• 제목/요약/키워드: Object recognition system

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항공 라이다 데이터의 분할: 점에서 패치로 (Segmentation of Airborne LIDAR Data: From Points to Patches)

  • 이임평
    • 한국측량학회지
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    • 제24권1호
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    • pp.111-121
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    • 2006
  • 최근 들어 항공 라이다 데이터를 도시모델링에 활용하려는 많은 연구들이 진행되고 있다. 도시모델을 구성하는 인공 구조물을 효율적으로 추출하기 위해서는 측정된 3차원 점의 집합으로부터 평면패치를 자동으로 추출하는 것이 중요하다. 평면 패치의 자동 추출에 대한 상당한 연구가 수행되었지만 아직도 추출의 정확도와 완전성 및 계산의 효율성 측면에서 만족할 만한 결과를 얻지 못하고 있다. 이에 본 연구는 항공 라이다 측량으로 취득된 3차원 점의 집합을 자동으로 분할하여 표면패치를 구성하는 효율적인 방법의 개발을 목표로 한다. 제안된 방법은 3차원 점간의 인접성을 수립하고, 소량의 인접점을 그룹핑하여 초기패치를 생성하고, 이를 성장시켜 표면패치를 생성하는 과정으로 구성된다. 제안된 방법은 패치를 성장시키는 과정에서 통계적 분석에 기반하여 가변적으로 설정되는 임계값을 이용하여 분할 결과의 질을 향상시키고, Priority Heap과 순차적최소제곱법에 기반한 효율적인 계산 방법을 사용하였다는 점이 특징적이다. 제안된 방법을 다양한 실측 라이다 데이터에 적용하여 성능을 검증하였다. 제안한 분할 방법을 통해 대용량 3차원 점으로 구성되는 라이다 데이터는 명시적이고 강인한 표현 형태인 표면 패치의 집합으로 변환될 수 있었다. 이러한 중간 변환 과정을 통해 빌딩 추출과 같은 객체 인식의 문제를 효과적으로 해결할 수 있다.

깊이정보를 이용한 HEVC의 인코더 고속화 방법 (HEVC Encoder Optimization using Depth Information)

  • 이윤진;배동인;박광훈
    • 방송공학회논문지
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    • 제19권5호
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    • pp.640-655
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    • 2014
  • 최근 영상시스템 환경은 2D 비디오카메라에 깊이 카메라가 부착되어 2D 및 3D 어플리케이션을 지원하는 형태로 보편화 되고 있다. 이러한 3차원 멀티미디어 시스템 환경으로의 변화는 비디오 시스템에서 깊이정보 획득을 용이하게 만들었다. 깊이정보는 객체 구분, 배경영역 인지 등에 이용할 수 있는데, 2D 부호화에 이를 이용한다면 높은 부호화 효율을 얻을 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 차세대 2D 비디오 코덱인 HEVC 인코더에 반영한 깊이정보 이용 비디오 부호화 방법을 제안한다. 제안방법으로, 현재 부호화하려는 CU가 배경영역에 위치할 경우 1) 주변블록의 SKIP 모드를 참조하여 결정하는 CU 분할 조기 결정, 2) 시간적 위치의 CU 정보를 이용하여 수행하는 CU 분할 구조 제한, 3) 배경영역에 따른 움직임 예측 탐색 범위 제한이 있다. 실험은 HEVC 참조 소프트웨어인 HM 12.0에 적용하였고, 실험결과 40% 이상의 부호화 복잡도가 감소했으며, BD-Bitrate는 0.5% 손실되었다. 특히, 마이크로소프트사에서 개발한 키넥트를 통해 획득한 영상을 이용한 실험 결과에서는 영상 품질의 큰 열화 없이 기존대비 최대 53%의 부호화 복잡도가 감소하는 결과를 나타내어, 향후 실시간 화상통신, 모바일 또는 핸드헬드 환경에서의 비디오 서비스 등에서 광범위하게 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

실내 공간에서 이동 로봇의 납치 문제 해결을 위한 외부 영상 정보 및 절대 공간 좌표 활용 연구 (Research for robot kidnap problem in the indoor of utilizing external image information and the absolute spatial coordinates)

  • 전영필;박종호;임신택;정길도
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제16권3호
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    • pp.2123-2130
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    • 2015
  • 본 실내에서 활용되고 있는 자동 감시 로봇이나 로봇 청소기 등의 경우 누군가에 의해 옮겨지거나 혹은 예상치 못한 물체와의 충돌 등으로 이동 로봇의 방향이나 계획됐던 경로에서 이탈하였을 경우 원래 계획했던 경로로 다시 진입해야 하며 이에 대한 이동 로봇의 강인한 자기 위치 추정 능력이 필요하며, 이는 기존 이동 로봇의 납치 문제 해결과도 연관된다. 본 연구에서는 이동 로봇의 경우 실내에서만 동작하며, 저가의 로봇을 활용하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 실내에 설치되어 있는 CCTV 등 외부 영상 정보 획득 장치를 활용하여 환경 영상을 획득하고 이를 절대 공간 좌표로 변환한 동시에 이동 로봇의 마커 인식을 활용함으로써 실내에서 이동 로봇의 자기 위치 추정과 납치 문제 해결하고자 하였으며, 실제 로봇 시스템을 활용하고자 포텐셜 필드 방법을 구현하였다. 이와 같이 실제 이동 로봇 시스템에 본 연구에서 제안한 방법을 구현하여 관련 실험을 진행하였고 결과를 검증하였다.

신경정신학에 융복합되는 신경생물학적 접근법의 한계점: 발달성 협응장애와 두 시각 이론에 관한 종설 (Limitations of neurobiological approach convergent to neuropsychiatry: DCD and two visual systems theory)

  • 이영림
    • 디지털융복합연구
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    • 제13권6호
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    • pp.225-234
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    • 2015
  • 신경생물학 접근법은 정신학에서의 심신 이원론 문제를 해결하고 새로운 진단과 치료법을 발달시키는 데 도움을 주었다. 하지만 신경정신장애의 복합성 때문에 신경생물학의 신경해부학 부분을 너무 강조하는 것은 문제가 될 수 있다. 예를 들어, 발달성 협응장애 (DCD)는 일반적으로 움직임과 관련된 장애이지만 종종 지각과도 긴밀한 관계가 있다. 뇌의 기능적 분류에 입각한 두 시각 이론은 대뇌의 복측은 물체의 재인을, 배측은 움직임, 위치와 관련되어 있다고 주장한다. 하지만 물체의 지각은 시각적으로 유도되는 행동과 밀접한 관련이 있다. 이 논문에서는 두 시각 이론을 설명하는 기본적인 연구들을 검토하고, 이 이론에 대한 비판을 제시한다. 특히, 발달성 협응장애와 같은 운동뿐만 아니라 지각과 관련이 있는 신경정신장애에 구조적인 신경생물학 접근법을 적용하는 것의 한계점을 제시한다. 결론적으로, 현대의 신경정신분야에 융복합적으로 사용되는 신경생물학 접근법은 유용하지만, 신경구조적 분류에 너무 집중하면 한계점이 나타날 수 있다.

실생활 음향 데이터 기반 이중 CNN 구조를 특징으로 하는 음향 이벤트 인식 알고리즘 (Dual CNN Structured Sound Event Detection Algorithm Based on Real Life Acoustic Dataset)

  • 서상원;임우택;정영호;이태진;김휘용
    • 방송공학회논문지
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    • 제23권6호
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    • pp.855-865
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    • 2018
  • 음향 이벤트 인식은 다수의 음향 이벤트가 발생하는 환경에서 이를 인식하고 각각의 발생과 소멸 시점을 판단하는 기술로써 인간의 청각적 인지 특성을 모델화하는 연구다. 음향 장면 및 이벤트 인식 연구 그룹인 DCASE는 연구자들의 참여 유도와 더불어 음향 인식 연구의 활성화를 위해 챌린지를 진행하고 있다. 그러나 DCASE 챌린지에서 제공하는 데이터 세트는 이미지 인식 분야의 대표적인 데이터 세트인 이미지넷에 비해 상대적으로 작은 규모이며, 이 외에 공개된 음향 데이터 세트는 많지 않아 알고리즘 개발에 어려움이 있다. 본 연구에서는 음향 이벤트 인식 기술 개발을 위해 실내외에서 발생할 수 있는 이벤트를 정의하고 수집을 진행하였으며, 보다 큰 규모의 데이터 세트를 확보하였다. 또한, 인식 성능 개선을 위해 음향 이벤트 존재 여부를 판단하는 보조 신경망을 추가한 이중 CNN 구조의 알고리즘을 개발하였고, 2016년과 2017년의 DCASE 챌린지 기준 시스템과 성능 비교 실험을 진행하였다.

합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)을 활용한 지능형 유사상표 검색 모형 개발 (A Study on Similar Trademark Search Model Using Convolutional Neural Networks)

  • 윤재웅;이석준;송칠용;김연식;정미영;정상일
    • 경영과정보연구
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    • 제38권3호
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    • pp.55-80
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    • 2019
  • 전 세계적으로 온라인 상거래 시장 규모가 성장함에 따라 국제 및 국내 기업의 상표권이 침해되는 사례가 빈번하게 발생하고 있다. 다양한 연구 및 보고서에 따르면, 해외 기업 또는 개인이 국내 기업의 상표권을 침해한 사례와, 국내 기업 간 발생하는 상표권 분쟁 사례가 증가하고 있는 것으로 나타나고 있으며, 특허청의 보고서에 따르면 기업의 규모가 작을수록 상표보호를 위한 사전 예방활동을 수행하지 않는다고 응답한 비율이 높은 것으로 나타났다. 이러한 문제는 선등록 상표에 대한 사전조사 또는 자사의 상표보호를 위해 소요되는 인력과 비용이 원인인 것으로 판단된다. 한편, 국내에서 선등록상표에 대한 사전조사를 위해 상용되는 서비스를 살펴보면 상표 이미지를 활용한 검색 서비스를 제공하고 있지 않은 상황이다. 이로 인해 국내 대다수의 기업은 자사의 상표 보호 및 선등록 상표에 대한 사전조사 수행 시 방대한 양의 선등록된 상표를 수작업으로 조사해야하는 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 기업의 상표권 보호 및 선등록 상표에 대한 사전조사 수행 시 투입되는 인력 및 비용절감과, 국내외에서 발생하고 있는 상표권 침해 문제를 해결하기 위해 합성곱 신경망 기법을 활용한 지능형 유사 상표 검색 모델을 개발하고자 한다. 지적 재산권 전문가가 선정한 테스트 데이터를 활용하여 지능형 유사 상표 검색 모델의 정확도를 측정한 결과 ResNet V1 101의 성능이 가장 높게 나타났다. 해당 결과를 통해 이미지 분류 알고리즘이 단순한 사물 인식 분야뿐만 아니라 이미지 검색 분야에서도 높은 성능을 나타낸다는 것을 실증적으로 입증했으며, 본 연구는 실제 상표 이미지 데이터를 활용했다는 측면에서 실제 산업 환경에서 활용성이 높을 것으로 사료된다.

무인 점포 사용자 이상행동을 탐지하기 위한 지능형 모션 패턴 인식 알고리즘 (Intelligent Motion Pattern Recognition Algorithm for Abnormal Behavior Detections in Unmanned Stores)

  • 최영준;나지영;안준호
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제24권6호
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    • pp.73-80
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    • 2023
  • 최근 최저시급의 가파른 인상으로 인건비에 대한 부담이 늘어남과 함께 코로나19의 여파로 무인 상점의 점유율이 높아지고 있는 추세이다. 그로 인해 무인 점포를 타겟으로 하는 도난 범죄들도 같이 늘어나고 있어 이러한 도난 사고를 방지하기 위해 Just-Walk-Out 시스템을 도입하고 고비용의 LiDAR 센서, 가중치 센서 등을 사용하거나 수동으로 지속적인 CCTV 감시를 통해서 확인하고 있다. 하지만 이런 고가의 센서를 많이 사용할수록 점포 운영에 있어 비용 부담이 늘어나게 되고, CCTV 확인은 관리자가 24시간 내내 감시하기 어려워서 사용이 제한적이다. 본 연구에서는 이런 센서들이나 사람에 의지하는 부분을 해결할 수 있고 무인점포에서 사용할 수 있는 저비용으로 도난 등의 이상행동을 하는 고객을 탐지하여 클라우드 기반의 알림을 제공하는 인공지능 영상 처리 융합 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한 본 연구에서는 mediapipe를 이용한 모션캡쳐, YOLO를 이용한 객체탐지 그리고 융합 알고리즘을 통해 무인 점포에서 수집한 행동 패턴 데이터를 바탕으로 각 알고리즘들에 대한 정확도를 확인하며 다양한 상황 실험을 통해 융합 알고리즘의 성능을 증명했다.

증강현실 캐릭터 구현을 위한 AI기반 객체인식 연구 (AI-Based Object Recognition Research for Augmented Reality Character Implementation)

  • 이석환;이정금;심현
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제18권6호
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    • pp.1321-1330
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    • 2023
  • 본 연구는 증강현실에서 적용할 캐릭터 생성에서 단일 이미지를 통해 여러 객체에 대한 3D 자세 추정 문제를 연구한다. 기존 top-down 방식에서는 이미지 내의 모든 객체를 먼저 감지하고, 그 후에 각각의 객체를 독립적으로 재구성한다. 문제는 이렇게 재구성된 객체들 사이의 중첩이나 깊이 순서가 불일치 하는 일관성 없는 결과가 발생할 수 있다. 본 연구의 목적은 이러한 문제점을 해결하고, 장면 내의 모든 객체에 대한 일관된 3D 재구성을 제공하는 단일 네트워크를 개발하는 것이다. SMPL 매개변수체를 기반으로 한 인체 모델을 top-down 프레임워크에 통합이 중요한 선택이 되었으며, 이를 통해 거리 필드 기반의 충돌 손실과 깊이 순서를 고려하는 손실 두 가지를 도입하였다. 첫 번째 손실은 재구성된 사람들 사이의 중첩을 방지하며, 두 번째 손실은 가림막 추론과 주석이 달린 인스턴스 분할을 일관되게 렌더링하기 위해 객체들의 깊이 순서를 조정한다. 이러한 방법은 네트워크에 이미지의 명시적인 3D 주석 없이도 깊이 정보를 제공하게 한다. 실험 결과, 기존의 Interpenetration loss 방법은 MuPoTS-3D가 114, PoseTrack이 654에 비해서 본 연구의 방법론인 Lp 손실로 네트워크를 훈련시킬 때 MuPoTS-3D가 34, PoseTrack이 202로 충돌수가 크게 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구 방법은 표준 3D 자세벤치마크에서 기존 방법보다 더 나은 성능을 보여주었고, 제안된 손실들은 자연 이미지에서 더욱 일관된 재구성을 실현하게 하였다.

뇌파, 시선추적 및 인공지능 기술에 기반한 디지털 도서관 인터페이스 연구: 암묵적 적합성 피드백 활용을 중심으로 (Digital Library Interface Research Based on EEG, Eye-Tracking, and Artificial Intelligence Technologies: Focusing on the Utilization of Implicit Relevance Feedback)

  • 김현희;김용호
    • 정보관리학회지
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    • 제41권1호
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    • pp.261-282
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    • 2024
  • 본 연구는 디지털 도서관의 콘텐츠를 탐색하는 동안 이용자의 암묵적 적합성 피드백을 활용하여 적합성을 판단하기 위해 뇌파 기반 및 시선추적 기반 방법들을 제안하고 평가해 보았다. 이를 위해서 32명을 대상으로 하여 동영상, 이미지, 텍스트 데이터를 활용하여 뇌파/시선추적 실험들을 수행하였다. 제안된 방법들의 유용성을 평가하기 위해서, 딥러닝 기반의 인공지능 방법들을 경쟁 기준으로 사용하였다. 평가 결과, 주제에 적합한 동영상과 이미지(얼굴/감정)를 선택하는 데에는 뇌파 컴포넌트 기반 방법들(av_P600, f_P3b)이 높은 분류 정확도를 나타냈고, 이미지(객체)와 텍스트(신문 기사)를 선택하는 데에는 인공지능 기반 방법 즉, 객체 인식 기반 방법과 자연언어 처리 방법이 각각 높은 분류 정확도를 나타냈다. 끝으로, 뇌파, 시선추적 및 인공지능 기술에 기반한 디지털 도서관 인터페이스를 구현하기 위한 지침 즉, 암묵적 적합성 피드백에 기반한 시스템 모형을 제안하고, 분류 정확도를 향상시키기 위해서 미디어별로 적합한 뇌파 기반, 시선추적 기반 및 인공지능 기반 방법들을 제시하였다.

여헌(旅軒) 장현광(張顯光)의 지리인식(地理認識)과 문인(門人)들의 지지편찬(地誌編纂) 의의 (Yeoheon's Recognition of Geography and the Significance of the Compilation of Geographical Records by His Disciples)

  • 최원석
    • 동양고전연구
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    • 제49호
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    • pp.73-107
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    • 2012
  • 여헌 장현광(1554-1637)은 조선중기를 대표하는 유학자이면서 우주론과 자연학을 가장 체계적으로 저술한 사람이다. 조선조 유학의 지리적인 학맥에서 여헌은 남명 조식과 한강 정구의 학풍을 이어받으면서 풍수와 지지편찬을 계승한 사람으로 자리매김 될 수 있다. 여헌은 주자학에 영향을 받았지만 역학(易學)의 기틀을 견지하였으며, 사변적인 공리공론에 머무르지 않고 실용적 경세학(經世學)으로서의 지리를 인식하였다. 여헌의 지리인식 방법은 역학(易學)의 체계와 구도 상에서 이루어졌다. 여헌은 자연에 대한 인간 본위(本位)의 인식태도를 드러내며, 따라서 인사의 공능이 지리의 조건보다 우선되는 준칙이었다. 여헌에게 산수와 자연은 비덕(比德)의 공부대상이었고, 자연공부 방법은 대상물의 관찰을 통해 생명의 이치를 자득하고, 무심한 경지를 통해 천지의 마음에 이르는 것이었다. 유학의 가르침을 삶의 지침으로 삼았던 여헌에게 있어서 낙토(樂土)는 안분자족(安分自足)함에서 얻어지는 것이었다. 여헌에게 지리인식의 의의는 생활의 실용적인 이익 됨에 목적을 둔 필수적인 지식정보였다. 여헌은 은거지의 생활현장에 자신이 견지한 유학적 우주관과 세계관을 '우주사업'의 일환으로 구현하였다. 이러한 의식과 태도는 주거지의 장소경관과 자연경물(自然景物)을 북극성과 주위 28수의 별자리로 상징화하여 명명하고 우주적 중심 공간으로 구성하는 방식으로 나타났다. 주자의 무이구곡(武夷九曲) 경영에서 비롯된 유학자들의 동천구곡(洞天九曲) 전통은 조선시대에 유행되었지만, 여헌의 장소 구성 체계는 여타의 형태와 방식을 뛰어넘은 우주적 구도의 독창성이 있다. 여헌의 장소 명명 의식에는 선현을 본받고자하는 태도, 자연물의 형용과 성정에 대한 비덕(比德), 그리고 은거(隱居) 의식의 반영이 나타난다. 여헌의 국토관 및 국토이해는 지형개관, 산수이해, 도읍입지, 지역이해, 풍토론, 현실인식의 방식으로 체계적으로 드러나고 중국의 지리적 조건과도 비교되어 파악되었다. 그의 국토인식과 이해방식은, 국토의 유기체적인 인식, 주자학의 자연관이 반영된 기적(氣的)인 국토인식, 산천 인식과 도읍 입지의 풍수적 이해, 지역구분을 통한 비교론적 이해, 인물과 풍속에 대한 풍토론적 이해 방식 등으로 요약할 수 있다. 여헌은 역의 포괄적인 사상체계 범주에서 풍수도 수용하였다. 그가 풍수를 수용할 수 있었던 배경에는 남명과 한강을 계승하는 학풍에서 연유되는 바가 있었다. 여헌은 풍수지식을 활용하여 주거지의 입지를 정하기도 하였고, 고향 연고지의 여러 곳에 대해 풍수적 견지로 언급하기도 했다. 그의 풍수관을 보면, 묘지풍수에서 형세론적 이치는 수긍하고 있지만 장례기일을 미루는 발복 목적의 행위는 비판하였다. 그리고 고을의 풍수에서 숲의 조성을 통한 비보의 필요성을 인정하였다. 이러한 풍수관은 문도(門徒)들의 지지편찬에도 일정하게 반영되었다. 여헌 학풍에서 주목할 만한 지리학적 특징으로 꼽을 수 있는 것이 지지(地誌)의 편찬이다. 이것은 남명과 한강의 치용(治用) 정신과 경세적(經世的) 실천을 계승한 학풍이기도 했다. 여헌은 지지를 중요시하게 생각하면서 문인들에게 편찬을 독려하였다. 고을의 통치자나 지식인으로서 지역의 역사와 옛 일을 잘 알아야하고, 권면하고 징계하는 기준이 마련될 필요가 있다는 것이다. 이러한 여헌의 견해는 이후 문인들의 지지편찬 취지와 내용 구성에 지침이 되었다. 이 연구는 여헌의 지리인식에 관한 사실적인 면모의 정리와 지리적 학풍의 계승 맥락에 관한 고찰에 그친 한계가 있다. 다음에는 여헌 전후 유학자들의 지리인식과 지지편찬 전통이 어떻게 전승되면서 전개 발전되었고 질적으로 변천해 나갔는지를 살피고자 한다. 이러한 연구는 학계에서 공백으로 남아있는 조선 초 중기 유교지식인의 지리학사를 정립하는데 일조할 수 있으리라 믿는다.