• 대한교통학회지
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• 제21권2호
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• pp.63-70
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• 2003

실시간 교차로의 대기행렬길이 검지는 지능형교통체계의 중요부분인 교통관제를 위해서 매우 중요하다. 특히 교통정보수집을 위한 영상기반 기술은 전통적인 루프검지기 또는 기타 타 검지기에 비하여 내재된 여러 이점 때문에 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 현장 적용시 흔히 발생하는 영상에서의 잡음 및 주변 물체로부터 투영되는 음영 등에 의해 나타나는 차량의 오검지율을 줄이고 수집되는 교통정보의 신뢰도를 높이기 위해서는 보다 효과적인 알고리즘개발이 요구된다. 본 연구에서는 영상처리를 이용한 대기행렬길이 검지를 위한 알고리즘을 제시하였다. 실시간 데이터 수집 및 분석 그리고 패턴분석에 우수한 것으로 알려진 신경망 모형을 이용하였으며, 특히 시스템 신뢰성을 높이기 위하여 퍼지이론이 접목된 퍼지 뉴런모델인 Fuzzy ARTMAP을 모형에 도입하였다. 실험결과 본 연구에서 제시한 대기행렬 측정 방법은 매우 우수한 검지 능력을 보였으며, 대기행렬 검지뿐만 아니라 신뢰성 높은 차량검지 및 차종분류를 위해서도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권5호
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• pp.1676-1689
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• 2014

At present, the Content-Based Image Retrieval (CBIR) system has become a hot research topic in the computer vision field. In the CBIR system, the accurate extractions of low-level features can reduce the gaps between high-level semantics and improve retrieval precision. This paper puts forward a new retrieval method aiming at the problems of high computational complexities and low precision of global feature extraction algorithms. The establishment of the new retrieval method is on the basis of the SIFT and Harris (APISH) algorithm, and the salient region of interest points (SRIP) algorithm to satisfy users' interests in the specific targets of images. In the first place, by using the IPDSH and SRIP algorithms, we tested stable interest points and found salient regions. The interest points in the salient region were named as salient interest points. Secondary, we extracted the pseudo-Zernike moments of the salient interest points' neighborhood as the feature vectors. Finally, we calculated the similarities between query and database images. Finally, We conducted this experiment based on the Caltech-101 database. By studying the experiment, the results have shown that this new retrieval method can decrease the interference of unstable interest points in the regions of non-interests and improve the ratios of accuracy and recall.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제21권1호
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• pp.47-60
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• 2018

In this paper, we proposed a method for eliminating aiming error of unguided anti-tank rocket using improved target tracking. Since predicted fire is necessary to hit moving targets with unguided rockets, a method was proposed to estimate the position and velocity of target using fire control system. However, such a method has a problem that the hit rate may be lowered due to the aiming error of the shooter. In order to solve this problem, we used an image-based target tracking method to correct error caused by the shooter. We also proposed a robust tracking method based on TLD(Tracking Learning Detection) considering characteristics of the FCS(Fire Control System) devices. To verify the performance of our proposed algorithm, we measured the target velocity using GPS and compared it with our estimation. It is proved that our method is robust to shooter's aiming error.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권4C호
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• pp.494-504
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• 2004

사용자의 시선 위치를 파악하는 연구는 많은 응용분야를 가지고 지난 몇년간 눈부시게 발전되어 왔다. 기존의 대부분 연구에서는 영상 처리 방법만에 의존하여 시선 위치 추적 연구를 수행하였기 때문에 처리 속도도 늦고 많은 사용 제약을 가지는 문제점이 있었다. 이 논문에서는 적외선 조명이 부착된 단일 카메라를 이용한 컴퓨터 비전 시스템으로 시선 위치 추적 연구를 수행하였다. 사용자의 시선 위치를 파악하기 위해서는 얼굴 특징점의 위치를 추적해야하는데, 이를 위하여 이 논문에서는 적의선 기반 카메라와 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하였다. 사용자가 모니터상의 임의의 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 3차원 위치는 3차원 움직임량 추정(3D motion estimation) 및 아핀 변환(affine transformation)에 의해 계산되어 질 수 있다. 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치가 계산되면. 이로부터 3개 이상의 얼굴 특징점으로부터 생성되는 얼굴 평면 및 얼굴 평면의 법선 벡터가 구해지게 되며, 이러한 법선 백터가 모니터 스크린과 만나는 위치가 사용자의 시선위치가 된다. 또한. 이 논문에서는 보다 정확한 시선 위치를 파악하기 위하여 사용자의 눈동자 움직임을 추적하였으며 이를 위하여 신경망(다층 퍼셉트론)을 사용하였다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 4.2cm의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제27권2호
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• pp.151-160
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• 2002

Cow image processing technique would be useful not only for recognizing an individual but also for establishing the image database and analyzing the shape of cows. A cow (Holstein) has usually the unique speckle pattern. In this study, the individual recognition of cow was carried out using the speckle pattern and the content-based image retrieval technique. Sixty cow images of 16 heads were captured under outdoor illumination, which were complicated images due to shadow, obstacles and walking posture of cow. Sixteen images were selected as the reference image for each cow and 44 query images were used for evaluating the efficiency of individual recognition by matching to each reference image. Run-lengths and positions of runs across speckle area were calculated from 40 horizontal line profiles for ROI (region of interest) in a cow body image after 3 passes of 5$\times$5 median filtering. A similarity measure for recognizing cow individuals was calculated using Euclidean distance of normalized G-frame histogram (GH). normalized speckle run-length (BRL), normalized x and y positions (BRX, BRY) of speckle runs. This study evaluated the efficiency of individual recognition of cow using Recall(Success rate) and AVRR(Average rank of relevant images). Success rate of individual recognition was 100% when GH, BRL, BRX and BRY were used as image query indices. It was concluded that the histogram as global property and the information of speckle runs as local properties were good image features for individual recognition and the developed system of individual recognition was reliable.

• Smart Structures and Systems
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• 제24권5호
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• pp.567-585
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• 2019

In the past two decades, structural health monitoring (SHM) systems have been widely installed on various civil infrastructures for the tracking of the state of their structural health and the detection of structural damage or abnormality, through long-term monitoring of environmental conditions as well as structural loadings and responses. In an SHM system, there are plenty of sensors to acquire a huge number of monitoring data, which can factually reflect the in-service condition of the target structure. In order to bridge the gap between SHM and structural maintenance and management (SMM), it is necessary to employ advanced data processing methods to convert the original multi-source heterogeneous field monitoring data into different types of specific physical indicators in order to make effective decisions regarding inspection, maintenance and management. Conventional approaches to data analysis are confronted with challenges from environmental noise, the volume of measurement data, the complexity of computation, etc., and they severely constrain the pervasive application of SHM technology. In recent years, with the rapid progress of computing hardware and image acquisition equipment, the deep learning-based data processing approach offers a new channel for excavating the massive data from an SHM system, towards autonomous, accurate and robust processing of the monitoring data. Many researchers from the SHM community have made efforts to explore the applications of deep learning-based approaches for structural damage detection and structural condition assessment. This paper gives a review on the deep learning-based SHM of civil infrastructures with the main content, including a brief summary of the history of the development of deep learning, the applications of deep learning-based data processing approaches in the SHM of many kinds of civil infrastructures, and the key challenges and future trends of the strategy of deep learning-based SHM.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1141-1147
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• 2020

말벌 종은 모양이 매우 유사하기 때문에 비전문가가 분류하기 어렵고, 객체의 크기가 작고 빠르게 움직이기 때문에 실시간으로 탐지하여 종을 분류하는 것은 더욱 어렵다. 본 논문에서는 바운딩 박스를 이용한 딥러닝 알고리즘을 기반으로 말벌 종을 실시간으로 분류하는 시스템을 개발하였다. 훈련 영상의 레이블링 작업 시 바운딩 박스 안에 포함되는 배경 영역을 최소화하기 위하여 말벌의 머리와 몸통 부분만을 선택하는 방법을 제안한다. 또한 실시간으로 말벌을 탐지하고 그 종을 분류할 수 있는 최선의 알고리즘을 찾기 위하여 기존의 바운딩 박스 기반 객체 인식 알고리즘들을 실험을 통하여 비교한다. 실험 결과 컨볼루션 레이어의 활성함수로 mish 함수를 적용하고, 객체 검출 블록 전에 공간집중모듈(Spatial Attention Module, SAM)을 적용한 YOLOv4 모델을 사용하여 말벌 영상을 테스트한 경우 평균 97.89%의 정밀도(Precision)와 98.69%의 재현율(Recall)을 나타내었다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권5호
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• pp.197-205
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• 2021

최근 리테일 산업계에서는 COVID-19 등의 다양한 외부 환경 위협으로부터의 대응과 AI 기술을 활용한 경쟁력을 갖추기 위한 정보기술 융합 및 활용 요구가 증가하고 있으나 리테일 산업에서의 데이터를 활용하기 위한 연구와 응용 서비스의 활용사례가 매우 부족하다. 본 연구는 CCTV 영상 데이터 기반의 AI 활용 응용 서비스 활용 사례연구로 리테일 공간에서의 CCTV 영상 데이터 수집, 객체 탐지 및 추적 AI 모델 활용, 실시간 추적된 객체와 트래킹 데이터를 저장하기 위한 시계열 데이터베이스 활용, 시계열 데이터를 활용한 모니터링, 리테일 공간의 혼잡도와 관심도를 분석하기 위한 히트맵, 리테일 공간에서의 실시간 상황 모니터링, COVID-19와 같은 사회적 위협으로부터의 접촉자 분석과 추적을 위한 사회적 거리 두기 현황, 비인가자의 보안 구역의 접근 모니터링 애플리케이션을 설계하고 이를 실제 구현하여 리테일 공간에서의 CCTV 영상 데이터를 활용한 애플리케이션 설계를 통해 CCTV 영상 데이터 기반의 AI 융합 응용 서비스 활용 모델을 제시하였으며, 실제 구현을 통해 설계된 활용 모델을 검증하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.933-940
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• 2022

2차원 영상 센서를 이용하여 조종자의 3차원 손 위치를 인식하고 이를 기반으로 원격으로 6축 로봇팔을 제어하는 시스템을 개발하였다. 시스템은 물체의 영상정보를 인식하는 2차원 영상 센서 모듈, 영상정보를 로봇팔 제어 명령어로 전환하는 알고리즘, 자체 제작한 6축 로봇팔 및 제어 시스템으로 구성된다. 영상 센서는 조종자가 착용한 장갑의 모양과 색을 인지하여 크기 및 위치정보를 출력하게 되며, 본 연구에서는 이러한 위치 및 물체를 둘러싼 크기 정보를 이용하여 로봇 선단의 속도를 제어한다. 연구 방법의 검증은 자체 제작된 6축 로봇으로 실행하였으며, 조종자의 손동작 조종에 의한 실험을 통해 제안한 영상정보 제어 및 로봇 선단 제어 방법이 성공적으로 동작함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1720-1728
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• 2022

인공지능 기술의 발전으로 산업 4.0시대가 열렸고 축산업에서도 ICT 기술이 접목된 스마트 농장의 구현이 큰 관심을 받고 있다. 그중에서도 컴퓨터 비전 기반 인공지능 기술을 접목한 축산물 및 축산 가공품의 품질 관리 기술은 스마트 축산의 핵심 기술에 해당한다. 그러나 인공지능 모형 훈련을 위한 축산물 이미지 데이터 수의 부족과 특정 범주(class)에 대한 데이터 불균형은 관련 연구 및 기술 개발에 큰 장해물이 되고 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 본 연구에서는 오버샘플링과 적대적 사례 생성기법의 활용을 제안한다. 제안되는 방법은 성공적인 불량 탐지 (Defect detection) 관점을 기반으로 하며, 이는 부족한 데이터 레이블을 효과적으로 활용하는데 필요한 방법이다. 최종적으로 실험을 통해 제안된 방법의 타당성을 확인하고 활용 전략을 검토한다.