• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.301-304
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• 2007

A realization for image searching engine with moving objects identification and classification is presented in this paper. The identification algorithm is applied to extract difference image between input image and the reference image, and the classification is used the region segmentation. That is made the database for the searching engine. The experimental result of the realized system enables to search for human and animal at time intervals to use a surveillant system at inside environment.

• 환경영향평가
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• 제18권6호
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• pp.387-392
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• 2009

As Our society's environmental awareness and concern the significant increases, the importance of the legal system for environmental conservation such as the Prior Environmental Review System, Environmental Impact Assessment is growing increasingly. but, still critical issues are present such as reliability. Though there could be various causes such as the system or procedures etc. Above all, basically the environmental data problem is the critical cause. Therefore, this study was trying to improve the environmental data accuracy using the high-resolution color aerial photography, LiDAR data and Object Oriented Classification method. And in this study, classification based on coverage percentage of a particular species was attempted through the multi-resolution segmentation and multi-level classification method. The classification result was verified by comparison with 11 points local survey data. All 11 points were classified correctly. And even though the exact coverage percentage of the particular species did not be measured, It was confirmed that the species was occupied similar portion. It is important that the environmental data which can be used for the conservation value assessment could be acquired.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 A
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• pp.167-170
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• 2003

본 논문에서는 패턴 인식의 전형적인 경우인 보이기 기반 물체 인식(Appearance based object recognition)을 수행하기 위하여, 일반적인 퍼지 분류 모델과, 서포트 벡터 머신을 하이브리드(hybrid) 하게 연결한 서포트 벡터 기반 퍼지 분류 시스템이라는 새로운 방법을 제안하고 이에 대하여 연구한다. 일반적인 분류(classification)문제의 경우 두 클래스로 구분하는데 최적의 성능을 가지고 있는 서포트 벡터 머신이 다중클래스(Multiclass)의 경우 발생 하는 계산량의 증가 문제를 해 결하기 위하여 다중 클래스 분류(Multiclass classification)에 장점을 가진 퍼지 분류 시스템을 도입, 서포트 벡터 머신에 연결함으로써 단점을 보완하는 시스템을 제안한다. 즉 서포트 벡터 머신을 통해 퍼지 시스템의 구조를 러닝(learning)하는데 사용하여 최종 적으로는 퍼지 분류 시스템(Fuzzy Classifier)이 나오도록 하는 것이다. 이 시스템의 성능을 확인하고자 여러 가지 물체들에 대한 이미지를 가지고 있는 COIL(Columbia Object Image Library) 데이터 베이스를 사용하여 보이기 기반 물체 인식(Appearance based Object Recognition)을 수행 하였으며 이를 순수한 서포트 벡터 머신만을 이용하여 물체 인식을 수행한 경우와 정확도 및 인식 시간에 대하여 비교하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.769-782
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• 2022

A study on agricultural automation became more important. In Korea, sweet persimmon farmers spend a lot of time and effort on classifying profitable persimmons. In this paper, we propose and implement an efficient grading algorithm for persimmons before shipment. We gathered more than 1,750 images of persimmons, and the images were graded and labeled for classifications purpose. Our main algorithm is based on EfficientDet object detection model but we implemented more exquisite method for better classification performance. In order to improve the precision of classification, we adopted a machine learning algorithm, which was proposed by PyCaret machine learning workflow generation library. Finally we acquired an improved classification model with the accuracy score of 81%.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.135-143
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• 2022

In order to convert Korean folk paintings called Minhwa, a part of traditional Korean heritage, into DBs, it is necessary to design a classification system suitable for the characteristics of folk paintings. A classification system and the generating of unique codes are required to classify and save them. To realize this, a basic classification system was created by listing objects depicted in folk paintings, and keywords were extracted by reclassifying them for each object. In order to assign a unique code to each piece, we organize the English names of each Minhwa since the English names of the folk painting contain the names of objects. The code name is extracted by applying the order of nouns and consonant priority rules in English names and attaching five Arabic numerals. These codes are later assigned to each image file stored in the database and are input together with the keyword. The Minhwa DB constructed in this way enables storage and search centered on objects and keywords and the intuitive inferring of the type of object from the code name.

• 전자공학회논문지
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• 제51권2호
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• pp.23-29
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• 2014

지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation Systems)의 첨단 교통 관리 시스템(Advanced Traffic Management System)은 고화질 카메라, 고성능 레이더 센서와 같은 향상된 인프라를 통하여 도로 상의 차량 속도, 통행량, 돌발 상황 등의 교통 상황을 실시간으로 분석하며 관련 업무를 자동화하고 있다. 특히 도로 이용자의 안전을 위해서는 돌발 상황 자동 검지 및 2차 사고 방지를 위한 시스템이 필요하다. 이러한 유고 검지 및 관리 시스템에서는 CCTV 기반 영상 검지와 레이더를 이용한 물체검지가 주로 사용된다. 본 논문은 다중 감시용 카메라를 사용한 실시간 고속도로 돌발 상황 검지 시스템에서 모자이크(mosaic) 동영상을 구성하는 방법과 다양한 각도에서 촬영된 움직이는 객체를 보다 정확하게 추적할 수 있는 배경 모델링에 기반한 알고리즘을 제안하였다. 실험결과 영상검지는 레이더검지의 근거리 음영 영역과 원거리 검지한계 영역을 보완해 줄 수 있을 뿐만 아니라 악천후를 제외한 주간 검지에서 보다 나은 분류 특징들을 갖고 있음을 확인 할 수 있었다.

• 전기학회논문지
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• 제67권4호
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• pp.586-594
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• 2018

In this paper, we propose a livestock theft detection system through moving object classification and tracking method. To do this, first, we extract moving objects using GMM(Gaussian Mixture Model) and RGB background modeling method. Second, it utilizes a morphology technique to remove shadows and noise, and recognizes moving objects through labeling. Third, the recognized moving objects are classified into human and livestock using skeletal features and color similarity judgment. Fourth, for the classified moving objects, CAM (Continuously Adaptive Meanshift) Shift and Kalman Filter are used to perform tracking and overlapping judgment, and risk is judged to generate a notification. Finally, several experiments demonstrate the feasibility and applicability of the proposed method.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.951-954
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• 1998

This paper describes the implementation of the machine vision system and the method of classifying the objects. Its system described in this paper is consisted of robot, conveyer system, warehouse, and machine vision. This system first recognizes the object on conveyer, and then robot moves it to the warehouse. The position of the object on conveyer is always not constant, because it is not easy to extract the feature of its object and classify it into one of several categories. In this paper, to classify or inspect the pattern of the object, we propose the method of template matching using feature vector such as position invariant moment and mophological operation such as opening and closing. And we indentified an unregistered object using unsuperviser learning method and assigned it to the new pattern. We implemented its system and obtained satisfied results.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권5호
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• pp.125-135
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• 2012

본 연구는 도로 위의 객체를 분류하고 그 위치를 추정하기 위해 카메라와 레이저스캐너를 이용한 이종센서 검지 시스템의 연구를 다루고 있다. 이러한 도로인프라에서의 검지시스템은 ADAS(Advanced Driver Assist System) 및 (반)자동제어 서비스 등의 새로운 C-ITS 서비스에서 요구되는 객체의 위치 정보를 검지할 수 있다. 본 연구에서는 국외 관련 사례를 살펴보고, 카메라와 레이저스캐너를 이용한 검지시스템의 가능성을 살펴보았다. 그 후 이종센서 처리 알고리즘을 제안하고, 실 도로환경에서 몇 가지 도로상황 시나리오를 설정하여 시험검증을 실시하였다. 그 결과 이종센서 검지시스템으로 차량, 보행자 및 기타 장애물에 대한 검지 및 위치 추정에 대하여 비교적 용이하게 이용될 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 경우 매우 이상적인 조건에서 실험이 실시되었으며, 조도, 날씨 등의 외부환경 조건의 변화에 따른 알고리즘의 평가가 필요하다. 이러한 연구는 향후 미래의 C-ITS 환경 하에서 객체 검지 기술로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한조선학회논문집
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• 제58권5호
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• pp.303-313
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• 2021

Recently, quality control of the Liquefied Natural Gas Carrier (LNGC) cargo hold and block-erection interference areas using 3D scanners have been performed, focusing on large shipyards and the international association of classification societies. In this study, as a part of the research on LNGC cargo hold quality management advancement, a study on deep-learning-based scaffolding system 3D point cloud object detection and post-processing were conducted using a LNGC cargo hold 3D point cloud. The scaffolding system point cloud object detection is based on the PointNet deep learning architecture that detects objects using point clouds, achieving 70% prediction accuracy. In addition, the possibility of improving the accuracy of object detection through parameter adjustment is confirmed, and the standard of Intersection over Union (IoU), an index for determining whether the object is the same, is achieved. To avoid the manual post-processing work, the object detection architecture allows automatic task performance and can achieve stable prediction accuracy through supplementation and improvement of learning data. In the future, an improved study will be conducted on not only the flat surface of the LNGC cargo hold but also complex systems such as curved surfaces, and the results are expected to be applicable in process progress automation rate monitoring and ship quality control.