• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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• pp.145-148
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• 1996

In moving object tracking based on the visual sensory feedback, a prerequisite is to determine which feature or which object is to be tracked and then the feature or the object identification precedes the tracking. In this paper, we focus on the object identification not image feature identification. The target identification is realized by finding out corresponding line segments to the hypothesized model segments of the target. The key idea is the combination of the Mahalanobis distance with the geometrica relationship between model segments and extracted line segments. We demonstrate the robustness and feasibility of the proposed target identification algorithm by a moving vehicle identification and tracking in the video traffic surveillance system over images of a road scene.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.103-111
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• 2005

Since the Industrial Revolution in the 18th century, the production system adopted mechanization and mass production to popularize and standardize overall society. The architectural space removed basic desire of men on the decoration to neglect historical and regional continuity of the architecture and to make uniform designs, so that human sensibility and emotion were excluded. The architectural space had arbitrary and functionalism features in accordance with such a social change to display abstract space having no personality. The limitation expanded value of the space that was not lot possession and residence but for communication with men to express object factors. However, the object factors of the space were expressed in each factor consisting of either material factors or non-material factors. This study investigated interaction of the space by both expressive interaction and potential interaction to find out key words for making frames of the investigation and to examine cases comprehensively. The purpose of the study was to recover relations between the space and men in horizontal way and mutual communication and to present possibility integrating men and space.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제12권1호
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• pp.21-34
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• 2005

Object-oriented paradigm has required the fundamental changes in the developers' practice and orientation. However. the relevant literature has not still provided the solid practical methodology but created some myths regarding Use Case modeling. In this study. we attempt to 'demythologize' some key aspects of Use Case Modeling by describing what we have observed in our research and practice. In order to identify the developers' perceptions. the survey methodology was utilized. By discussing the differences between what must be done and what has been done. this study provides rich insights into the better understanding of the Use Case modeling and the successful development of object-oriented systems.

• Spatial Information Research
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• 제5권1호
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• pp.77-88
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• 1997

본 논문에서는 객체관계형 지리정보 시스템의 설계 및 구현에 대하여 논한다. 본 지리정보 시스템은 상용의 객체관계형 데이터베이스 시스템을 하부 구조로 사용하며, 객체지향 데이터 모델에 근거한 공간 객체모델, 공간 질의어 및 시각적 사용자 인터페이스를 제공하고 있다. 특히 본 시스템에서는 데이터베이스 상의 주색인(primary index)기법으로 적용 가능한 DOT 공간 색인 기법을 이용하여 효율적인 공간 질의 처리를 수행한다. 또한 본 시스템에서는 SDTS데이터 모델을 개념적 모델로 사용하며, SDTS의 공간 객체에 관한 개념적 모델은 지리정보 시스템 내에서 내부 데이터 모델인 객체지향 데이터 모델로 전환된다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.319-327
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• 2022

Transformers are the most famous deep learning models that has achieved great success in natural language processing and also showed good performance on computer vision. In this survey, we categorized transformer-based models for computer vision, particularly object detection tasks and perform comprehensive comparative experiments to understand the characteristics of each model. Next, we evaluated the models subdivided into standard transformer, with key point attention, and adding attention with coordinates by performance comparison in terms of object detection accuracy and real-time performance. For performance comparison, we used two metrics: frame per second (FPS) and mean average precision (mAP). Finally, we confirmed the trends and relationships related to the detection and real-time performance of objects in several transformer models using various experiments.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.337-340
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• 2001

본 논문에서는 MPEG가 비디오 스트림의 형상 정보를 클러스터링 하여 VO(Visual Object)의 동작을 요약하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 MPEG-4 비트 스트림의 디코딩 없이 형상 정보를 근사화 한다. 그리고 사용자가 입력한 질의 VOP(Video Object Plane)와 VO의 각 VOP와의 NMHD(Normalized Mean Hausdorff Distance)를 구한 후 클러스터링을 수행하여 키 영역을 분리해낸다. 클러스터링에 의해 시간적으로 분리된 영역의 지속성을 고려하여 Rank를 매김으로써 사용자가 원하는 수의 키 VOP를 선택할 수 있게 한다. 제안하는 방법은 클러스터링을 사용함으로써 키 VOP를 선정하였으며, Rank와 질의 VOP를 사용하여 사용자와의 상호작용이 가능하다.

• 한국측량학회지
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• 제34권5호
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• pp.479-493
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• 2016

항공 레이저 스캐너(ALS)로부터 획득한 라이다(LiDAR) 데이터는 지형지물을 모델링하기 위해서 널리 사용되고 있으며, 특히 정밀 3차원 건축물 및 도시모델, 엄밀정사영상 등 고품질의 공간정보를 효율적으로 구축하기 위하여 라이다 데이터를 이용한 3차원 모델링에 관한 연구가 지속적으로 수행되고 있다. 불규칙적으로 분포된 고밀도의 라이다 데이터로부터 객체를 3차원으로 모델링하기 위해서는 시스템 캘리브레이션, 노이즈 제거 및 지면과 객체를 분리하기 위한 필터링, 객체의 종류 및 특성에 따른 데이터 분류, 기하학적 특성 및 동질성에 기반한 데이터 분할, 분할면의 군집화 및 묘사, 분할면의 재구성과 조합에 의한 모델링, 품질검사 등 일련의 복잡한 과정들이 수반된다. 라이다 데이터를 이용한 많은 모델링 방법들은 데이터 분할 과정을 포함하고 있지만, 본 논문에서는 라이다 데이터를 분할하지 않고 객체를 구성하는 중요하고 대표적인 특징점들을 추출하여 건물 모델링에 활용하는 방법을 제안하고 있다. 복잡하고 다양한 건물 형태를 시뮬레이션한 데이터와 실제 데이터에 적용하여 제안한 방법의 타당성 및 정확도를 검증하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권3호
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• pp.192-198
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• 2020

The 3D point cloud is a key technology of object detection for virtual reality and augmented reality. In order to apply various areas of object detection, it is necessary to obtain 3D information and even color information more easily. In general, to generate a 3D point cloud, it is acquired using an expensive scanner device. However, 3D and characteristic information such as RGB and depth can be easily obtained in a mobile device. GNN (Graph Neural Network) can be used for object detection based on these characteristics. In this paper, we have generated RGB and RGBD by detecting basic information and characteristic information from the KITTI dataset, which is often used in 3D point cloud object detection. We have generated RGB-GNN with i-GNN, which is the most widely used LiDAR characteristic information, and color information characteristics that can be obtained from mobile devices. We compared and analyzed object detection accuracy using RGBD-GNN, which characterizes color and depth information.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.17-31
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• 2017

The aim of the paper is to present an object recognition method toward augmented reality system that utilizes existing education instruments that was designed without any consideration on image processing and recognition. The light reflection, sizes, shapes, and color range of the existing target education instruments are major hurdles to our object recognition. In addition, the real-time performance requirements on embedded devices and user experience constraints for children users are quite challenging issues to be solved for our image processing and object recognition approach. In order to meet these requirements we employed a method cascading light-weight weak classification methods that are complimentary each other to make a resultant complicated and highly accurate object classifier toward practically reasonable precision ratio. We implemented the proposed method and tested the performance by video with more than 11,700 frames of actual playing scenario. The experimental result showed 0.54% miss ratio and 1.35% false hit ratio.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.107-116
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• 2012

본 논문에서는 과거 발생했던 범죄 빈도수가 적용된 해당 지역의 도시 공간 정보를 구성하고 있는 객체를 바탕으로 육안으로 판별이 가능한 특징들을 판독키로 정하고, 위험도를 계량화하였으며, 미래 예측 기법인 마코프 체인 방식을 적용하여 래스터 형태의 위험도 확률지도를 생성하는 기법을 제안한다. 이때 객체 판독키는 일정 크기의 셀로 나누어 셀에 해당하는 계량화된 위험지수를 적용하고, 여러 계층의 범죄 예측 확률지도를 통합하여 통합된 위험도 확률지도를 생성한다. 이는 정적인 정보가 아닌 시간에 따라 위험도 확률지도가 변화될 수 있고, 객체 판독키의 추가 적용에 따라 달라질 수 있는 위험도 확률지도를 생성하여 범죄의 예방에 적용될 수 있는 모델 구성 방법을 제시한 것으로, 순찰 경로 및 감시 장비의 최적 배치에 활용될 수 있을 것이다.