• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1365-1368
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• 2015

컴퓨터 비전 분야의 활용영역과 시장성이 증대하면서 가장 많이 사용되는 객체인식 및 탐지 기술과 관련된 연구는 꾸준히 진행되고 있다. 최근에는 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)와 특징적인 객체를 인식 추적할 수 있는 지능형 감시시스템에서의 가장 핵심적인 기술로 자리 잡고 있다. 본 연구에서는 보행자 탐지에 사용하는 특징들 중에서 조명변화에 강건한 HOG와 Cascade-Adaboost를 기반으로 보행자 탐지 모델을 후보영역을 검출하고 검출된 영역에서 컬러정보를 추출하여 의사결정 트리에 적용시켜 최종 보행자를 탐지하는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.519-521
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• 2019

자율주행 자동차에서의 보행자 인식 및 사람의 행동 인식과 같은 분야 등에 대한 연구들이 활발하게 진행되고 그에 기반을 둔 기술들이 많이 개발되고 있다. 그리고 대부분의 연구에서는 사람에 대한 경계 박스를 검출한다. 영상에서 사람의 유무 혹은 위치를 판단하는 문제에서는 경계 박스만을 검출하는 것이 효율적일 수 있으나 경계 박스는 행동 인식과 같은 분야에 사용하기에는 많은 정보의 손실이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 U-NET 구조의 딥러닝 모델을 사용해 경계 박스로 인한 정보 손실을 줄일 수 있는 보행자 분할 방법을 제안한다. 모델의 학습을 위해 2017 COCO 데이터셋의 사람 카테고리를 사용하였으며 Penn-Fudan 보행자 데이터셋을 이용하여 제안 방법을 테스트하였으며 기존의 방법들과 비교하여 의미 있는 결과를 얻었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.8 no.5
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• pp.1080-1088
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• 2004

In this paper, the interesting moving objects tracking algorithm using color information on Multi-Video camera against variance of intensity, shape and background is proposed. Moving objects are detected by using difference image method and integral projection method to background image and objects image only with hue area, after converting RGB color coordination of image which is input from multi-video camera into HSI color coordination. Hue information of the detected moving area are segmented to 24 levels from $0^{\circ}$ to $360^{\circ}$. It is used to the feature parameter of the moving objects that are three segmented hue levels with the highest distribution and difference among three segmented hue levels. To examine propriety of the proposed method, human images with variance of intensity and shape and human images with variance of intensity, shape and background are targeted for moving objects. As surveillance results of the interesting human, hue distribution level variation of the detected interesting human at each camera is under 2 level, and it is confirmed that the interesting human is tracked and surveilled by using feature parameters at cameras, automatically.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.11
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• pp.181-186
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• 2014

The paper proposes a new method of segmentation-based feature extraction to improve performance in pedestrian upper-body detection. General pedestrian detectors that use local features are often plagued by false positives due to the locality. Color information of multi parts of the upper body is utilized in figure-ground segmentation scheme to extract an salient, "global" shape feature capable of reducing the false positives. The performance of the multi-part color segmentation-based feature is evaluated by changing color spaces and the parameters of color histogram. The experimental result from an upper-body dataset shows that the proposed feature is effective in reducing the false positives of local feature-based detectors.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.161-164
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• 2013

보행자 검출기는 보안이 필요한 곳에서 모니터링을 하거나 특정 장소를 드나드는 사람의 수를 셀 때, 운전 중 차도에 뛰어드는 사람을 감지할 때 등 상황에 따라 여러 목적으로 응용될 수 있다. 이에 따른 연구는 많이 진행되어 왔지만, 임베디드 시스템에서는 제한된 컴퓨팅 능력으로 인해 검출 속도가 느리다는 문제가 있다. 본 논문에서는 입력 영상에서 배경 부분을 빠르게 제거하여 검출 속도를 향상하는 방법과 ARM 아키텍처에서 NEON 병렬화 기법을 이용하여 검출 속도를 향상하는 방법을 제시한다. 제시한 방법으로 구현한 검출기는 기존보다 201.1% 향상된 속도를 나타냈다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.411-412
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• 2012

본 논문에서는 인간의 가장 기본적이며 기초적인 운동인 걸음걸이로부터 검출할 수 있는 걸음 수 및 보행분석을 위해 전도성 섬유를 이용한 전기용량성압력 센서를 깔창형태로 개발하였다. 개발된 깔창 형태의 센서는 보행시의 압력을 측정하여 보행신호를 검출하고, 검출된 신호를 이용하여 걸음 수 및 보행 분석을 실시하였다. 개발된 센서의 성능 검증을 위하여 상용 만보계 및 관찰자의 수계로 도출된 보수를 비교하였으며, 자세에 따른 압력차이를 측정하였다. 기존의 상용 만보계는 저속(1 Km/h)으로 걸었을 때 보수가 잘 측정되지 않은 반면 개발된 센서는 저속에서도 관찰자 수계대비 정확한 보수를 도출 할 수 있었다. 또한 자세에 따라 압력 값을 토대로 사용자의 자세를 모니터링 할 수 있음을 보였다. 본 연구는 향후 스마트폰과 무선 연동하는 스마트 보행관리 시스템을 개발하기 위한 기초연구이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.489-492
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• 2015

사용자의 위치기반 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 보행자의 현재 이동경로와 위치를 나타내는 '보행자 항법 시스템(PDR, Pedestrian Dead Reckoning)'에 관한 많은 연구들이 진행 중이다. 보행자 관성 항법 시스템은 IMU를 통해 데이터를 수신하여 각속도와 가속도 값을 구하고, 이 값을 토대로 사용자의 속도와 위치를 추정 한다. 또한 Zero-velocity(영속도)검출을 통해 누적되는 오차를 보정한다. 지금까지 대부분의 보행자 관성항법 시스템의 성능평가는 보행속도가 느리고 제한적인 상황에서 수행되었다. 하지만 이러한 상황은 보행자의 실제 보행상태를 반영하지 못한다. 본 논문에서는 다양한 보행속도에 따른 관성 항법 시스템의 성능을 실험하고 결과를 분석한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.10 no.7
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• pp.1556-1567
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• 2009

The death rate of pedestrian in car accidents in Korea is 2.5 times higher than the average of OECD countries'. If a system that can detect pedestrians and send alarm to drivers is built and reduces the rate, it is worth developing such a pedestrian detection system (PDS). Since the accident rate in which pedestrians are involved is higher at nighttime than in daytime, the adoption of nighttime PDS is being standardized by big auto companies. However, they are usually using night visions or multiple sensors, which are usually expensive. In this paper we suggest a method for nighttime PDS using single wide dynamic range (WDR) monochrome camera in visible spectrum band. In our experiments, pedestrians were accurately detected if only most edges of pedestrians could be obtained.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.107-108
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• 2017

횡단보도 인근에서는 보행취약자의 사고가 끊이지 않고 있으며 사고예방 및 사고의 절감을 위하여 선제적안 안전시스템의 개발이 요구되고 있다. 선제적 안전시스템의 개발을 위하여 빅데이터를 이용한 안전 데이터 도출, 영상분석을 이용한 보행자 행동특성 모니터링 시스템의 개발 및 사고감소를 위한 안전 시스템 개발이 진행되고 있다. 보행취약자 위험상황 판단에 대한 정의를 빅데이터 분석을 통해 도출하고 횡단보도 주변 안전 시스템의 개발을 기존 시스템에 적용 및 새로운 시스템을 개발하며 이에 적합한 딥러닝 영상분석 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용하여 객체의 검출, 분석을 수행하는 객체 검출부, 객체의 포즈와 행동을 보여주는 영상 분석부로 구성되어 있으며 기존 모델을 응용하여 최적화한 모델을 적용하였다. 딥러닝 모델의 구동은 리눅스 서버에서 운용되고 있으며 딥러닝 모델 구동을 위한 여러 툴을 적용하였다. 본 연구를 통하여 보행취약자의 검출, 추적, 보행취약자의 포즈 및 위험상황을 인식하고 안전시스템과 연계할 수 있도록 구성하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2002.11a
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• pp.117-120
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• 2002

본 논문에서는 정지 영상에서 물체를 검출하는 방법을 제안한다 제안하는 방법은 먼저 정지 영상 내에서 찾을 물체에 대해서 웨이블렛 변환을 통해서 템플릿을 만든다. 만들어진 템플릿은 웨이블렛 변환의 특징을 토대로 중요한 특징 벡터만 한곳에 모이게 된다. 그 중요한 특징 벡터를 모아놓은 템플릿을 토대로 영상 검색을 하는 것이다. 예를 들어 영상 내에서 보행자를 찾는다면, 보행자 영상을 웨이블렛 변환을 통해서 템플릿을 만든다. 만들어진 템플릿을 토대로 영상 내에서 보행자를 검색할 수 있는 분류자를 만든다. 검색한 영상 내에서 보행자랑 유사한 Positives를 이미 만들어진 분류자를 통해서 찾으면 찾은 결과를 가지고 만들어진 템플릿에 비교를 한 후 최종적으로 보행자를 찾아내는 시스템이다. 이 시스템은 꼭 보행자뿐만 아니라 사용자가 검색하기 원하는 물체를 웨이블렛을 통해서 템플릿화 해 놓으면 물체를 효과적으로 검색 할 수 있다.