• 제목/요약/키워드: 직접 객체 인식

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데이터 수집방법에 따른 딥러닝 기반 산림수종 자동분류 정확도 변화에 관한 연구 (A Study on the Performance of Deep learning-based Automatic Classification of Forest Plants: A Comparison of Data Collection Methods)

  • 김보미;우희성;박주원
    • 한국산림과학회지
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    • 제109권1호
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    • pp.23-30
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    • 2020
  • 최근 급변하는 컴퓨터 기술의 발전을 통해 컴퓨터 비전과 머신러닝을 이용한 사물인식 기법이 다양한 학문 분야에서 사용되고 있다. 국내의 연구 사례를 보면 주로 대면적 산림을 분석하기 위한 이미지 학습 및 객체인식 기법이 사용되는 반면 개체목 단위의 수종 분류 및 특징을 학습하는 연구는 아직 미미한 실정이다. 이에 본 연구는 한국의 침엽수 5종을 대상으로 이미지 학습을 통한 자동분류 연구의 가능성을 분석해 보았다. 데이터 형태에 따른 분류 결과의 차이를 분석하기 위하여 산림전문가가 직접 촬영한 영상(D1)과 웹크롤링을 이용한 영상(D2)을 사용하여 수종 분류를 실시하였다. 그 결과 D1과 D2의 분류 정확도에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났으며, D1은 D2보다 높은 분류 정확도를 나타냈다. 또한, D2의 분류 정확도를 높이기 위해서는 검열되지 않은 영상 데이터의 노이즈를 줄이기 위한 추가 데이터 필터링 기법이 필요한 것으로 사료된다.

공간패턴을 이용한 자동 비닐하우스 추출방법 (Automated Vinyl Green House Identification Method Using Spatial Pattern in High Spatial Resolution Imagery)

  • 이종열;김병선
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제24권2호
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    • pp.117-124
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    • 2008
  • 지형지물은 각각의 특징적 요인을 내포하고 있다. 이 특징적 요인들은, 공간해상도에 따라 정도의 차이가 있겠지만, 수집된 위성영상에도 반영된다. 이러한 요인들 중에서는 영상분류에 활용될 경우 영상 분류의 정확도를 높혀주고, 때로는 이것이 거의 물체인식의 수준까지 기여할 수 있는 것들이 있다. 이 연구에서는 텍스춰 및 지형지물의 배열에 있어서 특징적 현상을 보이는 비닐하우스를 대상으로 spatial auto-corelation 개념을 기반으로 자동적으로 이를 인지하는 방법을 개발하였다. 사용된 알고리즘은 디지타이징과 같은 사람의 직접적인 개입이 없이 자동화된 방법으로 비닐하우스의 특정한 패턴이 반복적으로 나타나는 것을 감지할 수 있도록 개발되었다. 패틴의 인식에 더하여 비닐하우스의 기하학적 모양을 고려하는 방법도 도입하였다. 그럼으로써 비닐하우스의 추출에 단순히 화소 단위의 분석이 아닌 보다 객체지향적인 방법으로 비닐하우스를 추출하도록 하였다. 개발된 방법을 제주지역의 IKONOS에 적용시켜 본 결과 연구대상지역내의 비닐하우스가 매우 정확하게 적출되었다.

아두이노를 사용하여 노약자 자동 인식 기술 구현 (Automatic recognition of the old and the infirm using Arduino technology implementation)

  • 최철길;이성진;최병윤
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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    • pp.454-457
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    • 2014
  • 아두이노는 오픈 소스 기반 전자 프로토타이핑 플랫폼으로서, 예술가, 디자이너, 취미 활동가 등 인터랙티브 객체 또는 환경 구축에 관심이 있는 모든 이들을 위해 제작되었다. 아두이노의 강점은 하드웨어에 대한 깊은 지식이 없어도 손쉽게 하드웨어 어플리케이션을 제작할 수 있다. 아두이노의 구성은 AVR 마이크로컨트롤러 ATmega 168을 사용하며 아두이노를 동작시키기 위한 소프트웨어로는 아두이노 프로그램, MATLAB, Processing을 주로 사용하고 있다. 아두이노는 오픈 소스 기반이며 하드웨어를 직접 제작할 수 있거나 실드를 이용하여 추가적으로 아두이노를 결합할 수도 있다. 아두이노는 하드웨어의 결합을 통해 계속해서 확장이 가능한데 이를 실드라고 통칭하고 있다. 실드는 기본 보드로 주어지는 아두이노 Uno 보드를 다양한 방면으로 확장시켜 더 많은 기능을 탑재할 수 있게 도와준다. 실드의 종류로는 이더넷 실드, 모터 실드, RFID 실드 등이 있으며 이 실드는 다시 실드 위에 결합할 수 있어 단순한 확장성을 넘어선 하드웨어를 구성할 수 있다. 본 논문에서는 노약자 자동 인식 기술은 RFID 실드를 이용하여 노약자를 식별하고 있으며 이를 호환할 태그는 SM130 13.56Mhz 태그를 결합하여 하드웨어를 구성하였다.

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회전 경계박스 기능의 변형 FASTER R-CNN 딥러닝 알고리즘을 이용한 암석 CT 영상 내 자동 균열 탐지 (Automatic Fracture Detection in CT Scan Images of Rocks Using Modified Faster R-CNN Deep-Learning Algorithm with Rotated Bounding Box)

  • 추엔 팜;장리;염선;신휴성
    • 터널과지하공간
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    • 제31권5호
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    • pp.374-384
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    • 2021
  • 본 논문에서는 암석시료의 CT 촬영 이미지상의 균열을 자동으로 탐지하는 새로운 인공지능 딥러닝 기법을 제안한다. 본 제안 기법은 2단계 딥러닝 객체인식 알고르즘인 Faster R-CNN을 기반으로 회전 가능한 경계박스(bounding box) 개념을 도입하여 알고리즘을 개조하였다. 회전 경계박스의 도입은 관심 균열 영역 밖의 배경의 불균질성 및 균열의 크기와 형태에 영향을 받는 딥러닝 객체인식기법 상의 고유한 어려움을 극복하기 위한 핵심 역할을 한다. 본 회전형 경계박스의 사용은 일반적으로 사용되는 영상 수평축과 평행한 경계박스 사용의 경우와 비교하여 긴 형태의 균열 형상 특성에 매우 잘 부합된다. 즉, 좋지않은 영향을 끼치는 경계박스 내 균열 이외 배경영역의 비율을 최소화 시킬 수 있다. 이외에도, 회전 경계박스의 추가적인 이점은 인식된 균열의 방향에 따라 회전하여 추론되는 경계박스를 통해 균열의 방향과 길이에 대한 정보를 직접적으로 얻을 수 있다. 본 제안기법의 적용성을 검증하기 위하여, 이미지상에서 매우 불균질한 화강암 시료에 인공적으로 균열을 발생시킨 다수의 암석시료 영상을 딥러닝 학습에 사용하고 추론 성능 실험을 진행하였다. 그 외에도, 동일 조건에서 사암과 셰일 암석 시료에도 적용하여 검증하였다. 결론적으로, 제안된 기법을 통해 균열 객체 인식의 평균 추론정확도(mAP)값이 0.89 정도 수준의 우수한 추론 성능을 보였으며, 기존 기법에 비해 추론된 경계박스 내 균열과 배경 영역의 비율 측면에서 배경의 비율이 획기적으로 최소화되는 유리한 추론 검증 결과를 보였다.

사용자 손동작 추적에 기반한 증강현실 게임 인터페이스 (Augmented Reality Game Interface Using Hand Gestures Tracking)

  • 윤종현;박종승
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.3-12
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    • 2006
  • 최근 게임 시장에서 한층 강화된 몰입감을 부여하는 증강현실 기술 기반의 3D 게임들이 등장하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 손동작을 인식하여 게임 응용프로그램과 상호작용하는 증강현실 게임의 구현 기법을 제시한다. 웹캠을 통해 입력되는 영상 프레임에서 특징점들을 추출한다. 추출된 특징점들의 움직임을 통해 추적 대상의 움직임을 분석하여 사용자의 의도된 행위를 인식한다. 손동작 추적으로부터의 움직임의 궤적의 형태와 메뉴나 가상객체 위치 관계로부터 사용자의 의도된 움직임을 신뢰성있게 판단하는 기법을 제시한다. 제시한 방법의 우수성 입증을 위해 두 개의 증강현실 응용 시스템을 구현하고 인식의 정확도를 실험하였다. 응용으로 사람의 움직임을 감지해 동작하는 뮤직플레이어와 사용자가 위치한 현실공간에 대응되는 가상공간 내에서 가상농구게임을 개발하였다. 뮤직플레이어에서는 사용자가 손동작으로 다양한 메뉴를 선택할 수 있다. 가상농구게임에서는 가상의 공이 가상공간에 추가되고 이를 사용자가 물리공갈에서 직접 손을 움직여서 가상의 공과 상호작용한다. 사용자의 움직임 인식에 대하여 정상적인 움직임의 사용자에 대해서 평균 94%의 정확도를 보였으며 급격한 움직임의 사용자에 대해서는 약 84%의 정확도를 보였다.

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심층신경망 기반 우주파편 영상 추적시스템 인식모델에 대한 연구 (A Study on the Deep Neural Network based Recognition Model for Space Debris Vision Tracking System)

  • 임성민;김진형;최원섭;김해동
    • 한국항공우주학회지
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    • 제45권9호
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    • pp.794-806
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    • 2017
  • 지속적으로 우주파편이 증가하고 있는 상황에서 국가 우주자산을 안전하게 보호하고 우주개발국으로서 우주환경 보호에 관심을 가지는 것은 중요하다. 우주파편의 급격한 증가를 막기 위한 효과적인 방법 중 하나는 충돌위험이 큰 우주파편들, 그리고 임무가 종료된 폐기위성을 직접 제거해 나가는 것이다. 본 논문에서는 영상기반 우주파편 추적시스템의 안정적인 인식모델을 위해 인공신경망을 적용한 연구에 대해 다루었다. 한국항공우주연구원에서 개발한 지상기반 우주쓰레기 청소위성 테스트베드인 KARICAT을 활용하여 우주환경이 모사된 영상을 획득하였고, 깊이불연속성에 기인한 영상분할 후 각 객체에 대한 구조 및 색상 기반 특징을 부호화한 벡터를 추출하였다. 특징벡터는 3차원 표면적, 점군의 주성분 벡터, 2차원 형상정보, 색상기반 정보로 구성되어있으며, 이 범주를 기반으로 분리한 특징벡터를 입력으로 하는 인공신경망 모델을 설계하였다. 또한 인공신경망의 성능 향상을 위해 입력되는 특징벡터의 범주에 따라 모델을 분할하여 각 모델 별 학습 후 앙상블기법을 적용하였다. 적용 결과 앙상블 기법에 따른 인식 모델의 성능 향상을 확인하였다.

3D 가상공간에서 의사표현을 위한 Sketch Annotation 제시기법에 관한 연구 (A Study on Display Technique of Sketch Annotation in 3D Virtual Space for Collaboration)

  • 신은주;최윤철;임순범
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제12권10호
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    • pp.1466-1477
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    • 2009
  • 3D 가상공간은 도시 및 건축 설계 분야에 매우 적합한 활용 기술로 인식되어 다양한 연구가 시도 되고 있다. 그러나 도시 및 건축 설계의 과정이 다양한 관계자들의 협업에 의해 이루어지는 반면, 이를 지원하는 연구는 아직 미흡한 상황이다. 3D 가상공간이 협업을 지원하기 위해서는 무엇보다 가상공간 내에 의사소통을 지원해야 하며, 이를 위해서는 빠르고 직접적인 의사 표현 기술을 필요로 한다. 이러한 의사 표현 방법으로는 Sketch 기법이 효과적이며, Sketch의 부 정확한 선은 협업과정의 아이디어 단계에서 사고의 폭을 넓혀줄 수 있다는 점에서도 매우 효과적인 표현 방식이다. 그러나 이러한 전통적인 Sketch 기법만으로는 사실상 3D 가상공간에서 협업을 지원하기 어렵다. Sketch 기법을 협업에 적용한 기존의 연구들이 있지만 주로 3D 가상공간에 Sketch Annotation을 입력하는 것에만 중점을 두고, 입력된 Sketch가 담고 있는 내용을 잘 전달할 수 있는 지에 대해선 고려하지 못하였다. 따라서 평면이 아닌 객체에는 Sketch Annotation 입력이 불가능하거나, 입력되더라도 그 내용전달이 어려운 경우가 발생한다. 이 논문에서는 3차원 공간에서도 효과적으로 의사를 전달 할 수 있도록, 어떠한 형태의 면에 대해서도 Sketch Annotation의 내용이 정확히 전달될 수 있는 Sketch-Box를 이용한 Annotation기법을 연구한다.

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지진방재정책결정 지원을 위한 건물 안전지도 구축 모형 연구 (A Study on the Establishment of Earthquake Safety Guidance Model for Disaster Prevention Policy in Korea)

  • 박형래;안정근
    • 지적과 국토정보
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    • 제47권1호
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    • pp.251-265
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    • 2017
  • 지진으로부터 안전지대로 인식되어온 한반도에 2016.09.12. 규모5.8의 강진이 발생했다. 더 이상 한반도가 지진으로부터 안전지대가 아니라는 사실이 확인되었다. 따라서 본 연구는 우리사회의 지진 대비상태를 점검하고 지진발생시 직접적 피해객체인 건물의 속성을 파악하여 그 현황을 지진 안전지도구축을 통하여 효율적 지진방재정책을 위한 정책의사결정에 도움을 주고자 함에 그 목적이 있다. 지진 안전지도는 GIS툴을 활용하여 공간분석을 통해 작성된다. 지진 안전지도구축이 지진방재정책의 전부는 아니지만 부실한 지진대비체계를 보완하여 효율적으로 바꾸는 시발점이라는 것에 의미를 두고자한다.

갯벌 영상에서 객체 검출을 위한 배경 모델링 (Background Modeling for Object Detection from Tidal Flat Images)

  • 박상현
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제15권3호
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    • pp.563-572
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    • 2020
  • 갯벌은 환경에 대한 중요한 지표를 제공하기 때문에 이를 체계적으로 모니터링하는 것이 필요하다. 이를 위해 갯벌에 서식하는 생물들을 주기적으로 관찰하여 환경의 변화를 모니터링하는 사업이 진행되고 있다. 하지만 사람이 직접 관찰하는 방법으로 이루어지고 있어 비효율적이다. 본 논문에서는 갯벌에 서식하는 생물들을 센서 네트워크 기술을 이용하여 자동으로 모니터링하는 시스템에 적용될 수 있는 갯벌 영상 배경 모델링 방법을 제안한다. 센서 네트워크 기술을 적용하면 전송 용량의 한계로 영상을 충분히 확보하는 것이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 분석에 사용될 영상의 개수가 적은 상황에서 갯벌 영상의 특성을 반영하여 효과적으로 배경을 모델링하고 모델링을 이용하여 전경 맵을 구하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 간단하면서도 정확하게 갯벌 영상에서 배경을 모델링하는 것을 보여준다.

무인수중로봇을 위한 지능형 자율운항시스템 (An Autonomous Navigation System for Unmanned Underwater Vehicle)

  • 이영일;정희;김용기
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제34권3호
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    • pp.235-245
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    • 2007
  • 무인수중로봇은 인간의 직접적인 접근이 제한되는 위험한 지역을 운항하기 때문에 인식, 결정, 그리고 행동과 같은 영역전문가의 고유능력을 수행하는 지능형 제어소프트웨어를 반드시 탑재해야한다. 본 논문에서는 다양한 무인항체에 적용 가능한 RVC 지능시스템 모델을 제안하며, 또한 충돌회피시스템, 항해 계획시스템, 그리고 충돌위험도산출시스템으로 구성된 무인수중로봇을 위한 지능형 자율운항시스템을 개발 한다. 충돌회피시스템에서는 퍼지관계곱에 기반한 장애물회피 알고리즘을 제안하는데 이는 생성경로 관점의 안전성과 효율성을 보장한다. 그리고 항해계획시스템에서는 폴리선을 이용한 항로계획 알고리즘을 제안 한다. 제안된 지능형 자율운항시스템의 성능검증을 위해 환경관리자, 객체, 그리고 3차원뷰어로 구성된 시뮬레이션시스템을 개발하여 시뮬레이션을 수행한다.