Time-series data generated from satellite data are crucial resources for change detection and monitoring across various fields. Existing research in time-series data generation primarily relies on single-image analysis to maintain data uniformity, with ongoing efforts to enhance spatial and temporal resolutions by utilizing diverse image sources. Despite the emphasized significance of time-series data, there is a notable absence of automated data collection and preprocessing for research purposes. In this paper, to address this limitation, we propose a system that automates the collection of satellite information in user-specified areas to generate time-series data. This research aims to collect data from various satellite sources in a specific region and convert them into time-series data, developing an automatic satellite image collection system for this purpose. By utilizing this system, users can collect and extract data for their specific regions of interest, making the data immediately usable. Experimental results have shown the feasibility of automatically acquiring freely available Landsat and Sentinel images from the web and incorporating manually inputted high-resolution satellite images. Comparisons between automatically collected and edited images based on high-resolution satellite data demonstrated minimal discrepancies, with no significant errors in the generated output.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.7
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pp.971-976
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2021
In this paper, we design a facial facial image data collection system for heart rate measurement using a web camera. The design content of this paper is a function of collecting user face image information using a web camera and measuring heart rate using the user's face image information. There is a possibility that an error may occur due to non-contact heart rate measurement using a web camera. Therefore, in this paper, it is to be used for correcting heart rate program errors through classification of data in cases of error and normal. The data in case of error can be used for the purpose of reducing the error. Experiments were conducted on the proposed ideas and designed in this paper. As a result of the experiment, it was confirmed that it operates normally.
Kim, Ji-Eon;Lim, Dong Wook;Yu, Yeong Ju;Noh, Si-Hyeong;Lee, ChungSub;Kim, Tae-Hoon;Jeong, Chang-Won
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.05a
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pp.282-284
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2021
최근 4차 산업혁명으로 의료빅데이터 기반으로 한 AI 기술이 급속도로 발전하고 있다. 특히, 의료영상을 기반으로 병변을 탐색, 분활 및 정량화 그리고 자동진단 및 예측 관련된 기술이 AI 제품으로 출시되고 있다. AI 기술개발은 많은 학습데이터가 요구되며, 임상검증에 단일기관에서 2개 이상 기관의 검증이 요구되고 있다. 그러나 아직까지도 단일기관에서 학습용 데이터와 테스트, 검증용 데이터를 달리하여 기술개발에 활용하고 있다. 본 논문은 AI 기술개발에 필요한 영상데이터에 대한 표준화된 데이터셋 변환 및 관리를 위한 시스템에 대해 기술한다. 다기관 데이터를 수집하기 위해서는 각 기관의 의료영상 데이터 수집 및 저장하는 기준이 명확하지 않아 표준화 작업이 필요하다. 제안한 시스템은 기관 또는 다기관 연구 그룹의 의료영상데이터를 표준화하여 저장할 수 있을 뿐만 아니라 의료영상 뷰어 및 의료영상 리스트를 통해 연구자가 원하는 의료영상 데이터 셋을 검색하여 다양한 데이터셋으로 제공할 수 있기 때문에 수집 및 변환 그리고 관리까지 지원할 수 있는 시스템으로 영상기반의 머신러닝 연구에 활력을 불어넣을 수 있을 것으로 기대하고 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06c
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pp.414-418
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2010
최근 라이프 로그의 수집과 관리에 관련된 연구가 많이 진행 중에 있다. 또 핸드폰 카메라, 디지털 카메라, 캠코더 등의 발전으로 자신의 일상생활을 비디오로 저장하고, 인터넷을 통해 공유하는 사람도 증가하고 있다. 비디오 데이터는 많은 정보를 포함하고 있는 라이프 로그의 한 예로. 동영상의 촬영 및 수집이 활발해짐에 따라 동영상의 메타정보를 생성하고, 이를 이용해 동영상 검색과 관리에 이용하려는 연구들이 진행 중이다. 본 논문에서는 라이프 로그를 수집하고 수집된 동영상과 라이프 로그를 이용하여 의미정보를 추출하는 시스템을 제안한다. 의미정보란 사용자의 행동을 나타내는 정보로써 컴퓨터 사용, 식사, 집안일, 이동, 외출, 독서, 휴식, 일, 기타로 9가지의 의미정보를 추출한다. 제안하는 방법은 사용자로부터 GPS, 가속도센서, 캠코더를 이용해 실제 데이터를 수집하고, 전처리 과정을 통하여 특징을 추출한다. 이때 추출될 특징은 위치정보와 사용자의 상태정보 그리고 영상처리릍 통한 RGB와 HSL 색공간의 요소와 MPEG-7의 EHD(Edge Histogram Descriptor). CLD(Color Layout Descriptor)이다. 추출된 특징으로부터 사람 행동과 같은 불안정한 상황에서 강점을 보이는 확률모델 네트워크인 베이지안 네트워크를 이용하여 의미정보를 추출한다. 제안하는 방법의 유용성을 보이기 위해 실제 데이터를 수집하고 추론하고 10-Fold Cross-validation을 이용하여 데이터를 검증한다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.8
no.6
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pp.141-146
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2008
Recently, it is studying to provide to users through internet in the SensorWeb of OGC(Open Geospatial Consortium) saving and maintaining data and image information gathered from sensor network. It is necessary to study about data convergence as binding audio and video for delivering the sensing data and image information to users with real-time system. In this article, it suggests how to convergence sensing data and moving picture collected from the sensor network using index. This program indicates both of them that collected sensing data and information identified of moving picture in the integration index and based on this program provides sensing data moving picture at the same time referencing integration index, if the user asks. To verify suggested method designing real-time multimedia service structure using sensor network and image installation and implementing Ubiquitous realtime multimedia system integrating moving picture and sensing data based on index. As a result of this program, it is confirmed providing real-time multimedia service to request information of application service using integration index collected image and sensing data from wireless sensor network and image installation suggested data convergence method.
21세기 지식정보화 사회를 당면하면서 정치, 경제, 문화 등의 환경이 다양한 형태로 급속히 변하고 있다. 다양한 형태의 정보를 적절한 기술을 이용하여 보다 효율적으로 수집하고 이를 신속하고 정확하게 분석하여 합리적인 의사결정을 하여야 하는데 사회변화의 속도가 급변함에 따라 당면한 문제들의 해결과 미래의 정보 수요에 부응하기 위한 핵심 기술로서 GIS는 정보화시대에서 무엇보다 정보시스템의 구축을 위한 계획 수립이 절실하게 되었다. 이러한 지리정보시스템에 동영상데이터의 연계기능을 더하여 영상을 기반으로 직접 사용자와 상호작용을 하며 데이터를 분석, 관리, 출력하는 동영상지리정보시스템(Video Geographic Information System: Video GIS)이 GIS 분야에 있어 새로운 연구 분야로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 사회변화의 속도가 급변하는 도시기반시설물들을 효율적으로 개발, 관리하고 비행선촬영시스템을 통하여 취득된 동영상 자료를 객체추적 알고리즘에 의해 데이터의 양을 줄였다. 수치지도와 동영상데이터의 공간정보를 연계시켜 도시지역에 존재하는 각종 시설물을 관리할 수 있는 동영상 정보시스템을 Prototype으로 구축하여 그 가능성을 제시하였다.
최근 카메라와 같은 센서가 장착된 UAV(Unmanned Aerial Vehicle, 무인항공기)를 이용하는 분야는 방재, 농업, 군사 분야 등 매우 다양해지고 있다. 그러나 고품질의 영상데이터를 취득하기 위해서는 가벼우면서도 우수한 성능을 지닌 고가의 MEMS 센서 그리고 센서가 안정적으로 데이터를 획득할 수 있도록 안정적인 비행이 가능한 대형 UAV플랫폼으로 구성된 시스템이 필요하기 때문에 시스템 구축비용이 클 수밖에 없다. 본 연구에서는 저비용으로 영상 데이터를 취득할 수 있는 UAV시스템을 구축하여 취득된 영상데이터의 처리를 통해 얻어지는 영상의 품질을 살펴보고 그 효용성을 시험해보았다. 이를 위해서 고가인 UAV를 대신해 비교적 가격이 저렴한 R/C헬기(Remote Control, 원격조종 헬기)를 플랫폼으로 선정하고, 영상데이터를 수집하는 카메라센서를 탑재하였다. 그리고 탑재된 센서가 안정적으로 데이터를 취득할 수 있도록, 센서와 플랫폼 사이에 Gimbal을 장착하였다. 이렇게 구축된 시스템을 이용하여 시험비행을 해보았으며, 그 결과 플랫폼에 탑재된 센서로부터 비교적 안정적이고 양질의 이미지를 획득할 수 있었다. 본 연구에서 구축한 R/C 헬리콥터 시스템을 통하여 저비용/고효율의 영상데이터를 취득할 수 있음을 확인하였다. 구축된 시스템은 근접한 거리에서 대상물의 영상을 취득하기 때문에 고품질의 3차원 모델데이터 생성에 매우 도움이 될 것으로 생각한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.44-48
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2006
디지털 카메라 기술의 발전과 보급으로 공공건물의 보안 카메라부터 개인 휴대 단말기의 카메라까지 동영상 데이터를 수집할 수 있는 수단이 크게 늘었으며, 그 활용 또한 매우 일반화되었다. 동영상 데이터는 문서나 음성 등의 다른 데이터보다 훨씬 구체적이고 사실적인 정보를 포함하므로 과거의 기억을 정리하고 복원하기 위한 유용한 방법이 될 수 있다. 동영상 데이터의 증가와 함께 동영상 요약에 대한 연구가 최근에 활발히 진행되고 있는데, 이들 연구의 대부분은 하나의 동영상을 요약하고 분석하기 위한 것이다. 본 논문에서는 사무실에 여러 대의 카메라를 설치하여 데이터를 저장하며, 이렇게 수집된 동영상 데이터를 효과적으로 요약하고 검색하는 시스템을 구축한다. 동일한 이벤트를 여러 방향에서 바라보고, 그 상황을 가장 잘 설명한 카메라를 선택 할 수 있다는 점에서 멀티 카메라의 사용은 장점을 갖는다. 사전에 정의된 이벤트에 따라 전문가가 어노테이션을 부여하도록 하였으며, 전문가가 설정한 유틸리티에 따라 카메라 선택 및 요약이 이루어진다. 다양한 옵션에 따라 요약된 결과로 사용자 평가를 수행하였다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.5
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pp.83-99
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2021
With the advent of the fourth industrial revolution, studies on driving management and driving strategies of autonomous vehicles are emerging. While obtaining microscopic traffic data on vehicles is essential for such research, we also see that conventional traffic data collection methods cannot collect the driving behavior of individual vehicles. In this study, UAV videos were used to collect traffic data from the viewpoint of the aerial base that is microscopic. To overcome the limitations of the related research in the literature, the micro-traffic data were estimated using the multiple object tracking of deep learning and an image registration technique. As a result, the speed obtained error rates of MAE 3.49 km/h, RMSE 4.43 km/h, and MAPE 5.18 km/h, and the traffic obtained a precision of 98.07% and a recall of 97.86%.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.05a
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pp.470-473
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2021
외부인들이 시설을 무단으로 이용하는 등의 범죄가 계속해서 발생하고 있다. 본 논문은 기존의 시설물에서 사용하고 있는 단순 인증 절차가 아닌 BLE 비콘과 영상데이터를 활용한 비승인자 감지 시스템이다. 이 시스템은 스마트폰 어플리케이션에서 BLE 비콘의 데이터를 받은 후 UUID 값과 RSSI 값을 서버로 전송한다. 이후 전송된 데이터들로 핑거프린팅 기반 RadioMap을 구성하고 RNN 기반 딥러닝 학습을 진행하여 사용자 위치 데이터를 도출한다. CCTV를 통해 수집된 영상데이터는 서버로 전송되며, YOLOv4를 이용하여 객체탐지를 위한 프로세스를 진행한 후 Person 클래스를 추출한다. 이후 승인된 사용자의 위치 데이터에 실시간 영상데이터를 더하여 인증 과정 절차가 진행되지 않은 비승인자들을 추적한다. 본 논문은 COVID-19로 인해 시설물 인증 절차에 사용이 증가하고 있는 QR코드를 이용해 인증 과정 절차의 진행 방식으로 시스템에 대한 확장성까지 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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