• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1049-1058
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• 2022

HAR(Human Action Recognition) such as anomaly and object detection has become a trend in research field(s) that focus on utilizing Artificial Intelligence (AI) methods to analyze patterns of human action in crime-ridden area(s), media services, and industrial facilities. Especially, in real-time system(s) using video streaming data, HAR has become a more important AI-based research field in application development and many different research fields using HAR have currently been developed and improved. In this paper, we propose and analyze a deep-learning-based HAR that provides more efficient scheme(s) using an intelligent AI models, such system can be applied to media services using RGB video streaming data usage without feature extraction pre-processing. For the method, we adopt Slowfast based on the Deep Neural Network(DNN) model under an open dataset(HMDB-51 or UCF101) for improvement in prediction accuracy.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권5호
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• pp.522-534
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• 2002

본 논문에서는 자동물체 추적 시스템의 효율성을 높이기 위해 스테레오 영상을 이용한 물체 추적 시스템을 제안하였다. 기존의 물체 추적 시스템에서 사용한 방법들은 최적의 특성을 지니고 있지만, 많은 계산량을 요구하는 단점이 있다. 또한 단안에 의한 영상의 경우 물체의 다양한 변화에 대한 예측과 추적이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 양안에 의해 얻어진 스테레오 영상에 변이(translation)와 회전(rotation)에서의 예측이 어려운 단점을 보완한 블록 정합 알고리즘을 적용함으로써 실시간 물체의 변화의 추적 능력을 지니면서도 그 계산량을 줄일 수 있는 추적 방법을 제시하였다. 실험을 통하여 회전(25개)과 전이(28개), 그리고 회전과 전이의 혼합(50개)된 영상에서 각각 88%, 89%, 88%의 인식률을 얻었으며, 평균 88.3%의 인식률을 얻음으로써 본 연구의 유용성을 입증하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.33-38
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• 2024

In this paper, we propose the implementation of a drone delivery system using artificial intelligence in a situation where the use of drones is rapidly increasing and human errors are occurring. This system requires the implementation of an accurate control algorithm, assuming that last-mile delivery is delivered to the apartment veranda. To recognize the delivery location, a recognition system using the YOLO algorithm was implemented, and a delivery system was installed on the drone to measure the distance to the object and increase the delivery distance to ensure stable delivery even at long distances. As a result of the experiment, it was confirmed that the recognition system recognized the marker with a match rate of more than 60% at a distance of less than 10m while the drone hovered stably. In addition, the drone carrying a 500g package was able to withstand the torque applied as the rail lengthened, extending to 1.5m and then stably placing the package down on the veranda at the end of the rail.

• 한국정밀공학회지
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• 제23권11호
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• pp.58-67
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• 2006

Due to the variety of signal processing and complicated mathematical analysis, it is not easy to accomplish 3D bin-picking with non-contact sensor. To solve this difficulties the reliable signal processing algorithm and a good sensing device has been recommended. In this research, 3D laser scanner and CCD camera is applied as a sensing device respectively. With these sensor we develop a two-step bin-picking method and reliable algorithm for the recognition of 3D bin object. In the proposed bin-picking, the problem is reduced to 2D intial recognition with CCD camera at first, and then 3D pose detection with a laser scanner. To get a good movement in the robot base frame, the hand eye calibration between robot's end effector and sensing device should be also carried out. In this paper, we examine auto-calibration technique in the sensor calibration step. A new thinning algorithm and constrained hough transform is also studied for the robustness in the real environment usage. From the experimental results, we could see the robust bin-picking operation under the non-aligned 3D hole object.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제15권3호
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• pp.73-81
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• 2006

This paper describes our primary study for a new method of recognizing materials, which is need for precision work system. This is a study of dynamic characteristics of smart sensors, new method$(R_{SAI})$ has the sensing ability of distinguishing materials. Experiment and analysis are executed for finding the proper dynamic sensing condition. First, we developed advanced smart sensor. We made smart sensors for experiment. The type of smart sensor is HH type. The smart sensor was developed for recognition of material. Second, we develop new estimation methods that have a sensing ability of distinguish materials. Dynamic characteristics of sensor are evaluated through new recognition index$(R_{SAI})$ that ratio of sensing ability index. Distinguish of object is executed with $R_{SAI}$ method relatively. We can use the $R_{SAI}$ method for finding materials. Applications of this method are finding abnormal condition of object (auto-manufacturing), feeling of object(medical product), robotics, safety diagnosis of structure, etc.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.269-270
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• 2023

재해, 재난 발생 시에 구조대가 건물 내부나 지하철 등, 특정 구역 내의 대피하지 못한 잔류인원을 제대로 파악하데 어려움을 겪는다. 이를 개선하고자 YOLO와 DeepSORT를 활용하여 통행자를 인식하여 특정 구역의 잔류인원을 파악하고 이를 서버를 통해 확인할 수 있는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLOv4-tiny와 실시간 객체추적기술인 DeepSORT 알고리즘을 이용하여 제안한 방법을 Ubuntu환경에서 구현하고, 실내 상황에 맞춰 통행자 동선을 고려해서 적용하였다. 개발한 시스템은 인식된 통행자 객체방향으로 출입을 구분하여 데이터를 서버에 저장한다. 이에 따라 재해 발생 시 구역의 잔류인원을 파악하여 빠르고 효율적으로 요구조자 위치와 인원을 예측할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.451-452
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• 2023

고속도로에 낙하물이 있으면 사고 방지를 위해 바로 치워야 하지만 순찰차가 발견하거나 신고가 들어오기 전까진 낙하물을 바로 발견하기 힘들며, 대다수의 사람들은 신고하지 않고 지나치는 경우가 있기에 이러한 문제점들을 개선하기 위해 드론과 YOLO를 이용하여 도로의 낙하물을 인식하고 낙하물에 대한 정보를 보내 줄 수 있는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체 인식 알고리즘인 YOLOv5를 데스크톱 PC에 적용하여 구현하였고, F450 프레임에 픽스호크와 모듈, 카메라를 장착하여 실시간으로 도로를 촬영할 수 있는 드론을 직접 제작하였다. 개발한 시스템은 낙하물에 대한 인식 결과와 정보를 제공하며 지상관제 시스템과 웹을 통해 확인할 수 있다. 적은 인력으로 더 빠르게 낙하물을 발견할 수 있으므로 빠른 상황 조치를 기대할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.449-471
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• 2012

In intelligent surveillance systems, it is required to robustly track multiple people. Most of the previous studies adopted a Gaussian mixture model (GMM) for discriminating the object from the background. However, it has a weakness that its performance is affected by illumination variations and shadow regions can be merged with the object. And when two foreground objects overlap, the GMM method cannot correctly discriminate the occluded regions. To overcome these problems, we propose a new method of tracking and identifying multiple people. The proposed research is novel in the following three ways compared to previous research: First, the illuminative variations and shadow regions are reduced by an illumination normalization based on the median and inverse filtering of the L*a*b* image. Second, the multiple occluded and overlapped people are tracked by combining the GMM in the still image and the Lucas-Kanade-Tomasi (LKT) method in successive images. Third, with the proposed human tracking and the existing face detection & recognition methods, the tracked multiple people are successfully identified. The experimental results show that the proposed method could track and recognize multiple people with accuracy.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.143-150
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• 2010

무마커 증강현실 시스템은 실내나 옥외 환경에서 자연 물체를 인식하고 매칭하는 기능이 필수적이다. 본 논문에서는 비주얼 서술자와 코드북을 사용하여 특징을 추출하고 자연 물체를 인식하는 기법을 제안한다. 증강현실 응용은 동작 속도와 실시간 성능에 민감하기 때문에, 본 연구에서는 멀티 클래스의 자연 물체 인식에 초점을 두었으며 분류와 특징 추출 시간을 줄이는 것을 포함한다. 훈련과 테스트 과정에서 자연 물체로부터 특징을 추출하기 위해 SIFT와 SURF을 각각 사용하고 그들의 성능을 비교한다. 또한, 클러스터링 알고리즘을 이용하여 다차원의 특징 벡터들로부터 비주얼 코드북을 생성하고 나이브 베이즈 분류기를 이용해 물체를 인식한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.1061-1062
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• 2008

Rodents demonstrate an outstanding capability for tactile perceptions using their whiskers. The mechanoreceptors in the whisker follicles are responsive to the deflections or vibrations of the whisker beams. It is believed that the sensor processing can determine the location of an object in touch, that is, the angular position and direction of the object. We designed artificial whiskers modelling the real whiskers and tested tactile localization. The robotic system needs to adjust its position against an object to help the shape recognition. We show a robotic adjustment of position based on tactile localization. The behaviour uses deflection curves of the whisker sensors for every sweep of whiskers and estimates the location of a target object.