• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.488-491
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• 2012

최근 카메라 센서 및 알고리즘의 발달로 엔터테인먼트 목적의 영상 시스템을 비롯한 공정 기술, 교육 및 의료 등 다양한 목적의 영상 시스템이 개발 되고 있다. 또한 범죄 예방, 사고 상황 인식을 위한 감시 영상 시스템의 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이상 상황 인식을 위한 지능형 교통 시스템에 대해 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 크게 학습 과정과 이상 상황 인식 과정으로 나누어진다. 학습 과정에서는 CCTV와 같은 정적인 카메라에서 촬영된 도로 교통 영상에서 이동 객체의 특징을 추출하고 이를 추적하여 특징 벡터를 구성한다. 구성된 특징 벡터들은 클러스터링 기법을 통해 장면을 모델링하는데 이용되며 최종적으로 이 모델을 이용해 실시간으로 도로 교통 영상에서 이상 상황을 인식할 수 있게 된다. 실험을 통한 성능 평가를 통해 시스템의 우수함을 확인 하였다.

• Korean Journal of Digital Imaging in Medicine
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• v.6 no.1
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• pp.69-77
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• 2003

목적 : 최근 들어 여러 가지 디지털 의료장비와 각종 의료정보시스템, 인터넷의 활용에 따라 다양한 종류의 의료정보와 지식이 엄청나게 증가하고 있고, 최신의 진료환경구축을 위해서 이러한 지식과 정보들을 통합 관리하려는 필요성과 요구가 대두되고 있다. 그러나 이러한 요구들은 기존의 종이로 된 차트나 필름 등의 기법에서는 물론이고 여러 가지 독립적인 전산 시스템들 <처방전달시스템(OCS), 의료영상저장전송시스템(PACS) 등>을 통해서도 충족되기 어려운 것이 현실이다. 왜냐하면 기존에 설치된 의료 정보 시스템들은 대체로 독자적인 처리방식과 내부구조를 가지고 있기 때문에 서로 다른 의료 정보 시스템간에 정보를 교환한다는 것이 사실상 매우 어렵거나 심지어는 불가능한 경우가 있기 때문이다. 그러나 이러한 의료 정보들을 최대한 유기적으로 활용하기 위해서는 이상의 여러 가지 의료 정보 시스템들을 완벽히 통합하는 것이 필수적이고 이러한 통합의료정보시스템이 비로소 진료에 있어서의 의사결정 과정에 중추적으로 활용될 수 있는 것이다. 특히 의료영상을 다루는 PACS에서는 다른 종류의 의료정보시스템인 OCS(처방전달시스템)와의 연계가 매우 중요하다. 그러나 이러한 중요성에도 불구하고 병원의 전산시스템이 서로 호환되지 않음으로 인해 OCS/PACS 통합은 PACS 도입과정 중에서 가장 어려운 부분으로 인식되어 온 것이 사실이다. 이제까지의 PACS에 있어서는 대량의 영상 데이터를 고속으로 처리하기 위한 기술적인 문제에 주로 관심을 기울였으며 기존의 정보 시스템과의 연계 또는 통합문제는 충분히 고려되지 않았다. 그 결과 PACS를 도입한 병원에서는 기대와는 달리 PACS 운용을 위한 많은 인력소모가 뒤따르거나 운용에 차질을 빚는 등 여러가지 문제가 발생하게 되었다. 따라서 이제까지의 PACS 개발이 기술적인 문제 해결을 위한 방향 접근에서 이루어졌다면, 이제부터는 기술적인 해결을 바탕으로 하여 병원내의 임상운용환경에서 그 효율성을 최대화할 수 있기 위하여 기존 OCS/PACS의 통합 연계성을 주 관심으로 하는 임상적인 접근이 이루어져야 할 시점이라고 파악된다. 이와 같은 OCS/PACS의 통합은 병원 내에서 일어나는 일련의 진료 과정들에 있어서 문자정보뿐 아니라 영상정보까지를 포함하는 모든 진료정보의 관리와 전달을 컴퓨터화 함으로써 진료효율을 비약적으로 형상 시키는 효과를 가져올 수 있으므로 궁극적으로는 모든 병원의 정보시스템이 지향하는 목표이기도 하다. 따라서 OCS/PACS의 통합을 구현하기 위해서는 기존 방식과 OCS/PACS 통합 방식의 차이점이 분석 되어져야 하며 이러한 분석을 바탕으로 차후 병원에 도입되는 시스템이 안정적이고 완성도 높은 병원 정보화 시스템으로 구축 되어져야 하므로 이에 따른 통합 시스템에 대한 분석을 하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.163-166
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• 2004

본 논문은 3차원 형상 인식시스템으로부터 스캔 한 3차일 영상 데이터의 깊이정보에 3차원 에지를 추출하여 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 3차원 수직 평형 형상 인식기로 object scanning을 한 데이터 값들을 추출한다. 이 추출된 값들의 특성은 2차원 영상 즉 x, y축에 각각의 픽셀에 깊이정보를 가지는 3차원영상으로서 기존의 3차원영상과는 다른 차이를 가지며 영상의 품질이 우수하며 많은vertex 정보와 메쉬 정보를 가지고 있다. 따라서 획득된 데이터에서 x좌표와 y좌표는 영상에 있어서 위치를 나타내는 정보이고, T좌표는 3차원영상을 형성하는 깊이 정보들이다. 3차원 형상 인식시스템에서 스캔 한 3차원 얼굴영상으로부터 에지를 검출하여 에지가 존재하는 위치에 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 워터마킹 알고리즘의 성능 평가를 위한 모의실험 한 결과 워터마크가 삽입된 모텔의 절단(cropping), 리메쉬(remesh) 및 메쉬간소화(mesh simplification) 공격에 대한 견고성이 우수함을 확인함으로써 3차원형상 인식 시스템에 직접적인 워터마크 삽입이 가능함을 증명하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.04a
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• pp.766-769
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• 2015

본 논문에서는 컬러 영상과 깊이 영상으로부터 영상 전체의 정보를 활용하는 형판 정합 방법으로 특징을 추출하여, 사물의 속성을 인식하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 입력 영상으로부터 더 많은 정보를 얻기 위해 컬러 영상과 깊이 영상을 함께 사용하였다. 그리고 영상의 부분적인 정보가 아닌 전체 정보를 활용하는 형판 정합 방법을 사용하여 속성 인식률을 향상 시켰다. 본 시스템의 성능을 확인하기 위해 워싱턴 대학에서 제공하는 RGB-D 데이터 집합을 이용하여 다른 특징들 및 분류기와 비교실험을 진행하였고, 본 논문에서 제안하는 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.506-508
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• 1998

본 논문에서는 경치 영상들에 대해 영상의 내용(색상, texture)에 기반하여 검색하는새로운 방법을 제안한다. 경치 영상들은 색상이 주 특징이며 결합되는 texture 특징들에 의해 영상 정보간의 유사성의 파악이 더 용이하다. 색상 특징은 HSV 색상 히스토그램에 의해 특징을 나타내며 영상의 전역적 색상 특징과 지역적 색상 특징으로 세분화되고 texture 특징은 2차원 Garbor filter에 의해 영상별 특징을 나타낸다. 시스템의 검색은 예제 영상에 의한 질의 방식으로 예제 영상을 주면 이와 유사한 영상들이 유사도가 높은 순위대로 출력하게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.421-423
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• 2002

동영상 정보 검색 시스템은 비교적 작은 크기의 동영상 클립과 클립을 인덱싱하기 위한 키 프레임으로 구성된다. 본 논문에서는 동영상 정보 검색 시스템을 위한 버퍼 캐시에서 버퍼 교체 기법을 연구하였고, 버퍼 캐시 사용의 효율성을 연구하였다. 실험을 통해 버퍼 캐시가 좋은 성능을 가지려면 적은 수의 동영상 클립에 요청이 편중되어야 함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.10a
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• pp.51-56
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• 2008

본 연구에서는 광역적 피해조사를 위해 고해상도 항공사진 및 위성영상을 이용한 피해정보추출시스템을 개발하였다. 연구 대상지역은 2006년 집중호우로 큰 피해를 입은 강원도 인제지역을 선정하였으며, 해당지역 중 특히 피해가 집중된 덕산리, 덕적리 지역 약 $50km^2$에 대해서 피해 전 후 영상을 확보하고 1:5.000 수치지형도, 연속지적도 등 제반 GIS DB를 구축하였다. 피해정보추출시스템은 ArcObject 컴포넌트를 이용한 VB.NET 2005 언어를 이용해서 개발되었다. 시스템의 좌, 우 영상프레임에 피해 전, 후 영상을 비교하여 피해지역을 선정하며, 선정된 피해지역은 구축된 제반 GIS DB와 중첩기능을 통해 피해항목들을 추출할 수 있도록 개발하였다. 공공시설물의 경우 영상을 통해 판별된 피해 항목들을 피해단위에 맞추어 길이 및 면적을 산출 할 수 있도록 하였다. 피해정보추출 시스템은 고해상도 공간영상을 이용한 광역적 피해조사를 위하여 개발되었으며, 효율적인 활용을 위해서는 전국단위의 고해상도 영상 DB구축이 우선시 되어야 한다. 또한 현재 소방방재청에서 구축하고 있는 NDMS(National Disaster Management System)에 영상 DB 및 통합 영상관리시스템도 함께 구축하여 활용할 수 있는 방안이 마련되어야 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.901-904
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• 2012

In this paper, we proposed the context-aware system which can estimate the information on the objects and transmit video information by utilizing multi-sensors. The proposed system is to reduce the excessive video information from a system capturing videos outdoor. This system uses the human-detect sensor attached on the multi-sensor board and four ultrasonic sensor to measure the object's size and movement speed, to recognize the human body's information, and finally to send videos. In order to assess the performance of the context-aware system based on the multi sensor, a comparison has been made between video system and human-detect sensor. As a result, The body human-detect sensor had more reliable images and transmitted information more effectively than when the images were sent by server without sensors attached.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.701-702
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• 2023

비대면 교육이 증가함에 따라 강의, 특강과 같은 정보성 동영상의 수가 급격히 많아지고 있다. 이러한 정보성 동영상을 보아야 하는 학습자들은 자원과 시간을 효율적으로 활용할 수 있는 동영상 이해 및 학습 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 GPT-3 모델과 KoNLPy 사용하여 동영상 요약을 수행하고 키워드 기반 해당 영상 프레임으로 바로 갈 수 있는 시스템의 개발내용에 대해 기술한다. 이를 통해 동영상 콘텐츠를 효과적으로 활용하여 학습자들의 학습 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.25-30
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• 2000

KUeyes(Korea University's eyes)는 인간의 시각 정보처리 과정을 모델로 하여 고려대학교 인공시각연구센터에서 개발된, 스테레오 컬러 영상을 실시간으로 처리할 수 있는 능동시각 시스템이다. 실시간 처리를 위하여 KUeyes는 병렬 처리가 가능하도록 개발된 영상 획득 및 영상 처리 모듈을 가지고 있으며, 다해상도 영상 변환 기법을 사용하여 입력 영상의 처리속도를 증진시키고 있다. 이 시스템은 외형적으로는 처리된 영상에 따라 반응하여 움직이는 10-자유도의 헤드 아이 시스템으로 구성되어 있다. 본 연구에서는 영상의 칼라 정보와 움직임 정보 등을 실시간으로 분석하여 지능적이고 빠르게 개체를 탐지하고 추적하는 인간의 시각 반응 및 인식 모델을 KUeyes에 탑재하여 구현하고 실험하였다. 실험에서 얻어진 결과는 KUeyes가 인간의 시각, 인식시스템을 적절히 모델링하고 있음을 보여 주었다. 이는 KUeyes의 작동 방식과 거기에 탑재된 영상 처리 기법들이 인간의 시각 정보처리 과정을 이해하는데 매우 적합한 것임을 시사한다.