• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
• /
• 2015.11a
• /
• pp.96-99
• /
• 2015

본 논문에서는 중복되지 않는 서로 다른 카메라의 영상을 활용한 동일 객체 판단 및 추적 기술에 대하여 소개한다. 영상분석에서 색상 정보는 가장 기본이 되는 중요한 정보라 할 수 있다. 특히 색상 정보를 이용하는 히스토그램은 일반적으로 추적, 인식 등에 많이 사용되고 있으나 이동 객체나 조도 변화 등에 따라 성능에 차이를 보인다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 동일 객체 판단을 위해 대표적으로 사용되는 히스토그램 정합의 두 알고리즘(HSV 공간에서의 Histogram matching 방법과 RGB 공간에서의MCSHR 알고리즘) 결합을 통해 분할 히스토그램은 객체를 3조각으로 나누어 전체와 각각의 히스토그램을 구하며 MCSHR을 RGB공간이 아니 Hue 공간 히스토그램으로 변경하여 유사도를 도출 하였으며 조도 변화에 강인한 모델을 만들기 위해 Controlled equalization기법을 사용하여 원 영상의 히스토그램의 확률과 평활화한 히스토그램의 확률 융합을 시도 하였다. 해당 실험의 비교 결과 기존 HSV공간에서 Histogram matching을 통한 유사도 비교보다 12.9% 향상된 정합율의 결과를 보였다. 또한 영상 정보와 스마트 기기를 통한 인식 방법의 융합을 통해 영상 내에서 동일 객체 판단에 대한 추가 정보 제공에 대해 방법론 적인 부분을 제안 하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
• /
• v.3 no.4
• /
• pp.61-69
• /
• 2002

Measurement of the object, messages, clones, capsulation, inheritance, etc. that are conventional object-oriented paradigm characteristics as a method of measurement of the complexity of object-oriented programs has been reported. In this paper, the measures that are helpful to designing and coding of JAVA program, which is the representative language of object-oriented programs, are applied to six measures(i,e., Halstead's Program Volume, Program Level, Program Impurity, Macabe's Cyclomatic Number, Handerson-Seller's lock of cohesion in method and Sullivan's PVG.) suggested in the present study by referring to several actual programs as example for comparative analysis.

• Review of KIISC
• /
• v.19 no.2
• /
• pp.43-52
• /
• 2009

본 논문에서는 가장 대표적 인 보안 운영 체제인 SELinux를 보다 쉽게 이용할 수 있도록 하는 보안 정책 템플릿과 도구를 설명한다. 제안하는 방법론을 위해 먼저 SELinux를 보다 편리하게 이용할 수 있도록 하기 위해 연구된 기존에 도구들이 가지는 문제점을 분석하였다. 그리고 SELinux를 심도 깊게 분석하여 SELinux에서 이용하는 주체, 객체의 타입 그리고 권한을 객체 타입과 객체별, 권한별로 축약하였다. 이처럼 축약되어 간소화된 객체 타입과 권한을 바탕으로 리눅스 시스템이 이용하는 임의적인 접근통제 형태를 지원하는 보안 정책 템플릿 기술언어를 정의하여 SELinux보안 정책의 복잡성을 개선하도록 하였으며 이를 통해 기존 리눅스 시스템 관리자가 이용하기 편리하도록 하였다. 또한 자동으로 제안된 보안 정책 템플릿 언어로 작성된 보안 정책을 SELinux의 보안 정책으로 변환하는 변환기와 자동으로 정책을 생성하는 생성기를 개발하여 SELinux 이용의 편리성을 최대화 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2022.06a
• /
• pp.224-227
• /
• 2022

객체 분류는 입력으로 주어진 이미지에 포함된 객체의 종류를 판단하는 기술이다. 대표적인 딥러닝 기반의 객체 분류 방법으로서 Faster R-CNN[2], YOLO[3] 등의 모델이 개발되었으나, 여전히 성능 향상의 여지가 있다. 본 연구에서는 각도 마진 손실 함수를 기존의 몇 가지 객채 분류 모델에 적용하여 성능 향상을 유도한다. 각도 마진 손실 함수는 얼굴 인식 모델인 SphereFace [4]에서 제안한 방법으로, 얼굴 인식과 같이 단일 도메인의 데이터셋을 분류하는 문제를 풀기 위해 제안되었다. 이는 기존 소프트맥스 함수에서 클래스 결정 경계선에 마진을 주는 방식으로 클래스 간의 구분 능력을 향상시킨다. 본 논문은 각도 마진 손실 함수를 CIFAR10, CIFAR100 데이터셋의 분류 문제에 적용하였으며 ResNet, EfficientNet, MobileNet 등의 백본 네트워크로 실험하여 평균적으로 mAP 성능이 향상되는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2022.01a
• /
• pp.365-368
• /
• 2022

본 논문에서는 가상 물체를 현실과 오차 없이 정확하게 증강 시켜야 하는 상황에서 특징 포인트를 이용하여 효율적으로 매칭하기 위한 실린더 기반의 각도 보간 기법을 제안한다. 증강현실에서 활용되는 대표적인 객체를 증강하는 방법은 특징 포인트들을 트래킹하여 찾아낸 후, RANSAC 알고리즘을 기반으로 포인트 셋에서 바닥, 벽과 같이 하나의 평면을 구성하고 그 위에 객체를 증강한다. 이 방법은 평면을 이용하기 때문에 계산량이 적지만, 증강 위치에 대한 오차가 존재하기 때문에 때때로 잘못된 위치에 객체가 배치되는 경우가 발생한다. 특히, 의료시설, 도로 공사에서 증강 현실을 사용했을 때에 증강된 가상물체의 위치, 크기 등이 현실에서 작은 오차라도 어긋날 경우 크게 사고가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 평면 생성 없이 특징 포인트만을 이용하여 효율적으로 매칭 할 수 있는 실린더 기반의 각도 보간을 이용하여 정확하게 객체를 증강할 수 있는 결과를 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2022.07a
• /
• pp.563-566
• /
• 2022

본 논문에서는 증강현실에서 객체 증강 시, 특징점과 GPS를 이용하여 증강 위치를 효율적으로 보간할 수 있는 ICP(Iterative closest point) 매칭 기법을 제안한다. 다양한 환경에서 제한받지 않고 객체를 증강하기 위해 일반적으로 마커리스(Markerless) 방식을 사용하며, 대표적으로 평면 검출과 페이스 검출을 사용한다. 이는 현실과 자연스러운 동기화를 위한 것으로 계산은 작지만, 인식의 범위가 넓기 때문에 증강 위치에 대한 오차가 존재한다. 이러한 작은 오차는 특정 산업에서는 치명적일 수 있으며, 특히 건설이나 의료시설에서 발생하면 큰 사고로 이어진다. 객체를 증강 시킬 때 해당 환경에 대한 점 구름(Point cloud)을 수집하여 데이터베이스에 저장한다. 본 논문에서는 관측되는 점 구름과의 오차를 줄이기 위해 ICP 매칭 기법을 사용하며, 실린더 기반의 각도 보간을 이용하여 계산량을 줄인다. 결과적으로 특징점과 GPS를 이용하여 ICP 매칭 기법을 통해 효율적으로 처리함으로써, 증강 위치에 대한 정확도가 개선된 증강 방식을 보여준다.

• Journal of KIISE:Databases
• /
• v.30 no.2
• /
• pp.109-124
• /
• 2003

Although most commercial relational DBMSs Provide a graphical query language for the user friendly interfaces of the databases, few research has been done for graphical query languages in object databases. Expressing complex query conditions in a concise and intuitive way has been an important issue in the design of graphical query languages. Since the object data model and object query languages are more complex than those of the relational ones, the graphical object query language should have a concise and intuitive representation method. We propose a graphical object query language called GOQL (Graphical Object Query Language) for object databases. By employing simple graphical notations, advanced features of the object queries such as path expressions including set attributes, quantifiers, and/or methods can be represented in a simple graphical notation. GOQL has an excellent expressive power compared with previous graphical object query languages. We show that path expressions in XSQL(1,2) can be represented by the simple graphical notations in GOQL. We also propose an algorithm that translates a graphical query in GOQL into the textual object query with the same semantics. We finally describe implementation results of GOQL in the Internet environments.

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

• Journal of Digital Contents Society
• /
• v.14 no.1
• /
• pp.117-124
• /
• 2013

This paper suggests the robust method of extraction for moving objects in illumination variation by using image sequence from an immovable camera. The most difficult part of the implication is the effect by illumination and noise. The object area is hardly estimated when the dusky area occurs in illumination variation by time change. This thesis describes the extraction of moving objects employed by Gaussian mixture model which is noise robust measure. Also, the report suggests the elimination method of illumination part in input image by the representative illumination image which is defined to minimize the illumination influence.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2020.05a
• /
• pp.446-450
• /
• 2020

딥러닝 기반의 영상 분석 방법들은 많은 양의 학습 데이터가 필요하며, 학습 데이터 구축에는 많은 시간과 노력이 소요된다. 특히 객체 검출 분야의 경우 영상 내 객체의 위치, 크기, 범주 등의 정보가 모두 필요하여 학습 데이터 구축에 더 많은 어려움이 있으며, 이를 해결하기 위해 최근 이미지 합성기반 데이터 증강에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이미지 합성기반 데이터 증강 방법은 배경 영상에 객체를 합성할 때 객체와 배경 영상이 접한 영역에서 아티팩트(Artifact)가 발생하며, 이는 객체 검출 모델이 아티팩트를 객체의 특징으로 모델링하여 검출 성능이 저하되는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 양방향 필터 기반의 이미지 합성 방법을 제안하고, 단일 단계 검출의 대표적인 방법인 RetinaNet을 이용하여 이미지 합성기반 데이터 증강 방법의 성능을 분석하였다. 공개 데이터셋에 대한 실험 결과 본 논문에서 사용한 단일 검출 방법 및 데이터 증강 기법을 사용하면 더 적은 양의 증강 데이터로 기존 방법과 동일한 성능을 보여주는 것을 확인하였다.