• The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.10 no.4
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• pp.78-84
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• 1996

In this study, 3-D object recognition and restoration independent of the object translation for automotive kind recognition in parking administration system using an ultrasonic sensor array, neural networks and invariant moments are presented. Using invariant moment vectors of the acquired data 16$\times$8 pixels, 3-D objects could be classified by SCL (Simple Competitive Learning) neural networks. Modified SCL neural networks using the 16$\times$8 low resolution image was used for object restoration of 32$\times$32 high resolution image. Invariant moment vectors kept constant independent of the object translation. The recognition rates for the training and the testing data were 98[%] and 95[%], respectively. The experimental results have shown that ultrasonic sensor array with the neural networks could be applied for the detection of the automobiles and classification of the automotive kind.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2009.02a
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• pp.259-260
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• 2009

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06d
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• pp.16-18
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• 2006

RFID는 RF신호를 이용하여 물체에 부착된 태그(tag)를 읽어 물체를 식별하는 비 접촉 인식 기술이다. RFID 리더의 식별영역에 여러 개의 태그가 있는 경우 이들 사이의 충돌(collision)이 발생되기 때문에 이들을 식별할 수 있는 메커니즘이 있어야 한다. 본 논문에서는 먼저 기존에 제안된 트리 기반 메모래스 충돌방지 알고리즘들을 살펴보고, 본 논문에서 제안하는 향상된 쿼리 기반 충돌 알고리즘(AQT : Advanced Query Tree based Collision Algorithm)을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2014.02a
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• pp.332.1-332.1
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• 2014

정보통신 기술의 발전으로 지능형 자동차와 같은 미래형 고부가 가치 자동차 산업은 지속적인 성장이 기대된다. 그리고, 안전과 직결되는 차간 거리 계측은 다양한 종류의 센서에 의해 측정이 되고 있으며, 운전자 및 탑승자의 생명을 보호하고 있다. 다양한 차간 거리센서 중에서도 전방의 물체 인식 및 넓은 영역, 장거리에 대한 센싱은 레이저를 이용하여 구현할 수 있다. 본 논문은 자동차 뿐만 아니라, 지능형 자율 주행시 전방의 물체 인식 및 거리 계측 센서로 적용이 가능한 반도체 레이저의 설계 및 제작에 관해 소개한다. 반도체 레이저는 물질에 따라 각각 다른 파장대역의 광을 조사하고 있으며 이 레이저 빔은 물체에 맞고 부딪히면 반사되어 되돌아 오는 특성을 가지고 있다. 따라서, 펄스 구동에 의해 단위 펄스당 출사되는 레이저는 전방 물체에 부딪혀 되돌아 오는 시간을 구하게 되면 레이저 광원에서 물체까지의 거리를 구할 수가 있게 된다. 여기서 펄스 레이저의 출력은 물체 감지가 가능한 거리의 정보를 가지고 있으며, 펄스로 구동될 때 반복 주파수 및 펄스 폭은 각각 거리계측 시간과 분해능을 결정하는 주요 요소가 된다. 따라서, 장거리 물체의 계측과 물체 식별 능력을 높이기 위해서는 반도체 레이저의 출력을 높이고 펄스폭을 줄여서 분해능을 향상하는 것이 필요하다. 또한, 물체 인식 또는 계측 시간을 빠르게 하기 위해서는 고속 주파수로 동작하게 되면 가능해 질 것이다. 본 논문은 1,550 nm 대역의 반도체 레이저를 제작하여 펄스 구동으로 출력과 펄스폭을 측정하였다. 또한, 보다 높은 전류에서 칩 단면의 열화를 방지하기 위한 기술을 적용하여 설계 및 제작된 레이저의 특성을 측정하여 향후, 지능형 자동차의 레이저 레이다(LIDAR)와 같은 응용분야에 많이 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.971-974
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• 2014

H.264/AVC 영상 부호화기의 비트율(Bitrate) 제어에 사람의 눈에 잘 인식되는 부분의 화질을 향상하고 인식률이 낮은 부분의 화질을 낮추어 상대적으로 향상된 화질을 얻기 위한 방법을 연구하였다. 먼저 H.264/AVC 영상 부호화기에서, 장면 변화로 인한 참조 프레임의 비트 낭비를 막기 위해 GOP(Group of Pictures) 단위로 장면 변화를 검출한 후, 검출된 장면 변화에 대해 GOP를 적용 시킨다. 해당 GOP 내에서 시각 인지도에 기초하여 물체의 움직임으로 인한 인식률이 높은 부분을 검출하고, 인식률이 높은 부분에 대해 QP(Quantization Parameter)의 재분배로 비트율을 높임으로써 화질을 향상시키고, 인식률이 낮은 부분에 대해서는 비트율을 적게 분배한다. 그 결과 한정된 대역폭을 갖는 전송 환경에서 영상을 향상된 화질로 이용할 수 있는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.491-493
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• 1998

영상인식은 최근 시각정보의 중요성과 영상을 취득장비의 발달, 처리기술의 향상으로 여러 분야에서 그 중요성과 활용도가 급격히 증가하고 있다. 본 논문에서는 도심지 항공 영상에서 자동표적인식에 관한 문제에서 탐색 물체 주변에 건물들이 밀집되어 있고, 배경이 존재하는 경우에서 fused 분할 방법을 이용하여 기존의 에지 기준 방법인 허프 변환, 에지연결 등에서 발생하는 군집화 문제점을 해결하다. 취득환경의 차이에 다른 농도치 차이를 BCT 방법으로 정규화하여 유사도 기준치로 편차오차를 계산하여 인식하였다. 실험에서는 다양한 탐색물체를 대상으로 회전, 이동, 신축 등의 복합적인 변형에 대하여 불변적으로 인식한 결과를 보였으며, 영상 정합, 컴퓨터 비전, 영상 분석, 영상 이해등의 분야에 적용 가능성을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.21-24
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 하는 야간 점멸신호 제어를 통하여 신호 위반과 과속에 의한 교통사고로부터 보행자와 운전자의 인명피해 최소화를 목표로 한다. 제안된 기법은 딥러닝을 기반으로 하여 교차로에서 심야 보행자 인식률을 향상시키고, 야간 점멸신호를 연동 제어하는 기법을 제안하고 있다. 야간의 영상 인식 과정은 어두운 제약조건의 환경에서 떨어지는 영상인식을 보완하기 위하여 PIR 센서로부터 물체를 인식한다. 아두이노의 PIR 센서에서 인식된 물체에 대하여 보행자 여부를 판단하기 위하여 YOLO 알고리즘을 적용한다. 젯슨자비에NX로부터 수신받은 정보를 기반으로 점멸신호에서 일반 신호등 신호로 전환 후 보행자 횡단 시간을 고려하여 일정 시간이 지난 후 다시 일반 신호등 신호에서 점멸신호로 전환한다. 본 논문은 심야의 제한된 조건에서 보행자 식별을 통하여 교차로에서 보행자와 운전자의 인명피해 줄일 수 있을 것으로 기대한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.42 no.3
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• pp.214-220
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• 2023

In this paper, we propose a method to improve texture recognition performance from haptic acceleration signals representing the texture characteristics of object surface materials by using a Conformer model that combines the advantages of a convolutional neural network and a transformer. In the proposed method, three-axis acceleration signals generated by impact sound and vibration are combined into one-dimensional acceleration data while a person contacts the surface of the object materials using a tool such as a stylus , and the logarithmic Mel-spectrogram is extracted from the haptic acceleration signal similar to the audio signal. Then, Conformer is applied to the extracted the logarithmic Mel-spectrogram to learn main local and global frequency features in recognizing the texture of various object materials. Experiments on the Lehrstuhl für Medientechnik (LMT) haptic texture dataset consisting of 60 materials to evaluate the performance of the proposed model showed that the proposed method can effectively recognize the texture of the object surface material better than the existing methods.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.164-167
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• 2008

효과적이고 정확한 물체인식은 컴퓨터 비전 연구 분야에 있어 매우 중요한 부분이다. 조명, 카메라 회전등의 외부환경의 변화에 의해 서로 다르게 획득되는 영상에 대해서도 강인하도록 동일한 특징점을 추출하고 매칭할 수 있는 방법으로 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 매칭이 많이 사용되어 왔다. 그러나 기존의 SIFT기술자는 특징점 주변의 그레이만을 이용하여 기술하기 때문에 물체의 그레이정보가 유사하며 색상이 다르더라도 그레이정보만 유사할 경우에도 매칭되는 단점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 연구에서는 기본영역가 확장영역의 색상 히스토그램에 기반 한 기술자를 추가하여 오매칭에 대한 인식 성능을 향상 시키는 방법을 제안한다.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.25 no.3
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• pp.300-310
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• 2022

A vast amount of labeled data is required for deep neural network training. A typical strategy to improve the performance of a neural network given a training data set is to use data augmentation technique. The goal of this work is to offer a novel image augmentation method for improving object detection accuracy. An object in an image is removed, and a similar object from the training data set is placed in its area. An in-painting algorithm fills the space that is eliminated but not filled by a similar object. Our technique shows at most 2.32 percent improvements on mAP in our testing on a military vehicle dataset using the YOLOv4 object detector.