• Journal of Ecology and Environment
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• 제33권1호
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• pp.3-13
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• 2010

The Tsushima leopard cat, Prionailurus bengalensis euptilurus, a small felid, inhabits only the Tsushima Islands in Japan. Previous studies of the Tsushima leopard cat revealed that natural factors; including sex, reproductive activity, season, and prey distribution and abundance affect leopard cat home range variation and habitat use. In this study, we focused on clarifying how anthropogenic factors influenced home range variation and habitat use of a male Tsushima leopard cat living near a suburban area in January, March, May and September 2005 using radio-tracking. The home range size (100% MCP) of this cat was $0.78\;{\pm}\;0.26\;km^2$ (mean ${\pm}$ SD, n = 4 tracking sessions) across the whole study period. However, the cat did not use all parts of its home range uniformly; rather it used some habitat types selectively. The cat avoided agriculture areas and residential areas in all of the tracking-sessions. On the other hand, the cat showed a weak preference for artificial structures and a strong preference for baiting sites in January and March, while it avoided them in May, and no baiting site was included in its home range in September. These results suggest that anthropogenic factors influenced the ranging patterns and habitat use of the leopard cat living near a suburban area. Artificial structures might provided good resting spaces for the cat in bad weather. When the density of its main prey was low in the winter, the cat tended to rely on artificial prey and had a small home range size.

• 스마트미디어저널
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• 제5권4호
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• pp.90-95
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• 2016

최근 우리 문화유산에 대한 이해도를 높이기 위해 모바일 기반의 최신 IT기술을 이용하여 별도의 안내원 및 문화해설사 없이 입체적인 안내서비스를 제공함으로써 문화체험의 질이 높아질 수 있다. 본 논문의 목적은 안드로이드 기반의 GPS 및 증강현실을 이용한 문화유산 소개 콘텐츠 제작에 있다. 본 논문에서는 마커리스 트래킹 기반 증강현실과 GPS를 이용하여 사용자 문화유산 등의 위치정보에 따른 문화콘텐츠 제작방법을 제안한다. 스마트폰의 빠른 증강현실 대상 인식 및 문화유산의 상태에 따른 정확한 인식을 위하여 마커 검출 기술과 마커리스 트래킹 기술을 사용하였으며, 또한 사용자의 위치파악을 위해 안드로이드의 구글 맵을 이용한다. 이 방법은 기존의 방법들이 증강현실 콘텐츠의 일부 대상에 한정되어 있는 한계를 넘어 다양한 대상들과 접목되어 사용되어 질 수 있다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제21권1호
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• pp.95-102
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• 2018

Only the habitat characteristics and breeding status of Paridae have been studied, in addition to the lack of research on Parus varius varius, there is no study on the home-range in the post fledging period. This study was analyzed the home-range size of Parus varius varius in the post fledging period. The survey was conducted in the site located in Dankook Univ. Cheonan Campus(Middle Chungcheong Province). We captured five newborn Parus varius varius using artificial nest was installed before. Radio-tracking was carried out for analysis of home-range, and MCP (Minimum Convex Polygon) was used for analysis. We analyzed 1 individual tracked 15 days (VT5) and 4 individuals which missing radio-tracking transmitter within 3 days (VT1~VT4). Home-range of VT5 gradually increased to 1,38ha, 1.42ha, 2.14ha in the order of early, middle, late period. On the other hand, moving distance was decreased to 174.558m 125.129m, 120.180m. Home-range of V1~VT4 was estimated as 0.81ha which was 75.3% share of home-range of VT5 in early period. As the result it was found that home-range is formed far apart from artificial nest that has been influenced by human being interference, thereafter gradually adapting to interference and spreading close to artificial nest. through this research, we can construct basic ecological data for protecting habitat of Parus varius varius and increasing life rate. As first radio-tracking study of Parus varius varius home-range in the post fledging period, it is expected to be useful for the future study of home-range.

• 전자공학회논문지CI
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• 제39권5호
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• pp.45-55
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• 2002

본 논문에서는 GPS를 사용하여 위치와 자세 트래킹 정보를 이용하는 옥외용 증강현실 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 이동 운용국과 지상 운용국으로 구성하였고, 이동 운용국은 실시간 영상 획득 장치, GPS 트래킹 장치와 무선 데이터 송수신기로 구성하였다. 지상 운용국은 무선 송수신기, 가상 영상 발생 장치와 영상 합성 장치로 구성하였다. 영상 획득 장치가 부착된 이동 운용국의 위치와 자세를 측정하는 GPS 트래킹 장치는 TANS Vector와 RT-20으로 DGPS을 이용하도록 설계하였고, 무선 데이터 송수신기는 이동 운용국과 지상 운용국간의 데이터 전송을 위하여 이용하였다. 차량과 헬리콥터에 구현한 시스템을 장착하여 평가한 결과 건축 시뮬레이션과 방송, 여행지 안내, 무인정찰기, 유${\cdot}$무인 항공기에서의 항법 지원과 능동적인 정보수집, 재해 관찰 등과 같은 분야에 적용할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.638-640
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• 2016

최근 ICT 기술의 발전으로 모든 사물이 네트워크를 통해 인간과 연결되는 초연결사회에 진입하게 되었다. IoT 기술의 등장과 스마트 단말의 개발, 기술의 확장, 스마트 센서의 대중화, 스마트 기기 보급 확산, 다양한 네트워크망의 구축으로 IoT 기술은 급속도로 성장하고 있다. 이러한 기술의 적용 대상이 스마트 디바이스뿐만 아니라 자동차 등 이동성을 가진 사물에 적용이 되면서 이를 위한 네트워크 기술이 중요하게 되었다. 실시간 서비스 이용과 데이터의 정확성과 같은 특징이 중요하게 된 것이다. IoT를 구현하기 위해서는 IP, 보안, 서비스모델 등 많은 것들을 고려해야 하지만, 본 논문에서는 이동성 호스트에 대한 효율적인 서비스 제공을 위한 라우팅 경로 추적 기술에 대해 논의 하고자 한다. 이에 본 논문에서는 현재 연구되고 있는 라우팅 경로 추적 기술에 대해 알아보고, 향후 이동성 호스트에 대한 라우팅 방법에 대해 언급하고자 한다.

• 한국건축시공학회지
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• 제21권5호
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• pp.397-408
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• 2021

건설업은 업무상 재해 발생빈도와 사망자 수가 다른 산업군에 비해 높아 가장 위험한 산업군으로 불린다. 정부는 건설 현장에서 발생하는 산업 재해를 줄이고 예방하기 위해 CCTV 설치 의무화를 발표했다. 건설 현장의 안전 관리자는 CCTV 관제를 통해 현장의 잠재된 위험성을 찾아 제거하고 재해를 예방한다. 하지만 장시간 관제 업무는 피로도가 매우 높아 중요한 상황을 놓치는 경우가 많다. 따라서 본 연구는 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모형 중 개체 분할인 YOLACT와 다중 객체 추적 기법인 SORT을 적용하여 다중 클래스 다중 객체 추적 시스템을 개발하였다. 건설 현장에서 촬영한 영상으로 제안한 방법론의 성능을 MS COCO와 MOT 평가지표로 평가하였다. SORT는 YOLACT의 의존성이 높아서 작은 객체가 적은 데이터셋을 학습한 모형의 성능으로 먼 거리의 물체를 추적하는 성능이 떨어지지만, 크기가 큰 객체에서 뛰어난 성능을 나타냈다. 본 연구로 인해 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 기법들의 안전 관제 업무에 보조 역할로 업무상 재해를 예방할 수 있을 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권3호
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• pp.267-274
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• 2004

본 논문은 다중 비디오카메라에서 색 정보를 이용한 특정 이동물체 추적 이동물체 추적 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법은 다중 비디오카메라로부터 입력되는 영상의 RGB 칼라 좌표계를 HSI 칼라 좌표계로 변환한 후, 영상의 색조 영역만을 가지고 배경영상과 물체가 존재하는 영상에서 차영상 기법과 가산투영 기법을 사용하여 이동물체를 검출한다. 검출된 이동물체 영역의 색조는 0도부터 360도 사이에서 24단계로 정규화 된다. 정규화된 이동물체의 색조 분포도를 구한 후, 가장 높은 분포를 갖는 3개의 정규화 레벨과 3개의 정규화 레벨 사이의 간격을 이동물체의 특징파라미터로 사용하였다. 각 카메라간의 이동물체 동일성 관별은 이동물체 특징파라미터를 가지고 판별하고, 추적 감시하였다. 제안된 방법의 타당성을 검토하기 위하여 실내에 각기 다른 장소에 4대의 카메라를 각각 설치하여 이동물체의 대상을 사람으로 놓고, 특정사람을 감시한 결과 각 카메라에서 검출된 특정사람의 색조분포도 변화는 10％내를 유지함을 보였고, 특징 파라미터로 4대의 카메라에서 특정사람이 자동 추적감시 됨을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.851-859
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• 2011

본 논문에서는 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위해 연속된 입력영상에서 인체의 실루엣과 조인트를 자동추출하고 조인트를 추적함으로 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 또한 추출된 조인트를 이용하여 인체를 매핑하여 사람의 동작을 재현한다. 이를 위해 인체의 치수를 이용하여 인체 움직임을 제어하는 14개의 조인트로 인체를 모델링한다. 제안방법은 단일카메라로 RGB 컬러로 입력되는 영상을 색상, 채도, 명암의 영상으로 변환한 후 차 영상기법을 이용하여 인체의 실루엣을 추출한다. 추출된 실루엣의 코너점과 인체 모델링 정보를 이용하여 조인트를 자동 검출한다. 객체의 움직임 추적은 전체 영상 중 조인트를 중심으로 블록매칭 기법을 이용하며 추출된 조인트의 위치정보를 이용하여 인체의 움직임을 매핑한다. 제안방법을 실험동영상에 적용한 결과 인체의 실루엣과 조인트를 자동 검출하며 추출된 조인트로 인체의 매핑이 효율적으로 이루어졌다. 또한 조인트의 추적이 매핑된 인체에 반영되어 인체의 움직임도 적절히 표현되었다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제4권1호
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• pp.101-110
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• 2004

The robots that will be needed in the near future are human-friendly robots that are able to coexist with humans and support humans effectively. To realize this, humans and robots need to be in close proximity to each other as much as possible. Moreover, it is necessary for their interactions to occur naturally. It is desirable for a robot to carry out human following, as one of the human-affinitive movements. The human-following robot requires several techniques: the recognition of the moving objects, the feature extraction and visual tracking, and the trajectory generation for following a human stably. In this research, a predictable intelligent space is used in order to achieve these goals. An intelligent space is a 3-D environment in which many sensors and intelligent devices are distributed. Mobile robots exist in this space as physical agents providing humans with services. A mobile robot is controlled to follow a walking human using distributed intelligent sensors as stably and precisely as possible. The moving objects is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the intelligent space. Uncertainties in the position estimation caused by the point-object assumption are compensated using the Kalman filter. To generate the shortest time trajectory to follow the walking human, the linear and angular velocities are estimated and utilized. The computer simulation and experimental results of estimating and following of the walking human with the mobile robot are presented.

• 방송공학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.782-791
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• 2016

영상에서 배경으로부터 객체를 추출하는 영상 segmentation 알고리즘은 물체 인식 및 추적 등 다양한 응용분야에서 활용될 수 있다. 본 논문에서는 고정된 카메라에서 다수의 초기 프레임을 참조하여 실시간 객체 segmentation 방법을 제안한다. 먼저 객체와 배경을 분류하는 확률모델을 제안하였으며 초기 프레임 동안에 카메라의 color consistency와 focus 특성을 분석하여 안정적인 segmentation 성능을 증가시켰다. 또한 분류된 객체에서 human의 skeleton 특성을 이용하여 추출 결과를 보정하는 방법을 제안한다. 마지막으로 제안된 알고리즘은 객체 segmentation 실시간 처리를 위하여 복잡도를 최소화하므로 다양한 mobile 단말에 확대 적용 가능하다.