• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.9-16
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• 2010

이동 객체 검출은 입력 영상에서 배경과 다른 전경 객체를 찾는 것을 말하는 것으로 지능 영상 감시, HCI, 객체 기반 영상 압축 등의 여러 영상 처리 응용 분야에서 필요한 과정이다. 기존의 이동 객체 검출 알고리즘은 상당한 계산량을 요구하여 다채널 영상 감시 응용, 또는 임베디드 시스템에서의 단일 채널의 실시간 응용에 사용하는 데 애로가 많다. 보다 정확한 이동 객체 검출을 위하여 필요한 과정인 전경 마스크 정정은 보통 열림, 닫힘 등의 모폴로지 연산을 통해 수행된다. 모폴로지 연산은 계산량이 적지 않고 게다가 프로세싱 방법이 달라 이동 객체 검출의 다음 단계인 연결 요소 레이블링 루틴과 동시에 처리되기 어렵다. 본 논문에서는 먼저 모폴로지 연산과는 달리 연결 요소 레이블링 루틴에서 사용되는 주변 픽셀 점검 과정을 활용한 전경 마스크 정정 알고리즘인 "주변 전경 픽셀 전파"을 고안하고, 이를 활용하여 전경 마스크 정정과 연결 요소 레이블링이 동시에 수행될 수 있는 이동 객체 검출 방법을 제안한다. 실험을 통해, 제안된 이동 객체 검출 방법이 기존의 모폴로지 연산을 사용한 방법 보다 정확하게 이동 객체를 검출하였으며, 대상 실험 영상 프레임 및 비디오에 대해서는 최소 4배 이상 신속하게 처리됨을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.19-26
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• 2018

최근 몇 년 동안, 인구 평균 연령의 급격히 증가하면서 다른 연령대의 사람들과 비교할 때 고령자가 더 많아지고 있다. 그 결과 산업계와 학계 모두 노인에게 건강하고 안전한 생활 방식을 제공하기 위한 여러 가지 해결 방법개발에 집중하고 있다. 전천후 생활보조 접근법은 혁신적인 기술과 서비스를 개발함으로써 노인들의 삶의 질을 향상시키고 건강 상태를 모니터링 하는 방법이다. 전천후 생활보조 기술은 또한 노인을 위한 더 많은 안전을 제공하고 응급대응 메커니즘, 추락 탐지 솔루션 및 비디오 감시 시스템을 제공할 수 있다. 불행히도 전천후 생활보조 데이터의 민감한 특성으로 인해, 전천후 생활보조 시스템은 무결성, 기밀성, 가용성, 익명 성 등과 같은 보안 요구 사항을 충족해야한다. 본 논문에서는 전천후 생활보조 시스템을 위한 적응형 인증 프로토콜을 제안한다. 제안된 인증 프로토콜은 전천후 생활보조 시스템에 필수적인 몇 가지 중요한 보안 요구 사항을 지원할 뿐만 아니라 다양한 유형의 공격으로부터 안전하다. 또한 보안 분석 결과를 통해 제안된 인증 프로토콜이 기존 프로토콜보다 더 효율적이고 안전하다는 것을 보여준다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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• pp.89-89
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• 2011

도로의 가드레일 지주 근입깊이의 부족에 의한 자동차의 전락사고 이 후, 일본의 국토교통성 등의 관계자들이 그 대책 세우기에 부심해 왔으나, 기설 지주의 근입깊이를 측정할 수 있는 방법은 아직까지 알려져 있지 않으며, 현재로서는 작업의 전 과정을 비디오로 촬영하여 그 기록을 남기도록 되어있다. 그러나 그것은 상당히 비효율적인 작업으로 엄밀한 감시기능을 다하지 못하고 있으며, 감독자와 시공자의 양자로부터 계측 도구의 개발이 절실히 요구되고 있다. 일부의 초음파 측정기 업자가 가드레일 지주의 근입깊이를 측정할 수 있다고 주장하고 있으나, 시장에는 아직 나타나지 않고 있으며, 그 측정시스템의 측정여부와 성능의 검증이 이루어지지 않고 있는 상황이다. 지금까지 충격탄성파법 또는 초음파법을 이용하여, 매설된 가드레일 지주의 근입깊이를 측정한 성공사례가 정식으로 보고된 바는 없으며, 같은 강관주인 눈사태 방지책의 지주 파이프에 대한 근입깊이의 측정은 본 연구그룹의 의해 행하여진 바가 있다. 검사봉이나 해머 등으로 대상물을 두드려서 탄성파를 발생시키고, 그것을 가속도계 또는 속도계의 진동센서로 감지하여 그 파형을 분석함으로써 대상물의 치수 등을 측정하는 충격탄성파법은, 특히 콘크리트를 대상으로 공동 및 매설물 등의 탐사, 균열깊이의 측정 등에 폭 넓게 사용되고 있다. 하지만 이 측정방법을 가드레일의 지주의 근입깊이 측정에 적용할 경우, 일반적으로 행하여지는 방법, 즉 진동센서를 대상물의 상단부(캡)에 설치하는 방법으로는 접합부에 의한 탄성파의 손실과 캡의 휨 진동에 의한 노이즈 등을 해결하기가 곤란해진다. 또한 지반의 존재로 인한 진동 모드의 변화와 진동에너지의 감소 등의 문제점을 해결하지 않으면 안 된다. 본 연구는 충격탄성파법을 이용하여 지반에 설치된 눈사태 방지책이나 가드레일의 지주와 같은 강관 구조물의 근입깊이를 측정하고자 하는 연구이다. 이를 위해 진동센서를 캡이 아닌 측면부에 취부장치를 이용하여 설치함으로써 길이방향의 탄성파를 측정할 수 있도록 하고, 실제 구조물에 대해 측정을 실시하여 그 측정시스템의 성능과 유용성을 검토하고자 한다. 또한 다양한 길이의 실험용 강관 파이프를 매설하고 측정실험을 실시하여 측정시스템의 적용성에 대해서도 검토하였다. 본 연구를 통하여, 수신센서를 파이프의 측면에 선접촉하게 함으로서 종파를 감지하여 근입깊이를 포함한 파이프의 전 길이를 측정하는 본 측정시스템은 매설된 강관 구조물의 길이 측정에 기본적으로 적용 가능함을 확인할 수 있었다. 특히 오거 굴착으로 시공된 경우에는 높은 정도의 측정성능을 보여주었다. 또한 항타관입 파이프에 대해서는 지반의 영향을 고려함으로써 길이의 측정이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 즉, 오거 굴착 또는 항타 관입 등 시공방법에 따라 측정결과에 대한 지반의 영향 정도가 달라지며 파형 분석 및 길이 산정시 그 영향을 고려하여야 함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.273-282
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• 2005

실시간 객체 추적(Real-time object tracking)은 비디오 감시 시스템, 비전 기반 네비게이터와 같은 비전 응용 산업이 발달하면서 그 중요성이 더해지고 있는 분야이다. 객체 추적을 위해 많이 이용되고 있는 알고리즘으로 Mean-shift와 Condensation 알고리즘이 있다. Mean-shift 알고리즘을 기반으로 한 객체 추적 알고리즘은 구현이 간단하고, 적은 계산 복잡도를 갖는 장점이 있다. 따라서 실시간 객체 추적 시스템에 적합하다고 할 수 있지만, 지역 모드(Local mode)로 수렴하는 특성으로 인해 복잡한 환경(Cluttered environment)에서는 좋은 성능을 나타내지 못하는 단점을 가지고 있다. 반면, 여러 개의 후보들을 이용해 객체의 위치를 추정하는 Condensation 추적 알고리즘은 복잡한 환경에서 특정 객체를 추적하는데 많이 사용된다. 하지만 Condensation 알고리즘을 기반으로 한 추적 알고리즘은 정확한 추적을 하기 위해서 복잡도가 높은 객체 모델과 많은 수의 후보가 요구된다. 따라서 높은 복잡도를 갖게 되고, 이것으로 인해 복잡한 환경에서는 실시간 구현이 어렵다는 단점을 갖게 된다. 본 논문에서는, 복잡한 환경에서 실시간 객체 추적에 적합하도록 Condensation 알고리즘과 Mean-shift 알고리즘을 결합해서, 적은 수의 후보들을 이용하는 모델을 제안한다. 적은 수의 후보들을 이용하더라도, Mean-shift 알고리즘을 이용해 보다 높은 유사도를 가지는 후보들만을 이용함으로써, Condensation 알고리즘이나 Mean-shift 알고리즘만을 이용할 때보다 더 나은 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.1-11
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• 2006

많은 연구 데모용 프로그램들과 상업적 응용물들이 얼굴 검출과 얼굴 인식 시스템들을 개발하기 위해 시도되고 있다. 인간의 얼굴 검출은 접근 제어 및 비디오 감시 시스템, 휴먼 컴퓨터 인터페이스, 신원 인증 등과 같은 많은 응용 프로그램들에 중요한 역할을 한다. 일반적으로 스킨 영역 분할 후 배경과 연결된 얼굴, 스킨 칼라로 인한 연결된 얼굴들, 여러 개의 작은 부분들로 분할된 하나의 얼굴과 같은 몇 가지 특별한 문제점들이 있다. 많은 얼굴 검출 기법들이 첫 번째 와 두 번째 문제를 해결하도록 허락되어진다. 그러나 세 번째 문제에서 다른 조명 효과들로 인해서 여러 영역들로 분할된 하나의 얼굴이 검출되어지는 것은 쉽지가 않다. 그러므로 우리는 기존 영역 분할 알고리즘은 이용될 수 없기 때문에 이 문제를 해결하기 위해 효율적인 수정된 스킨 분할 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 전체 영상에 대해 피부 영역을 검출한 후 피부 분할 알고리즘을 사용하여 얼굴 후보 영역들을 생성한다. 각 얼굴 피부 후보 영역에 대해 그림자 등의 조명 효과로 인해 한 명의 얼굴이 여러 영역으로 분할되는 경우를 처리하기 위해 동차적 영역간의 인접성을 활용하여 하나의 큰 영역으로 만드는 병합 작업을 시도하였다. 다른 크기의 얼굴 검출을 위해 다양한 가변 크기의 탐색 윈도우와 선택된 각 얼굴 후보 영역에 얼굴이 존재하는지를 판단하기 위해 역전파 알고리즘에 기반한 얼굴 검출 분류기를 사용하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.713-725
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• 2019

번호판 자동인식(ALPR: Automatic License Plate Recognition)은 지능형 교통시스템 및 비디오 감시 시스템 등 많은 응용 분야에서 필요한 기술이다. 대부분의 연구는 자동차를 대상으로 번호판 감지 및 인식을 연구하였고, 오토바이를 대상으로 번호판 감지 및 인식은 매우 적은 편이다. 자동차의 경우 번호판이 차량의 전방 또는 후방 중앙에 위치하며 번호판의 뒷배경은 주로 단색으로 덜 복잡한 편이다. 그러나 오토바이의 경우 킥 스탠드를 이용하여 세우기 때문에 주차할 때 오토바이는 다양한 각도로 기울어져 있으므로 번호판의 글자 및 숫자 인식하는 과정이 훨씬 더 복잡하다. 본 논문에서는 다양한 각도로 주차된 오토바이 데이터세트에 대하여 번호판의 문자 인식 정확도를 높이기 위하여 2-스테이지 YOLOv2 알고리즘을 사용하여 오토바이 영역을 선 검출 후 번호판 영역을 검지한다. 인식률을 높이기 위해 앵커박스의 사이즈와 개수를 오토바이 특성에 맞추어 조절하였다. 그 후 기울어진 번호판을 검출한 후 영상 워핑 알고리즘을 적용하였다. 모의실험 결과, 기존 방식의 인식률이 47.74%에 비해 제안된 방식은 80.23%의 번호판의 인식률을 얻었다. 제안된 방법은 전체적으로 오토바이 번호판 특성에 맞는 앵커박스와 이미지 워핑을 통해서 다양한 기울기의 오토바이 번호판 문자 인식을 높일 수 있었다.