• Journal of Internet Computing and Services
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• v.22 no.3
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• pp.37-43
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• 2021

In this paper, we study how objects from front and back cameras can be recognized in real time in a mobile environment to segment regions of object pixels and synthesize them through image processing. To this work, we applied DeepLabV3 machine learning model to dual cameras provided by Apple's iOS. We also propose methods using Core Image and Core Graphics libraries from Apple for image synthesis and postprocessing. Furthermore, we improved CPU usage than previous works and compared the throughput rates and results of Depth and DeepLabV3. Finally, We also developed a camera application using these two methods.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.4
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• pp.442-448
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• 2011

There are many research results about a self-localization technique of mobile robot. In this paper we present a self-localization technique based on the features of ceiling vision using a fisheye lens. The features obtained by SIFT(Scale Invariant Feature Transform) can be used to be matched between the previous image and the current image and then its optimal function is derived. The fisheye lens causes some distortion on its images naturally. So it must be calibrated by some algorithm. We here propose some methods for calibration of distorted images and design of a geometric fitness model. The proposed method is applied to laboratory and aile environment. We show its feasibility at some indoor environment.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.18 no.6
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• pp.269-276
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• 2018

OCR(Optical Character Recognition) using computers has been developed for 20 years and applied to various fields such as parking management based on the recognition of license plates of cars. This technology was also used in the development of our smart OCR-based household ledger. In order to improve filling the purchase history into a smartphone based household account book, we can take pictures of receipts with the smarphone camera and automatically organize the purchase list. In this process, the recognition rate of the characters of the receipt image is not high enough with OCR technology. We could improve the rate by applying the image processing technology and adjusting the contrast of the receipt image. The rate improved from 89% to 92.5%.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.1
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• pp.24-29
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• 2014

This paper proposes a kinect-based human motion recognition model for the 3D contents control after tracking the human body gesture through the camera in the infrared kinect project. The proposed human motion model in this paper computes the distance variation of the body movement from shoulder to right and left hand, wrist, arm, and elbow. The human motion model is classified into the movement directions such as the left movement, right movement, up, down, enlargement, downsizing. and selection. The proposed kinect-based human motion recognition model is very natural and low cost compared to other contact type gesture recognition technologies and device based gesture technologies with the expensive hardware system.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.17 no.5
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• pp.143-150
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• 2017

In this paper, we propose a novel motion recognition platform using smart-phone tracking and color communication. The interface requires only a camera and a personal smart-phone to provide a motion control interface rather than expensive equipment. The platform recognizes the user's gestures by the tracking 3D distance and the rotation angle of the smart-phone, which acts essentially as a motion controller in the user's hand. Also, a color coded communication method using RGB color combinations is included within the interface. Users can conveniently send or receive any text data through this function, and the data can be transferred continuously even while the user is performing gestures. We present the result that implementation of viable contents based on the proposed motion recognition platform.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.697-698
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• 2021

본 논문에서는 시각 장애우의 식품 안전성 증진을 위해 광학 문자 인식 (optical character recognition, OCR) 및 실시간 객체 인식 (you only look once, YOLO) 알고리즘에 기반한 식품의 유통기한 자동 알림 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 1) 스마트폰 카메라를 통해 실시간으로 입력되는 영상에서 YOLO 알고리즘을 활용하여 유통기한으로 예측되는 이미지 영역을 검출하고, 2) 검출된 영역에서 OCR 알고리즘을 활용하여 유통기한 데이터를 추출하며, 3) 최종 추출된 유통기한 데이터를 음성으로 변환하여 시각 장애우에게 전달한다. 개발된 시스템은 유통기한 정보를 추출해서 사용자에게 전달하기까지 평균 약 7초 이내의 빠른 응답 속도를 보였으며, 62.8%의 객체 인식 정확도와 93.6%의 문자 인식 정확도를 보였다. 이러한 결과들은 제안하는 시스템을 시각 장애우들이 실용적으로 활용할 수 있다는 가능성을 보여준다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.96-102
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• 2007

본 논문에서는 자연스러운 증강현실 환경을 위하여 패치 기반의 텍스쳐 합성을 통한 마커 은닉 방법을 제안한다. 증강현실에서 카메라의 자세를 구하기 위한 보편적인 방법은 음영 대비가 뚜렷한 정사각형의 마커를 사용하는 것이다. 이러한 인위적인 마커의 사용은 물체의 인식과 추적을 용이하게 하지만 증강된 장면의 실감성을 감소시켜 사용성 저하를 유발하기도 한다. 제안된 마커 은닉 방법은 실시간성을 보장하면서, 배경 텍스쳐의 전역적인 특성을 유지하고, 주변 환경의 변화에 유연하다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.401-402
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• 2016

드론의 헬리캠, 스마트폰의 카메라를 통해 얼굴영상을 검출하고, 검출된 얼굴 영역을 지속적으로 추적하는 것은 최근 많은 연구가 진행 중에 있다. 특히 색상기반의 파티클 필터를 사용하는 얼굴추적기법은 빠르고 효과적이나 사용되는 파티클의 수와 윈도우즈의 크기 간의 상간관계는 연구된 바가 없다. 이 논문에서는 색상기반 파티클 필터를 이용하여 얼굴추적 시스템을 구축하고 파티클의 수와 윈도우즈의 크기간의 상관관계를 1집단부터 5집단에 대해 윈도우즈의 크기와 파티클의 수를 변화하며 인식률의 상관관계를 살펴보았다. 파티클의 수는 10부터 120개, 윈도우즈 크기는 20픽셀부터 200픽셀에 대해 실험한 결과 실험의 파티클의 수와 윈도우즈 크기는 인식률에 의미 있는 영향이 없음을 확인했다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2016.04a
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• pp.723-725
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• 2016

본 논문에서는 프로젝션 기반 증강현실의 초기 캘리브레이션 단계에서 수동화 작업 절차를 줄이기 위하여 위치가 변화하는 다중 물체의 위치를 자동으로 추출하여 가상이미지를 투사하기 위한 실시간 마스킹 기반 프로젝션 매핑 기법을 제안하다. 이를 위하여 카메라 영상으로부터 실재하는 여러 개의 3차원 물체의 영역을 인식하고, 프로젝션 되는 가상 이미지의 디스플레이 영역을 자동으로 계산하는 절차를 제시한다. 제안 방법을 적용한 프로젝션 매핑 프로토타입 시스템을 설계 구현하고, 동적 배경이 결합된 프로젝션 매핑 콘텐츠 제작 결과를 제시한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.40 no.1
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• pp.226-232
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• 2015

As the age of smart device has come, recently many application services related to smart phone are developing. The LBS(Location Based Service) technique is considered as one of the most important techniques to support location based application services. Usually the smart phone acquires the information of position by using the position recognition systems and sensors such as GPS(Global Positioning System) and G-Sensor. However, since the GPS signal from the satellite can hardly be received in the indoor environments, new LBS techniques for the indoor environment are required. In this paper, to solve the problem a position information transceiver using LED lights and smart phone camera sensor is proposed. We proved the possibility of the proposed positioning system through the experiments in the laboratory for the practical verification.