• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.935-941
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• 2020

사람 수 추정 기술은 IoT 서비스를 제공하기 위해 중요하다. 대부분의 사람 수 추정 기술은 카메라 또는 센서 데이터를 활용한다. 하지만 기존 기술들은 사생활 침해 문제가 발생 가능하며 추가로 인프라를 구축해야한다는 단점이 있다. 본 논문은 Wi-Fi AP를 활용하여 사람 수를 추정하는 방법을 제안한다. 사람 수 추정을 위해서 Wi-Fi의 채널 상태 정보를 딥러닝 기술을 활용하여 분석한다. Wi-Fi AP 기반 사람 수 추정 기술은 사생활 침해 우려가 없으며, 기존 Wi-Fi AP 인프라를 활용하면 되기 때문에 추가 비용이 발생하지 않는다. 제안하는 알고리즘은 k-바인딩 데이터 전처리 과정과 1D-CNN 학습 모델을 사용한다. AP 2대를 설치하여 6명의 사람 수 추정 결과를 실험을 통해 분석하였다. 정확한 사람 수 판별에 관한 결과는 64.8%로 낮은 결과를 보였지만, 사람의 수를 클래스로 분류한 결과는 84.5%의 높은 결과를 보였다. 해당 알고리즘은 제한된 공간에 사람의 밀집도를 파악하는데 응용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1890-1897
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• 2021

사람 수 추정은 스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 자동차 등과 같은 응용 서비스를 제공하기 위해 중요한 기술이다. 최근 COVID-19의 영향으로 사회적 거리두기가 시행되면서 사람 수 추정 기술은 새롭게 주목받고 있다. 사람 수 추정 시스템은 서비스 요구사항에 따라 카메라, 센서, 무선 등과 같은 다양한 방법으로 구현 가능하다. WiFi AP를 활용한 사람 수 추정 방식은 다중경로 정보를 반영하는 WiFi CSI를 활용하는 기술로 낮은 비용으로 실내에서 사용하기에 효과적이다. 기존에 제안된 WiFi CSI 기반 사람 수 추정 시스템은 정확도가 낮아 고품질 서비스를 제공하기 어렵다. 본 논문은 WiFi CSI 데이터에 기반한 딥러닝 사람 수 추정 시스템을 제안한다. 오토인코더를 활용한 데이터 전처리 방식, WiFi CSI 데이터를 변형하는 데이터 증강 기법, 그리고 딥러닝 모델링을 통해 추정 정확도를 높인다. 실험 결과 제안하는 시스템은 최대 6명에 대해 89.29%의 정확도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.289-292
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• 2007

공공 장소에서 통로를 통해 이동하는 사람의 수를 측정하는 것은 영상 감시를 위한 필수 기술이며 이와 관련하여 다양한 연구가 진행되어 왔다. 그러나, 지금까지의 방법들은 카메라를 통로의 바로 위쪽에 수직방향으로 설치해야 하며, 넓은 범위의 영상을 처리하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 영상의 특징에 기반한 사상함수를 사용하여 카메라 시점에 제약을 받지 않는 사람 수 추정 방법을 제안한다. 실험 결과 카메라가 통로의 수직 방향에 위치하지 않아도 이동하는 사람 수를 추정할 수 있기 때문에 다양한 분야에 이용될 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1331-1334
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• 2006

동영상에서의 움직임 추적은 이전 프레임에서 얻어낸 정보를 이용할 수 있다는 점에서 프레임간의 연결 관계에 기반한 움직임 추적이 가능하다. 그러나 사람의 신체는 고정된 형태를 가지고 있지 않기 때문에 프레임 간의 단순한 연결 관계만으로 사람의 자세를 추정하고 움직임을 추적하는 것은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 구성요소에 기반한 인체 모델을 이용하여 이전 프레임에서 찾은 블랍들을 연속된 프레임에서 찾은 블랍들로 연결함으로써, 동영상에서 사람의 자세를 추적하는 방법을 제안한다. 주어진 모델에 따라 이전 블랍은 대응되거나, 여러 블랍으로 나뉘거나, 다른 블랍들과 결합되어 사라지거나, 새로 생성되는 등의 4 가지 경우로 나뉘어 질 수 있는데, 각 경우에 대한 처리 방안을 제안하였다. 제안된 방법은 인체들과 블랍들의 리스트 처리를 간단하게 할 뿐만 아니라, 추적의 전처리 과정으로 블랍화를 옳게 수행해야 하는 부담을 덜어주어 과도한 블랍화와 부족한 블랍화 등의 문제를 해결할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.952-955
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• 2021

사람의 자세는 구면 파노라마에서 다양한 형태로 왜곡되어 나타날 수 있다. 따라서 구면 파노라마에서의 자세 추정은 평면 이미지에서의 경우보다 정확도가 떨어진다. 본 논문에서는 인식률이 높은 얼굴 인식 기법을 도입하여 구면 파노라마 영상에서 안정적으로 사람의 자세를 추정하는 방법을 제시한다. 먼저 구면 파노라마에서 얼굴을 인식한 후에 이에 기반하여 사람의 전신 영역을 추정하고 전신 영역을 포함하는 평면 영상을 획득한다. 획득된 평면 영상에서 자세를 추정하여 스켈레톤을 얻고 이를 캐릭터 모델에 적용한다. 제안 방법을 실영상에 적용하여 실험한 결과 평면 이미지에서와 동일한 수준의 정확도를 보임을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권7호
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• pp.1774-1782
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• 1998

한 언어에서 사용된느 단어의 총 개수를 추정하는 것은 매우 어려운 작업이다. 최근 한 언어를 대표하는 것으로 생각되는 원문, 발화, 또는 기타 표본들의 뭉치인 말뭉치가 대규모로 구축됨으로 말뭉치를 기반으로 하여 한 언어의 총 단어 개수를 추정할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 한국어 말뭉치에 나타난 단얼르 기반으로한국어 단어의 총 개수를 추정하는 방법을 제시하고 한국어 단어의 총 개수를 추정한다. 이와 더불어 한국어에서 가장 많은 수의 고유명사를 차지하는 한국사람 이름의 총 개수도 함께 추정한다. 단어 개수와 이름 개수의 추정방법은 빈도를 이용한 일반화된 선형모형을 적용하였다. 1000만 어절의 말뭉치를 이용하여 한국어의 총 단어를 추정한 결과 1,062,392개로 추정되었으며 한국사람 이름의 개수는 1,493,003개로 추정되었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.121-122
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• 2007

실내 환경에서 사람의 행동을 인식하는 시스템을 만들 때 사람의 의도를 파악하는 것은 중요한 정보가 될 수 있다. 사람의 시선방향은 의도를 파악하는데 있어서 깊은 관계가 있다. 본 논문에서는 실내 환경에서 사람의 시선 방향을 모델에 기반하여 추정하는 방법을 제안하였다. 머리 모델은 얼굴 영역과 머리카락 영역을 포함하는 두 개의 겹쳐진 타원으로 표현되고, 각 타원의 파라미터는 시선 방향을 추정하는 정보로 사용된다. 시선 방향은 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하여 8방향중 하나로 추정된다. 이미지에서 얼굴영역과 머리영역은 색상 정보에 의해 검출된다. 사무실 환경에서 시선방향을 다양하게 변화시켜 실험을 하였고, 이를 통해 성능 평가를 수행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.787-790
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• 2021

본 논문에서는 최신 모션 인식 기술을 활용하여 골프 스윙 비디오에서 사람의 자세를 추정한 후 다양한 원인으로 오검출된 좌표들을 보정하여 자세 추정의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 기존의 사람 자세 추정 모델은 골프 스윙 데이터에서 오검출, 반전, 불안정성, 미검출의 문제를 보여 정확한 자세 추정을 어렵게 했다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 자세 추정시 발생하는 이상치 데이터들을 Bi-LSTM 으로 학습하고 골프 스윙의 특징을 고려한 간단한 규칙을 통하여 이상치 데이터를 효과적으로 검출하고 이를 보정하는 방법을 제안한다. 또한 다양한 실험과 분석을 통하여 제안하는 방법이 골프 스윙 모션에서 사람의 자세를 정확히 추정할 수 있음을 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권10호
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• pp.419-426
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• 2022

본 논문에서는 다양한 운동 모션에서 3차원 사람 자세 추정 모델의 정확도를 향상하는 방법을 제안한다. 기존의 사람 자세 추정 모델은 사람의 자세를 추정할 때 좌표 오차를 유발하는 흔들림, 반전, 교환, 오검출 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제는 사람 자세 추정 모델의 정확한 자세 추정을 어렵게 한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 딥러닝 기반 이상치 검출 및 보정 방법을 제안한다. 딥러닝 기반의 이상치 검출 방법은 여러 모션에서 좌표의 이상치를 효과적으로 검출하고, 모션의 특징을 활용한 규칙 기반 보정 방법을 통해 이상치를 보정한다. 다양한 실험과 분석을 통하여 제안하는 방법이 골프 스윙 모션과 다양한 운동 모션에서도 사람의 자세를 정확히 추정할 수 있고, 3차원 좌표 데이터에서도 확장 가능함을 보인다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2023년 정기학술대회 논문집
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• pp.349-350
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• 2023

본 논문에서는 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 레이더를 사용하여 재난 상황에서 누워 있는 사람의 다양한 각도의 자세를 통해 사람의 상태를 파악하거나 위치를 추정하고자하였다. 사람의 세 가지 누운 자세 데이터를 전처리하고 이미지로 변환한 데이터를 CNN(Convolutional Neural Network) 1D 모델로 학습시켜 누운 자세를 다양한 각도에서 구별할 수 있는지 분석하여 확인하고자하였으며, 분석 결과 CNN 1D 모델은 99.27%의 정확도를 보였다.