• 제목/요약/키워드: 트래킹

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링크드 데이터를 이용한 협업적 비디오 어노테이션 및 브라우징 시스템 (A Collaborative Video Annotation and Browsing System using Linked Data)

  • 이연호;오경진;신위살;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제17권3호
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    • pp.203-219
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    • 2011
  • 최근 인터넷이 가능한 컴퓨터뿐만 아니라 스마트TV, 스마트폰과 같은 장치를 통한 동영상 형태의 멀티미디어 소비가 증가함에 따라 단순히 시청만 하는 것이 아니라 동영상 콘텐츠 사용자들은 자신이 원하는 동영상 콘텐츠를 찾거나 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체의 부가 정보를 브라우징 하고자 하는 요구가 증대되고 있다. 이러한 사용자의 요구를 충족시키기 위해서는 노동집약적인 어노테이션 작업이 불가피하다. 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체에 직접 부가정보를 기술하는 키워드 기반 어노테이션 연구에서는 객체에 대한 관련 정보들을 어노테이션 데이터에 모두 포함시켜 대용량 데이터를 개별적으로 직접 관리해야 한다. 이러한 어노테이션 데이터를 이용하여 브라우징을 할 때, 어노테이션 데이터에 이미 포함 되어 있는 정보만 제한적으로 검색이 된다는 단점을 가지고 있다. 또한, 기존의 객체 기반 어노테이션에서는 어노테이션 작업량을 줄이기 위해 객체 검출 및 인식, 트래킹 등의 컴퓨터 비전 기술을 적용한 자동 어노테이션을 시도하고 있다. 그러나 다양한 종류의 객체를 모두 검출해내고 인식하여, 자동으로 어노테이션을 하기에는 현재까지의 기술로는 큰 어려움이 있다. 이러한 문제점들을 극복하고자 본 논문에서는 비디오 어노테이션 모듈과 브라우징 모듈로 구성되는 시스템을 제안한다. 시맨틱 데이터에 접근하기 위해 링크드 데이터를 이용하여 다수의 어노테이션을 수행하는 사용자들이 협업적으로 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체에 대한 어노테이션을 수행 할 수 있도록 하는 어노테이션 모듈이다. 첫 번째는 어노테이션 서버에서 관리되는 어노테이션 데이터는 온톨로지 형태로 표현하여 다수의 사용자가 어노테이션 데이터를 쉽게 공유하고 확장 할 수 있도록 하였다. 특히 어노테이션 데이터는 링크드 데이터에 존재하는 객체의 URI와 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체를 연결하기만 한다. 즉, 모든 관련 정보를 포함하고 있는 게 아니라 사용자의 요구가 있을 때, 해당 객체의 URI를 이용하여 링크드 데이터로부터 가져온다. 두 번째는 시청자들이 동영상 콘텐츠를 시청하는 중 관심 있는 객체에 대한 정보를 브라우징 하는 모듈이다. 이 모듈은 시청자의 간단한 상호작용을 통해 적절한 질의문을 자동으로 생성하고 관련 정보를 링크드 데이터로 부터 얻어 제공한다. 본 연구를 통해 시맨틱웹 환경에서 사용자의 상호작용을 통해 즉각적으로 관심 있는 객체의 부가적인 정보를 얻을 수 있도록 함으로써 향후 개선된 동영상 콘텐츠 서비스 환경이 구축 될 수 있기를 기대한다.

다중 플랫폼(위성, 무인기, AIS, HF 레이더)에 기반한 시나리오별 선박탐지 모니터링 (Operational Ship Monitoring Based on Multi-platforms (Satellite, UAV, HF Radar, AIS))

  • 김상완;김동한;이윤경;이임평;이상호;김정훈;김근용;유주형
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권2_2호
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    • pp.379-399
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    • 2020
  • 불법 선박 탐지는 해양 감시 체계 구축에서 중요한 요소 중 하나이다. 효과적인 해양 감시를 위해서는 광역적이고 지속적인 해상 감시 수단이 요구된다. 본 연구에서는 인공위성 SAR, HF 레이더, 무인기 그리고 AIS 통합 기반의 선박탐지 모니터링을 가능성을 검토하였다. 각 플랫폼별 시·공간 관측 특성을 고려하여 선박감시 시나리오는 HF 레이더 자료와 AIS 자료를 이용한 상시감시 시스템과 인공위성과 무인기를 활용한 이벤트 감시 시스템으로 구성되었다. 상시감시 시스템은 아직까지 HF 레이더 자료의 낮은 공간해상도로 인한 탐지 가능 선박크기 제한 및 정확도의 한계가 있다. 그러나, 인공위성 SAR 자료를 사용한 이벤트 감시 시스템은 추출된 선박 위치와 AIS 자료를 이용한 불법 선박 탐지, 그리고 SAR 영상에서 추출된 선박속도, 이동방향에 대한 정보 또는 HF 레이더 자료를 이용한 선박 트래킹 정보는 무인기 감시체계로의 전환에 주요한 정보로 활용될 수 있다. 시나리오 구성을 위한 실험을 위해 2019년 6월 25일부터 6월 26일까지 2일간 충청남도 서천군 홍원항 서측에 위치한 연도를 중심으로 통합 현장 실험을 수행하였다. 이로부터 KOMPSAT-5 SAR 영상, 무인기 영상, HF 레이더 자료 및 AIS 자료가 성공적으로 수집되었고 각각 개발된 알고리즘을 적용하여 분석되었다. 개발된 선박감시 모니터링 시스템은 다중 플랫폼으로부터 수집된 자료 및 분석 결과의 가시화 뿐만 아니라 추후 상시 및 이벤트 선박감시 시나리오를 구현에 기반이 될 것이다.

대학생들의 인지양식에 따른 관찰에서의 안구 운동 분석 (An Analysis of Eye Movement in Observation According to University Students' Cognitive Style)

  • 임성만;최현동;양일호;정미연
    • 한국과학교육학회지
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    • 제33권4호
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    • pp.778-793
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    • 2013
  • 이 연구의 목적은 시선 이동을 통해 나타나는 인지양식에 따른 관찰 특성을 분석하는 것이다. 이를 위해 전체적 인지양식, 분석적 인지양식 집단의 관찰 사실에 차이를 보이는 관찰 과제를 개발하고, 각각의 인지양식을 가진 대학생들을 대상으로 관찰 과제를 제시했을 때 안구 운동을 측정하였다. 통계 자료와 시각화 자료를 수집하여 Fixation을 분석하였고 두 인지양식 집단의 관찰 특성 차이를 확인하였다. 이 연구에서 밝혀진 결과는 다음과 같다. 첫째, 인지양식에 따른 응시시간 빈도를 확인하기 위해 과제에 대한 각 집단의 응시시간, 전체 Fixation 개수, 그리고 30초동안의 Fixation 개수의 평균값을 비교했을 때 전체적 인지양식 집단이 전체 Fixation 개수, 30초에서의 Fixation 개수가 더 많았다. 이것은 전체적 인지양식 집단이 분석적 인지양식 집단보다 더 많은 지점을 관찰하였고, 분석적 인지양식 집단은 더 적은 수의 지점을 관찰하며 특정한 지점에 집중하는 성향을 나타낸다는 것을 의미한다. 둘째, 인지양식에 따른 관찰 비중을 비교했을 때 거미를 관찰하는 비중은 분석적 인지양식이 집단이, 주변 환경을 관찰하는 비중은 전체적 인지양식에서 높았고, 부분적 생김새를 관찰하는 비중은 분석적 인지양식이 집단이, 전체적 생김새를 관찰하는 비중은 전체적 인지양식 집단이 더 높았다. 전체적 인지양식 집단은 주변 환경의 부분적 생김새와 거미의 전체적 생김새를 관찰하는 비중이 높고, 분석적 인지양식 집단은 거미의 부분적 생김새를 관찰하는 비중이 매우 높다. 이상의 연구 결과를 종합해보면 인지양식에 따라 관찰 시간, 빈도, 대상, 영역, 비중에 차이가 있음을 알 수 있다. 학습자마다 다양한 관찰 결과가 나타나는 원인이 인지양식에 따라 받아들이는 정보의 차이에 있음을 확인하였고, 본 연구의 결과는 학습자의 특성에 가장 적합한 관찰 수행을 파악하고 지도하는데 도움이 될 것이다.

바인더 강성이 아스팔트 콘크리트의 인장강도와 소성변형 특성에 미치는 영향 분석 (Binder Stiffness Effect on Permanent Deformation and Tensile Strength of Asphalt Concretes)

  • 김현환;유민용;김진철;김광우
    • 한국도로학회논문집
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    • 제12권2호
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    • pp.17-23
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    • 2010
  • 상대적으로 강성이 큰 바인더가 높은 소성변형 저항력과 인장강도를 보이므로 바인더 강성이 아스팔트 혼합물의 러팅과 인장강도에 대해 중요한 인자라 할 수 있다. 혼합물의 인장 특성은 $25^{\circ}C$에서 간접인장강도(ITS) 시험으로, 그리고 소성변형 저항성은 가장 보편적으로 $60^{\circ}C$에서 반복주행(WT) 시험에 의해 측정된다. 변형강도($S_D$)는 $60^{\circ}C$에서 아스팔트 콘크리트의 소성변형 저항성 추정을 위해 새롭게 개발된 특성이다. ITS와 $S_D$는 정적재하 시험에 의해 측정되어 매우 간단하지만, WT는 상대적으로 긴 시간과 노력을 필요로 하는 반복 하중에 의해 얻어진다. 이 3가지 특성은 모두 바인더 강성에 의존하기 때문에, 한가지로부터 다른 하나의 특성을 추정하는 것이 가능할 것이다. 본 연구는 ITS 또는 $S_D$시험에 의한 WT 소성변형 특성, 그리고 $S_D$에 의한 ITS 추정의 가능성을 조사하였다. ITS에 의한 WT 추정결과 $R^2{\fallingdotseq}$0.6으로 ITS가 높으면 WT 침하깊이가 낮은 경향을 보이는 것으로 관찰됐다. $S_D$에 의한 ITS 추정은 $R^2{\fallingdotseq}$0.64를, $S_D$에 의한 WT 추정은 $R^2{\fallingdotseq}$0.84를 보여 3가지 중에서 가장 높은 상관관계를 나타내었다. 결론적으로 $S_D$에 의한 소성변형 저항성 추정 가능성이 상대적으로 높으며, 비록 $R^2$이 다소 낮기는 하지만 WT와 ITS 결과 간에도 어느 정도의 상관성이 있다.

확산텐서영상(Diffusion Tensor Imaging)을 이용한 정상 뇌량에서의 연령대별 신경섬유로의 변화 (Evaluation of the Neural Fiber Tractography Associated with Aging in the Normal Corpus Callosum Using the Diffusion Tensor Imaging (DTI))

  • 임인철;구은회;이재승
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제5권4호
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    • pp.189-194
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    • 2011
  • 본 연구는 자기공명 확산텐서영상(DTI)을 이용하여 연령대에 따른 정상 뇌량의 신경섬유로 영상을 정량적으로 분석하여 유용성을 평가하고자 하였다. 뇌질환이나 다른 질병이 없는 건강한 지원자 60명을 대상으로 시행하였다. 검사방법은 TR: 6650 ms, TE: 66 ms, FA: $90^{\circ}$, NEX: 2, thickness: 2 mm, no gap, FOV: 220 mm, b-value: $800s/mm^2$, sense factor: 2, acquisition matrix size: $2{\times}2{\times}2mm^3$로 하였고, 검사시간은 3분 46초이었다. 평가방법은 영상범위를 두개저부에서 두정부까지 포함하여 color-cored FA map을 만든 후 뇌량의 슬부, 전체부, 후체부, 이행부, 그리고 팽대부 등 5개의 부위에 관심영역을 설정하고 각각 트래킹을 하여 신경섬유로의 길이를 정량적으로 측정하였다. 측정 결과 뇌량의 슬부에 대한 신경섬유로 길이는 20대: $61.8{\pm}6.8$, 30대: $63.9{\pm}3.8$, 40대: $65.5{\pm}6.4$, 50대: $57.8{\pm}6.0$, 60대: $58.9{\pm}4.5$, 70대 이상: $54.1{\pm}8.1mm$, 전체부에서는 20대: $54.8{\pm}8.8$, 30대: $58.5{\pm}7.9$, 40대: $54.8{\pm}7.8$, 50대: $56.1{\pm}10.2$, 60대: $48.5{\pm}6.2$, 70대 이상: $48.6{\pm}8.3mm$, 후체부에서는 20대: $72.7{\pm}9.1$, 30대: $61.6{\pm}9.1$, 40대: $60.9{\pm}10.5$, 50대: $61.4{\pm}11.7$, 60대: $54.9{\pm}10.0$, 70대 이상: $53.1{\pm}10.5mm$, 이행부에서는 20대: $71.5{\pm}17.4$, 30대: $74.1{\pm}14.9$, 40대: $73.6{\pm}14.2$, 50대: $66.3{\pm}12.9$, 60대: $56.5{\pm}11.2$, 70대 이상: $56.8{\pm}11.3mm$, 그리고 팽대부에서는 20대: $82.6{\pm}6.8$, 30대: $86.9{\pm}6.4$, 40대: $83.1{\pm}7.1$, 50대: $81.5{\pm}7.4$, 60대: $78.6{\pm}6.0$, 70대 이상: $80.55{\pm}8.6mm$ 이었다. 정상 뇌량에 대한 신경섬유로의 길이는 슬부(P=0.001)와 후체부(P=0.009), 그리고 이행부(P=0.012)에서 통계적으로 유의한 차이가 있었으며, 연령대로는 30대와 40대까지 증가하다가 연령대가 높아질수록 감소하는 경향을 보였다. 이는 뇌의 신경세포들이 중년의 나이에서 활발히 발달하고 있음을 신경 섬유로 영상을 통해 확인할 수 있었다.

Hybrid CNN-LSTM 알고리즘을 활용한 도시철도 내 피플 카운팅 연구 (A Study on People Counting in Public Metro Service using Hybrid CNN-LSTM Algorithm)

  • 최지혜;김민승;이찬호;최정환;이정희;성태응
    • 지능정보연구
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    • 제26권2호
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    • pp.131-145
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    • 2020
  • 산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.