• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.49-57
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• 2022

정부에서는 전국에 설치된 공공 CCTV를 이용하여 실종아동 등 범죄 예방을 위하여 많은 노력을 하고 있다. 하지만, 운용인력의 부족과 장시간 집중에 따른 집중력 약화 그리고 추적의 어려움 등이 나타나고 있다. 또한, 딥러닝 알고리즘을 통하여 실시간 객체 탐색 및 재인식 그리고 추적을 적용하는 것은 복잡한 신경망 분석의 사유로 파라미터가 증가하고 속도감소 메모리 부족이라는 현상을 나타냈다. 본 논문에서는 실시간 객체 인식이 가능한 Yolo의 적용과 Batch 및 TensorRT 기술 적용을 통하여 신경망을 경량화를 통하여 속도 개선 및 메모리 절약이 가능하도록 설계하였다. 이 논문에서는 이러한 발전된 알고리즘의 연구를 바탕으로 K-reciprocal nearest neighbor 알고리즘, Jaccard distance 비유사도 측정 알고리즘, 산출물 알고리즘 등을 개발하여 공공 CCTV 식별추적시스템 구축을 제시하였다. 그 결과, 비교분석을 통한 알고리즘 조합을 통해 공공 다중CCTV환경에서 실시간으로 객체를 인식하고 재식별하여 객체를 추적할 수 있는 한국형 공공 추적시스템을 제안하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.203-208
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• 2021

제조현장에서 작업자는 작업 지시서에 따라 제조 공정에 소재를 투입하고 투입 기록을 남기는 방식으로 운영해왔으나, 누락하는 경우가 많아 제품 LOT 추적이 안되는 경우가 발생하고 있었으며, 최근 스마트공장 구축으로 RFID-Tag를 활용하여 소재 투입 정보를 자동입력 하는 시스템으로 진행되고 있다. 특히, 생산라인에 투입되는 RACK에 부착된 TAG 정보를 수신하여 RACK(TAG) ID와 RACK 투입시간 데이터 분석을 통한 투입정보를 자동으로 생성토록 하여 초기 자동인식률이 97%로 양호하였으나 멀티소재 사용 RACK, TAG분실, 신규 제품 투입 이슈 등이 발생하면서 자동인식률이 계속 낮아지는 상황이다. 인공지능형 스마트공장 데이터셋 구축 방법은 자동인식률 향상과 실시간 모니터링이 가능해지므로 생산 공정의 전반에 있어 속도와 수율(정상제품 비율)을 높이는데 기여할 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1487-1495
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• 2013

센서 네트워크의 여러 핵심 기술 요소 중에서 시각 동기 기술은 센서 네트워크 응용에 필수 요소이다. 여러 노드들로부터 같은 이벤트의 중복 감지 인식, 기록된 이벤트의 발생순서 구분, 이동체의 이동 속도 계산 등에 시각 정보는 기저 데이터가 된다. 본 논문에서는 다양한 무선 센서 네트워크 시각 동기 기법 중 대표적인 시각 동기 모델인 pair-wise 시각 동기 알고리즘을 대상으로 시각 동기 오류 요소를 추출하고 이러한 오류 요소가 시각 동기 정확도에 끼치는 영향을 이론적으로 분석하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 이론적 분석 결과를 검증하였다. 이러한 결과는 향후 센서 네트워크 시각 동기 알고리즘의 성능 개선이나 개발에 활용될 것으로 기대된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.150-159
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• 2022

본 논문은 실시간 영상 분석을 통해서 산업현장에서 활동하는 여러 근로자의 영상 객체를 추출해 내고, 추출된 이미지로 부터 개별 영상 분석을 통해 헬멧의 착용 여부와 낙상 사고 여부를 확인하는 방법을 구현한다. 근로자의 영상 객체를 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모델인 YOLO를 사용하였으며, 추출된 이미지를 이용하여 헬멧의 착용여부를 판단하기 위해 따로 5,000장의 다양한 헬멧 학습 데이터 이미지를 만들어서 사용하였다. 또한, 낙상사고 여부를 판단하기 위해서 Mediapipe의 Pose 실시간 신체추적 알고리즘을 사용하여 머리의 위치를 확인하고 움직이는 속도를 계산하여 쓰러짐 여부를 판단하였다. 결과에 신뢰성을 주기위한 방법으로 YOLO의 바운딩 박스의 크기를 구하여 객체의 자세를 유추하는 방법을 추가하고 구현하였다. 최종적으로 관리자에게 알림 서비스를 위하여 텔레그램 API Bot과 Firebase DB 서버를 구현하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.1302-1309
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• 2012

본 논문은 2D/3D 동영상 변환을 위한 그룹화된 객체별 깊이 정보의 차등 적용 기법에 관한 연구이다. 기존의 깊이 정보 획득 기법 중 움직임 정보를 깊이 정보로써 사용할 때 움직임이 존재하지 않는 객체의 경우 깊이 정보를 획득할 수 없어 해당 객체의 3D 효과를 얻을 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 객체와 배경을 추출하고 객체에 움직임 정보를 이용한 깊이 정보를 할당하는 과정을 거친 후, 배경과 깊이 정보가 할당되지 못한 객체에 깊이 단서 중 하나인 상대적 높이 단서를 이용한 깊이 정보를 할당함으로써 모든 객체에서 3D 효과를 얻을 수 있는 기법을 제안한다. 제안한 기법으로 깊이맵을 생성하여 DIBR(Depth Image Based Rendering)으로 3D 영상을 생성하여 확인한 결과 움직임이 없는 객체에서도 3D 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.78-87
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• 1989

본 논문에서는 백색 Gauss 잡음이 섞인 연속영상으로 부터 물체의 이동정보를 검출하기 위하여 최소자승추정의 시공간경사법을 제안하였다. 제안된 방법은 하나의 이동물체를 실시간으로 추적하도록 고속의 16-bit 마이크로 프로세서를 사용한 자동목표 추적장치에 적용되었다. 실험결과 제안된 방법은 기존의 최소자승추정의 시공간경사법에 비해서 매우 우수한 성능을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.309-314
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• 2010

본 논문에서는 인터넷상에서의 지능형 감시 카메라 시스템(Intelligent Security Camera: ISC)을 제안한다. ISC 방법은 워터쉐드 알고리즘에 기반하여 카메라에 입력된 영상을 분할하는 단계와 skin-color model을 사용하여 얼굴의 후보지역을 탐지하는 단계, 그리고 마지막으로 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 얼굴 후보영역에서 얼굴을 검증하는 단계로 구성되어 있다. Skin-color Model을 이용하여 찾아진 얼굴후보 영역으로부터 웨이블렛 변환계수들을 추출한다. 웨이블렛 변환계수들을 SVM의 입력으로 하여 실제 얼굴영역을 검증한다. SVM의 입력으로 실험결과에서 제안된 방법이 감시시스템, 화상회의 시스템과 같은 얼굴을 인식 추적하는 시스템에 적용될 수 있음을 보인다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제5권1호
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• pp.7-11
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• 2019

본 연구는 최근 전국적으로 계속해서 사물인터넷 CCTV의 설치 대수가 증가함에 따라 CCTV의 활용범위를 넓히고자 CCTV를 통하여 범죄 의심자 또는 이상 행동자를 추적하는 방법을 제안한다. 이상 행동 구분은 기존에 나와 있던 연구들을 활용하여 범죄 의심자 또는 이상 행동자를 색출해내고 CNN을 활용하여 대상을 객체와 하여 추적을 하고 주변 CCTV를 서로 네트워크로 연결하여 객체화된 대상의 이동 경로를 예측해 해당 경로 근방의 CCTV들에 객체의 샘플 데이터를 공유하여 대상 판별 및 해당 대상을 추적하는 방식을 이용하였다. 해당 연구를 통하여 추적하기 힘든 범죄자의 위치를 추적하여 국가 치안에 기여하고 더욱 다양한 기술들이 CCTV에 접목될 수 있도록 지속적인 연구가 필요하다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2007년도 춘계학술대회
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• pp.1-8
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• 2007

본 논문은 저해상도와 많은 노이즈를 갖는 일반 CCTV의 입력 영상에서 실시간으로 움직이는 물체를 검출하고 그 물체의 움직임을 추적하는 방법을 제안 한다. 본 논문은 CCTV영상으로부터의 입력 영상을 순차를 갖는 명암도 영상으로 실시간 변환 하여 진행 한다. 움직이는 물체의 추출은 첫째, 획득한 영상의 그레이 영상을 포스터라이징을 이용하여 명암 분포를 축소하고 차영상을 통해 윤곽을 추출한다. 둘째, 본 논문이 제안하는 영역 단위 이진화를 통해 이진화와 잡음의 제거를 동시에 수행한다. 셋째, 손실된 정보의 보정을 위해 이진 영상의 팽창을 수행한다. 넷째, 이진 영상의 가로/세로 명암 밀도 분포를 통해 움직이는 물체 영역을 검출한다. 검출된 물체의 추적은 현 재 프레임의 물체 영역과 이전 프레임의 물체 영역의 중심을 계산한 후, 두 중심의 거리 차를 계산한다. 계산된 거리가 임계값보다 작을 경우 같은 물체로 인식하고 계속 추적하며, 임계값 이상의 값일 경우 새로운 물체로 인식한다. 추적된 이동물체의 중심점이 화면의 중앙 부분에 있지 않을 경우, 이동물체의 중심으로 카메라의 방향을 조정한다. 실험결과, 제안한 방법으로 저해상도와 많은 노이즈를 갖는 일반 CCTV 의 입력 영상에서도 실시간으로 움직이는 물체를 검출하고, 그 물체의 움직임을 추적 할 수 있었다.

• 로봇학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.51-57
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• 2013

Recently, the number of jellyfish has been rapidly grown because of the global warming, the increase of marine structures, pollution, and etc. The increased jellyfish is a threat to the marine ecosystem and induces a huge damage to fishery industries, seaside power plants, and beach industries. To overcome this problem, a manual jellyfish dissecting device and pump system for jellyfish removal have been developed by researchers. However, the systems need too many human operators and their benefit to cost is not so good. Thus, in this paper, the design, implementation, and experiments of autonomous jellyfish removal robot system, named JEROS, have been presented. The JEROS consists of an unmanned surface vehicle (USV), a device for jellyfish removal, an electrical control system, an autonomous navigation system, and a vision-based jellyfish detection system. The USV was designed as a twin hull-type ship, and a jellyfish removal device consists of a net for gathering jellyfish and a blades-equipped propeller for dissecting jellyfish. The autonomous navigation system starts by generating an efficient path for jellyfish removal when the location of jellyfish is received from a remote server or recognized by a vision system. The location of JEROS is estimated by IMU (Inertial Measurement Unit) and GPS, and jellyfish is eliminated while tracking the path. The performance of the vision-based jellyfish recognition, navigation, and jellyfish removal was demonstrated through field tests in the Masan and Jindong harbors in the southern coast of Korea.