• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.10 no.1
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• pp.7-14
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• 2021

In jewelry industry, the proportion of labor costs is high. Also, the production time and quality of products are highly varied depending on the workers' capabilities. Therefore, there is a demand from the jewelry industry for automation. The ear pin insertion automation system is the robot automatically inserts the ear pins into the silicone mold, and this automated system require accurate and fast hole detection method. In this paper, we propose optimal binarization method and a template matching method that can be applied in the ear pin insertion automation system. Through the performance test, it was shown that the applied method has an accuracy of 98.5% and 0.5 seconds faster processing speed than the Otsu binarization method. So, this automation system can contribute to cost reduction, work time reduction, and productivity improvement.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.20 no.6
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• pp.1-10
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• 2019

Object-based image matching algorithms have been widely used in the image processing and computer vision fields. A variety of applications based on image matching algorithms have been recently developed for object recognition, 3D modeling, video tracking, and biomedical informatics. One prominent example of image matching features is the Scale Invariant Feature Transform (SIFT) scheme. However many applications using the SIFT algorithm have implemented based on stand-alone basis, not client-server architecture. In this paper, We initially implemented based on client-server structure by using SIFT algorithms to identify and match objects in biomedical images to provide useful information to the user based on the recently released Mobile platform. The major methodological contribution of this work is leveraging the convenient user interface and ubiquitous Internet connection on Mobile device for interactive delineation, segmentation, representation, matching and retrieval of biomedical images. With these technologies, our paper showcased examples of performing reliable image matching from different views of an object in the applications of semantic image search for biomedical informatics.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.201-204
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• 2010

물체 인식 및 추적 기술은 기계가 영상 정보를 기반으로 주변을 인지하고 정황을 파악하는 컴퓨터 비전 분야의 매우 중요한 연구 영역 중 하나이다. 현재까지 이러한 물체 인식/추적에 대한 다양한 연구들이 있어 왔고, 최근 증강현실에 대한 높은 관심을 바탕으로 증강현실을 위한 영상 정보 기반의 정확하고 정교한 추적 기술에 대한 관심 또한 매우 높아졌다. 본 논문에서는 텍스쳐가 없는 단색의 블록에 대해 증강현실을 실현하기 위한 물체 추적 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 다수의 블록들을 조합하여 구성하고, 이 조합으로부터 추출한 특징점에 색상 정보 기반의 지역 서술자를 정의함으로써 사전에 정의된 서술자와 의 비교를 통해 물체를 추적하는 방식이다. 제안된 추적 방식은 사전에 기준이 되는 지역 서술자를 정의함에 있어서 기준 영상에 다양한 어파인 변환을 적용함으로써 카메라와 대상물과의 각도가 큰 입력 영상에 대해서도 추적에 실패하지 않는다. 실험을 통해 제안된 방식을 집 모양으로 구성한 블록 조합에 적용하여 3차원 가상 콘텐츠를 증강시켜 봄으로써 제안된 방식의 유용성을 확인하였다. 제안된 방식은 텍스쳐가 없는 환경에서 사용자의 상호작용으로 텍스쳐를 구성하고 이를 추적하는 방식으로 향후 아이들을 위한 교육 프로그램, 모바일 기기에서의 응용 프로그램 등으로 적용 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.301-304
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• 2007

자동으로 이미지 안에 존재하는 객체들을 인식하는 문제는 내용 기반 이미지 검색이나 로봇 비전과 같은 다양한 분야들에서 매우 중요한 문제이다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 객체의 주요 색상 정보들을 이용하여 실시간으로 이미지 안의 객체들을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 전체적인 구조는 다음과 같다. 처음에 MPEG-7 색상 정보 기술자들 중 하나인 주요 색상 정보 기술자를 이용하여 객체의 주요 색상 정보들을 추출한다. 이 때 이 정보는 가우시안 색상 모델링을 통하여 빛이나 그림자와 같은 외부 환경 조건에 좀 더 강인한 색상 정보로 변환된다. 다음으로 변환된 색상 정보들을 기반으로 주요 객체와 입력 이미지와의 픽셀 값차이를 계산하고, 임계값 이상의 값을 가지는 픽셀들을 제거한다. 마지막으로 입력 이미지에서 제거되지 않은 픽셀들을 기반으로 하나의 영역을 생성한다. 결론으로서, 본 논문에서는 제안된 방법에 대한 실험 평가들을 수행 및 분석하고 몇몇 한계점들에 대해서 알아본다. 또한 이 문제들을 해결하기 위한 앞으로의 연구 계획에 대해서 기술한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.252-254
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• 2021

According to the Institute for Occupational Safety and Health, the number of industrial injuries in 2019 was 109,242, an increase of 6.8% from 2018. In this situation, the government and companies are discussing the development of core technologies for preventing safety accidents on site based on ICT in the field of construction and construction. In these fields, technologies using computer vision and artificial intelligence have recently been widely used. In this paper, we built training data for safety management of factory workers and trained a model based on YOLOv4. It is believed that this can be used as an initial study to predict the risk situation of workers in factories.

• Proceedings of The KACE
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• 2017.08a
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• pp.65-68
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• 2017

동영상 콘텐츠는 빠른 인터넷과 동영상을 수요, 공급 할 수 있는 기기가 늘어남에 따라 폭발적으로 성장하고 있다. 이에 맞춰 동영상 콘텐츠에 대한 연구의 중요성은 점점 증가하고 있으며 이러한 연구들을 필요로 하는 소비자들 또한 크게 늘어나고 있다. 그러나 동영상 콘텐츠의 폭발적인 성장과 다르게 동영상의 이해에 관한 연구는 아직까지도 큰 성과 없이 성장을 제대로 하지 못하고 있다. 이 논문에서는 이러한 동영상에 대한 고차원적인 수준의 분석 및 분할 기술을 통해 동영상의 이해를 가능케 하는 모델의 설계와 원리를 소개한다. 또한 이 기술을 활용하여 동영상 콘텐츠의 성장을 활용하는 방법 및 그에 대한 비전을 소개하는 논문이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.246-248
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• 2019

최근 딥 러닝을 이용한 방법들이 이미지 분류에서 뛰어난 성능을 보임에 따라, 컴퓨터 비전의 중요한 문제 중 하나인 이미지 검색에도 이를 활용하고 있다. 특히, 이미지 검색에 사용할 수 있는 이미지 기술자 (Image descriptor)를 깊은 신경망 구조의 일부분인 Fully-connected layer에서 추출하여 사용하는 방법들이 제시되고 있고, 이를 위해 알맞은 목적함수를 설계하여 깊은 신경망을 학습하는 것이 중요해지고 있다. 딥 러닝을 통해 얻은 이미지 기술자는 실수형 데이터로서, 한 장의 이미지를 수치화하여 표현하는 데 많은 메모리를 소모하게 된다. 이를 보완하기 위해 이미지 기술자를 작은 용량의 이진코드로 mapping 하는 해싱 (hashing) 이라는 과정이 필수적이나 이에 따른 한계점이 발생한다. 본 연구에서는 실수형 데이터가 갖는 거리 계산에서의 이점과 이진코드의 장점을 동시에 살릴 수 있는 Product Quantization 방식의 이미지 검색 방법을 이용하여 한계점을 극복하였다. 우리는 제안한 방법을 얼굴 이미지 데이터 셋에 실험하였고 기존 방식보다 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.433-436
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• 2021

사물 인식이란 컴퓨터에 입력되는 이미지에서 사용자가 정의한 사물들을 컴퓨터 비전 기술을 이용하여 인식하는 과정으로, 사물 인식을 이용하면 컴퓨터가 카메라를 통하여 입력되는 이미지에서 장애물 등 특정 사물의 인식 결과를 사용자에게 알려줄 수 있다. 본 논문에서는 YOLO 사물 인식 알고리즘을 이용하여 시각장애인에게 전방의 장애물을 인식하여 알려줄 수 있는 기술을 제시한다. 해당 기술은 실용성을 고려하여 모바일 환경에서 이용할 수 있으며, 서버와의 연동을 통해 실시간으로 사용자에게 사물 인식의 결과를 알려줄 수 있다.

• 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.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.21 no.5
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• pp.57-66
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• 2022

The Road Management Administration is cracking down on overloaded vehicles by installing low-speed or high-speed WIMs at toll gates and main lines on expressways. However, in recent years, the act of intelligently evading the overloaded-vehicle control system of the Road Management Administration by illegally manipulating the variable axle of an overloaded truck is increasing. In this manipulation, when entering the overloaded-vehicle checkpoint, all axles of the vehicle are lowered to pass normally, and when driving on the main road, the variable axle of the vehicle is illegally lifted with the axle load exceeding 10 tons alarmingly. Therefore, this study developed a technology to detect the state of the variable axle of a truck driving on the road using roadside camera images. In particular, this technology formed the basis for cracking down on overloaded vehicles by lifting the variable axle after entering the checkpoint and linking the vehicle with the account information of the checkpoint. Fundamentally, in this study, the tires of the vehicle were recognized using the Mask RCNN algorithm, the recognized tires were virtually arranged before and after the checkpoint, and the height difference of the vehicle was measured from the arrangement to determine whether the variable axle was lifted after the vehicle left the checkpoint.