• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.769-781
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• 2017

Deep learning networks like Convolutional Neural Networks (CNNs) show successful performances in many computer vision applications such as image classification, object detection, and so on. For implementation of deep learning networks in embedded system with limited processing power and memory, deep learning network may need to be simplified. However, simplified deep learning network cannot learn every possible scene. One realistic strategy for embedded deep learning network is to construct a simplified deep learning network model optimized for the scene images of the installation place. Then, automatic training will be necessitated for commercialization. In this paper, as an intermediate step toward automatic training under fisheye camera environments, we study more precise human localization in fisheye images, and propose an accurate human localization method, Automatic Ground-Truth Labelling Method (AGTLM). AGTLM first localizes candidate human object bounding boxes by utilizing GoogLeNet-LSTM approach, and after reassurance process by GoogLeNet-based CNN network, finally refines them more correctly and precisely(tightly) by applying saliency object detection technique. The performance improvement of the proposed human localization method, AGTLM with respect to accuracy and tightness is shown through several experiments.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제26권1호
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• pp.52-58
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• 2015

본 연구팀이 개발한 신개념 강내형 치과 진단 장치에서 촬영한 X선 치아영상으로부터 치아 우식증을 조기 단계에서 판별하고 치과의사의 정확한 진단을 돕기 위해서 병변진단 보조시스템인 치아 와동 자동 검출 프로그램을 개발하고자 하였다. 치아 와동 자동 검출 시스템을 구성하고 있는 기본 알고리즘은 치아 와동과 정상 치아를 구분 할 수 있는 영상분별 알고리즘과 치아 영상의 고유 특성 정보를 분석하고 이를 병변 검출에 적용할 수 있는 알고리즘으로 나눌 수가 있는데, 본 연구에서는 먼저, DRLSE 방법을 적용하여 병변과 정상치아 사이의 윤곽선 분할 성능을 테스트 하였다. 개발된 알고리즘의 와식 판별 성능을 테스트하기 위해서 다양한 형태의 와식을 포함하는 전치, 견치, 소구치 등의 7개의 치아팬텀을 제작하고 치아 와식 분별을 실시하였다. 총 14 개의 와식 중에 와식의 경계를 부분적으로 식별한 2개를 제외하고는 12개 와식의 경계를 정확하게 구별하여 개발된 자동 치아 병변 알고리즘의 가능성을 입증하였다. 그러나 실제 치아 와식의 형태는 개개인마다 다르고 복잡하기 때문에 무작위로 선택된 실제 치아에 적용하기 위해서는 보강된 알고리즘이 필요하다. 향후에는 치아에 대한 사전정보를 처리하고 적용하는 패턴 인식 혹은 기계학습 알고리즘을 추가하여 보다 효과적이고 정확한 병변 알고리즘으로 개선할 예정이다.

• 한국항행학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.638-642
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• 2017

FOD는 항공기에 치명적인 위험을 줄 수 있는 잠재적인 위협요인을 가진 물질을 총칭하는 것이다. 이에, FOD는 공항 전 지역에서 주의해야하며 특히 활주로 및 항공기 이동지역에서는 FOD 탐지 및 수거를 하던 방식은 공항운영의 효율성 및 경제성이 매우 낮기 때문에 국내환경에 적합한 FOD 자동탐지시스템 개발이 필수적으로 요구된다. 이에 항공안전기술개발 사업의 일환으로 공항 내부의 항공기 이동지역 이물질 자동탐지 시스템 개발이 진행 중에 있다. 본 논문에서는 한서대학교 태안비행장에서 EO/IR카메라를 이용한 이물질 탐지실험을 진행하여 주간에는 EO카메라를 이용하고 야간에는 IR카메라를 이용하여 모두 정상적으로 탐지됨을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권2호
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• pp.83-90
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• 2015

현존하는 자동 사고감지 알고리즘의 대부분은 개방도로 혹은 터널 내에서 사고 발생 시 이것을 사고로 감지하지 못하고 혼잡으로 감지하는 경우가 많다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 개방도로에서의 사고감지 알고리즘을 기반으로 터널 내에서의 사고감지 알고리즘을 개선하여 감지율을 높일 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 개선된 알고리즘은 가우시안 혼합모델을 이용하여 픽셀의 변화량을 판단하여 터널 내 사고로 인한 정지차량을 우선 감지한 후 도로를 블록화하여 블록 간 점유율의 편차를 분석하여 최종 판단을 한다. 실제 사고영상에 알고리즘을 적용한 실험에서 모두 오류 없이 검지하였음을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제28권3호
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• pp.271-280
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• 2004

Assessment of image registration for Pressure Sensitive Paint (PSP) was performed. A 16 bit camera and LED lamp were used with Uni-FIB paint (ISSI). Because of model displacement and deformation at 'wind-on' condition, a large error of the intensity ratio was induced between 'wind-on' and' wind-off images. To correct the error, many kinds of image registrations were tested. At first, control points were marked on the model surface to find the coefficients of polynomial transform functions between the 'wind-off' 'wind-on' images. The 2nd-order polynomial function was sufficient for representing the model displacement and deformation. An automatic detection scheme was introduced to find the exact coordinates of the control points. The present automatic detection algorithm showed more accurate and user-friendly than the manual detection algorithm. Since the coordinates of transformed pixel were not integer, five interpolation methods were applied to get the exact pixel intensity after transforming the 'wind-on' image. Among these methods, the cubic convolution interpolation scheme gave the best result.

• 방송공학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.107-113
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• 2002

본 논문에서는 자동으로 야구 비디오를 요약하는 방법과 이를 구현한 소프트웨어 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 빠른 수행 속도와 정확성 높은 요약 결과를 추구한다. 이를 위해 압축비디오상의 특징 값에 기반 한 빠른 비디오 분할과 간단한 자막 인식을 수행하여 야구 경기에서 중요한 이벤트들을 검출한다. 또한, 본 시스템은 여러 레벨의 비디오 요약을 지원하기 위해 계층적 구조의 내용 기술을 지원한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.482-486
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• 2009

Scale-invariant feature is an effective method for retrieving and classifying images. In this study, we analyze a scale-invariant planar curve features for developing 2D shapes. Scale-space filtering is used to determine contour structures on different scales. However, it is difficult to track significant points on different scales. In mathematics, curvature is considered to be fundamental feature of a planar curve. However, the curvature of a digitized planar curve depends on a scale. Therefore, automatic scale detection for curvature analysis is required for practical use. We propose a technique for achieving automatic scale detection based on difference of curvature. Once the curvature values are normalized with regard to the scale, we can calculate difference in the curvature values for different scales. Further, an appropriate scale and its position are detected simultaneously, thereby avoiding tracking problem. Appropriate scales and their positions can be detected with high accuracy. An advantage of the proposed method is that the detected significant points do not need to be located in the same contour. The validity of the proposed method is confirmed by experimental results.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권2호
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• pp.127-134
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• 2003

본 논문은 영상 검지기에서 얻은 영상을 이용하여 화면상에 보이는 차량의 사고상황을 자동 검출하는데 목적이 있다. 사고 검지를 위해 별도의 장비 설치 없이 영상 검지기를 통해 얻은 도로 영상을 토대로 추돌사고, 고장으로 인한 정차, 갓길 불법 정차 등의 돌발 상황을 자동으로 검지 하는 알고리즘을 구현한다. 차량 사고가 발생할 가능성이 높은 관심 영역을 설정하여 화면에 가상의 트랩을 설치하고, 가상의 트랩상에서 발생하는 화소값의 변화와 차량의 움직임을 분석하여 사고상황을 자동 검지 하도록 한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 도로에서 사고 상황을 재현하고 설치된 영상 검지기를 통해 사고상황 영상을 획득하여 사고상황에 대한 자동 검지 결과를 제시한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.39-44
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• 2011

Automatic fire alarm system is set up to automatically detect fire on buildings. Because of economic reasons, P-type receiver and a conventional type fire detector is normally used for automatic fire alarm system in Korea. Because early detection of fire is regarded as important, the need of finding technique of fire location increases. This paper is studied a method to improve a reliability and add a function of fire location detection on a conventional type fire detector and P-type receiver. Fire location is detected by a method that controller attached on the receiver and the detector is read with a time lag. A reliability of fire detection alarm system is improved with a method that false fire alarm is able to decrease using two different principle detector together. This paper is studied for basic data of improvement of low-cost addressable automatic fire alarm system.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권1호
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• pp.230-235
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• 2022

This study is to select an optimal object detection algorithm for designing a self-checkout counter to improve the inconvenience of payment systems for products without existing barcodes. To this end, a performance comparison analysis of YOLO v2, Tiny YOLO v2, and the latest YOLO v5 among deep learning-based object detection algorithms was performed to derive results. In this paper, performance comparison was conducted by forming learning data as an example of 'donut' in a bakery store, and the performance result of YOLO v5 was the highest at 96.9% of mAP. Therefore, YOLO v5 was selected as the artificial intelligence object detection algorithm to be applied in this paper. As a result of performance analysis, when the optimal threshold was set for each donut, the precision and reproduction rate of all donuts exceeded 0.85, and the majority of donuts showed excellent recognition performance of 0.90 or more. We expect that the results of this paper will be helpful as the fundamental data for the development of an automatic payment system using AI self-service technology that is highly usable in the non-face-to-face era.