• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.239-241
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• 2021

2019 발생한 COVID-19로 인하여 전 세계 사람들의 여가 활동이 제한되면서 건강관리를 위해 홈 트레이닝에 많은 관심을 기울이고 있다. 뿐만 아니라 최근 컴퓨팅 기술의 발전에 따라 사람의 행동을 눈으로 직접 판단했던 작업을 컴퓨터가 키포인트 탐지를 통해 인간의 행동을 이해하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 이에 따라 본 논문은 Azure Kinect를 이용하여 촬영한 RGB 이미지와 Depth 이미지를 이용하여 3D 키포인트를 추정한다. RGB 이미지는 2D 키포인트 탐지기를 이용하여 2차원 공간에서의 좌표를 탐지한다. 앞서 탐지한 2D 좌표를 Depth 이미지에 투영하여 추출한 3D 키포인트의 깊이 값을 이용하여 3D 키포인트 탐지에 대한 연구 개발하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.85-92
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• 2017

최근 영상감시 분야에서는 영상에서 움직이는 사람을 탐지하고, 탐지된 사람의 행위를 분석하는 방식에 딥러닝 기반 학습방법이 적용되기 시작했다. 이러한 지능형 영상분석 기술을 적용할 수 있는 분야 중 하나인 인간 행위 인식은 객체를 탐지하고 탐지된 객체의 행위를 인식하기 위해 신체 키포인트를 검출 하는 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 RGB-D 정보를 이용한 객체 탐지 기반의 신체 키포인트 검출 방법을 제시한다. 먼저, 두 대의 카메라로 생성된 색상정보와 깊이정보를 이용하여 이동하는 객체를 배경으로부터 분할하여 탐지한다. RGB-D 정보를 이용하여 탐지된 객체의 영역을 재조정하여 생성된 입력 데이터를 한 사람의 자세 추정을 위한 Convolutional Pose Machines(CPM)에 적용한다. CPM을 이용하여 한 사람당 14개의 신체부위에 대한 신념 지도(Belief Map)를 생성하고, 신념 지도를 기반으로 신체 키포인트를 검출한다. 이와 같은 방법은 키포인트를 검출할 객체에 대한 정확한 영역을 제공하게 되며, 개별적인 신체 키포인트의 검출을 통하여 단일 신체 키포인트 검출에서 다중 신체 키포인트 검출로 확장 할 수 있다. 향후, 검출된 키포인트를 이용하여 인간 자세 추정을 위한 모델을 생성할 수 있으며 인간 행위 인식 분야에 기여 할 수 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.1-11
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• 2023

딥러닝 기반의 이미지 세그멘테이션은 차선 인식을 위해 널리 사용되는 접근 방식 중 하나로, 차선의 키포인트를 추출하기 위한 후처리 과정이 필요하다. 일반적으로 키포인트는 사용자가 지정한 임계값을 기준으로 추출한다. 하지만 최적의 임계값을 찾는 과정은 큰 노력을 요구하며, 데이터 세트(또는 이미지)마다 최적의 값이 다를 수 있다. 본 연구는 사용자의 직접 임계값 지정 대신, 대상의 이미지에 맞추어 적절한 임계값을 자동으로 설정하는 키포인트 추출 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 키포인트 추출 알고리즘은 차선 영역과 배경의 명확한 구분을 위해 줄 단위 정규화를 사용한다. 그리고 커널 밀도 추정을 사용하여, 각 줄에서 각 차선의 키포인트를 추출한다. 제안하는 알고리즘은 TuSimple과 CULane 데이터 세트에 적용되었으며, 고정된 임계값 사용 대비 정확도 및 거리오차 측면에서 1.80%p와 17.27% 향상된 결과를 얻는 것을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.13-23
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• 2009

본 논문에서 우리는 위성 영상에 대하여 객체를 지역화한 접근을 제안한다. 우리의 방법은 서술 벡터에 기반한 특징 정합 방법이다. 객체를 지역화하는 방법은 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 적용시킨다. 먼저, 위성영상의 키포인트를 찾고, 키포인트의 서술 벡터를 일반화한다. 그리고 서술 벡터간에 유사성을 측정하여 키포인트를 매칭시킨다. 마지막으로, 키포인트의 인접 픽셀값에 가중치를 주어 객체에서 위치를 결정한다. SIFT를 이용한 이 실험은 다양한 스케일과 어파인 변환에 대해 좋은 결과를 산출하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 구글 어스의 위성영상을 사용하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.35-36
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• 2022

본 논문은 딥러닝 사람 자세 추정 모델이 사람의 관절 키포인트를 예측하는데 관절의 2차원 면적에 의해 키포인트별 𝜎, 즉, 표준 편차를 가지는 가우시안 커널(Gaussian Kernel)을 예측하는 방법을 제안한다. 각 관절 키포인트에 대해 다른 𝜎를 가지는 정답 히트맵(Ground Truth Heatmap)과 제안한 Gaussian Mixture Block를 모델에 추가해서 관절의 크기를 맞는 히트맵을 예측한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.37-38
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 하는 키포인트 인식 모델을 산업용 품질검사 머신비전에 응용하는 방법을 제안한다. 전이학습 방법을 이용하여 딥러닝 모델의 인식률을 높이는 방법을 제시하였고, 전이시킨 특성 추출 모델에 대해 추가로 데이터 세트에 대한 학습을 진행하는 것이 특성추출 모델의 초기 ImageNet 가중치를 동결시켜 학습하는 것보다 학습 속도나 정확도가 높다는 것을 보여준다. 실험을 통해 딥러닝을 응용하는 산업용 품질 검사 공정에는 특성추출 모델의 추가 학습이 중요하다는 점을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.604-606
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• 2024

컴퓨터 비전 응용은 우리 생활에서 중요한 역할을 한다. 현재, 대규모 모델의 등장으로 딥 러닝의 훈련 및 운행 비용이 급격히 상승하고 있다. 자원이 제한된 환경에서는 일부 AI 프로그램을 실행할 수 없게 되므로, 경량화 연구가 필요하다. YOLOv8 은 현재 주요 목표 검출 모델 중 하나이며, 본 논문은 다중 스케일 Ghost 컨볼루션 모듈을 사용하여 구축된 새로운 YOLOv8-pose-msg 키포인트 검출 모델을 제안한다. 다양한 사양에서 새 모델의 매개변수 양은 최소 34% 감소할 수 있으며, 최대 59%까지 감소할 수 있다. 종합적인 검출 성능은 비교적 대규모 데이터셋에서 원래의 수준을 유지할 수 있으며, 소규모 데이터셋에서의 키포인트 검출은 30% 이상 증가할 수 있다. 동시에 최대 25%의 훈련 및 추론 시간을 절약할 수 있다.

• 방재와보험
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• 통권96호
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• pp.10-15
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• 2003

• 월간 양돈
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• 제23권9호통권265호
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• pp.160-163
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• 2001

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권5호
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• pp.187-194
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• 2021

사람의 행동인식(Action Recognition)은 사람의 관절 움직임에 따라 어떤 행동을 하는지 인식하는 것이다. 이를 위해서 영상처리에 활용되는 컴퓨터 비전 태스크를 활용하였다. 사람의 행동인식은 딥러닝과 CCTV를 결합한 안전사고 대응서비스로서 안전관리 현장 내에서도 적용될 수 있다. 기존연구는 딥러닝을 활용하여 사람의 관절 키포인트 추출을 통한 행동인식 연구가 상대적으로 부족한 상태이다. 또한 안전관리 현장에서 작업자를 지속적이고 체계적으로 관리하기 어려운 문제점도 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 관절 키포인트와 관절 움직임 정보만을 이용하여 위험 행동을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 자세추정방법(Pose Estimation)의 하나인 AlphaPose를 활용하여 신체 부위의 관절 키포인트를 추출하였다. 추출된 관절 키포인트를 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델에 순차적으로 입력하여 연속적인 데이터로 학습을 하였다. 행동인식 정확률을 확인한 결과 "누워있기(Lying Down)" 행동인식 결과의 정확도가 높음을 확인할 수 있었다.