• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제9권4호
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• pp.63-66
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• 2010

Detecting marker coordinates is important in augmented reality system based on tag. If a marker is not detected, objects can't be augmented. In this paper, we propose a noise reduction method for augmented reality. Using a blue color space to HIS color transformation was performed on the binary. Erosion operator and the dilation operator of the binary images were performed. Experimental results show that proposed method produces a tag image recognizable in various light environments. And using the area of the rectangle, the labeling could be detected through the tag. Tag recognition rate is improved by removing noise.

• ETRI Journal
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• 제33권4호
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• pp.569-579
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• 2011

This paper presents a novel approach for human activity recognition (HAR) using the joint angles from a 3D model of a human body. Unlike conventional approaches in which the joint angles are computed from inverse kinematic analysis of the optical marker positions captured with multiple cameras, our approach utilizes the body joint angles estimated directly from time-series activity images acquired with a single stereo camera by co-registering a 3D body model to the stereo information. The estimated joint-angle features are then mapped into codewords to generate discrete symbols for a hidden Markov model (HMM) of each activity. With these symbols, each activity is trained through the HMM, and later, all the trained HMMs are used for activity recognition. The performance of our joint-angle-based HAR has been compared to that of a conventional binary and depth silhouette-based HAR, producing significantly better results in the recognition rate, especially for the activities that are not discernible with the conventional approaches.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.85-93
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• 2005

본 논문은 복잡한 배경에서 표식없는 손을 추적하여 한글 수화를 인식하는 시스템에 관한 것이다. 제안한 방법은 먼저 인접한 프레임간의 차 영상에 대하여 엔트로피를 측정한다. 큰 값을 갖는 영역에 대해 피부색에 가까운 분포를 갖는 색상 정보를 추출하여 배경 영상으로부터 손 영역만을 추출한다. 추출된 손 영역에 대해 윤곽선을 검출하고 개선된 무게중심 프로필(centroidal profile) 방법을 적용하여 수화를 인식한다. 6가지 모양의 수화를 사용한 실험결과 기존의 방법들과 달리 표식을 사용하지 않고도 복잡한 배경과 조명의 변화에서 안정적으로 수화를 인식할 수 있다. 또한 초당 15프레임 정도의 처리속도로 각 사람별로 95%이상, 각 수화별로 $90\sim100%$의 인식률을 얻을 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권5호
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• pp.499-507
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• 2006

최근, 사람을 인식하는데 있어 걸음걸이가 기존에 사용되어 오던 많은 생체인식을 보완할 만한 것으로 등장하였다. 본 연구는 보행자 실루엣의 동적 특징과 은닉 마르코프 모델(HMM)을 이용한 보행자 인식 방법을 제안한다. 보행자의 보행 모델은 무한 순환 구조의 HMM 두 가지를 사용하였다. 하나는 자기 조직화 지도(SOM)를 벡터 양자화기로 하는 이산 HMM방식이고, 다른 하나는 주성분 분석(PCA) 공간으로 변환된 특징 벡터를 이용하는 연속 HMM방식이다. 실험 결과 HMM이 몇 가지 변수의 조정에 대해 일관성 있는 성능 변화를 보이며 최고 88.1%의 인식률을 기록하였다. 또한 기존 연구 결과와 비교하여 볼 때 특징과 제안 구조의 모델은 보행자 인식에 충분한 적용 가능성이 있으며, 나아가 걸음걸이가 생체 인식으로 이용되기에 좋은 지표가 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.33-38
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• 2024

In this paper, we propose the implementation of a drone delivery system using artificial intelligence in a situation where the use of drones is rapidly increasing and human errors are occurring. This system requires the implementation of an accurate control algorithm, assuming that last-mile delivery is delivered to the apartment veranda. To recognize the delivery location, a recognition system using the YOLO algorithm was implemented, and a delivery system was installed on the drone to measure the distance to the object and increase the delivery distance to ensure stable delivery even at long distances. As a result of the experiment, it was confirmed that the recognition system recognized the marker with a match rate of more than 60% at a distance of less than 10m while the drone hovered stably. In addition, the drone carrying a 500g package was able to withstand the torque applied as the rail lengthened, extending to 1.5m and then stably placing the package down on the veranda at the end of the rail.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권4호
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• pp.473-478
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• 2003

본 논문은 복잡한 영상에서 추출해낸 손 영역으로부터 움직임 정보를 이용하여 제스처를 인식하는 시스템에 관한 것이다. 제안한 방법은 먼저 인접한 프레임간의 파 영상에 대하여 엔트로피를 측정한다. 큰 값을 갖는 영역에 대해 피부색에 가까운 분포를 갖는 색깔 정보를 추출하여 배경 영상으로부터 손 영역만을 추출한다. 추출된 손 영역에 대해 체인코드를 이용하여 외곽선을 검출하고 개선된 무게중심 프로필(centroidal profile) 방법을 적용하여 손의 제스처론 인식한다. 6가지 모양의 손 제스처를 사용한 실험 결과 기존의 방법들과 달리 표식을 사용하지 않고도 복잡한 배경과 조명의 변화에서 안정적으로 손 제스처를 인식할 수 있다. 또한 초당 15프레임 정도의 처리속도로 각 사람별로 95% 이상, 각 제스처별로 99∼100%의 인식률을 얻을 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권8호
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• pp.692-698
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• 2013

스마트폰 활성화에 따라 모바일 마케팅의 활용성이 점차 증가하여 QR 코드나 증강현실의 AR 마커를 이용한 스마트폰 응용 서비스가 많은 관심을 받고 있다. 더욱이 옥외 광고의 형태가 LED 전광판으로 전환되면서 가시광무선 통신 기술을 이용하여 모바일 마케팅 활용에 대한 시도가 이루어지고 있다. 이에 본 논문은 가시광 무선 통신 기술을 이용하여 LED 패널과 스마트폰 카메라를 이용하여 AR 마커 기반의 URL 연결 응용 서비스를 구현하였다. 이러한 구현 결과를 토대로 응용 서비스 실행을 위한 서비스 연결에 소요되는 시간 및 성공률에 대한 성능을 분석하였다.

• Natural Product Sciences
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• 제19권1호
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• pp.28-35
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• 2013

In this study, quantitative and pattern recognition analysis for the quality evaluation of Cinnamomi Ramulus and Cinnamomi Cortex using HPLC/UV was developed. For quantitative analysis, three major bioactive compounds were determined. The separation conditions employed for HPLC/UV were optimized using an ODS $C_{18}$ column ($250{\times}4.6$ mm, 5 ${\mu}m$) with gradient conditions of acetonitrile and water as the mobile phase, at a flow rate of 1.0 mL/min and a detection wavelength of 265 nm. This method was fully validated with respect to linearity, accuracy, precision, recovery, and robustness. The HPLC/UV method was applied successfully to the quantification of three major compounds in the extract of Cinnamomi Ramulus and Cinnamomi Cortex. The HPLC analytical method for pattern recognition analysis was validated by repeated analysis of thirty eight Cinnamomi Ramulus and thirty five Cinnamomi Cortex samples. The results indicate that the established HPLC/UV method is suitable for quantitative analysis.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.89-97
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• 2011

현재의 객체 추적과 검색의 과정을 보면 고정된 단일 카메라를 통해 입력받은 영상에서 객체를 추출하여 추적하고, 추적된 객체의 구체적인 정보를 알기 위해 줌(Zoom) 기능으로 객체를 인식하는 과정이었다. 본 논문은 다중카메라를 이용하여 객체를 추적하고, 인식하는 것으로써 추적된 객체에 대해 검색인식가능한 영역에 대한 정보를 증강현실로 나타내는 시스템을 제안한다. 제안 시스템의 실험결과를 보면 연산에 포함된 픽셀 수가 현저히 줄어들고, 객체의 인식률이 향상되고, 정보 확인 시간도 단축되었다. 그리고 기존 방법과 비교하여 객체의 움직임을 검출하는 정확성은 물론 움직임 검출에 소요되는 시간도 단축되어 개선된 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권2호
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• pp.127-136
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• 2012

각종 지능형 전자장비의 개발과 사용자 편의성 증대를 위해 영상기반의 손 동작 인식시스템이 다양하게 개발, 적용되고 있다. 손 동작 인식을 위해 손의 3차원 위치를 계산하고 오 동작 방지를 위해 명령 동작을 다른 유사동작과 구분하여 정확히 검출해야 한다. 본 논문에서는 설치가 쉽고 저렴한 비용으로 3차원 위치를 계산하는 시스템과 다양한 유사 동작 중 정의된 동작만을 검출해 내는 방법에 대해 다룬다. 팬/틸트 가능한 두 대의 USB 카메라와 표식을 이용하여 카메라를 임의의 위치에 두더라도 부착된 표식을 통해 자동으로 두 카메라간 상대위치를 구해 3차원 위치를 계산할 수 있다. 사용자의 명령 동작을 다른 유사 동작과 구분하기 위해 퍼지 가비지 모델을 개발 하였는데 퍼지 명령모델과 가비지 모델 두 가지를 이용하여 행동 인식에 대한 가변적 문턱 값을 구할 수 있다. 또한 두 단계의 적응 과정을 통해 각 사용자마다 다르게 나타나는 행동 특성 및 동일 사용자가 환경에 따라 다르게 나타내는 행동 특성을 반영 하여 성능을 개선한다. 개발된 시스템을 5명의 사용자를 대상으로 실험을 실시하였는데 명령 동작과 하나의 유사동작만 있을 경우 95% 이상, 다양한 유사동작이 혼재되어 있을 경우 85%이상의 인식률(명령 동작 검출)을 보였다.