• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제21권8호
• /
• pp.549-554
• /
• 2015

최근 자연스러운 인터페이스 하드웨어의 증가와 더불어 사용자의 자세를 인식하는 콘텐츠 산업이 부상하고 있다. 컴퓨터 비전 기술은 고가 하드웨어 장치의 대안으로 콘텐츠 산업의 발전에 효율적이다. 본 논문에서는 생방송으로 진행되는 시청자 참여형 양방향 TV 프로그램에 적합한 시청자의 포스처를 인식하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 검출된 얼굴 위치에서 획득한 사용자 얼굴색과 모션맵을 사용하여 사용자의 손 위치를 안정적으로 검출하고, 위치 관계 분석을 통해 포스처를 인식한다. 제안하는 방법은 복잡한 배경에서도 생방송 양방향 TV 프로그램에서 사용되는 세 가지 자세를 인식하는데 90%의 인식 성능이 나타나는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제14권5호
• /
• pp.607-613
• /
• 2011

본 논문에서는 조명과 배경에 강인한 동적임계값을 이용한 손 영상 분할방법을 제안한다. 먼저 시간단위 입력 차영상을 구하여 움직이는 물체에 대한 손의 실루엣을 추출한다 그 후, 추출된 손 실루엣에 해당하는 영상의 R,G,B 히스토그램 분석을 통하여 R,G,B 각각에 대한 임계구간을 동적으로 구한다. 마지막으로 획득된 동적 임계값을 이용하여 영상에서 손영역을 분할한 다음 모폴로지, 연결요소 분석, 플러드필 연산을 이용한 잡음 제거를 수행한다. 실험 결과 본 논문에서 제시하는 기법은 기존의 비전 기술을 통한 손 인식 기법들과 비교하여 별도의 고정임계값을 두지 않고 실행시간에 정확한 임계값을 추출 할 수 있으며, 다양한 배경과 조명에 대해서도 정확하게 손을 분할할 수 있다. 본 연구에서 제안한 기법은 혼합 현실 응용을 위한 사용자 인터페이스로 사용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제24권11호
• /
• pp.135-142
• /
• 2019

본 논문에서는 블루투스 기반의 비콘을 활용하여 해군 함정의 인력들의 위치를 한눈에 파악할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 논문에서 제안된 시스템은, 근거리 무선통신장치인 비콘을 수신할 수 있는 비콘 수신기를 선실마다 설치하고 인력들이 소지한 비콘에서 발신하는 정보를 수신한다. 수신된 정보는 처리 서버로 송신하고 처리서버에서는 객실별 인원 정보를 통합 처리하여 전시모듈로 송신한다. 전시모듈에서는 각 객실별로 위치하고 있는 인력정보를 전시한다. 설계한 시스템을 이용하여 모의시험을 실시한 결과 통합 처리된 객실별 인력 위치정보가 전시모듈로 전달되어 전시 되는 것을 확인하였다. 함정 내에서 구두로 인력 위치가 보고되는 기존 상황과 달리 실시간으로, 신속하게 인력 위치를 확인할 수 있는 본 시스템은 비전투 상황에서의 인원관리, 전투상황에서의 신속한 전투배치에 도움을 준다. 이는 전투력 향상에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.7-14
• /
• 2019

감시 영상에서 군중 행동의 자동 모니터링 및 감지는 보안, 안전 및 자산 보호와 같은 방대한 응용 프로그램으로 인해 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 관심을 받고 있다. 또한 연구 커뮤니티에서 군중 분석 분야가 점차 증가하고 있다. 이를 위해서는 군중들의 행동을 감지하고 분석하는 것이 매우 필요하다. 본 논문에서는 스마트 시티에 설치된 감시 카메라의 비정상적인 활동을 감지하는 딥러닝 기반 방법을 제안하였다. 미세 조정된 VGG-16모델은 트레이닝된 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 군중 데이터 셋을 실시간 스트리밍으로 테스트한다. CCTV카메라는 비디오 스트림을 캡쳐하는데, 비정상적인 활동이 감지되면 경보가 발생하여 추가 손실 전에 즉각적인 조치가 이루어지도록 가장 가까운 경찰서로 전송된다. 우리는 제안된 방법이 기존의 첨단 기술 보다 성능이 뛰어남을 실험으로 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권5호
• /
• pp.637-644
• /
• 2021

일반적으로, 컴퓨터 비전, 로보틱스, 증강현실 분야에서 3차원 공간 및 3차원 객체 검출 및 인식기술의 중요성이 대두되고 있다. 특히, 마이크로소프트사의 키넥트(Microsoft Kinect) 방식을 사용하는 영상 센서를 통하여 RGB 영상과 깊이 영상을 실시간 획득하는 것이 가능해짐으로 인하여 객체 검출, 추적 및 인식 연구에 많은 변화를 가져오고 있다. 본 논문에서는 다시점 카메라 시스템 상에서의 깊이 기반(RGB-Depth) 카메라를 통해 획득된 영상을 처리하여 3D 복원 영상의 품질을 향상하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 컬러 영상으로부터 획득한 마스크 적용을 통해 객체 바깥쪽 잡음을 제거하는 방법과 객체 안쪽의 픽셀 간 깊이 정보 차이를 구하는 필터링 연산을 결합하여 적용하는 방법을 제시하였다. 각 실험 결과를 통해 제시한 방법이 효과적으로 잡음을 제거하여 3D 복원 영상의 품질을 향상할 수 있음을 확인하였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
• /
• 제14권5호
• /
• pp.53-59
• /
• 2018

최근 컴퓨터 비전 기술의 발전으로 스마트도시에서는 합리적인 정확도로 복잡한 동작을 인식할 수 있다. 이와는 대조적으로, 싸움과 칼에 관련된 사건과 같은 폭력적인 인식은 관심을 덜 이끌었다. 시각적인 감시 능력은 거리나 교도소에서의 싸움을 감지하는데 사용될 수 있다. 이 논문에서 우리는 감시 카메라에 대한 심층 학습 기반의 폭력 인식 방법을 제안했다. 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN) 모델은 폭력 인식을 위한 싸움과 칼의 벤치마크 데이터 셋에 대해 훈련하고 세부적으로 조정된다. 비정상적인 이벤트가 감지되면 가장 가까운 경찰서로 경보를 보내는 즉각적인 조치를 취할 수 있다. 제안된 방법의 실험 결과는 99.21%의 정확도를 달성함으로써 다른 최첨단 CNN모델을 능가했다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제19권3호
• /
• pp.195-202
• /
• 2021

본 연구는 치매교육으로 제공한 국내·외 가상현실 프로그램의 특성, 효과, 적용 전략 등을 확인하는 체계적고찰 연구이다. 연구방법은 2020년 7월까지 국내·외에서 발표된 문헌을 대상으로 국외는 CINAHL, Cochrane, EMBASE, Pubmed 전자 데이터베이스를 사용하였으며, 국내는 RISS, KISS, DBpia에 대한 검색을 시행하였다. 선정기준과 배제기준을 근거로 최종 6편의 논문이 분석에 사용되었다. 분석결과 선정된 문헌의 연구대상자는 비전문 간병인 2편(33.3%), 일반인 1편(16.7%), 간호학생과 의학 및 약학대 학생을 포함한 학생들 3편(50.0%)이었다. 가상현실 프로그램은 총 5개(공감능력, 치매 지식과 편안감을 포함한 치매태도, 자신의 능력에 대한 신뢰, 양자관계척도)영역에 효과가 있었으며, 이 중 공감능력에 대한 평가가 가장 많았으며 공감능력을 측정한 연구의 75%에서 가상현실 프로그램이 유의한 효과를 나타내었다. 본 연구 결과를 통해 공감을 기반으로 한 인간중심적 간호에 가상현실 기술을 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 항공우주시스템공학회지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.109-115
• /
• 2022

딥러닝 기법과 컴퓨터 비전 기술을 융합한 합성곱 신경망 알고리즘은 고성능 컴퓨팅 시스템을 기반으로 이미지 데이터의 분류를 가용하게 한다. 본 논문에서는 합성곱 신경망 알고리즘을 대표적인 딥러닝 프레임워크인 텐서플로와 학습 기법을 이용하여 구현하고 이미지 분류 문제에 적용한다. 모델의 지도학습에 필요한 데이터는 동일 종류의 볼트를 이용하여 나사산이 정상인 볼트와 나사산이 손상된 볼트로 구분하여 이미지를 생성하였다. 소량의 이미지 데이터를 이용한 학습 모델은 좋은 성능으로 볼트의 손상을 탐지하였다. 그리고 모델의 내부 구성에 따른 학습 성능을 비교하기 위해 합성곱 신경망 내 컨볼루션 레이어의 개수를 변경하고 과적합 회피기법을 선택 적용하여 이미지 분류 성능을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.63-70
• /
• 2023

고화질 블랙박스의 확산과 '스마트 국민제보', '안전신문고' 등 모바일 애플리케이션의 도입에 따른 영향으로 교통법규 위반 공익신고가 급증하였으며, 이로 인해 이를 처리할 담당 경찰 인력은 부족한 상황이 되었다. 본 논문에서는 교통법규 위반 공익신고 영상 중, 가장 많은 비중을 차지하는 차선위반에 대해 딥러닝 알고리즘을 활용하여 자동 검출할 수 있는 시스템의 개발내용에 관해 기술한다. 본 연구에서는 YOLO 모델과 Lanenet 모델을 사용하여 차량과 실선 객체를 인식하고 deep sort 알고리즘을 사용하여 객체를 개별로 추적하는 방법, 그리고 차량 객체의 바운딩 박스와 실선 객체의 범위가 겹치는 부분을 인식하여 진로변경 위반을 검출하는 방법을 제안한다. 본 시스템을 통해 신고된 영상에 대해 교통법규 위반 여부를 자동 분석해줌으로써 담당 경찰 인력 부족난을 해소할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.191-203
• /
• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 실시간의 상황을 고려한 동적인 서비스를 제공하기 위하여 이전 연구를 통해 메타서비스 개념과 기술 규격, 메타서비스 라이브러리 구축 방법을 제안한 바 있다. 하지만, 제안한 프로세스는 각 단계에서 UML, OWL, OWL-S 기반의 분리된 모델을 생성하게 되고 모델간의 변환을 위한 일정한 체계를 제공하지 못하고 있다. 게다가, 다양한 온톨로지 언어와 온톨로지 편집 도구들, 제안한 메타서비스 규격에 대한 전문가의 개입을 전제로 한다. 본 연구에서는, 비전문가도 일관된 모델을 생성하고 메타서비스 라이브러리를 구축할 수 있도록 OWL 형식의 도메인 온톨로지에서 OWL-S 형식의 메타서비스 라이브러리로의 자동 변환 프로세스를 설계하고 이를 지원할 수 있는 시각 도구를 개발한다. 메타서비스 라이브러리 변환 프로세스는 일관성을 유지하면서 기존의 OWL 모델과 메타서비스모델을 조합하여 메타서비스 라이브러리에 대한 OWL-S 코드를 자동으로 생성하는 것을 목표로 한다.