현재의 언어자동인식은 목소리의 음성 정보와 얼굴영상의 화상정보를 병행처리하여 초기의 음성 정보만을 처리한 경우보다 높은 인식률을 가져왔다. 이러한 연구는 언어의 인식에서 뿐만 아니라, 신체가 부자연스러운 장애니에게는 간단한 의미 전달의 수단이나 각종 재활보조기기의 제어 등에도 매우 유용하게 활용될 수 있다. 음성정보처리를 배제한 영상정보처리 면에서, 본 논문의 대상이 되는 장애인은 신체의 부자연스러움으로 인해 처리되는 얼굴의 영상이 정상인과 같은 바른 자세가 되지 못하고, 기울어진다든지 틀어져서 기존의 방법들로는 정상인보다 현저히 낮은 입모양의 인식률을 보인다. 본 논문에서는 기존의 방법들과는 달리 청색 표식을 이용한 색상불할법과 라벨링을 통해 입 모양을 인식하는 방법을 제안하였으며, 이는 장애인과 같은 기울어진 얼굴영상에 대해서도 정상인과 같은 입 모양 인식률을 나타내었다.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.4
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pp.1057-1071
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2016
Privacy-right infringement using unmanned aerial vehicle (UAV) usually occurs due to the unregistered small UAV with the image data processing equipment. In this paper we propose that privacy protection acts, Personal Information Protection Act, Information and Communications Network Act, are complemented to consider the mobility of image data processing equipment installed on UAV. Furthermore, we suggest the regulations for classification of small UAVs causing the biggest concern of privacy-right infringement are included in aviation legislations. In addition, technological countermeasures such as recognition of UAV photographing and masking of identifying information photographed by UAV are proposed.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.838-841
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2020
본 논문은 영상 속 폭력행위를 인식하기 위해 3 차원 컨벌루션을 활용하여 원본 영상과 스켈레톤(skeleton)영상으로부터 추출한 시각 및 움직임 정보를 동시에 활용하는 2-스트림 구조의 폭력상황 인식기를 제안한다. 제안된 폭력상황 인식기에서는 수평, 수직 방향의 큰 움직임이 많이 나타나는 폭력영상의 특성을 활용하기위해 각 방향의 특성을 독립적으로 학습할 수 있는 split-FAST 3차원 컨벌루션을 활용하고, 3 차원 Attention 을 적용하여 시각 및 움직임 정보 추출 시 영상의 중요지역을 중점적으로 반영하도록 함으로써 촬영 기기의 이동 또는 여러 사람의 뒤엉킴 등으로 영상의 시점 변화나 상황 변화가 잦은 경우에도 강인한 성능을 가질 수 있도록 하였다. 또한 기존의 연구들과 달리 비제약적인 환경에서 CCTV, 모바일 카메라 등으로 촬영된 실제 영상들로 구성된 RLVS 데이터셋을 학습 데이터로 사용함으로써 실제의 폭력 행위를 잘 인식할 수 있도록 하였다. RLVS 를 이용한 평가 실험에서 제안된 폭력상황 인식기가 약 92%의 인식 정확도를 얻었다.
Park, Jaeyoung;Kim, Taehoon;Jung, Seokhoon;Kim, Donggeun;Cho, Se-Hyoung;Han, Chang Ho;Lee, Sangjoon;Lee, Ji Yeon;Ko, Kuk Won
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.573-576
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2017
본 연구는 홍삼 등급판정 과정에서 내부 조직 치밀도 분석을 위해 의료 영상 분석 방법을 이용하여 적외선 영상 측정기기를 개발하였다. 기존 홍삼 내부분석방법은 수동으로 암실환경에서 강한 조명을 홍삼에 투과하여 사람 눈으로 직접 판별하는 과정을 거친다. 이러한 기존 검사 과정은 작업 비효율성과 불균일한 검사기준으로 제품 품질 신뢰도 저하의 단점을 가져온다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구는 적외선 조명환경에서 자동 측정이 가능한 홍삼 내부 측정기기를 개발하였다. 개발된 장치는 홍삼의 빛 투과 특성을 응용한 920nm 파장대역의 적외선 조명기구, 조명 제어회로, 적외선 대역 촬영이 가능한 영상 측정 카메라 장치, $0.9^{\circ}$의 간격으로 $360^{\circ}$ 홍삼 영상취득이 가능한 회전 엑츄에이터로 구성이 된다. 본 연구에서 제안 하는 홍삼 단층 영상분석 방법은, 홍삼을 $0.9^{\circ}$ 간격으로 회전시키어 $360^{\circ}$ 홍삼 내부영상을 취득하여 라돈 변환(Radon transform)을 통해 사이노그램(Sinogram)으로 재구성 하였으며, 역 라돈 변환(Inverse Radon transform)을 통해 단층 영상복원(Back-projection)알고리즘을 구현하였다. 이 결과 홍삼을 절단하지 않고 홍삼 내부 단면영상 획득이 가능하였으며 내공(內空), 내백(內白)의 유무를 판단하고 직경을 파악할 수 있었다. 이를 토대로 등급 판별 공식을 산출하면 신뢰성 있는 홍삼 등급 자동화 측정기기를 개발할 수 있을 것으로 기대된다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.1
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pp.9-14
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2017
Embedded devices with the development of modern computer technology also began equipped with a variety of functions. In this study, to provide a method of tracking efficient face with a small instrument of resources, such as built-in equipment that uses an image sensor in recent years has been actively carried out. It uses a face detection method using the features of the MB-LBP in order to obtain an accurate face, specify the region (Region of Interest) around the face when the face detection for the face object tracking in the next video did. And in the video can not be detected faces, to track objects using the CAM-Shift key is a conventional object tracking method, which make it possible to retain the information without loss of object information. In this study, through the comparison with the previous studies, it was confirmed the precision and high-speed performance of the object tracking system.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.11a
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pp.50-54
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2007
우리 삶에서 빼놓을 수 없는 기기인 휴대폰의 다양한 컨텐츠 기술 개발의 필요하다. 이러한 필요성을 충족하기 위하여 휴대폰에서 얻은 저 품질 악보 영상을 인식하는 기능을 구현하고 MIDI화일로 저장된 악보를 연주하는 시스템을 제안한다. 휴대폰 카메라를 통하여 얻은 영상을 인식한 결과 평균 93.4%의 악보 인식률을 얻을 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.05a
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pp.1259-1262
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2006
H.264는 기존의 압축 표준들보다 월등한 압축률을 가지고 있어 다양한 멀티미디어 서비스에 적합하다. 특히 적은 양의 데이터 전송으로 서비스 받을 수 있는 모바일 기기에서는 빼놓을 수 없는 기술이 되었다. 현재 모바일 기기에서 영상 서비스는 하드웨어 기반의 디코더 형식으로 되어 있기 때문에 소프트웨어 기반의 디코더 개발이 시급하다. 그러기 위해서는 모바일 기기에서 탑재된 적은 용량의 메모리를 사용하므로써 빠른 재생이 가능해야 한다. 그래서 영상 복호화시에 사용되는 메모리 양을 줄일 수 있도록 참조픽처의 메모리를 관리하는 방법을 제안한다. 기존의 고정크기를 갖는 장기 참조픽처를 배제하고 단기 참조픽처로써 대체하고 비참조 픽처의 사용은 POC(Picture Order Count)에 전체 사용하지 않고 단지 순서를 정하기 위해 메모리 로드없이 순서 조합에 필요한 위치만 갖도록 하였다. 그러므로, 모바일 기기에서 메모리의 사용을 최대한 줄여 영상을 재생할 수 있도록 제안하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.402-403
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2011
최근 스마트 폰을 비롯한 휴대용 IT 기기의 급속한 보급으로 사용자에게 유익한 서비스를 제공하는 다양한 응용 프로그램에 대한 관심이 증대되고 있다. 특히, 이러한 기기들에 기본적으로 장착되는 카메라를 통해 입력된 영상에 존재하는 객체를 효과적으로 인식할 수 있다면, 사용자에게 더욱 다양하고 유용한 서비스를 제공하는 것이 가능하다. 하지만 휴대용 기기의 경우 아직까지 성능의 제약으로 인해, 기존에 나와있는 다양한 객체 인식 방법을 그대로 적용하기에는 무리가 있다. 본 논문에서는 영상에 존재하는 객체들의 대표 지역 특징 표현자를 검출하여, 완전히 일치하는 객체뿐 아니라 유사한 객체의 경우에도 인식이 가능한 효과적인 다중 객체 인식 알고리즘을 제안하고 프로토타입 시스템을 통하여 그 성능을 평가한다.
Kim Hyeong-Gyun;Kim Yong-Ho;Lee Sang-Beom;Bae Yong-Guen
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2006.05a
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pp.913-916
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2006
의료시스템은 모든 것이 병원 네트워크를 중심으로 의료 서비스가 제공되어 진다. 하지만 자연재해, 천재지변과 같은 갑작스런 환자 발생으로 인한 응급 이동 사항, 혹은 진료자의 외진 및 환자 방문시에는 일반 데스크탑 PC에서 이루어지는 상태의 의료 서비스가 아닌 휴대하기 간편하고 언제 어디서나 의료서비스를 받을 수 있는 Personal Digital Assistant (PDA)와 같은 휴대용 기기에서의 의료시스템이 필요하다. PDA는 휴대가 용이하며 유선 네트워크 시스템에 구애받지 않는 무선 모바일 장비로서 무선 통신이 가능한 곳이라면 언제 어디서라도 환자에 대한 의료 정보를 조회할 수 있다. 또한 PDA의 통신 기술로서 병원과의 실시간 통신이 가능하여 응급 환자에 대해 빠른 진료를 제공 할 수 있다. 이와 더불어 임베디드기기 프로세서의 발달로 인하여 연산처리 기술도 많은 향상을 가져왔고 이로 인하여 기존의 PDA에서의 문제였던 DICOM영상의 조회 및 처리속도에도 많은 향상을 가져왔다. 이에 본 연구에서는 의료영상 표준인 DICOM표준을 따르며 이동성이라는 장점을 통하여 언제 어디서나 손쉽게 진료자가 환자의 의료정보 및 의료 영상을 조회할 수 있도록 하는 PDA용 모바일 의료영상 조회 시스템을 PXA255 기반의 Embedded Linux 상에서 QT/C++을 사용하여 구현하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.04a
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pp.306-309
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2015
현재 태블릿 PC와 스마트기기의 급속한 보급으로 다양한 분야의 스마트러닝 시스템들이 운영되고 있다. 그러나 현재까지의 스마트러닝 시스템에서는 학습자가 강의를 정확하게 수강하였는지의 판단은 로그인과 동영상강의의 런닝타임으로 체크하여 학습자가 동영상강의를 제대로 수강하였는지는 판단하기 어렵다. 그래서 본 논문에서는 기존 스마트러닝 시스템에 스마트기기의 내장 카메라를 이용한 시선인식기능을 사용하여 학습자가 동영상강의를 수강하는 동안 시선인식이 되지 못하면 동영상이 멈추게 설계하여 강의내용을 끝까지 수강하게 한다. 그리고 각 수강생별로 시선인식이 되지않아 동영상이 멈춘 시간대와 멈춘 시간을 기록하여 강의종료 후 서버에 전송하여 전체 강의시간에 대한 집중도를 체크하며 학습자의 수강여부를 판단하고 같은 강의를 수강하는 여러 학습자들의 자료를 분석하여 교수자가 강의를 개선할 수 있는 스마트러닝 시스템을 설계하려고 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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