
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2004
본 논문에서는 Contrast map과 Salient point를 이용하여 영상에서 중요한 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 우선 인간의 시각 체계와 유사한 밝기(luminance), 색상(color) 그리고 방향성(orientation) 3가지의 특징정보를 이용하여 각각의 특징정보로부터 feature map을 생성하고 이 3가지의 feature map을 선형 결합하여 contrast map을 생성한다. 이렇게 생성된 하나의 contrast map을 이용하여 대략적인 Attention Window (AW)의 위치를 결정한다. 다음으로, 영상으로부터 웨이블릿 변환을 적용하여 salient point를 찾고, salient point의 분포와 contrast map의 중요도에 따라 AW의 크기를 실제 중요 객체의 크기와 가장 유사하도록 축소시킨다. 이렇게 선택되고 축소된 AW안에서 실제 중요 객체를 추출하기 위해 AW 내부에 존재하는 영상에 대해서만 영상 분할을 하고 불필요한 영역을 제거하여 자동으로 중요객체를 추출하도록 한다.
3차원으로 구성되어 있는 실세계를 보다 효과적이고 신속하게 모니터링하기 위해서는 변화된 지역의 정확한 위치정보 획득과 변화 결과의 빠른 도출을 위한 자동화 방안이 필요하다. 일반적으로 변화탐지를 위해 사용되어 온 항공사진이나 위성영상은 자료 획득에 있어 날씨와 같은 자연환경의 영향을 많이 받으며, 자동으로 변화탐지를 수행하는데 많은 문제점을 안고 있다. 반면에 항공 LiDAR 시스템은 영상시스템과는 달리 날씨 등에 영향을 상대적으로 적게 받으며, 지형지물에 대한 3차원 좌표 정보를 직접 획득하기 때문에 자동으로 처리하기에 매우 효율적이다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 데이터만을 이용하여 도시지역의 시공간적 변화를 자동으로 탐지하는 방법을 연구 하였다. 변화탐지의 대상이 도시지역이므로 객체를 기반으로 다양한 변수를 사용하여 변화탐지를 수행하였다. 연구에 사용된 데이터는 서로 다른 시기에 획득된 항공 LiDAR 데이터이며, 두 데이터간의 변화탐지를 위해 먼저 상호정합을 수행하였으며, 개별 객체를 추출하기 위해 필터링과 Grouping 과정을 수행하였다. 마지막으로 Grouping된 객체를 대상으로 모양, 면적, 높이 변화를 비교하여 변화를 탐지하였다. 객체의 외곽선과 내부 영역의 모양을 표현하는 형상계수를 사용하므로 수평방향의 객체에 대한 기하학적인 모양 변화를 탐지할 수 있었으며, 객체의 높이값을 비교함으로써 수직방향으로의 변화도 탐지할 수 있었다. 본 연구에서 수행한 객체 기반의 변화탐지 방법은 91.67%의 전체 정확도를 획득하였다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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제7권6호
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pp.1243-1248
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2006
Object tracking in a real time image is one of interesting subjects in computer vision and many practical application fields past couple of years. But sometimes existing systems cannot find object by recognize background noise as object. This paper proposes a method of object detection and tracking using adaptive background image in real time. To detect object which does not influenced by illumination and remove noise in background image, this system generates adaptive background image by real time background image updating. This system detects object using the difference between background image and input image from camera. After setting up MBR(minimum bounding rectangle) using the internal point of detected object, the system tracks object through this MBR. In addition, this paper evaluates the test result about performance of proposed method as compared with existing tracking algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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