• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.12 no.1
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• pp.95-105
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• 2006

This paper proposes a novel approach to represent the image by using shape descriptor having an information of area. The proposed descriptor is a set of vectors, consists of radius, area and direction parameters in the concentrated center point. Due to the area parameter, we know our descriptor can obtain the information of area. Also, we give an extended shape descriptor to get more detailed representation. To do this, we move the center point of our vision to that point for region of interest. By doing so about all of region of interest, we can get our descriptor for detailed information of the image. From more detailed descriptor, it's natural that it's more efficient fur representation, retrievals and so on. We make it the normalized pattern and expand to improve its quality. The proposed method is invariant to scale, position and rotation. The results show that it can be used efficiently for image representation as we can see in retrievals of silhouette images.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.11
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• pp.4869-4874
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• 2011

In this paper, we defined constructivism and ontology theory and associate it in Location Based Service ubiquitous learning. And this paper aims to provide a clear vision about location based service (LBS) ubiquitous learning. The typical ubiquitous learning involving the Context Aware Intelligent system was presented. Also the Architecture for learning environment including the key idea and technical concept is being presented in this paper. Guided with these principles and with the advancement of information and communication technology the context-awareness based on Artificial intelligence for Location based Service for ubiquitous Learning was conceptualized. U-learning for Location Based Service is presented here and the concept behind this new learning paradigm. The learning environment architecture which comprises the entire component is illustrated here.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.35 no.5
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• pp.259-266
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• 2022

In this study, we developed a deep learning and vision sensor-based assembly performance evaluation method isfor prefabricated steel structures. The assembly parts were segmented using a modified version of the receptive field block convolution module inspired by the eccentric function of the human visual system. The quality of the assembly was evaluated by detecting the bolt holes in the segmented assembly part and calculating the bolt hole positions. To validate the performance of the evaluation, models of standard and defective assembly parts were produced using a 3D printer. The assembly part segmentation network was trained based on the 3D model images captured from a vision sensor. The sbolt hole positions in the segmented assembly image were calculated using image processing techniques, and the assembly performance evaluation using the k-nearest neighbor algorithm was verified. The experimental results show that the assembly parts were segmented with high precision, and the assembly performance based on the positions of the bolt holes in the detected assembly part was evaluated with a classification error of less than 5%.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.157-160
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• 2001

컴퓨터와 주변장치의 급속한 발전은 인간과 컴퓨터 사이의 인터페이스에 많은 변화를 가져왔다. 특히, 인간의 감정을 인식하는 기술은 컴퓨터를 보다 인간 친화적으로 만들기 위한 노력으로, 그 동안 꾸준히 진행되어 왔다. 본 논문에서는 한대의 카메라로 촬영한 영상으로부터 실시간으로 신체움직임이 표현하는 감정을 인식할 수 있는 방법을 제안하고, PC기반의 실시간 감정 인식 시스템을 구현한다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1999.04a
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• pp.174-178
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• 1999

병렬/분산 시뮬레이션은 시뮬레이션의 수행 속도를 높이려는 시도로서 많이 연구되고 있는 분야이다. 기존의 병렬/분산 시뮬레이션 연구에서는 주로 시뮬레이션 속도를 향상시키려는 동기화 기법에 대해 연구의 초점이 맞추어져 왔다. 따라서 전문가가 아니면 병렬 모델을 만들기 매우 힘든 문제점이 있었다. 본 논문에서는 병렬/분산 시뮬레이션을 위한 GUI 기반의 모델링 및 시뮬레이션 환경을 제시한다. 제시된 환경에서는 사용자가 모델기술을 GUI기반으로 쉽게 할 수 있고 병렬 시뮬레이션을 위해 모델을 자동으로 파티션 및 수행 코드를 발생시켜준다. 따라서 비전문가도 쉽게 분산 시뮬레이션을 할 수 있도록 자동화 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.424-426
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• 2023

비디오 월 컨트롤러의 멀티스크린에 영상을 표출하기 위해서는 입력 영상과 영상의 수신 및 표출을 수행하는 클라이언트 프로그램이 필요하다. 입력 영상을 얻기 위한 수단으로는 영상 송출이 가능한 장비를 케이블로 연결하거나 네트워크를 통해 수신하는 방법이 있다. 많은 스트리밍 장치를 보유하고 있는 시스템에서는 관리가 용이한 영상분배서버를 사용하는 것이 효율적이지만, 통상의 영상분배 서버는 컴퓨터 비전 기술을 탑재하고 있지 않고 일단 스트리밍을 시작한 후에는 스트리밍 장치를 변경할 수 없는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 스트리밍을 실행한 후에도 스트리밍 장치를 전환하여 스트림을 전송할 수 있는 얼굴 인식 기반의 영상분배 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.28-30
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• 2022

본 연구에서는 컴퓨터 비전 기반의 딥러닝 객체 인식 기술을 이용하여 속초해수욕장에서 수집한 레이더 이미지에서 선박, 섬 및 부유체에 대해 탐지(Detection), 인식(Recognition)하는 연구를 수행하였다. 2021년 8월에 수집한 레이더 영상을 이용하여 본 연구를 수행하였으며, 움직이는 물표와 섬 등을 구분하였다. 일부 환경적인 제약에 따라 에러 발생이 있었지만, 향후 현재까지 수집한 레이더 영상을 추가하여 정확도를 높일 예정이다.

• Smart Media Journal
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• v.1 no.2
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• pp.40-46
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• 2012

In this paper, we describe interactive contents which is used the result of the inputted interface recognizing vision-based body gesture. Because the content uses the imp which is the common culture as the subject in Asia, we can enjoy it with culture familiarity. And also since the player can use their own gesture to fight with the imp in the game, they are naturally absorbed in the game. And the users can choose the multiple endings of the contents in the end of the scenario. In the part of the gesture recognition, KINECT is used to obtain the three-dimensional coordinates of each joint of the limb to capture the static pose of the actions. The vision-based 3D human pose recognition technology is used to method for convey human gesture in HCI(Human-Computer Interaction). 2D pose model based recognition method recognizes simple 2D human pose in particular environment On the other hand, 3D pose model which describes 3D human body skeletal structure can recognize more complex 3D pose than 2D pose model in because it can use joint angle and shape information of body part Because gestures can be presented through sequential static poses, we recognize the gestures which are configured poses by using HMM In this paper, we describe the interactive content which is used as input interface by using gesture recognition result. So, we can control the contents using only user's gestures naturally. And we intended to improve the immersion and the interest by using the imp who is used real-time interaction with user.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.9-12
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• 2019

지난 수 년 동안 계속해서 일반 실상 카메라를 이용한 영상분석기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 딥러닝 기술을 적용한 지능형 영상분석기술로 발전해 왔으며 국방기지방호, CCTV, 사용자 얼굴인식, 머신비전, 자동차, 드론 산업이 활성화되면서 많은 시너지를 효과를 일으키고 있다. 그러나 어두운 밤과 안개, 날씨, 연기 등 다양한 여건에서 따라서 카메라의 영상분석 정확성 감소와 오류가 수반될 수 있으며 일반적으로 딥러닝 기술을 활용하기 위해서는 고사양의 GPU를 필요로 하기 때문에 다른 추가적인 시스템이 요구된다. 이에 본 연구에서는 열적외선 영상의 객체 검출에 적용하기 위해 SSD(Single Shot MultiBox Detector) 기반의 경량적인 MobilNet 네트워크로 재구성하여, 모바일 기기 등 낮은 사양의 낮은 임베디드 시스템에서도 활용 할 수 있는 방법을 제안한다. 모의 실험결과 제안된 방식의 모델은 적외선 열화상 카메라에서 객체검출과 학습시간이 줄어든 것을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.364-366
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• 2021

본 논문은 비전 기술을 기반으로 RHS 칼라차트를 이용하여 작물의 색채를 측정하는 특성조사기준에 관한 연구를 수행하였다. 다양한 색상을 가진 작물의 색채를 측정하기 위해 시료 채취 후 표준광원 촬영장치 광원 6500K 환경하에 촬영한 영상을 기반으로 분석 위치를 관심영역 선정 후, k-mean clustering을 활용한 세그먼테이션 방법을 통해 대표 RGB 색상을 획득한다. 획득한 RGB 색상과 RHS 칼라차트의 RGB 색상을 유클리디언 거리를 이용하여 최소화하는 RHS 칼라차트 정보를 추정하였다. 7가지 작물 시료에 대해 작물 형질 분석 전문가들이 측정한 결과와 비교 시 전체 평균 △E 5.013의 오차를 결과로 도출하였다.