• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제20권1호
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• pp.94-98
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• 2021

As the world's population grows, the food industry becomes increasingly important. Among them, agriculture is an industry that produces stocks of people all over the world, which is very important food industry. Despite the growing importance of agriculture, however, a large number of crops are lost every year due to pests and malnutrition. So, we propose a plant anomaly detection system for managing crops incorporating deep learning and drones with various possibilities. In this paper, we develop a system that analyzes images taken by drones and GPS of the drone's movement path and visually displays them on a map. Our system detects plant anomalies with 97% accuracy. The system is expected to enable efficient crop management at low cost.

• 융합보안논문지
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• 제14권7호
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• pp.53-58
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• 2014

MANET은 이동 노드들로만 구성되어 신속하게 네트워크를 구축할 수 있으며, 그 활용 범위가 다양하여 현재까지 많은 인기를 끌고 있다. 하지만 노드들의 잦은 이동으로 인한 동적인 토폴로지와 각 노드들의 제한된 자원 그리고 무선통신이 갖는 보안의 취약성이 MANET이 해결해야 할 큰 문제이다. 본 논문에서는 오버헤드를 줄이면서 정확한 침입탐지를 수행할 수 있는 영역 기반 분산협력 침입탐지 기법을 제안하였다. 제안한 침입탐지 기법에서는 네트워크를 일정한 크기로 분할 한 후 로컬 탐지와 전역 탐지가 수행된다. 로컬 탐지는 노드들의 비정상 행위를 탐지하기 위해 모든 노드에서 수행되고, 전역 탐지는 게이트웨이 노드에서 시그너처 기반 공격 탐지가 이루어지게 된다. 게이트웨이 노드에서 관리되는 시그너처 DB는 이웃 게이트웨이 노드와 허니넷을 구성하여 주기적인 업데이트가 이루어지고, 신뢰 관리 모듈에 의해 영역내의 노드들에 대한 신뢰도를 유지하였다. 제안한 기법의 침입탐지 성능을 확인하기 위하여 다중 계층 클러스터 기법과 비교 실험을 통해 우수한 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.418-427
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• 2016

A smart parking management requires to track a vehicle in a indoor parking lot and to detect the place where the vehicle is parked. An advanced parking system watches all space of the parking lot with CCTV cameras. We can use these cameras for vehicles tracking and detection. In order to cover a wide area with a camera, a fisheye lens is used. In this case the shape and size of an moving vehicle vary much with distance and angle to the camera. This makes vehicle detection and tracking difficult. In addition to the fisheye lens, the vehicle headlights also makes vehicle detection and tracking difficult. This paper describes a method of realtime vehicle detection and tracking robust to the harsh situation described above. In each image frame, we update the region of a vehicle and estimate the vehicle movement. First we approximate the shape of a car with a quadrangle and estimate the four sides of the car using multiple histograms of oriented gradient. Second we create a template by applying a distance transform to the car region and estimate the motion of the car with a template matching method.

• 통합자연과학논문집
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• 제9권2호
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• pp.155-160
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• 2016

Applying image processing techniques to education, the face of the learner is photographed, and expression and movement are detected from video, and the system which estimates degree of concentration of the learner is developed. For one learner, the measuring system is designed in terms of estimating a degree of concentration from direction of line of learner's sight and condition of the eye. In case of multiple learners, it must need to measure each concentration level of all learners in the classroom. But it is inefficient because one camera per each learner is required. In this paper, position in the face region is estimated from video which photographs the learner in the class by the difference between frames within the motion direction. And the system which detects the face direction by the face part detection by template matching is proposed. From the result of the difference between frames in the first image of the video, frontal face detection by Viola-Jones method is performed. Also the direction of the motion which arose in the face region is estimated with the migration length and the face region is tracked. Then the face parts are detected to tracking. Finally, the direction of the face is estimated from the result of face tracking and face parts detection.

• 한국항행학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.280-285
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• 2008

기존의 얼굴 검출 방법은 프레임 간의 차를 이용하여 움직임을 검출하는 방법이 사용되어 왔다. 그러나, 대부분이 실시간을 고려하지 않은 수학적 접근법을 사용하거나 알고리즘이 지나치게 복잡하여 실시간 구현에 용이하지 않았다. 본 논문에서는 실시간 얼굴검출을 위하여 감시카메라에서 입력된 RGB영상을 YCbCr 영상으로 변환한 후 연속된 두 영상의 차를 구하고 Glassfire 라벨링을 실시했다. 라벨링 결과 가장 넓은 구역의 면적과 Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이면 동작변환으로 인식하고 영상을 추출하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 아다부스트 알고리즘을 사용하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.8-14
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• 2014

본 논문에서는 비디오 영상에서 화염의 칼라와 움직임 특징을 이용한 새로운 화재 감지 방법을 제안한다. 색차로부터 휘도를 효율적으로 분리하기 위하여 RGB 칼라를 YCbCr 성분으로 변환한다. 제안한 방법은 인접 영상들 간의 휘도의 차를 누적하여 화염의 움직임 영역을 검출하고, 화염의 색을 이용하여 화염 후보 영역을 생성한다. 최종적으로, 화염 후보 영역의 면적에 대한 시간적 변화를 이용하여 화염 영역을 결정한다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 기존의 비디오 영상에서의 화재 감지 방법보다 화재 영역의 분류에 우수한 성능을 나타내는 것을 확인하였다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.76-83
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• 2012

In a real-time indoor place recognition system using image features detection, specific markers included in input image should be detected exactly and quickly. However because the same markers in image are shown up differently depending to movement, direction and angle of camera, it is required a method to solve such problems. This paper proposes a technique to extract the features of object without regard to change of the object scale. To support real-time operation, it adopts SURF(Speeded up Robust Features) which enables fast feature detection. Another feature of this system is the user mark designation which makes possible for user to designate marks from input image for location detection in advance. Unlike to use hardware marks, the feature above has an advantage that the designated marks can be used without any manipulation to recognize location in input image.

• 방송공학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.576-586
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• 2020

레이더나 라이더 센서를 활용한 야구 경기 분석은 많은 비용이 요구된다. 본 논문에서는 중계 비디오에서 피치 샷과 타구 샷을 검출하고, 카메라의 움직임 기반 타구 궤적 생성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 객체 검출과 옵티컬 플로우 기반 피치 샷과 타구 샷 검출 이후, 프레임 간 변환 관계를 통해 프레임 내 타구 위치와 타구 궤적을 계산한다. 제안 방법은 KBO 중계 영상 시퀀스 3개에 대해 성능을 평가하였고 피치 샷과 타구 샷 검출 정확도와 검출률은 89-95[%] 이내의 성능을 보였으며, 평균 타구 위치 거리차이는 13.6[m], 방향 차이 7.5°, 파울 분류 정확도 98.6%의 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.9-16
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• 2015

This paper proposes the parallel design of a shot change detection algorithm using frame segmentation and moving blocks. In the proposed approach, the high parallel processing components, such as frame histogram calculation, block histogram calculation, Otsu threshold setting function, frame moving operation, and block histogram comparison, are designed in parallel for NVIDIA GPU. In order to minimize memory access delay time and guarantee fast computation, the output of a GPU kernel becomes the input data of another kernel in a pipeline way using the shared memory of GPU. In addition, the optimal sizes of CUDA processing blocks and threads are estimated through the prior experiments. In the experimental test of the proposed shot change detection algorithm, the detection rate of the GPU based parallel algorithm is the same as that of the CPU based algorithm, but the average of processing time speeds up about 6~8 times.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.2733-2737
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• 2014

실시간 영상을 이용하여 움직임 검출을 하는데 사용하는 배경 차영상 기법에 의한 움직임 및 변화 영역 검출 방법과 움직임 히스토리에 의한 움직임 검출법, 광류에 의한 움직임 검출법, 움직임 추적을 위한 추적하려는 물체의 히스토그램의 역투영을 이용하면서 물체의 중심점을 추적하는 MeanShift와 물체의 중심, 크기, 방향을 함께 추적하는 CamShift, Kalman 필터에 의한 움직임 추적 알고리즘 등이 있다. 본 논문에서는 물체의 색상과 모양 정보를 이용한 움직임 검출 알고리즘을 구현하고 검증하였다.