• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.955-961
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• 2010

본 논문에서는 HOG 특정벡터와 영상분할을 이용한 부스팅 분류기반의 자동차영역 검출 알고리즘의 연구에 대해서 기술한다. 입력된 영상으로부터 차량을 검출하기위해 먼저 분할 후 합병(split-merge) 방법을 적용하여 영상을 분할한다. 그리고 가장 큰 두 영역을 검색 영역에서 제외하여 처리 속도를 향상 시킨다. 각 영역에 대해 HOG(histogram of oriented gradient) 특정을 추출한다. 분류기는 두 개의 모집단을 분류하는데 많이 사용되고 있는 AdaBoost 방법을 사용한다. 제안방법의 성능 평가를 위해 537개의 영상을 사용하여 분류기를 학습하였으며, 또한 학습에 사용하지 않은 비학습영상 500개를 사용하여 인식률을 구하였다. 실험결과 비학습영상에 대해 98.34%의 인식률을 얻었다. 결론적으로 제안된 방법이 지능형 자동차 제어 시스템에서 차량의 위치를 찾는 방법으로 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.363-366
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• 2016

본 논문에서는 보행자 검출 시, 교차 상황에서 발생하는 문제 해결을 위한 방법을 제안한다. 영상에서 특정 보행자를 검출하는 동안 다른 보행자와 교차하는 경우, 기존에 검출하던 보행자가 아닌 다른 보행자를 잘못 검출하는 문제가 발생한다. 문제 해결을 위해 제안하는 방법은 다음과 같다. 먼저, 검출할 특정 보행자를 bounding box로 선택하고 해당영역을 템플릿으로 추출한다. HOG를 이용하여 영상에서 보행자들을 검출하고, 후보영역으로 지정한다. 후보영역으로 지정된 보행자들을 앞서 템플릿으로 추출한 특정보행자와 비교하여 검출할 보행자를 최종 선택한다. 비교에는 템플릿 매칭, 히스토그램 비교와 LBP를 이용한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.345-346
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• 2018

차종 별 교통량 자료는 도로의 유지관리나 분석 등의 행정 처리 업무에 필요한 기본 자료임과 동시에 각종 연구에 활용된다. 본 시스템은 그 일환으로서 화물차나 일반차량을 구분하여 특정 도로의 화물차 비율이나 교통량을 파악하는데 활용할 수 있다. 머신 러닝 알고리즘 중에서 높은 성능을 보이는 Support Vector Machine (SVM) 알고리즘을 이용하여 도로 위의 일반차량과 화물차를 구분하였다. 우선, 화물차와 일반차량의 차이를 구분하고자 각각의 영상에 대해 Histogram of Oriented Gradients (HOG) 기반 특징점을 추출하고 이에 따라 1 차원 벡터로 표현된 데이터를 SVM 으로 분류하여 구분한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.106-113
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• 2014

보행자 검출기는 보안이 필요한 곳에서 모니터링을 하거나 특정 장소를 드나드는 사람의 수를 셀 때, 운전 중 차도에 뛰어드는 사람을 감지할 때 등 상황에 따라 여러 목적으로 응용될 수 있다. 이와 관련한 연구는 많이 진행되어 왔지만, 임베디드 시스템에서는 제한된 컴퓨팅 능력으로 인해 검출 속도가 느리다는 문제가 있다. 본 논문에서는 입력 영상에서 배경 부분을 빠르게 제거하여 검출 속도를 향상하는 방법과 ARM SIMD 아키텍처에서 NEON 병렬화 기법을 이용하여 검출 속도를 향상하는 방법을 제시한다. 제시한 방법으로 구현한 검출기는 INRIA Person Dataset을 이용하여 테스트한 결과 기존에 비해 3.01배의 향상된 속도를 나타냈다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.161-164
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• 2013

보행자 검출기는 보안이 필요한 곳에서 모니터링을 하거나 특정 장소를 드나드는 사람의 수를 셀 때, 운전 중 차도에 뛰어드는 사람을 감지할 때 등 상황에 따라 여러 목적으로 응용될 수 있다. 이에 따른 연구는 많이 진행되어 왔지만, 임베디드 시스템에서는 제한된 컴퓨팅 능력으로 인해 검출 속도가 느리다는 문제가 있다. 본 논문에서는 입력 영상에서 배경 부분을 빠르게 제거하여 검출 속도를 향상하는 방법과 ARM 아키텍처에서 NEON 병렬화 기법을 이용하여 검출 속도를 향상하는 방법을 제시한다. 제시한 방법으로 구현한 검출기는 기존보다 201.1% 향상된 속도를 나타냈다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권10호
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• pp.190-196
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• 2014

본 논문에서는 상용 스마트폰에서의 첨단운전자보조시스템(ADAS)을 위해 모바일 플랫폼에 최적화된 cascade 방식의 HOG 특징을 이용한 보행자 검출 방법을 제안한다. 제한된 모바일 플랫폼 자원을 효율적으로 사용하기 위해 OpenCL 병렬처리 라이브러리를 이용하였고 크게 두 가지 방법으로 수행속도를 향상시켰다. 첫째, 호스트 코드에서 OpenCL 프로그램 빌드 옵션을 특정하고 작업 그룹 크기를 조절하였다. 둘째, 커널 코드에서 지역 메모리와 LUT 등을 사용하여 가속화하였다. 성능 평가를 위하여 널리 알려진 영상처리 라이브러리인 OpenCV for Android 함수의 모바일 CPU 수행 결과와 비교하였으며 실험 결과, OpenCV의 hogcascade 함수보다 25% 향상된 처리속도를 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권3호
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• pp.70-77
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• 2017

최근 IoT 및 딥러닝 관련 기술요소들이 영상보안감시시스템에서도 다양하게 응용되고 있다. 그 중 CCTV를 통해 촬영된 동영상에서 자동으로 특정 객체를 검출, 추적, 분류 하는 감시 기능이 점점 지능화되고 있다. 본 논문에서는 보급형 CPU만 사용하는 PC 환경에서도 실시간 처리가 가능한 알고리즘을 목표로 하였다. GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용한 배경 모델링과 헝가리안 알고리즘, 그리고 칼만 필터를 조합한 추적 알고리즘은 전통적이며 복잡도가 비교적 적지만 검출 오류가 높다. 이를 보강하기 위해 대용량 데이터 학습에 적합한 딥러닝을 기술을 적용하였다. 특히 움직임이 있는 사람의 특징을 강조하기 위해 추적된 객체에 대해 SRGB-3 Layer CNN을 사용하였다. 성능 평가를 위해 기존의 HOG와 SVM을 이용한 시스템과 비교했을 때 Move-in은 7.6%, Move-out은 9.0%의 오류율 감소가 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.85-88
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• 2017

보행자 검출을 위한 기술이 많이 개발되고 있으며 HOG(Histograms of oriented)와 haar-like feature를 이용한 특징값 검출을 통해 보행자를 검출하는 방법들이 대표적이라 할 수 있다. 하지만 이 방법들은 보행자가 사물에 가려졌을 때 보행자를 검출하지 못한다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 haar-like feature와 adaboost 학습알고리듬을 이용하여 보행자를 검출하고 kalman filter를 이용하여 보행자가 특정 사물에 가려지는 것 과 같은 occlusion 문제를 해결하여 보행자 검출 성능을 높이고자 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.1016-1017
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• 2018

사물인터넷 환경에서 획득되는 상황 인지 데이터들 중에 특히 이동 객체에 대한 정보를 담은 데이터는 상황 인지의 여러 응용 분야에 매우 유용하다. 하지만, 실시간으로 보행자를 검출하게 되면 인원이 중첩되거나 보행자가 아닌 사물이 검출 되는 현상이 발생한다. 정확한 보행자 검출을 위해 사물인터넷 환경에서 얻을 수 있는 영상에서 다양한 크기와 위치의 수많은 블록들로부터 HOG를 계산하고 유의미한 블록들을 선별해서 보행자 수를 검출한다. 검출된 보행자 수는 서버에 저장되어 특정 공간의 이용자 수를 알아내는데 사용된다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제14권4호
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• pp.923-941
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• 2005

축산농가로부터 발생되는 악취문제는 지역사회에 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 본 연구는 미국의 콜로라도 주의 한 지역(Weld County)에서 거래된 3,355개의 주택이 199개의 축산농가의 악취 때문에 거래가격에 얼마나 영향을 받았는지를 분석하였다. 특히 주택시장에 잠재적으로 존재하는 공간상관관계를 분석에 포함하기 위해 공간 헤도닉 모형을 이용하였다. 결과를 보면 이 지역은 전통적으로 육우와 비육우 농가가 많아서인지 소규모의 육우와 비육우 농장은 오히려 농촌의 전형적인 전원생활의 일부로 주택가격에 양의 파급효과로 나타났다. 그러나 악취로 인한 주택가격의 영향은 축산업의 규모와 업종에 따라 차이를 보였다. 일정규모 이상을 넘어서는 농가와 특정 업종은 주택가격을 하락시키는 것으로 분석되었다. 특히 대규모의 양돈과 양(sheep)은 주택과 근거리에 있는 경우 지역사회에 결정적인 경제적 손실을 초래하고 있음을 알 수 있었다. 축산업의 악취는 부정적인 외부효과의 하나로 지역사회에 사회적인 비용으로 나타난다. 정책결정자는 이 같은 사회적인 비용을 최소화하고 지역경제개발 효과를 극대화하기 위해 이 같은 사회적인 비용을 지역계획 수립에 반영해야 한다. 특히 주택과 축산업의 위치와 특성을 적절히 고려해야 할 것이다.