• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.11-17
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• 2010

유비쿼터스 환경에서 대표적인 장치들 가운데 하나인 이동장치가 이동성 덕분에 주목받고 있다. 일반적인 이동장치의 흐름은 스마트폰의 애플리케이션에 주목하고 있으며, 이 가운데 증강현실 등 객체들에 대한 지리적인 위치 및 현실적용 사례가 증가하고 있고, 이들에 대한 데이터 처리가 매우 중요해지고 있다. 이와 같이 사용자에게 제공하는 모바일응용서비스들은이동객체에기반한다양한서비스에대한기술이요구되어지며, 또한이들기술을활용하여 데이터를 시각적으로 인덱싱하여 신속하게 데이터가 처리되는 것을 시각적으로 표현하는 기술도 요구되어지고 있다. 그러나 이와 같이 사용자의 작업 이해를 높이기 위한 시각화 작업이 부족한것이 사실이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 하위 트리를 갖는 R tree 인덱스를 활용하여 객체 생성을 수행하며, 생성된 객체들을 기반으로 3차원 도형으로 표현한 구현 결과를 보인다. 특히, 객체 생성과 이를 3차원으로 보여주며, 미니맵을 통해 사용자의 위치를 파악할 수 도 있으며, R tree의 노드안에 포함관계를 시각화시켜서 사용자의 이해를 향상시킬 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.362-373
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• 2020

최근 자율 주행 자동차와 지능형 CCTV에 대한 관심이 높아지면서 효율적인 객체 검출의 중요성은 필수적인 요소이다. 본 논문의 기반이 되는 DPM(Deformable Part Models)은 객체에 대한 변형 가능한 부분의 혼합을 사용하여 가변적인 객체를 나타낼 수 있는 대표적인 검출기로 다양한 분야에서 많이 연구 되고 있다. 객체 모델의 파트 모양과 구성을 잡아내는 기법으로 높은 검출 성능을 보여주지만 복잡한 알고리즘으로 인해 실제 어플리케이션에서 사용하기에는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 DPM에서 많은 연산을 필요로 하는 이미지 특징 피라미드(feature pyramid)를 구성하는 과정 대신, 특정 스케일에서 구해진 소수의 특징(feature) 맵에 적응적인 쌍선형(bilinear) 보간법을 이용하여 이미지 특징 피라미드를 재구성해 연산 속도를 줄이는 방법을 제안한다. 모의실험 결과, 제안된 방식의 DPM은 기존 DPM 방식 대비 검출 성능은 2.82%가 낮아졌지만 평균 연산 시간 10%를 향상시킴을 알 수 있었다.

• Spatial Information Research
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• 제16권1호
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• pp.51-64
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• 2008

최근 언제, 어디서나 컴퓨팅이 가능한 유비쿼터스 환경을 도시에 구현하고자 하는 u-City에 대한 연구 및 개발이 활발히 진행되고 있다. 따라서, 도시내 시설물 관리도 이러한 유비쿼터스 개념을 도입하여 실시간으로 시설물의 위치정보와 상태정보를 모니터링 해야 하며, 필요에 따라 제어관리 또한 이루어져야 한다. 이를 구현하기 위해서는 각 시설객체를 직접적으로 관리하기보다는 ID로 관리하는 것이 바람직하며, 기존의 RFID, LCODE, EPC 등이 대표적인 관리코드라 할 수 있다. 본 연구에서는 기존 공간정보 관리코드의 이용현황을 분석하고 문제점을 파악하여 도시공간정보 객체식별자 구축방안을 수립하였다. 또한, 최적의 u-City 구축 관리를 위한 도시공간정보 객체식별자의 현장적용 및 실용화 방안을 제시하였다. 본 연구를 통해 u-City를 구성하는 주요 인프라 시설물을 효과적으로 관리할 수 있을 뿐만 아니라, 향후 네트워크 서비스 형태로 개발하여 다른 도시 내 유비쿼터스 서비스와 연동, 통합되어 도시민에게 다양한 서비스를 제공할 수 있을 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제34권5호
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• pp.479-493
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• 2016

항공 레이저 스캐너(ALS)로부터 획득한 라이다(LiDAR) 데이터는 지형지물을 모델링하기 위해서 널리 사용되고 있으며, 특히 정밀 3차원 건축물 및 도시모델, 엄밀정사영상 등 고품질의 공간정보를 효율적으로 구축하기 위하여 라이다 데이터를 이용한 3차원 모델링에 관한 연구가 지속적으로 수행되고 있다. 불규칙적으로 분포된 고밀도의 라이다 데이터로부터 객체를 3차원으로 모델링하기 위해서는 시스템 캘리브레이션, 노이즈 제거 및 지면과 객체를 분리하기 위한 필터링, 객체의 종류 및 특성에 따른 데이터 분류, 기하학적 특성 및 동질성에 기반한 데이터 분할, 분할면의 군집화 및 묘사, 분할면의 재구성과 조합에 의한 모델링, 품질검사 등 일련의 복잡한 과정들이 수반된다. 라이다 데이터를 이용한 많은 모델링 방법들은 데이터 분할 과정을 포함하고 있지만, 본 논문에서는 라이다 데이터를 분할하지 않고 객체를 구성하는 중요하고 대표적인 특징점들을 추출하여 건물 모델링에 활용하는 방법을 제안하고 있다. 복잡하고 다양한 건물 형태를 시뮬레이션한 데이터와 실제 데이터에 적용하여 제안한 방법의 타당성 및 정확도를 검증하였다.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.157-165
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• 2021

최근 위성영상, 항공사진 등의 해상도가 향상됨에 따라 고해상도 원격탐사 자료를 이용한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히, 국토 전역의 건물객체 추출은 수치지도 레이어 및 주제도 작성에 필수적이기 때문에 높은 정확도가 요구된다. 본 연구에서는 딥러닝의 영상처리 기법 중 의미론적 분할에 사용되는 대표적인 모델인 SegNet, U-Net, FC-DenseNet, HRNetV2를 이용하여 건물객체 추출 모델을 생성하고, 이에 따른 모델의 평가를 수행하였다. 학습자료는 다양한 건물들로 이루어진 영상을 이용하여 생성하였고, 평가는 세 지역에 나누어서 진행하였다. 먼저 학습자료와 인접한 지역을 통해 모델의 성능을 평가하였고, 이후 학습자료와 상이한 지역을 통해 모델의 적용성을 평가하였다. 그 결과 HRNetV2 모델이 건물객체 추출의 성능과 적용성 면에서 가장 우수한 결과를 보였다. 본 연구를 통해 수치지도 내 건물레이어 생성 및 수정의 가능성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.389-395
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• 2022

심층 학습 기술의 발전으로 인해 분류, 객체 검출, 분할과 같은 시각 정보를 이용한 심층 학습이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그 중 자율 주행은 시각 데이터를 잘 활용하는 대표적인 분야 중 하나이다. 본 논문에서는 도로 위의 사람과 운송수단 객체에 대한 개별적인 깊이 값을 예측하는 망을 제안한다. 제안하는 모델은 YOLOv3와 Monodepth를 기반으로 하며, 하드 파라미터 쉐어링을 이용한 인코더와 디코더를 통해 객체 검출과 깊이 추정을 동시에 수행한다. 또한 주의 집중 기법을 사용하여 객체 검출 및 깊이 추정의 정확도를 높이고자 하였다. 깊이 추정은 단안 이미지를 통해 이루어지며, 자가 학습 방법을 통해 학습을 수행하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.101-111
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• 2024

본 논문에서는 스마트공장의 대표적인 비정형데이터인 CCTV-동영상의 물리적 구성요소인 비디오-프레임을 묘사할 수 있는 기본 요소인 객체(Objects), 행위(Motions), 물리적환경(Physical Environment) 특성들을 중에서 인공지능-딥러닝 모델들을 적용하여 탐지할 수 있는 영상-객체를 텍스트데이터유형의 XML-능동데이터로 수집·저장·관리할 수 있는 소위 CCTV-동영상 객체능동화(Object Activitization)¹⁾ 개념을 실현할 수 있는 개념적 아키텍처와 그의 구현을 위한 접근방법을 제안한다. 결과적으로, 본 논문에서 제안한 접근방법의 궁극적 목표는 다양한 산업의 작업 및 공정현장에서 수집되는 정형·비정형 데이터로부터 고숙련 작업자 중심의 현장지식을 체계적으로 수집·저장·관리하는 고숙련작업자 중심 현장작업지식 자산화를 위한 스마트공장 현장지식 공유 플랫폼을 구현하는데 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.1121-1124
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• 2005

Edge Histogram Descriptor는 image의 edge 분포 정보를 표현하며 방향성을 가지는 Bio Image 검색에 있어 높은 검색 성능을 나타낸다. 그러나 Bio Image의 객체 분포의 특성으로 인해 지역적 edge 분포 비교는 충분한 검색 성능을 보장하지는 못한다. 본 논문에서는 특징 block을 이용한 효율적인 검색 알고리즘을 제안한다. Local histogram으로부터 Global bin을 얻어 image의 대표 방향성을 선정하고 특징 block을 선정한다. 특징 block의 비교는 edge 분포와 함께 주요 객체의 위치 정보를 더하는 효과를 가진다. Bio Image의 검색 실험에서 제안 알고리즘은 향상된 검색 성능을 보여준다. 또한 Bio image 검색을 위한 descriptor 조합 연구에도 적용 가능하여 검색 효율을 기대할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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• pp.185-188
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• 2011

스마트폰의 대중화로 인해 사용자의 다양한 요구사항이 발생하고 있고, 스마트폰 용 어플리케이션에 대한 개발이 활발히 수행되고 있으나 하드웨어와의 밀접한 관계 및 재사용성의 요구를 반영하고 있지 못하므로 향후 수요를 감안하여 객체지향 개발방법론을 적용한 체계적인 접근이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 스마트폰 플랫폼인 안드로이드와 아이폰 플랫폼의 수명주기, 하드웨어, 어플리케이션 간의 관계를 통해 스마트폰 어플리케이션 개발절차를 도출하도록 시도하였으며, 객체지향 개발방법론 중에서 Reference Model 중심의 안드로이드 플랫폼과 Rich Client를 지원하는 아이폰 플랫폼에 각각 스마트폰 플랫폼에 준한 하드웨어 특성을 고려하여 특화된 CBD(Component Based Development)기반인 마르미-EM방법론과 서비스 기반의 어플리케이션을 지향하고 있는 MVC(Model-View-Control)패턴이 적용된 SaaS(Software-as-a-Service) 개발방법론을 적용하여 어플리케이션 개발 절차를 비교한다. 이를 통하여 개발방법론의 절차상의 차이점, 강점 및 보완 사항을 분석하고 방법론별 특징을 토대로 향후 보완점을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.826-828
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• 2017

그래프는 객체와 객체 간의 관계를 표현하는 데에 있어 효과적인 데이터 표현 방법이다. 그래프 데이터는 웹 그래프, 사회 관계망 서비스, 신약 개발, 생명정보학 등의 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 그래프 마이닝 응용에서 활용되기 위한 효율적인 처리 기술을 필요로 한다. 최근까지 그래프 데이터의 처리 및 분석을 위한 많은 시스템들이 개발되었다. 본 논문에서는 최신 분산 그래프 처리 시스템 중에서 대표적인 그래프 분석 질의인 페이지랭크(pagerank)와 너비 우선 탐색(breadth first search)를 수행하고 시스템의 성능을 평가한다.