Eun-Gyeom Jang;Young-Gi Heo;Ho-Geun Byeon;Jeong-Min Lee
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.431-432
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2023
본 연구는 초상권을 보호할 수 있는 실시간 영상 모자이크 서비스이다. 실시간 모자이크 서비스에서는 모자이크 처리를 제외하기 위한 이용자 얼굴 등록 기능을 갖고 있다. 이렇게 등록된 얼굴정보는 실시간 영상 스티리밍 서비스에서 모자이크가 되지 않도록 한다. 즉, 모자이크를 원하지 않는 정보를 미리 시스템에 등록하여 실시간 서비스에 어떠한 부분을 모자이크에서 제외 할 것인지 세팅하여 실시간 스트리밍 서비스를 제공한다. 기존 기술과의 차이점은 사람의 얼굴뿐만 아니라 방송에 나오면 안 되는 흉기나 담배 등을 모자이크 처리해 줄 수 있는 기능을 제공하고, 실시간으로 모자이크된 영상 스트리밍 서비스를 제공할 수 있는 장점을 갖는다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.07a
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pp.91-94
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2019
스케치를 거쳐 생성되는 디지털 자료로 건축도면이나 제품 디자인시안 등은 수요가 많음에도 불구하고 디지털 도면 자동생성에 대한 영상처리는 아직 연구되지 않고 있다. 현행 필기인식에 대한 영상처리 연구는 주로 글자나 숫자에 국한되어 있어 본 연구에서는 선으로 이루어진 필기를 인식하여 도면이라는 이진영상의 특징을 이용해 특징점을 도출하고 디지털 도면을 생성하는 영상처리를 제안한다. 먼저 입력받은 아날로그 스캔이미지를 메디안블러링과 OSTU임계처리로 노이즈가 없는 이진영상으로 변환한 후 해리스코너검출기를 이용하여 특징점을 검출하고 좌표를 추출하고, 좌표값을 활용해 외곽선과 내부윤곽선까지 구현하여 디지털도면을 양산한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.05a
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pp.346-347
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2019
의료영상은 환자의 질병을 진단하고 치료방침을 결정하는데 중요한 도구로 자리매김하고 있다. 최근 의료영상을 인공지능 연구가 국내외에서 활발하게 진행되고 있다. 특히 대규모의 의료영상들을 학습시켜 질병과 상태를 정밀 진단할 뿐만 아니라 예측하는 소프트웨어를 개발 하는 상황이다. 그러나 의료영상은 DICOM 표준에 따르고 있지만 태그정보의 사용은 의료기기와 의료기관마다 상이하다. 따라서 의료영상에 대한 메타 데이터의 표준화에 어려움이 있다. 본 논문은 이러한 의료영상 데이터를 표준화 할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고 제안한 표준화 데이터로 변환할 수 있는 ETL 소프트웨어의 수행결과를 보이고, 조건에 따라 머신러닝 학습 데이터셋을 생성하는 결과를 제공한다. 향후 제안한 의료영상 표준화와 ETL 소프트웨어는 다양한 수요자 중심의 표준화된 데이터셋을 제공할 수 있는 플랫폼의 주요기능으로 활용 될 것으로 기대한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.01a
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pp.131-132
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2020
본 논문에서는 OpenCV의 Marker Detection 기술을 이용하여 특정지점의 마커를 영상처리기술로 인식하여 드론의 자동 이착륙 및 주변 위기상황, 미션수행 등을 마커를 통해서 드론에게 전달하여 비행 제어할 수 있는 체계를 개발한다. 드론은 OpenCV Aruco모듈을 이용하여 Marker ID별로 특정 명령어를 데이터 베이스와 비교하여 비행제어 명령을 수행한다. 지상에서는 마커의 변경을 통해서 실시간으로 미션변경을 할 수 있다. 이를 통해 드론은 제어용 송수신 채널을 통해서 통신을 하고는 있으나, 주파수 채널수가 제한이 되어 있으므로 구체적인 비행 제어 명령을 마커를 통해 이착륙시 추가적이며, 자동적인 진행이 가능하다.
Shin, Hee Won;Lee, So Jeong;Son, Gyu Jin;Kim, Hye Rin;Kim, Yoonhee
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.4
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pp.153-160
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2021
With the advent of the "age of video" due to the simplification of video content production and the convenience of broadcasting channel operation, review videos on various products are drawing attention. We proposes RASIA, an integrated reliability analysis system based on verbal and nonverbal sentiment analysis of review videos. RASIA extracts and quantifies each emotional value obtained through language sentiment analysis and facial analysis of the reviewer in the video. Subsequently, we conduct an integrated reliability analysis of standardized verbal and nonverbal sentimental values. RASIA provide an new objective indicator to evaluate the reliability of the review video.
Kim, Young-Woong;Han, Jae-Jae;Park, Ji-Hyun;Lee, Dong-Wook;Kang, Sung-Mook;Jung, Jinwoo;Gil, Joon-Min
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.160-163
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2021
최근 국내 전동킥보드 공유서비스의 증가 추세에 따라 전동킥보드와 보행자 혹은 차량과의 충돌사고가 증가하고 있다. 이러한 충돌사고로 인한 사고를 예방하기 위해 본 논문에서는 영상처리 기술에 기반한 후방위험요소 감지 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 전동킥보드 사용자의 안전 헬멧에 라즈베리파이와 파이캠을 장착하여 가까이 오는 보행자나 차량을 영상처리 기법을 활용하여 인식하도록 하여 이들과의 충돌을 사전에 방지하도록 해준다. 제안 시스템의 정확도를 파악하기 위해 입력영상의 해상도별 처리속도와 정확도를 비교한다. 아울러, 제안 시스템을 안전 헬멧에 장착하여 테스트필드 실험을 통해 실제 환경에서 사용가능 여부를 검증한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.860-863
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2021
고정 카메라 환경에서 움직이는 객체만을 탐지하는 것은 비디오 모니터링의 중요한 응용 분야이다. 본 논문에서는 비디오의 특성인 움직임 정보가 포함된 영상에서 GMM을 이용하여 움직인 돼지와 움직이지 않은 돼지의 위치를 대략적으로 구분하고, 추가적인 영상 처리 기법과 딥러닝 기반 객체 탐지기를 적용한 박스 단위 객체 탐지 결과를 활용하여 움직인 돼지의 외곽선을 보정한다. 돈사에서 촬영된 비디오 데이터로 실험한 결과, 제안 방법은 효과적으로 움직인 돼지를 탐지할 수 있음을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2015.07a
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pp.39-40
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2015
본 논문에서는 대용량의 영상을 빠르고 정확하게 편집해야 하는 방송 환경에서 오픈 소스를 활용한 방송용 영상 편집 시스템과 편집 결과를 신속히 통보하는 다기능 알람 시스템에 대하여 다루었다. 디지털 방송에서 사용하는 영상은 매우 고품질이면서 동시에 매우 큰 데이터 용량을 가지고 있으며, 또 방송이라는 매체의 성격상 방송 시간에 맞춰 영상 편집을 완료해야 하는 시간적 부담이 있다. 본 논문에서 제안하는 방송 편집 시스템은 갈수록 그 기능이 다양하고 좋은 성능을 보여주는 오픈 소스 영상 처리 소프트웨어를 활용하는 동시에, 분산 처리 시스템을 도입하여 영상의 빠른 편집 기능을 저렴한 도입 비용으로 가능하도록 하였다. 오픈 소스 영상 처리 소프트웨어는 백엔드 모듈로 동작하며, 영상의 다양한 편집 기능들, 예를 들어 영상의 구간 자르기, 붙이기, 자막넣기, 로고 넣기, 비디오/오디오 포맷 변환 등을 수행한다. 사용자 편의성을 위한 프론트엔드 시스템은 자바 기반의 프레임워크를 사용하였으며, 비디오 편집 기능 결과 및 과정에 대한 다기능 알람 기능을 첨가하여 방송 종사자들의 업무 편리를 도모하였다. 본 시스템은 기존의 고가 방송 편집 장비와 비교하여 매우 저렴하면서도 안정된 성능을 보장하여 디지털 방송 시대에 활용 가능성이 매우 높다고 할 수 있다.
Recently, the north-pole reception and processing station of KOMPSAT-2 has been installed. KOMPSAT-2 can contact maximum 14 times per a day and download maximum 70 minutes of image data. According to these feature, over 1500 product can be acquired using north-pole station. However, the product order interface of legacy system had been used non-automatic order interface which can cause human-error. In this paper, the automatic order interface, which uses XML format, is described. Using the Product Order Interface, a product can be accurately ordered without any kind of error.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.11
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pp.457-464
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2019
The weight of pig is one of the main factors in determining the health and growth state of pigs, their shipment, the breeding environment, and the ration of feed, and thus measuring the pig's weight is an important issue in productivity perspective. In order to estimate the pig's weight by using the number of pig's pixels from images, acquired from a Top-view camera, the posture determining and the head removal from images are necessary to measure the accurate number of pixels. In this research, we propose the fast and accurate method to determine the pig's posture by using a fast image processing technique, find the head location by using a fast deep learning technique, and remove pig's head by using light weighted image processing technique. First, we determine the pig's posture by comparing the length from the center of the pig's body to the outline of the pig in the binary image. Then, we train the location of pig's head, body, and hip in images using YOLO(one of the fast deep learning based object detector), and then we obtain the location of pig's head and remove an outside area of head by using head location. Finally, we find the boundary of head and body by using Convex-hull, and we remove pig's head. In the Experiment result, we confirmed that the pig's posture was determined with an accuracy of 0.98 and a processing speed of 250.00fps, and the pig's head was removed with an accuracy of 0.96 and a processing speed of 48.97fps.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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