• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.1-11
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• 2004

본 논문에서는 비정형 객체를 능동형태 모델을 사용하여 실시간으로 추적하기 위한 방법을 제시하였다. 객체를 추적 할 때, 가려진 부분의 윤곽을 추정해 낼 수 있는 능동형태 모델을 사용하였으며, 비디오의 각 프레임에서 처리과정의 시간을 줄이기 위해서 영상을 계층적으로 분리하여 실시간 처리를 가능하게 하였다 또한 다음 입력영상의 초기 윤곽을 효율적으로 찾기 위해서 칼만필터(Kalman filter)를 사용하여 특징점을 예측하였고, 블록 정합(block matching) 기법을 추가하여 예측 안정성을 향상시켰다. 비 계층적 방법, 비 예측 방법 등과 비교 실험을 통해서 제안된 계층적, 예측형 방식이 수렴속도 증가와 모델링의 정확도에서 모두 개선된 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.610-612
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• 2002

본 논문에서는 복잡 배경을 포함한 비디오 영상에서 객체 변형 및 겹침에 강건한 칸투어 추적 방법을 제안한다. 복잡 배경에서의 칸투어 추출 문제를 해결하기 위해 텍스처 분석과 노이즈 필터링 과정을 거치며, 보다 객체 원형에 가까운 칸투어 추출을 위해 각 칸투어 포인터 간 최소 경로 측정 알고리즘을 적용한다. 객체 추적 방법에 있어서 추출된 칸투어 정보는 연속된 프레임 상에서 객체 움직임이 발생했을 때 추적 위치를 판별하기 위한 모션 벡터로 사용되며, 시점에 따라 형태가 변하는 상황을 포함한 팬, 틸트, 줌에도 안정적 추적이 가능하게 하기 위해, 폐곡선을 이루는 각 칸투어 포인터들의 움직임 벡터와 칸투어내 면적의 변화에서 측정되는 이동도 측정을 통하여 객체 위치 추적을 가능하게 하였다. 또한 매 추적 과정을 진행함에 있어서 다른 객체의 겹침 및 모양변형 발생여부 검사과정을 통하여, 안정적인 추적이 가능하게 하였다. 본 논문에서 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 다양한 배경을 갖는 복잡 배경에 존재하는 비정형 객체를 대상으로 실험하였고, 제안된 방법이 효율적임을 확인할 수 있었다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권2호
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• pp.364-373
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• 2022

연구목적: 본 논문은 지하공동구의 초기 화재 감지를 위해 CCTV를 활용한 AI 연기 객체 감지 모델을 개발하는데 목적이 있다. 연구방법:비정형성이 높은 연기 객체의 감지 성능을 제고하기 위해 화재 감지에 특화된 딥러닝 객체 감지 모델을 지하공동구 연기 감지에 특화되도록 학습시켰고, 학습데이터셋의 정제 및 학습 중 Gradient explosion 완화 등 감지 성능 개선을 위한 방법들을 적용해 모델 결과를 비교하였다. 연구결과: 결과는 제안된 방법을 통해 모델 성능을 향상시켰고 mAP 등의 지표를 평가를 통해 개발 모델이 우수한 성능을 보유하고 있음을 보여준다. 최종 모델은 지하공동구 환경의 연기에 대해 미탐이 낮은 반면 오탐이 다수 발견되는 성능을 보였다. 결론: 본 논문의 모델은 지하공동구 관리시스템과 연계를 통해 보완함으로써 지하공동구의 연기 객체 감지에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1437-1444
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• 2020

컴퓨터 비전 시스템의 발달로 보안, 생체인식, 의료영상, 자율주행 등의 분야에 많은 발전이 있었다. 자율주행 분야에서는 특히 딥러닝을 이용한 객체인식, 탐지 기법이 주로 사용되는데, 자동차가 갈 수 있는 영역을 판단하기 위한 도로영역 인식이 특히 중요한 문제이다. 도로 영역은 일반적인 객체탐지에서 활용되는 사각영역인식과는 달리 비정형적인 형태를 띠므로, ROI 기반의 객체인식 구조는 적용할 수 없다. 본 논문에서는 Semantic segmentation 기법을 사용한 비정형적인 도로영역 인식에 맞는 심층 신경망 구조를 제안한다. 또한 도로영역에 특화된 네트워크 구조인 Multi-scale semantic segmentation 기법을 사용하여 성능이 개선됨을 입증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1244-1246
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• 2023

비디오, 오디오, 이미지, 텍스트 등의 비정형 데이터는 데이터 구조가 없어 데이터 자체만으로는 내용에 대한 질의 처리가 힘들어 정형 데이터로 변환하는 과정이 필요하다. 관계 추출 작업은 문장 내 단어 간 속성 또는 관계를 예측하여, 문장을 구조적으로 표현한다. 자연어처리 기법인 Dual Supervision 모델은 인간이 레이블한 데이터와 기계가 레이블한 데이터를 기반으로 기존 모델보다 적은 리소스로 관계를 예측한다. 해당 자연어 처리 모델을 이미지 처리에도 적용하여 기존 방법보다 적은 리소스를 이용하여 이미지에 대한 내용을 구조적으로 나타내는 모델을 제안하였으며, 실험을 통해 효율적인 이미지 객체 관계 추출이 가능함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.666-671
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• 2008

본 논문은 비정형 객체를 추적함에 있어서 다른 객체와 겹쳐진 후 계속 추적할 수 있는 방법으로 지역 정보와 객체의 모션 템플리트 그리고 색 정보를 계층적으로 사용하는 방안을 제안한다. 기본적으로 색 정보 기반의 CAMshift 알고리즘을 바탕으로 각 프레임마다 color template를 업데이트하여 현재의 객체와 template를 비교하고, 업데이트 된 color template를 바탕으로 색 분포를 사용하여 CAMshift 결과를 비교하여 추적하는 물체를 보다 정확하게 판별할 수 있도록 한다. 지역정보, 컬러 정보, 모션 템플리트 정보를 융합한 객체추적은 기존의 객체추적 방법의 장점을 모두 유지하면서 추적하는 객체를 보다 정확하게 인식할 수 있다. 이러한 성능 향상은 기존의 객체추적 시스템에 추가하기도 용이 할 백만 아니라 감시시스템 및 객체 추적 시스템의 연구에서 정확성의 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권11C호
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• pp.1551-1563
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• 2004

여기는 본 논문에서는 움직이는 물체 추적을 위한 윤곽선 및 형태 파라미터 추출을 위해 웨이블릿 변환을 이용한 능동형태모델의 계층적인 접근방법에 대해 제안한다. 능동형태 모델의 여러 단계 중 지역구조 모델링은 비정형 객체의 형태를 추출하기 위해 가장 중요한 비중을 차지한다. 제안한 알고리듬은 웨이블릿을 이용하여 계층적인 접근은 물론 지역구조 모델링단계를 웨이블릿 대역 분할을 이용하여 복잡한 환경에서의 객체를 강건하게 추적할 수 있도록 하였다. 또한 비정형객체를 실시간 비디오 추적에 이용하기 위해 웨이블릿을 이용한 계층적 움직임 추정방법을 적용하여 객체의 움직임을 예측, 보정하는 효과적인 방법을 제시하였다. 제안하는 알고리듬은 객체 추적에 대한 성능을 평가하기 위해 다양한 실험영상을 통해 우수함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.353-356
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• 2007

본 논문은 비정형 객체를 추적함에 있어서 다른 객체와 겹쳐진 후 계속 추적할 수 있는 방법을 제시한다. 기본적으로 색 정보 기반의 CAMshift 알고리즘을 바탕으로 각 프레임마다 color template를 업데이트하여 현재의 객체와 template를 비교하고, 업데이트 된 color template를 바탕으로 색 분포를 사용하여 CAMshift 결과를 비교하여 추적하는 물체를 보다 정확하게 판별할 수 있도록 한다.

• 융합보안논문지
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• 제22권4호
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• pp.85-97
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• 2022

빅데이터 기술이 발전하면서 데이터가 전 산업의 혁신 성장을 가속하는 초연결 지능화 사회로 빠르게 진입하고 있다. 고품질의 다양한 데이터를 보유하고 활용하는 융복합 산업이 새로운 성장 동력으로 자리매김하고 있으며, 다양한 전통 산업군에 빅데이터가 융합되어 데이터 기반의 혁신을 통해 디지털 전환이 이루어지고 있다. 특히 의료 분야에서는 전자의무기록 데이터와 같은 정형 데이터와 CT, MRI 등의 비정형 의료 데이터를 함께 활용함으로써, 질병 예측 및 진단의 정확도를 높이고 있다. 현재 의료 산업에서 비정형 데이터의 중요성과 규모는 나날이 증가하고 있지만, 종래의 데이터 보안 기술과 정책은 정형 데이터 중심이며, 비정형 데이터의 보안성과 활용성에 대한 고려는 미비하다. 향후 빅데이터를 활용한 진료가 활성화되려면 데이터의 다양성과 보안성이 데이터 구축, 유통, 활용 단계에서 내재화되고 유기적으로 연계되어야 한다. 본 논문에서는 국내외 데이터 보안 제도와 기술 현황을 분석한다. 이후 의료 분야에서 비정형 데이터가 활발히 사용될 수 있도록 비식별조치 가이드라인에 비정형 데이터 중심의 비식별 기술과 산업에서의 기술 적용 사례를 추가하고, 비정형 데이터에 대한 개인정보 판단 기준을 수립할 것을 제안한다. 더 나아가 개인정보를 침해하지 않고, 비정형 데이터에 활용할 수 있는 객체 특징 기반의 식별 ID를 제안한다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.778-781
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• 2015

비정형객체 검색을 위한 향상된 경계 영역 분할에 기반을 둔 색 기술자를 제안한다. 이 논문에서는 하나의 객체를 내부영역과 경계영역으로 나눠 각각으로부터 기술자를 추출하는 기존의 기술자를 향상하는 기술을 제안한다. 먼저 주어진 영상으로부터 비정형객체영역과 배경영역을 분할한다. 분할된 객체의 중심 좌표를 구하고 이 중심 좌표를 기준으로 해서 전체 객체를 N × N 블록으로 나눈다. 각 블록은 배경픽셀의 유무를 확인하여 경계블록과 내부블록으로 구분한다. 하나의 객체 영상은 내부블록들로 구성된 내부영역과 경계블록들로 구성된 경계영역으로 구분하여 각 영역에 대해 MPEG-7 주조색 기술자 (dominant color descriptor)를 추출하여 최종 기술자를 추출한다. 비정형객체 검색 성능 실험을 위하여 핸드백 영상들을 다양한 시점으로 변화하여 구성한 1,973장의 실험 데이터베이스를 구축하였으며, 검색 성능을 ARR(Average Retrieval Ratio)를 사용하여 기존의 MPEG-7 주조색 기술과 비교하였다.