• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.47 no.6
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• pp.429-437
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• 2019

This paper deals with a ZEM (Zero-Effort-Miss) based guidance law for the interception of moving targets and characteristics of the guidance law according to time-to-go estimation methods. To derive the ZEM vector feedback guidance command, we introduce a polynomial function with unknown coefficient, and then we determine the coefficient to satisfy initial and terminal constraints. Since the directions of the guidance command and ZEM vectors are adjusted by the time-to-go, general time-to-go estimation methods are proposed, which can generate the vertical and horizontal guidance commands with respect to an arbitrary reference frame. By performing various numerical simulations, the performance and characteristics of the proposed methods are investigated.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.892-895
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• 2017

본 논문에서는 비분할 비디오로부터 이 비디오에 담긴 사람의 행동을 효과적으로 탐지해내기 위한 심층 신경망 모델을 제안한다. 일반적으로 비디오에서 사람의 행동을 탐지해내는 작업은 크게 비디오에서 행동 탐지에 효과적인 특징들을 추출해내는 과정과 이 특징들을 토대로 비디오에 담긴 행동을 탐지해내는 과정을 포함한다. 본 논문에서는 특징 추출 과정과 행동 탐지 과정에 이용할 심층 신경망 모델을 제시한다. 특히 비디오로부터 각 행동별 시간적, 공간적 패턴을 잘 표현할 수 있는 특징들을 추출해내기 위해서는 C3D 및 I-ResNet 합성곱 신경망 모델을 이용하고, 시계열 특징 벡터들로부터 행동을 자동 판별해내기 위해서는 양방향 BI-LSTM 순환 신경망 모델을 이용한다. 대용량의 공개 벤치 마크 데이터 집합인 ActivityNet 비디오 데이터를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 심층 신경망 모델의 성능과 효과를 확인할 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.12C
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• pp.1200-1208
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• 2003

Affective computing plays an important role in intelligent Human Computer Interactions(HCI). To detect emotional events, it is desirable to construct a computing model for extracting emotion related features from video. In this paper, we propose a statistical model based on the probabilistic distribution of low level features in video shots. The proposed method extracts low level features from video shots and then from a GMM(Gaussian Mixture Model) for them to detect emotional shots. As low level features, we use color, camera motion and sequence of shot lengths. The features can be modeled as a GMM by using EM(Expectation Maximization) algorithm and the relations between time and emotions are estimated by MLE(Maximum Likelihood Estimation). Finally, the two statistical models are combined together using Bayesian framework to detect emotional events in video.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.11
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• pp.1534-1542
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• 2004

A novel vision-based scheme of extracting real-time traffic information parameters is presented. The method is based on a region classification followed by a spatio-temporal image analysis. The detection region images for each traffic lane are classified into one of the three categories: the road, the vehicle, and the shadow, using statistical and structural features. Misclassification in a frame is corrected by using temporally correlated features of vehicles in the spatio-temporal image. Since only local images of detection regions are processed, the real-time operation of more than 30 frames per second is realized without using dedicated parallel processors, while ensuring detection performance robust to the variation of weather conditions, shadows, and traffic load.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.05a
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• pp.278-285
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• 2002

본 논문에서는 인지적 긍정/부정 선택 과제의 수행 시 뇌파를 이용하여 피험자의 반응시간 RT를 감지하는 방법에 관하여 기술한다. 실험 Task에서 피험자는 시각적 자극에 대한 반응, 문제의 해석, 손 움직임의 조절, 손동작 등과 같은 작업을 수행한다. 이와 같은 상황에서의 피험자의 정신상태의 변화를 모델링하고, 선택시간 ST를 감지하여 피험자의 반응시간 RT를 예측한다. ST를 감지하기 위하여 측정한 뇌파로부터 $\alpha$, $\beta$, ${\gamma}$파를 분리하고, 4쌍의 전극들로부터 3가지의 특징들을 추출한다. 추출한 특징들을 분석하여 각 피험자별로 나타나는 상세 규칙과 공통적인 특성인 일반 규칙들을 설정하고 이들을 적용한다. 4명의 피험자를 대상으로 평균 81%의 ST 감지 성공률을 보이고, ST 감지 이후 약 0.73초에서 RT가 나타나는 것을 보인다. 본 논문에서 제안한 방법을 기존의 인지적인 정신상태 판별을 위한 방법들이나 왼손/오른손 동작구분 방법들과 결합하여 사용할 경우 BCI를 위한 기반 기술로 활용될 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.19-21
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• 2001

본 논문은 객체의 유사성 비교를 위해 객체의 모양을 표현하는 한 가지 특징인 윤곽선상의 우세 점들을 찾는 재귀적 윤곽선 근사 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 같은 모양의 개체에 대하여 그 객체의 무게 중심을 이용하여 항상 일정한 특정 시작점을 찾음으로써 동일한 우세 점들을 재귀적으로 빠른 수행 시간에 찾는다. 또한 이 알고리즘은 열린 곡선, 닫힌 곡선 및 다각형 등 어떤 모양의 평면 도형에도 모두 적용 가능하다. 제안 알고리즘의 평균 시간 복잡도는 O(nlogn)이다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05b
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• pp.637-640
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• 2010

농촌주택표준설계도란 농어촌주택설계를 위한 시간적, 경제적 부담을 덜어주기 위해 설계도서를 미리 작성하여 두고 건축하고자 하는 국민들의 취향에 따라 이를 선택적으로 이용할 수 있도록 건설교통부 장관이 공고한 설계도서를 말한다. 본 연구에서는 시기별로 나타나는 표준주택설계도의 평면 특징을 고찰하고 최근 농촌주택표준설계도의 특징을 고찰 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.180-182
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• 2020

최근 IoT 기술이 대중화됨에 따라 커넥티드 카, 스마트 시티와 같은 machine-to-machine 기술의 활용 분야가 다양화되고 있다. 이에 따라, 기계 지향 비디오 처리 및 부호화 기술에 대한 연구분야에 산업계와 학계의 관심 역시 집중되고 있다. 국제 표준화 단체인 MPEG은 이러한 추세를 반영하여 기존 비디오 부호화 표준을 개선할 새로운 표준을 수립하기 위해 Video Coding for Machines (VCM) 그룹을 구성하여 기계 소비를 대상으로 하는 비디오 표준의 표준화를 진행하고 있다. 이에 본 논문에서는 VCM이 기계 소비를 대상으로 진행하고 있는 특징맵 부호화의 부호화 효율을 개선하기 위해 특징맵을 시간적, 공간적으로 재정렬하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안 방법이 CityScapes의 검증 세트 내 일부 이미지에 대해 시간적 재정렬을 수행한 결과 random access 조건에서 최대 1.48%의 부호화 효율이 향상됨이 확인되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2002.11a
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• pp.121-125
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• 2002

디지털 TV 서비스의 시작으로 시청자의 효율적인 방송 컨텐츠 이용의 필요성이 제시되었고, 이를 위한 사용자 맞춤형 서비스와 방송 컨텐츠의 특징 추출 및 표현 방법 등, 지능형 TV에 대한 연구가 수행되고 있다. 지능형 TV의 방송 컨텐츠의 비디오 요약과 비디오 하이라이트 등의 제작을 위해 MPEG-7 비주얼 기술자를 이용하여 비주얼 특성을 추출할 수 있다. 특히 비디오의 컬러 특징을 추출하는 MPEG-7 컬러 기술자를 이용한 특징 추출 위해서는 압축된 비디오를 복호하고 비디오의 프레임을 획득하여 특징을 추출하게 되지만, 이 과정은 비주얼 특징 추출 시간을 증가시켜 압축된 방송용 컨텐츠에 MPEG-7 컬러 기술자의 적용을 어렵게 한다. 본 논문은 압축된 비디오의 컬러 특성 추출 속도의 향상을 위해 비디오 압축 영역에서 MPEG-7 컬러 기술자를 적용할 수 있는 방법을 제안하였다. 압축된 비디오에서 DC 프레임을 추출하여 컬러 특징 추출 시간이 감소하였고 검색 율의 변화는 크지 않았다. 본 논문에서 제안한 방식은 방송용으로 압축된 비디오의 비주얼 특징을 고속으로 추출할 수 있는 방법으로의 활용이 가능할 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.97-99
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• 2006

우리는 관절체 캐릭터에 대해 시간에 따른 인식의 정도를 측정하는 모션 특징점 맵을 제안한다. 모션 특징점 맵은 이미지 특징점 맵에서 사용된 가우시안 거리 방법을 응용하여 계산할 수 있다. 관절 계층 구조에서의 모션과 시각적 인지간의 관계를 고려하여, 우리는 관절 동선 모션 특징점 맵과 관절 구동 모션 특징점 맵의 두 가지 모션 특징점 맵을 정의하였다. 정의한 두 가지 모션 특징점 맵을 사용하여 한 프레임에서의 모션 특징점 맵 또한 계산할 수 있다. 계산된 모션 특징점 맵은 모션의 시놉시스 생성, 정운동학 연산량의 축소, 자동적 카메라 동선 생성 등 여러 가지 응용 분야에 적용할 수 있다. 실험을 통하여 우리는 모션에 대한 인식 기반적인 접근을 통해 모션의 질적인 향상은 물론 계산적인 퍼포먼스의 향상에도 많은 기여를 할 수 있음을 알 수 있었다.