구글사에서 출시된 ML Kit API의 Pose detection를 사용한 영상기반 낙상 알고리즘을 제안한다. Pose detection 알고리듬을 사용하여 추출된 신체의 33개의 3차원 특징점을 활용하여 낙상을 인식한다. 추출된 특징점을 분석하여 낙상을 인식하는 알고리듬은 k-NN을 사용한다. 영상의 크기와 영상내의 인체의 크기에 영향을 받지 않도록 정규화과정을 거치며 특징점들의 상대적인 움직임을 분석하여 낙상을 인식한다. 본 실험을 위해 사용한 13개의 테스트 영상중 13개의 영상에서 낙상을 인식하여 100%의 성공률을 보였다.
본 논문에서는 VTS 레이더 이미지 기반 객체의 탐지, 인식, 추적 알고리즘의 설계에 대해 소개한다. 레이더 이미지 기반 객체 탐지는 인공지능 기술을 이용하여 객체 유무 여부를 확인하고, 탐지의 경우 인공지능 기술을 이용하여 선종을 구분하게 된다. 추적은 탐지된 객체에 대해 시간에 따른 연속적 추적을 실시하며 이동경로의 혼선을 방지하는 기술이 포함되어 있다. 특히 육상레이더의 경우 지형지물에 따라 탐지가 불필요한 영역이 있어, 레이더 이미지에서 관심영역(ROI)을 설정하여 영역 내 선박을 탐지하고 인식하는 기능이 포함되어 있다. 또한, 추출한 좌표정보를 통해 속도와 방향 등을 계산하여 다양한 응용 해석이 가능하도록 설계하였다.
Mobile robots are used in modern life; however, object recognition is still insufficient to realize robot navigation in crowded environments. Mobile robots must rapidly and accurately recognize the movements and shapes of pedestrians to navigate safely in pedestrian-rich spaces. This study proposes real-time, accurate, three-dimensional (3D) multi-pedestrian detection and tracking using a 3D light detection and ranging (LiDAR) point cloud in crowded environments. The pedestrian detection quickly segments a sparse 3D point cloud into individual pedestrians using a lightweight convolutional autoencoder and connected-component algorithm. The multi-pedestrian tracking identifies the same pedestrians considering motion and appearance cues in continuing frames. In addition, it estimates pedestrians' dynamic movements with various patterns by adaptively mixing heterogeneous motion models. We evaluate the computational speed and accuracy of each module using the KITTI dataset. We demonstrate that our integrated system, which rapidly and accurately recognizes pedestrian movement and appearance using a sparse 3D LiDAR, is applicable for robot navigation in crowded spaces.
본 연구에서는 센서상의 전하량 변화를 통하여 전위차를 측정할 수 있는 수동형 전기장센서를 이용하여 사람의 손동작에 의해 유발되는 신호를 측정 장치의 전원이나 주변 전력선에 의해 센서에 유입되는 잡음(PLN: Power Line Noise)의 고조파 성분을 분석하여 동작신호를 검출하고 추출하는 연구를 수행 한다. 전기장 센서에 유입되는 전력선잡음으로 센서가 사람의 존재, 접근, 동작에 의해 영향 받는 사실을 이용해 PLN의 주성분인 60Hz 고조파 성분의 스펙트럼분석을 수행하여 PLN 신호의 증가 또는 감소를 식별할 수 있고 상대적으로 동작에 민감한 120Hz 성분을 이용한다. FFT를 사용하여 120Hz의 신호성분이 특정 임계값을 통과할 때 신호를 검출하는 방법이다. 동작이 탐지되는 경우 임계값을 기준으로 프레임을 결정한다. 본 연구의 방법을 이용하여 얻은 동작 감지 성공률은 약 90% 수준을 달성하였다. 이렇게 감지된 동작신호로 추출한 프레임의 정확도는 약 85%이다. 수동형 전기장 센서를 이용하여 동작신호를 PLN을 이용하여 동작검출에 이용한 연구사례는 국내외적으로 드문 사례이며, 본 논문에서는 PLN이 상존하는 실내 적용환경에서 유망하게 활용될 수 있다.
일반적인 영상감시시스템은 비디오 녹화 및 전송 방식을 채택하고 있기에 특성상 다량의 데이터를 전송하고 저장하여 시스템의 부담이 크다. 하지만, 쓰레기 불법투기나 불법 주차현장의 포착 및 기록을 같은 용도에서는 비디오가 아닌 정지영상을 이용하는 감시가 충분할 것이다. 본 논문에서는 움직임 센서와 정지 영상을 이용한 영상감시시스템을 제안한다. 우리의 시스템에서는 움직임 이벤트의 발생을 센서값 변화로 인식한 후, 현장을 기록하는 정지영상을 캡처하고 원격지의 데이터베이스에 저장하는 하는 기능을 제공한다. 따라서 제안된 시스템은 기존 비디오 기반의 감시 시스템과 비교해서 감시 상황의 발생을 보다 신속하면서도 정확하게 인식할 뿐만 아니라 처리하는 데이터의 양을 현저히 줄이는 장점이 있다. 또한, 우리의 시스템은 에이전트 기반으로 동작하기에, 이후 새로운 모듈을 추가하거나 기존 모듈을 수정하는 작업을 쉽게 할 수 있도록 한다.
시계열 데이터를 효율적이고 효과적으로 처리하기 위해 다양한 시계열 표현 방법들이 제안되었다. SAX(Symbolic Aggregate approXimation)는 단편화와 이산화 기법들을 결합한 시계열 표현 방법으로, 시계열 분류 문제에 성공적으로 적용되었다. 그러나 SAX는 시계열의 움직임을 평활하여 시계열의 중요한 동적 패턴들을 정확히 표현하기 위해 세그먼트 수를 크게 해야 한다. 본 논문은 PIPs (Perceptually Important Points)탐지 기법과 Persist 이산화 방법을 결합한 시계열 표현 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시계열의 중요한 변곡점들을 나타내는 PIP 들을 탐지하여 고차원 시계열의 동적 움직임을 저차원 공간에서 표현한다. 그리고 시계열의 자기 전이와 주변 확률 분포를 KL 다이버전스에 적용하여 최적의 이산화 영역들을 결정한다. 제안된 방법은 시계열의 차원 축소과정에서 정보 손실을 최소화하여 시계열 분류의 성능을 향상시킨다.
전 세계 공항의 이동지역 내 이물질인 FOD (foreign object defective)에 의한 피해 량이 연간 2억불에 달하고 있다. 2000년 샤를드골 공항에서는 FOD로 인한 133명의 인명피해가 발생하기도 했다. 국내에도 각 공항별로 FOD로 인한 사고발생 및 장비의 수리 등 직 간접적인 피해가 발생하고 있는 상황이다. 이에 항공안전기술개발 사업의 일환으로 공항 내 항공기 이동지역 이물질 자동탐지 시스템의 개발이 진행 중에 있다. 분석 결과에 의하면 운용 방식의 특성상 민간 공항의 경우 고정식 감시를 요구했고 군 공항은 이동식을 선호했다. 본 논문에서는 군 민간 FOD 탐지 시스템의 요구조건을 파악하여 국내 조건에 맞는 최소 성능 사양을 분석하였다.
본 논문은 방위각 및 고저방향으로 카메라 움직임이 있는 감시장치의 비디오 프레임 연속영상을 1)각각 $N{\times}M$ 개의 서브블록으로 나눈 후 각각의 서브블록에 대해 FFT 위상상관 기법을 적용하여 이동표적 위치를 구하고, 2)연속영상을 정합 후 차영상을 구하여 적응 문턱 값을 적용해서 표적후보군을 구하였으며, 3)두 기법을 적용하여 클러터를 제거하는 새로운 표적탐지기법을 제안하였다. 블록 내 다양한 크기의 영상 움직임이 있을 경우 FFT 위상상관 기법은 적용하여 움직임을 구하면 큰 영상의 움직임이 가장 큰 위상상관 값으로 나타나는 특성을 이용하여 배경환경에 강인한 이동표적 위치(블록)탐지를 하였다. 또한, 차영상을 영상분리하기 위한 적응 문턱 값은 카메라 움직임 등 배경환경 변화를 고려한 학습가중치를 이용하여 구하였다. 제안된 알고리즘 성능입증은 다양한 배경환경에서 카메라 이동/정지조건에서 다양한 이동표적에 대해 탐지 가능함을 시뮬레이션을 통해 확인하였으며 탐지성능은 ROC 커브를 통해 확인하였다.
현대 사회에서 상업적 성공을 위해서는 상권 분석이 필요하며, 상권 분석의 요소 중에서 핵심적인 부분은 통행량이다. 통행량을 측정하기 위해서 사람이 직접 측정하는 방법이 많이 사용되고 있으나 높은 인건비와 측정 실수를 유발할 가능성이 높다. 본 논문에서는 웹캠을 통해 촬영한 이미지를 이용하여 보행자의 통행량을 측정할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 사람 영역 탐지와 움직임 추적으로 구성되어 있다. 사람 영역 탐지에서는 움직임 영역을 추출하고 HoG 특징과 Adaboost 분류기를 이용하여 사람 영역을 탐지한다. 움직임 추적에는 멀티 레벨 매칭과 거짓 양성 제거를 이용하여 추적 및 통행량을 측정한다. 멀티 레벨 매칭은 HoG 영역에 대해 유사도 계수를 구하여 판별하는 과정, 칼만 필터를 이용하여 추정한 위치의 이미지 유사도를 계산 과정, 사람 영역 탐지에서 추출한 움직임 영역을 이용해 유사도를 계산하는 3단계 과정으로 구성되어 있다. 거짓 양성 제거는 사람 영역 탐지에서 잘못된 탐지 영역을 제거한다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 기존의 사람 영역 탐지 및 추적하는 방법과 비교 실험을 수행하였다. 그 결과 제안하는 방법은 사람 통행량 측정에서 83.6% 정확도를 보였으며, 기존 알고리즘에 비하여 11% 높은 성능을 달성하였다.
본 연구는 인간발달 과정을 신경과학, 심리학, 운동학습, 근육 생리학 등의 행동과학 자료와 생체역학, 인체운동 분석, 운동조절 기반의 인지 동작치료 프로그램을 정서 행동장애 아동들에게 실시하여 표정에 따른 얼굴 움직임이 감정과 정서변화에 따라 어떤 특성을 갖는지를 표정 움직임의 변화로 정량화 하고자 하였다. 본 연구에서는 영상측정 및 키네마틱 분석의 정서 행동장애 아동의 표정변화를 중재 프로그램 피드백 자료로 활용하였고, 표정 변화를 통해 인지동작 치료프로그램 효과를 알 수 있었다. 또한 정서 및 행동치료의 영상분석과 키네마틱 분석의 정량적 데이터를 통하여 인간발달에 대한 융 복합적 측정 및 분석법을 적용하여 발달장애의 조기발견과 치료과정에 따른 데이터를 축적하는 것도 기대할 수 있었다. 따라서 본 연구의 결과는 아동뿐만이 아니라 자기표현이 부족한 장애와 노인, 환자에게도 확대 적용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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