• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
• /
• pp.870-872
• /
• 2020

본 시스템은 어린이보호구역에 발생하는 차량사고가 불법주정차된 차량으로 인한 사각지대에 의해 발생되는 것에 착안하여 보행자를 인식하여 운전자들에게 알려 안전운전을 유도하여 사고를 예방해 주는 시스템이다 본 시스템은 영상인식장치, 경광장치, 중계장치, 차량 내 경고장치, 원격 트래픽 경고 수신기로 구성되어 있으며 영상인식장치가 edge-TPU 장치를 활용하여 카메라로부터 입력받은 영상을 모바일넷 기반의 딥러닝으로 처리하여 보행자, 차량, 그밖의 물체를 인식한다. 보행자가 인식되면 외부에서 경광장치가 발광하여 신호를 보내고, 중계장치를 통해 차량 내 경고장치로 보행자 경고 신호를 보낸다. 실험 결과 영상인식을 통해 보행자와 차량을 분류 인식할 수 있음을 확인하였다. 이러한 시스템은 어린이 보호구역에서 발생할 수 있는 교통사고를 방지하기 위해 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제43권2호
• /
• pp.225-233
• /
• 2024

능동소나는 은밀하게 기동하는 수중 물체를 탐지하기 위해 음파를 송신하여 표적에서 반사되어 돌아오는 신호를 탐지한다. 그러나 능동소나의 수신 신호에는 표적의 반향음 외에도 해저면/해수면의 잔향, 생물 소음 및 기타 잡음 등이 섞여 있어 표적 인식을 어렵게 한다. 기존의 문턱값 이상의 신호를 탐지하는 기법은 설정한 문턱값에 따라 오탐지가 발생하거나 표적을 놓치는 경우가 발생할 뿐 아니라 다양한 수중환경마다 적절한 문턱값을 설정해야하는 문제가 있다. 이를 극복하기 위해 Constant False Alarm Rate(CFAR) 등의 기법을 이용한 문턱값의 자동산출과 진보된 형태의 추적 필터 및 연계 기법을 적용한 연구가 수행되었지만, 상당수의 탐지가 발생하는 환경에서는 그 한계가 있다. 최근 심층학습 기술이 발달함에 따라 수중 표적 탐지분야에도 이를 적용하기 위한 노력이 있었으나, 분류기 학습을 위한 능동소나 데이터의 획득이 매우 어려워 데이터가 희소할 뿐 아니라, 극소수의 표적과 상대적 다수의 비표적으로 인한 데이터의 불균형성으로 어려움이 있다. 본 논문에서는 탐지 신호의 에너지 분포 영상을 이용하되, 데이터의 불균형성을 고려한 방식으로 분류기를 학습하여 표적과 비표적을 구분하는 기법을 기존 소나처리 기법에 추가하여 표적의 오분류를 최소화하면서 비표적을 제거하여 능동소나 운용자의 표적 인식을 용이하게 하였다. 그리고 동해에서 수행한 해상실험에서 획득한 능동소나 데이터를 통해 제안 기법의 유효성을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제10B권6호
• /
• pp.657-664
• /
• 2003

사람의 동작을 믿을 수 있게 따라가는 것은 감시용 비디오나 사람과 컴퓨터간의 사용자 인터페이스 개발에 있어서 필수적이다. 이 논문은 모습 기반법(appearance-based method)과 모델 사용법을 혼용하여 사람을 추적하는 새로운 방법에 관한 논문이다. 하나의 비디오 입력이 화소 단위 및 물체 단위로 처리된다. 화소 단위의 처리에 있어서 개별 화소색을 분류하는 훈련방법으로, 가우스 혼합 모델(Gaussian mixture model)을 사용하였다. 물체 단위의 처리에 있어서 사람 몸에 대한 삼차원 모델링을 하고, 모델 몸체를 투사면(projection plane)에 투사시켰다. 투사된 몸체와 배경을 제외한 영상과 계산 기하 방법을 사용하여, 화소보다 작은 단위로 겹쳐지는 면적을 계산하였다. 우리의 방법은 정방향 기구학 (forward kinematics)을 사용하므로 역방향 기구학(inverse kinematics)을 사용하는 방법과 달리 계산 결함(singularity)을 갖지 않는다. 이 논문에서는 사람의 동작을 추적하기 위한 문제를 비선형 방정식 문제로 바꾸었다. 비선형 방정식의 비용 함수는 전경(foreground)의 영상 실루엣(silhouette)과 투사된 삼차원 모델 몸체의 실루엣의 겹쳐지는 면적이다. 화소 단위의 영상을 화소를 하나의 면적으로 계산함으로써, 겹쳐지는 면적에 대한 실수 단위의 계산은 계산 기하를 사용하였다. 이 논문의 방법은 다양한 사람 동작을 인식하기 위하여 사용되었다. 비디오에 나타나는 사람 동작 추적은 매우 우수하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제21권7호
• /
• pp.59-70
• /
• 2021

본 논문은 그림책 속의 삽화가 시간적 표현에 어떻게 작용하는지에 대해 연구 및 분석을 진행하였고, 스토리형 그림책을 주된 연구 범위로 두었다. 그림책 속의 시간을 포인트 타임, 타임라인 및 타임 리듬으로 분류하였고 시간적 표현 요소, 그림 구성, 그림 시퀀스 등의 사례를 통해 분석 결과를 얻어냈다. 우선 시간적 상징 요소는 포인트 타임과 타임 리듬을 상징하는 데 이용된다. 실물 시간 상징 요소는 시간과 시간의 연상을 불러일으키는 사물을 직접 표현할 수 있다는 점이다. 색채의 상징 요소는 시간의 범위 내에서 객관적인 세계의 색채 변화에 대응하고 빛과 그림자의 대비현상은 하루 중의 시간적 변화에 대응한다. 빠르게 이동하는 물체는 점선이나 모호한 선으로 표현하고 정지되어 있거나, 안정적이거나, 느리게 움직이는 물체는 실선으로 묘사한다. 다음으로 그림책 속 삽화의 화면 구성은 타임라인의 내용을 표현하는데 매우 적합하며 스토리 전개의 선후 순서 혹은 인과적 관계를 표현한다. 화면 구성의 기술은 시각적 인도, 스플릿 필드(spilt field), 독서 습관에 부합성 이 세 가지로 요약할 수 있다. 마지막으로 그림 시퀀스는 타임 라인, 타임 리듬과 공시성(synchronicity)을 표현한다. 타임라인을 표현할 때에는 시각적 논리를 이용하여 독자들에게 화면의 시간이 시간적 정보를 정확하게 전달한다는 점을 느끼게 하며 독서 습관에 부합한다는 전제하에 시점 연결을 진행한다. 시간의 공시성 및 빠른 리듬과 느린 리듬을 표현할 때 디자인 기술은 독자의 독서 습관에 부합하는 동시에 화면의 페이지 수를 컨트롤해야 하는데 내용을 전달하는 데 있어 펼침 페이지(spread page)의 상하 및 좌우의 공간을 충분히 활용하여 디자인 해야 한다. 시간을 표현한 그림책 삽화의 본질은 공간을 시간으로 표현하는 것이며 공간 속 요소의 서로 다른 조합과 시각적 인도를 통해 시간적 정보를 전달하는 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권12호
• /
• pp.505-518
• /
• 2023

3차원 포인트 클라우드 의미적 분할은 각 포인트별로 해당 포인트가 속한 물체나 영역의 분류 레이블을 예측함으로써, 포인트 클라우드를 서로 다른 물체들이나 영역들로 나누는 컴퓨터 비전 작업이다. 기존의 3차원 의미적 분할 모델들은 RGB 영상들에서 추출하는 2차원 시각적 특징과 포인트 클라우드에서 추출하는 3차원 기하학적 특징의 특성을 충분히 고려한 특징 융합을 수행하지 못한다는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 2차원-3차원 멀티-모달 특징을 이용하는 새로운 3차원 의미적 분할 모델 MMCA-Net을 제안한다. 제안 모델은 중기 융합 전략과 멀티-모달 교차 주의집중 기반의 융합 연산을 적용함으로써, 이질적인 2차원 시각적 특징과 3차원 기하학적 특징을 효과적으로 융합한다. 또한 3차원 기하학적 인코더로 PTv2를 채용함으로써, 포인트들이 비-정규적으로 분포한 입력 포인트 클라우드로부터 맥락정보가 풍부한 3차원 기하학적 특징을 추출해낸다. 본 논문에서는 제안 모델의 성능을 분석하기 위해 벤치마크 데이터 집합인 ScanNetv2을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 진행하였다. 성능 척도 mIoU 측면에서 제안 모델은 3차원 기하학적 특징만을 이용하는 PTv2 모델에 비해 9.2%의 성능 향상을, 2차원-3차원 멀티-모달 특징을 사용하는 MVPNet 모델에 비해 12.12%의 성능 향상을 보였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 모델의 효과와 유용성을 입증하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제6권1호
• /
• pp.83-95
• /
• 2020

실제 복잡다난한 농작물 밭 환경에서 잡초를 정밀하게 검출하는 것은 이전의 접근방법들로는 이미지 프레임을 정확하게 처리하는 속도 면에서 부족했다. 식물의 질병 분류 문제가 중요시 되는 상황에서 특히 작물의 잡초 문제는 큰 화제가 되고 있다. 이전의 접근방식들은 빠른 알고리즘을 사용하지만 추론 시간이 실시간에 가깝지 않아 통제되지 않은 조건에서 비현실적인 해결책이 된다. 따라서, 복잡한 벼 잡초 검출 과제에 대한 탐지 모델을 제안한다. 실험 결과에 따르면, 우리의 접근 방식의 추론 시간은 잡초 검출 과제에서 상당한 시간절약을 보여준다. 실제 조건에서 실제로 적용할 수 있는 것으로 나타난다. 주어진 예시들은 쌀의 두 가지 성장 단계에서 수집되었고 직접 주석을 달았다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제40권12호
• /
• pp.2363-2371
• /
• 2015

본 논문에서는 FAST(Features from Accelerated Segment Test) 특징점 검출기와 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 특징점 서술자(descriptor)를 사용하여 시점 변화에 강인한 특징점 정합 기법을 제안한다. 기존의 FAST 기법은 영상의 에지 부분을 따라서 불필요하게 특징점을 많이 추출하게 되는데 이러한 단점을 주곡률(principal curvatures)을 적용하여 개선한다. 추출된 특징점을 SIFT 서술자를 통해 기술하고 시점이 다른 두 영상으부터 구해진 정합쌍에 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 기법을 통하여 호모그래피(homography)를 계산한다. 시점 변화에 강인한 특징점 정합을 위해서 기준 영상의 특징점들을 호모그래피 변환을 통해 변경된 좌표와 시점이 다른 영상의 특징점 좌표간의 유클리디언(Euclidean) 거리를 통해 정합쌍을 분류한다. 같은 물체나 장소에 대해 시점이 변화된 여러 영상에 대한 실험을 통해서 제안하는 정합 기법이 적은 계산량으로 기존의 특징점 정합 기법보다 우수한 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제30권11호
• /
• pp.629-654
• /
• 2003

본 논문에서는 윤곽선들의 집합으로부터 다각형 곡면을 복원하는 다중해상도적 방법을 제안한다. 그 방법의 첫 단계에서는 방사 조사법을 적용해서 체적 데이타로부터 추출된 여러 장의 영상들로부터 윤곽선을 추출한다. 그리고 이 윤곽선을 구성하는 선분들의 유형들을 분류한 다음, 이를 이용해서 윤곽선을 context-free 문법으로 표현하는 방법을 제시한다. 두 번째 단계에서는 이웃하는 두 윤곽선들 사이에 다각형들을 생성하는 것으로, 이를 위하여 context-free 문법의 유도 트리를 검색함으로써 두 윤곽선들 사이에서 서로 대응되는 꼭지점과 선분을 찾는 방법을 제시한다. 이러한 단계를 거쳐서 생성된 가장 낮은 해상도의 다각형 곡면은 각 윤곽선을 세분화함으로써 더 높은 해상도의 다각형 곡면으로 세분화된다. 여기서 윤곽선은 각 영상에서 더 많은 광선을 방사함으로써 세분화된다. 본 연구에서는 방사 조사법을 이용해서 추출된 다양한 해상도의 윤곽선들의 연결도가 일정하게 유지됨을 이용해서 다양한 해상도의 다각형 곡면들의 연결도는 일정하게 유지됨을 보장한다. 제안된 방법은 효율적인 복원과 복원된 물체의 외형적인 특징을 보장하는 압축 방법을 제공한다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제6권2호
• /
• pp.45-50
• /
• 2006

실 세계 공간에 가상 물체를 사실적으로 합성하기 위해서는 공간 내에 존재하는 조명정보 등을 분석해야 한다. 본 논문에서는 카메라에 대한 사전 교정(calibration)없이 카메라 및 조명의 위치 등을 추정하는 새로운 조명공간 재구성 방법이 제안된다. 먼저, 어안렌즈(fisheye lens)로부터 얻어진 전방향(omni-directional) 다중 노출 영상을 이용해 HDR (High Dynamic Range) 래디언스 맵(radiance map)을 생성한다. 그리고 다수의 대응점으로부터 카메라의 위치를 추정한 다음, 방향벡터를 이용해 조명의 위치를 재구성한다. 또한 대상 공간 내 많은 영향을 미치는 전역 조명과 일부 지역에 국한되어 영향을 주는 방향성을 갖는 지역 조명으로 분류하여 조명 환경을 재구성한다. 재구성된 조명환경 내에서 분산광선추적(distributed ray tracing) 방법으로 렌더링한 결과로부터 사실적인 합성영상이 얻어짐을 확인하였다. 제안된 방법은 카메라의 사전 교정 등이 필요하지 않으며 조명공간을 자동으로 재구성할 수 있는 장점이 있다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제33권6_1호
• /
• pp.1019-1027
• /
• 2017

고해상도 위성영상의 활용이 가능해짐에 따라 다양한 분야에서 위성영상을 활용하고자 하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 광역의 위성영상에서 특정 형태를 갖는 오브젝트를 탐지해내는 내용기반의 자동화된 표적 탐색 시스템의 전처리 단계를 위해 수학적 모폴로지 방법을 이용하여 말발굽 형상의 오브젝트를 추출하는 방법을 제안한다. 이는 촬영 지역 및 촬영 시기, 환경에 따라 영상 질의 차이가 심하고, 찾고자하는 표적의 에지가 선명하지 않은 위성영상에서도 쉽게 말발굽 형상의 오브젝트를 추출해내는 방법이다. 제안한 방법으로 말발굽 형상의 오브젝트를 빠르게 분류해냄으로써 다음 단계의 표적 탐지를 위해 탐색해야 할 영역의 수를 줄일 수 있으므로 시스템의 속도를 크게 향상 시킬 수 있다.