• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1996년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.254-258
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• 1996

In this paper, we proposed realtime visual tracking system of moving object for 2D target using extended Kalman Filter Algorithm. A targeting marker are recongnized in each image frame and positions of targer object in each frame from a CCD camera while te targeting marker is attached to the tip of the SCARA robot hand. After the detection of a target coming into any position of the field-of-view, the target is tracked and always made to be located at the center of target window. Then, we can track the moving object which moved in inter-frames. The experimental results show the effectiveness of the Kalman filter algorithm for realtime tracking and estimated state value of filter, predicting the position of moving object to minimize an image processing area, and by reducing the effect by quantization noise of image

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1583-1588
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• 2013

2008년 통계자료에 의하면 선박충돌로 인한 사고가 전체 사고의 약 25% 비율로 발생하고 있으며, 선박 사고는 단순 충돌사고 와는 다르게 환경오염 등의 2차 피해를 발생시킬 수가 있어 사고를 최소화하기 위한 항해사의 견시 업무의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구의 목적은 줌, 회전, 틸트 기능을 가진 CCTV가 해당 선박을 자동 추적하여 CCTV 영상위에 항해 및 선박정보를 표시하기 위한 시스템을 구축하는데 있다. 본 연구 결과물을 통해 항해사는 CCTV 영상 기반의 실제 항만상황과 선박 정보를 함께 관리함으로써 안전한 선박의 항해를 유도하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.161-163
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• 2011

최근 몇 년사이 CCTV에 대한 활용도와 중요성이 대두되고 있으며, CCTV의 해상도 또한 SD급 CCTV에서 HD급 CCTV로 대부분 전환되고 있는 상황이다. HD급 CCTV는 고화질, 고해상도를 제공하는 장점을 갖지만, 많은 데이터 량으로 인해 실시간 처리가 어려운 문제점 또한 포함하고 있다. 또한 CCTV는 지능형 CCTV로의 기술적인 진보를 거듭하고 있으며, 대표적인 solution으로 증강현실(AR:Augmented Reality)을 꼽을 수 있다. 본 논문에서는 HD-CCTV의 최대 장점이라고 할 수 있는 실시간 영상에 선박의 정보(AIS : Automatic Identification System)을 결합하여 실시간으로 항만을 모니터링 하는 시스템을 구현하였다. 또한 750mm Zoom Lens를 탑재한 PanTilt 장비를 이용하여 선박을 targeting 하는 시스템 또한 구현하였다. 증강현실을 이용하여 실시간 영상과 선박 정보를 결합하였으며, 이를 구현하기 위해 perspective projection 방법을 통해 3차원 공간좌표계를 2차원으로 투영하였다. 실시간 처리를 위해 입력영상을 Block으로 분할하여 목적 좌표를 검색하였으며, 선박정보의 부드러운 이동을 위해 Dead Reckon 기법과 linear prediction 방법을 이용하여 선박 위치를 예측하였다. 마지막으로 삼각측량법에 기반하여 현재 PanTilt 장비를 목적된 장소로 이동시키는 시스템을 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.727-730
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• 2004

영상은 복잡한 객체들의 집합으로 이루어져 있기 때문에 영상에 포함된 객체를 분리하는 일은 컴퓨터 비전이나 인식 등 많은 분야에서 중요시 된다. 영상 처리 측면에서 객체를 분할하기 위해서 색상, 모양, 질감, 움직임 등 다양한 기법들이 이용되고 있다. 본 논문에서는 정확한 색상의 비교를 위해서 CIE 색상 모델을 이용하고 있으며 이것을 기반으로 객체를 추출하고 있다. 그리고 추출된 객체의 해석과 검증을 위해서 모양 기반의 분석법을 이용하고 있다. 본 논문에서는 Pan/Tilt 카메라의 타겟팅(Targeting)과 포커싱(Focusing)을 위해 영상 내에 포함되어진 객체를 검출하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 객체를 인식하기 위해 CIE 색상 모델을 이용한 색상 매칭 기법을 제안하고 있다. 색상의 분포를 파악하기 위해서 CIE 모델이 생성해내는 Lab 블록을 통계적인 방법으로 분석한다. 그리고 분석된 결과는 CIE 블록 매칭(Bock Matching) 기법의 기준이 되며 이것을 이용해서 후보 객체 영역(Candidate Object Area)을 추출하게 된다. 추출된 후보 객체 영역을 검증하기 위해서 모멘트를 이용한 모양 기반의 분석을 활용하고 있다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권2호
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• pp.195-204
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• 2024

In this paper, we investigate the comparative performance of two leading object detection architectures, YOLOv7 and Detection Transformer (DETR), across varying levels of data augmentation using CycleGAN. Our experiments focus on chest scan images within the context of biomedical informatics, specifically targeting the detection of abnormalities. The study reveals that YOLOv7 consistently outperforms DETR across all levels of augmented data, maintaining better performance even with 75% augmented data. Additionally, YOLOv7 demonstrates significantly faster convergence, requiring approximately 30 epochs compared to DETR's 300 epochs. These findings underscore the superiority of YOLOv7 for object detection tasks, especially in scenarios with limited data and when rapid convergence is essential. Our results provide valuable insights for researchers and practitioners in the field of computer vision, highlighting the effectiveness of YOLOv7 and the importance of data augmentation in improving model performance and efficiency.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.893-903
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• 2022

Recently, computer vision (CV)-based safety monitoring (i.e., object detection) system has been widely researched in the construction industry. Sufficient and high-quality data collection is required to detect objects accurately. Such data collection is significant for detecting small objects or images from different camera angles. Although several previous studies proposed novel data augmentation and synthetic data generation approaches, it is still not thoroughly addressed (i.e., limited accuracy) in the dynamic construction work environment. In this study, we proposed a game engine-driven synthetic data generation model to enhance the accuracy of the CV-based object detection model, mainly targeting small objects. In the virtual 3D environment, we generated synthetic data to complement training images by altering the virtual camera angles. The main contribution of this paper is to confirm whether synthetic data generated in the game engine can improve the accuracy of the CV-based object detection model.

• 한국게임학회 논문지
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• 제16권3호
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• pp.17-26
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• 2016

국내 게임산업현장에서 게임시스템 기획은 기획자가 게임컨셉을 만족하는 게임플레이가 이루어지는 게임메카닉스 시스템을 데이터구조적 설계방법으로 creative design 작업관점에서 초기적으로 설계하는 작업이다. 그러나 프로그래머는 구현을 위해 기획내용을 바탕으로 게임시스템을 객체지향적 방법으로 engineering design 작업관점에서 설계한다. 이러한 작업방식은 기획자와 프로그래머 사이에 의사소통 과정에서 다양한 오류들과 작업결과물의 미스매칭 오류들의 발생가능성이 높다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 기획자가 객체지향적 설계방법으로 게임시스템을 기획하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 객체지향적 SW 개발 가이드라인인 GRAPPLE을 기반으로 기획자의 게임시스템 기획에 적합하도록 커스터마이징한 것이다. 본 논문에서 제안한 게임시스템 기획방법의 효용성을 조사하기 위해 국내 게임산업체에 근무하는 게임시스템 기획자 10명을 대상으로 설문조사하였다. 설문 조사결과는 거의 모든 대상자들이 제안한 방법의 효용성이 '조금 이상' 있음으로 나타났다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.150-153
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• 2022

본 논문은 작업자와 객체들이 서로 혼재되어 있는 제조 현장에서 Mask R-CNN을 이용해 객체들을 탐지한 후 이를 Dense-Net을 통해 객체 형상을 자동으로 추출하는 기술을 담고 있다. 이는 맞춤형 공장 데이터 세트를 기반으로 하며, 대상이 되는 객체는 작업자, 기계, 도구, 컨트롤 박스 및 제품들이다. Mask R-CNN은 이미 잘 알려진 객체 인식 방식으로서 다중 객체 인식을 지원하며, Dense-Net은 중첩된 객체들로 부터 개별 객체를 추출하는 데 탁월한 효과를 보여준다. 이러한 두 가지 기술을 이용한 기초구현 결과 제조 현장 모습에서 객체들을 정상적으로 추출해 이미지를 설명할 수 있으며, 향후 객체에 대한 레이블링과 객체 간의 상호 관계를 추가해 작업자의 이상 행동을 감지하는 용도로 활용할 계획이다.

• 지적과 국토정보
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• 제45권2호
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• pp.87-100
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• 2015

우리나라는 자연재해로 인한 피해를 복구하기 위해 풍수해보험을 시행하고 있다. 풍수해보험은 국민안전처가 주관하며 민간보험사가 운영하는 정책보험으로 보험계약자가 부담해야 하는 보험료의 일부를 국가 및 지방자치단체에서 보조함으로써 국민이 저렴한 보험료로 예기치 못한 풍수해에 대해 능동적으로 대처할 수 있도록 하는 선진국형 재난관리제도이다. 본 연구에서는 이러한 풍수해보험 관리지도상의 보험요율 산정 시 필요한 보험목적물 GIS DB 구축과 피해율 산정과 GIS를 분석하는 방법에 대하여 연구하였다. 이번 연구에서 구축한 풍수해 보험의 보험목적물은 단독주택, 공동주택, 온실을 대상으로 하였으며 우리나라 전역의 광범위한 데이터를 어떻게 구축하고, 이 데이터를 실제 시스템을 통해 어떻게 운영할 것인지에 대한 방안을 제시하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.861-870
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• 2014

악성코드의 지능화에 따라 물리 메모리에서 실행 파일을 추출하는 것이 중요한 연구 이슈로 부각되고 있다. 물리 메모리에서 파일 데이터를 추출하는 경우 일반적으로 프로그램 실행과정에서 사용 중인 파일 데이터를 추출하기 때문에 원본 파일 데이터가 추출되지 않는 문제점이 있다. 따라서 물리 메모리에 저장되는 파일 정보를 분석하고 이를 기반으로 디스크에 저장된 파일과 동일하게 추출하는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 윈도우 파일 오브젝트 커널 정보 분석을 통한 실행 파일 데이터 추출 방법을 제시한다. 실험을 통해 물리 메모리에 저장되어있는 실행 파일 데이터 특징을 분석하고, 기존 방법과 비교하여 원본 파일 데이터를 효과적으로 추출함으로써 제안 방법의 우수함을 증명한다.