• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.81-83
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• 2014

본 논문은 HD 해상도의 고화질 방송카메라(회전과 줌이 가능한)와 '키넥트' 같은 범용 모션인식 카메라를 연동하여 방송용 모션기반 증강현실 어플리케이션을 구현하기 위해서, 연기자의 위치를 가상 월드 좌표로 자동 변환시키는 방법을 제안한다. 방송환경에서 키넥트와 같은 모션인식카메라(RGB-D 카메라)를 사용하기 위해서는 거리와 조명의 영향을 많이 받아 연기자와 가까운 천장이나 카메라 밑처럼 그 설치 위치가 제약되곤 한다. 이때, 연기자와 그래픽의 정확한 합성을 위해, 모션인식 카메라로부터의 연기자 추적 정보를 월드 좌표계로 변환해야 하며, 이것을 수작업으로 하기에는 변환의 정확도가 많이 떨어지고 시간도 많이 소요된다. 본 논문에서는 체크박스 패턴 기반의 스테레오 카메라보정 알고리즘을 사용하여 모션인식카메라와 방송용 카메라간의 상관관계(이동, 회전)를 찾고, 이 값과 월드 좌표계 상의 방송 카메라(하드웨어 센서에 의해서 추적됨)정보(이동, 회전)를 이용하여 임의 위치에 설치한 모션인식 카메라로부터 추적된 연기자 위치정보를 월드 좌표계 상의 위치 값으로 자동 변환시키는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.248-251
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• 2007

기존의 멀티 카메라 시스템은 넓은 영역을 커버하거나 이동 중인 물체를 트래킹 하기 위한 목적으로 주로 사용되어 왔다. 하지만 이러한 시스템은 하나의 카메라가 커버하는 영상이 가려지면 정보를 잃게 되는 단점이 있다. 멀티 카메라 시스템은 하나의 영역을 여러 카메라가 커버하도록 하여 이런 단점을 극복할 수 있다. 또한 다양한 시점의 카메라에서 수집되는 영상의 경우, 영상에 따라 담고 있는 정보가 다르므로 여러 카메라의 입력 정보를 함께 활용하여 보다 많은 정보를 얻을 수도 있다. 본 논문은 이런 장점을 활용하여 멀티 카메라 환경에서의 이벤트 인식 문제를 다룬다. 이를 위해 사무실 환경에 8대의 카메라를 설치하였으며, 시나리오에 따라 영상을 수집하였다. 수집된 영상은 전문가에 의해 어노테이션 된 후 인식 모델의 학습에 사용되며, 학습된 베이지안 네트워크 모델의 구조와 파라미터를 도메인 지식에 기반해서 수정하여 최종 이벤트 인식 모델을 설계하였다. 실험 결과 제안하는 이벤트 인식 모델의 인식률은 평균 87.0%로 Naive Bayes보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.491-493
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• 2012

소리인식이란 우리 귀에 들리는 모든 소리를 받아 들여 소리의 값과 저장되어 있는 데이터의 값을 비교하여 인식 결과를 도출해내는 과정을 의미한다. 보안 카메라는 현재 다양한 장소에서 설치되어 있어도 여전히 보안의 사각지대는 존재하며, 이를 보완하기 위해서는 여러 방향을 촬영하기 위한 아주 많은 보완 카메라가 설치될 수 밖에 없다. 그렇게 되면 설치비용이 더욱 증가되고, 무수한 카메라는 사람들에게 심적 부담감을 줄 것이다. 본 논문은 보안 카메라에 마이크를 설치하고, 입력되는 소리를 인식하여 발생되는 상황을 판단하는 시스템을 설계하고 구현하기 위한 것이다. 이를 바탕으로 보안 카메라의 사각지대를 소리인식으로 해결할 수 있어서 보완 카메라의 설치 비용을 줄일 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.222-223
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• 2016

보행자 인식을 위한 컴퓨터 비전 알고리즘은 야간 상황과 같이 저조도 환경에서는 인식 성능이 떨어지고 있다. 이로 인하여 최근 저조도 환경에서 촬영된 영상으로 야간 상황에서 객체 인식 성능을 높이는 기법들이 연구되고 있다. 야간 환경은 주간 환경과는 다르게 광량이 적기 때문에 인간의 시각으로도 객체 인식에 어려움이 있고 일반적인 카메라로 촬영된 영상으로 객체 인식이 어렵다. 최근에는 NIR 카메라를 이용하여 촬영된 영상으로 야간 보행자 인식 알고리즘이 개발되고 있으나, 인식률과 객체 인식 가능 거리 및 범위가 한정적이다. 또한 기존의 야간 보행자 검출 기법들은 방대한 연산량이 필요하기 때문에 실시간 객체 인식이 불가능하다. 본 논문에서는 NIR 카메라로부터 촬영된 영상으로 preprocessing 후 ACF(Aggregated Channel Feature)를 이용하여 최근 연구되고 있는 카메라 움직임이 있는 야간 환경에서 보행자 인식 알고리즘을 PC 및 TK1 Board 환경에서 구현하고 객체 인식률을 높인다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.26 no.6
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• pp.139-153
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• 2011

1990년 후반 이후, 스마트 카메라가 널리 대중화되면서 비디오 감시(video surveillance) 분야와 머신 비전(machine vision) 분야의 산업에서 스마트 카메라가 사용되기 시작했다. 스마트 카메라는 단순히 영상정보를 획득하고 획득한 영상정보를 저장하는 기존의 카메라 기능에서 벗어나, 미리 정해진 여러 가지 필요한 작업을 수행하는 비전시스템으로 정의할 수 있다. 특히, 최근 들어 마이크로프로세서의 기능이 확대되면서 카메라 내부에서 지능형 영상처리나 패턴인식 알고리즘을 수행할 수 있게 되었으며, 이러한 기술을 이용해서 스마트 카메라는 움직임 감지, 오브젝트 측정, 차량의 번호판 인식뿐만 아니라 인간의 행동까지도 인식할 수 있게 되었다. 오늘날 스마트 카메라는 빌딩관리나 빌딩제어 분야 애플리케이션의 핵심 디바이스가 되었으며, 향후에는 우리 주변 곳곳에 스며들어 주변 환경에 따라 지능적으로 대처할 수 있는 유비쿼터스 환경의 핵심 기술로 자리매김하게 될 것이다. 본 고에서는 스마트 카메라의 기술적인 정의와 특징을 살펴본 후에 스마트 카메라의 기술적인 동향들을 살펴볼 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.187-191
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• 2006

본 논문에서는 비전 기술에 기반을 둔 손 모양 인식 시스템의 성능 향상을 위해 학습을 통해 손 모양과 손 구조 간 유사도를 결정하는 방법을 제안한다. 비전 센서에 기반을 둔 손 모양 인식은 손의 높은 자유도로 인한 자체 가림 현상과 관찰 방향 변화에 따른 입력 영상의 다양함으로 인해 인식에 어려움이 따른다. 따라서 비전 기반 손 모양 인식의 경우, 카메라와 손 간의 상대적인 각도에 제한을 두거나 여러 대의 카메라를 배치하는 것이 일반적이다. 그러나 카메라와 손 간의 상대적 각도에 제한을 두는 경우에는 사용자의 움직임에 제약이 따르게 되며, 여러 대의 카메라를 사용할 경우에는 각 입력된 영상에 대한 인식 결과를 최종 인식 결과에 반영하는 방식에 대해서 추가적으로 고려해야 한다. 본 논문에서는 비전 기반 손 모양 인식의 이러한 문제점을 개선하기 위하여 인식의 과정에서 사용되는 손 모양 특징을 손 구조적인 각도 정보와 손 영상 특징으로 나누고, 학습을 통해 각 특징 간 연관성을 정의한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.865-867
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• 2005

본 논문에서는 CCTV방식의 감시시스템과 사랑추적 기술을 결합한 사람추적 감시시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존 CCTV방식의 감시시스템의 제한점이었던 모니터링 감시방식에서 벗어나 여러 대의 카메라들이 서로 다른 지역을 감시함과 동시에 카메라에 나타난 사랑들을 여러 카메라에 걸쳐서 자동적으로 추적할 수 있는 감시시스템이다. 제안된 시스템은 고정된 다수의 비겹침 카메라와 JMF RTP API를 이용하여 서버와 클라이언트간에 미디어스트림의 네트워크 정보전달과 추적 대상의 특징정보를 전달하여 사람들을 추적한다. 계층적 사람모델을 이용하여 카메라 내에 인식된 사람을 추적하고 다른 카메라로 추적된 사람의 특징정보를 전달하여 지속적으로 추적대상을 검출, 인식함으로써, 넓은 지역에 산재된 여러 카메라들을 통해 추적대상을 끝까지 추적한다. 본 논문에서는 제안된 시스템을 이용하여 실내환경의 여는 지역에서 추적대상의 움직임을 다수의 카메라가 인식하고 감시하여 끝까지 추적하였음을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.04a
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• pp.971-972
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• 2015

본 연구에서는 다중 감시 카메라 환경에서 폭력행위를 감지하기 위한 알고리즘을 제안하는 것을 목표로 한다. 폭력행위를 하나의 감시 카메라에서 인식하는 것을 포함할 뿐만 아니라 다중 감시 카메라 환경에서 사전에 폭력행위를 인식하여 미리 방지한다면 더욱 안전성을 보장하게 되는 것이다. 폭력행위의 사전 징후는 다중카메라가 있는 모든 지역에 스토킹, 두 사람의 장시간 대치상황, 여러 사람의 장시간 대치상황 등으로 생각할 수 있다. 무엇보다도 각 카메라의 영역이 다르므로 한 객체의 이력을 파악하기 위해 카메라 간의 정보제공 및 동일객체 확인이 필수적이다. 따라서 본 논문은 카메라 간의 동일 객체 확인을 위한 알고리즘과 스토킹 행위인식을 위한 멤버함수를 정의한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.12 no.3
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• pp.132-140
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• 2007

The quality of the camera image is worse than that of the scanner image because of lighting variation and inaccurate focus. This paper proposes a binarization method for camera-based document recognition, which is tolerant to low-quality camera images. Based on an existing method reported to be effective in previous evaluations, we enhanced the adaptability to the image with a low contrast due to low intensity and inaccurate focus. Furthermore, applying an additional small-size window in the binarization process, it is effective to extract the fine detail of character structure, which is often degraded by conventional methods. In experiments, we applied the proposed method as well as other methods to a document recognizer and compared the performance for many cm images. The result showed the proposed method is effective for recognition of document images captured by the camera.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.361-364
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• 2002

본 논문에서는 일반적인 문서를 CCD 카메라로 입력 받은 후, 사용자가 원하는 영역을 손가락으로 선택하면, 손 인식 알고리즘을 적용하여 사용자의 손가락 움직임을 검출하고, 손가락으로 선택되어진 영역을 인식한 후, 선택되어진 영역으로 카메라를 이동시켜 획득된 영상을 문자 인식 가능한 크기로 확대/축소하며, 확대된 영상에 문자인식 알고리즘을 적용하여 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다 최종적으로 사용자가 이 시스템의 존재를 인지하지 못할 만큼 자연스럽게 사용할 수 있는 시스템을 구현하고자 하였다.