• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.4 s.42
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• pp.251-259
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• 2006

Major telecommunication companies are leading on providing mobile contents service to customers. With changes in technology and social areas, most organizations are struggling to achieve the competitive edge over other organizations. Like others, university has the same problems to meet clients' needs to become being competitive. The research is to provide meaningful thoughts by analyzing empirical data and provide meaning information for University being competitive with IS and Mobile campus related decisions.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.171-172
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• 2009

질감 분류 기술은 패턴인식과 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 기술로서, 최근 들어서는 감시 카메라 시스템에서의 정확한 객체 인식을 위한 회전 변화에 강인한 질감 분류 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 순환 가보 웨이블렛 필터를 이용한 회전 변환에 강인한 질감 분류 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 순환 가보 웨이블렛 필터링된 영상에서 전역 및 지역 특징 벡터를 계산하고 특징 벡터의 차이를 이용한 유사도 측정 판별식으로 질감 분류를 수행한다. Brodatz 질감 앨범을 이용한 실험에서 기존의 방법들보다 2~6% 향상된 질감 분류 비율을 확인할 수 있었다. 제안하는 방법은 질감 기반 객체 인식에 관련된 응용 분야에서 유용하게 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.239-242
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• 2022

본 연구는 고해상도 카메라를 통해 얻은 이미지에서 지문과 홍채와 같은 생체인식 정보가 쉽게 노출되고, 생체인식 정보가 담긴 이미지가 SNS 를 통해 유출되어 악용될 가능성을 고려해 이를 방지하는 기술을 제시한다. 이 기술은 컴퓨터 비전을 기반으로 한 프로그래밍 라이브러리인 OpenCV를 사용하여 이미지에서 지문과 홍채 영역에 Blur 처리를 하는 알고리즘을 활용한 생체인식 정보의 노출 방지 시스템을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.545-548
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• 2023

본 논문에서는 골프 코스 시뮬레이션을 위해 수집된 데이터의 정제 및 처리에 요구되는 딥 러닝 모델과 모델 적용 과정에 대해서 논의한다. 최근 스크린 골프 시장의 확대와 골프 시뮬레이터 기술의 발전으로, 위성 이미지, 항공 촬영 이미지, 공간 정보 시스템 (GIS) 등 다양한 데이터 소스로부터 골프 코스에 대한 정보를 수집에 대한 요구가 증가하였다. 이번 연구에서는 이러한 데이터 소스로부터 생성된 원시 데이터를 최적의 시뮬레이션 입력으로 변환하기 위한 컴퓨터 비전 기법과 딥 러닝 모델 구조에 대해서 검토한다. 특히, 데이터에서 골프 코스 시뮬레이션에 요구되는 메타 데이터를 도출하기 위해 코스 분할(Segmentation)과 코스 오브젝트 분류(Classification) 모델을 적용하는 과정을 다룬다. 이를 통해, 본 연구는 골프 코스 시뮬레이터의 개발 과정에서 중요한 기술 요소를 제공하며, 이는 시뮬레이션의 정확도와 골프 코스의 다양성을 증진시키는데에 기여한다.

• Journal of Science and Technology Studies
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• v.19 no.2
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• pp.85-116
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• 2019

This research examines the characteristics of the newly emerging 'transformative innovation policy' and discusses the current status and issues of the Korean social problem solving R & D policy. Transformative innovation policy is a new paradigm that aims to transform socio-technical systems to address societal challenges. In this study, we analyzed 'the policy plan for solving social problems based on science and technology'. In the "Policy Plan", efforts are being made to establish new direction of science and technological innovation activities such as emphasis on social values, network formation of innovation actors, and spreading of social impact. But in this "Policy Plan", the perspective of transformative innovation policy is weakly reflected. The Policy Plan refers to system improvement that adds new elements to existing system, but it is not discussing system transformation. In order to develop social problem solving R & D policy from the viewpoint of the transformative innovation policy, it is necessary to construct the innovation platform deliberating vision and prospect for the socio-technical transformation.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.79-81
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• 2022

MPEG-VCM(Video Coding for Machines)에서는 머신비전(machine vision) 네트워크의 백본(backbone)에서 추출된 이미지/비디오 특징 압축을 위한 표준화를 진행하고 있다. 현재 VCM 표준기술 탐색 과정에서 가장 좋은 압축 성능을 보이는 MSFC(Multi-Scale Feature compression) 기반 압축 네트워크 모델은 추출된 멀티-스케일 특징을 단일-스케일 특징으로 변환하여 특징맵으로 구성하고 이를 VVC 로 압축한다. 본 논문에서는 MSFC 기반 압축 모델에서 Min-Max 값 시그널링을 제외한 최소-최대(Min-Max) 정규화를 포함한 개선된 특징맵 생성 기법을 제시한다. 즉, 제안기법은 VCM 디코더에서의 특징맵 복원을 위한 Min-Max 값을 학습 기반으로 생성함으로써 Min-Max 시그널링의 비트 오버헤드 절감뿐만 아니라 별도의 시그널링 기제를 생략한 보다 단순한 전송 비트스트림 구성을 가능하게 한다. 실험결과 제안기법은 이미지 앵커(Anchor) 대비 BPP-mAP 성능에서 83.24% BD-rate 이득을 보이며, 이는 기존 MSFC 보다 1.74%정도 다소 떨어지지만 별도의 Min-Max 시그널링 없이도 기존의 성능을 유지할 수 있음을 보인다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.5 no.3
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• pp.3-10
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• 2005

We present the computer table tennis game using player's swing motion. We need to transform a real world coordinate into a virtual world coordinate in order to hit the virtual ball. We can not get a correct 3-dimension position of racket in environment that using one camera or simple image processing. Therefore we use Augmented Reality (AR) concept to develop the game. This paper shows the AR table tennis game using gesture and method to develop the 3D interaction game that only using one camera without any motion detection device or stereo cameras. Also, we use a scan line method to recognize gesture for speedy processing. The game is developed using ARtoolkit and DirectX that is popular tool of SDK for game development.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.40 no.4
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• pp.232-239
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• 2003

This paper discusses the design and implementation of a human-oriented interface based on computer vision that efficiently controls presentation slides. The user does not have to be confined to a keyboard or mouse any more, and can move around more freely because slides for presentation can be up and down using a general laser pointer that is used for presentation. Regions for virtual buttons are set on the slide so that the user can conveniently point the buttons using the laser pointer. We have proposed a simple and efficient method that computes the button areas in the image without complicated calibration. The proposed method has been implemented based on Microsoft PowerPoint ; moreover it can be applied to other PowerPoint-like presentation softwares. Our method for human-centered slide control enables the user to give audiences a more interactive presentation in a natural way.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.9
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• pp.89-95
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• 2015

In this paper, we propose a real-time two-dimensional bar code detection system even at long range using a vision technique. We first perform short-range detection, and then long-range detection if the short-range detection is not successful. First, edge map generation, image binarization, and connect component labeling (CCL) are performed in order to select a region of interest (ROI). After interpolating the selected ROI using bilinear interpolation, a location symbol pattern is detected as the same as for short-range detection. Finally, the symbol pattern is arranged by applying inverse perspective transformation to localize bar codes. Experimental results demonstrate that the proposed system successfully detects bar codes at two or three times longer distance than existing ones even at indoor environment.

• Journal of KIISE
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• v.45 no.1
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• pp.30-35
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• 2018

GuessWhat?! is a game in which two machine players, composed of questioner and answerer, ask and answer yes-no-N/A questions about the object hidden for the answerer in the image, and the questioner chooses the correct object. GuessWhat?! has received much attention in the field of deep learning and artificial intelligence as a testbed for cutting-edge research on the interplay of computer vision and dialogue systems. In this study, we discuss the objective function and characteristics of the GuessWhat?! game. In addition, we propose a simple solver for GuessWhat?! using a simple rule-based algorithm. Although a human needs four or five questions on average to solve this problem, the proposed method outperforms state-of-the-art deep learning methods using only two questions, and exceeds human performance using five questions.