• 대한기계학회논문집A
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• 제27권5호
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• pp.697-704
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• 2003

In this paper, the visual tracking system for arbitrary shaped moving object is proposed. The established tracking system can be divided into model based method that needs previous model for target object and image based method that uses image feature. In the model based method, the reliable tracking is possible, but simplification of the shape is necessary and the application is restricted to definite target mod el. On the other hand, in the image based method, the process speed can be increased, but the shape information is lost and the tracking system is sensitive to image noise. The proposed tracking system is composed of the extraction process that recognizes the existence of moving object and tracking process that extracts dynamic characteristics and shape information of the target objects. Specially, active contour model is used to effectively track the object that is undergoing shape change. In initializatio n process of the contour model, the semi-automatic operation can be avoided and the convergence speed of the contour can be increased by the proposed effective initialization method. Also, for the efficient solution of the correspondence problem in multiple objects tracking, the variation function that uses the variation of position structure in image frame and snake energy level is proposed. In order to verify the validity and effectiveness of the proposed tracking system, real time tracking experiment for multiple moving objects is implemented.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제29권1호
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• pp.97-107
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• 2002

본 논문은 대화형 방송환경에서 부가서비스를 제공받기 위해서 탐다운(Top-Down)메뉴 검색을 하는 것이 아니라, 방송영상의 화면 내부에서 부가서비스가 제공되길 원하는 객체를 선택했을 때 선택한 객체에 대한 부가서비스를 제공하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해서는 실시간으로 방송되고 있는 동영상과 객체정보(위치, 크기, 모양)의 동기를 맞추는 기술과 동영상 내부의 객체 추적 기술이 필수적이다. 동영상과 객체정보의 동기를 맞추는 기술은 마이크로소프트사의 다이렉트쇼(DirectShow)를 이용하였으며, 객체를 추적하기 위한 방법은 객체를 크게 사람과 사물로 나누어, 사람의 얼굴은 모델을 만들어 추적하는 모델 기반 얼굴 추적 방법(Model-based face tracking)을 사용하고 나머지 사물에 대해서는 객체의 영역을 지정하여 영역을 추적하는 움직임 기반 추적 방법(Motion-based Tracking)을 적용하였다. 또한 움직임 기반 추적을 할 수 있도록 하고 모델 기반 추적 방법을 적용하여 움직임이 큰 객체도 검색 영역 확장 없이 정확한 추적을 할 수 있도록 하고 모델 기반 추적 방법에는 타원 모델과 색상 모델을 결합한 얼굴 모델을 적용하여 얼굴이 회전하여도 정확한 추적을 할 수 있도록 개선하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2104-2107
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• 2003

In this paper, we propose the method Model based Non-Rigid Moving Object Tracking. Motion based method becomes difficult to predict precisely when motion gets larger, so that we can solve such difficultly with regarding the moving object as a model. In the model based method, it should be concerned about setting initial model and updating its model in each frame. We used SNAKE in a way to set the initial model, and also proposed a modified SNAKE to handle the previous SNAKE problems. Moreover, with the elliptical setting, we made the initializing process automatically which is highly subject to change in measuring the performance of SNAKE. We used the Hausdorff distance to identify models in each frame. Through our experiments, our Proposed algorithm does effective work in Non-Rigid Moving Object Tracking.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제23권3호
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• pp.325-330
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• 2010

현행 토목 설계분야에서는 BIM(Building Information Modeling)기반의 3차원 객체모델의 활용이 미미한 수준이다. 본 논문에서는 철도교량의 상부구조인 PSC 박스거더에 대하여 BIM기반의 3차원 객체 모델을 구성하였으며, 모델의 기초구성은 파트(Part)모델로 되어있다. 파트(Part)모델은 여러 가지 단위 모델 중 최소 단위이며, 이것은 설계대상 구조물의 특성을 반영하여 계층구조를 가진다. 3차원 객체 모델은 설계자의 설계변경의도를 신속하게 반영할 수 있어야 한다. 실제 설계과정에서는 반복적인 설계변경이 발생할 수 있기 때문이다. 이를 위하여 설계변수를 파라미터로 구분을 하였으며 그 파라미터들은 3차원 객체모델의 정보와 연계되어 있기 때문에 설계 변경에 신속하게 대응할 수 있다. 이 연구에서 우리는 3차원객체 모델을 토목설계분야에 활용하여 얻을 수 있는 이점을 고찰하였다. 또한 PSC 박스거더의 3차원 객체 모델의 효율적인 적용방안을 제시하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권2호
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• pp.66-73
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• 2019

최근 컴퓨터 비전을 활용한 사물인식 기술이 센서 기반 사물인식 기술을 대체할 기술로 주목을 받고 있다. 센서 기반 사물인식 기술은 일반적으로 고가의 센서를 필요로 하기 때문에 기술이 상용화되기 어렵다는 문제가 있었다. 반면 컴퓨터 비전을 활용한 사물인식 기술은 고가의 센서 대신 비교적 저렴한 카메라를 사용할 수 있다. 동시에 CNN이 발전하면서 실시간 사물인식이 가능해진 이후 IoT, 자율주행자동차 등 타 분야에 활발하게 도입되고 있다. 그러나 사물 인식 모델을 상황에 알맞게 선택하고 학습시키기 위해서는 딥러닝에 대한 전문적인 지식을 요구하기 때문에 비전문가가 사물 인식 모델을 사용하기에는 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 기반 사물인식 모델들의 구조와 성능을 분석하고, 사용자가 원하는 조건의 최적의 딥러닝 기반 사물 인식 모델을 스스로 선정할 수 있는 플랫폼을 제안한다. 또한 통계에 기반한 사물 인식 모델 선정이 필요한 이유를 실험을 통해 증명한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.33-43
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• 2020

Retrieving a 3D model from a 3D database and augmenting the retrieved model in the Augmented Reality system simultaneously became an issue in developing the plausible AR environments in a convenient fashion. It is considered that the sketch-based 3D object retrieval is an intuitive way for searching 3D objects based on human-drawn sketches as query. In this paper, we propose a novel deep learning based approach of retrieving a sketch-based 3D object as for an Augmented Reality Model. For this work, we introduce a new method which uses Sketch CNN, Wasserstein CNN and Wasserstein center loss for retrieving a sketch-based 3D object. Especially, Wasserstein center loss is used for learning the center of each object category and reducing the Wasserstein distance between center and features of the same category. The proposed 3D object retrieval and augmentation consist of three major steps as follows. Firstly, Wasserstein CNN extracts 2D images taken from various directions of 3D object using CNN, and extracts features of 3D data by computing the Wasserstein barycenters of features of each image. Secondly, the features of the sketch are extracted using a separate Sketch CNN. Finally, we adopt sketch-based object matching method to localize the natural marker of the images to register a 3D virtual object in AR system. Using the detected marker, the retrieved 3D virtual object is augmented in AR system automatically. By the experiments, we prove that the proposed method is efficiency for retrieving and augmenting objects.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권8호
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• pp.432-444
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• 2004

본 논문에서는 분산 환경에서 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 기반의 객체그룹 모델을 구축하고, 본 모델을 적용한 분산 실시간 옹용 시뮬레이터를 개발하여 제공된 객체그룹 모델의 분산 실시간 서비스에 대한 수행성을 분석 및 평가한다. TMO는 실시간 특성을 자체적으로 갖는 실시간 서버객체이다. TMO 객체그룹의 정의는 네트워크상에 물리적으로 분산된 하나 또는 그 이상의 TMO들을 주어진 분산응용에 따라 논리적으로 재구성한 객체들의 집합이다. 이들 서버객채들의 그룹관리를 지원하기 위해, 제안한 TMO 기반의 객체그룹 모델은 임의의 객체그룹에 서버객체를 그를 구성원으로 등록/탈퇴 및 클라이언트로부터 서버객체의 접근권한의 추가/삭제 기능을 제공한다. 또한, 우리 모델은 단일뿐 아니라 중복 TMO들에 대한 적정객체 선정 및 동적바인딩 서비스를 지원하고, 실시간 객체인 TMO로부터 서비스를 요청하는 클라이언트들에 대한 실시간 스케줄링 서비스를 지원하도록 설계 및 구현되었다. 마지막으로, 본 모델을 적용하여 분산 실시간 응용의 한 예인 적기침입방어시스템(Defence System against Invading Enemy Planes, DSIEP) 시뮬레이터를 개발하고, 이로부터 TMO 기반의 객체그룹 모델이 제공할 수 있는 그룹 구성요소들에 대한 분산 서비스 정책들의 적응성과 실시간 서비스의 수행성을 분석하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제6권1호
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• pp.39-46
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• 2006

We propose an global color model based method for tracking motions of multiple human using a networked multiple-camera system in intelligent space as a human-robot coexistent system. An intelligent space is a space where many intelligent devices, such as computers and sensors(color CCD cameras for example), are distributed. Human beings can be a part of intelligent space as well. One of the main goals of intelligent space is to assist humans and to do different services for them. In order to be capable of doing that, intelligent space must be able to do different human related tasks. One of them is to identify and track multiple objects seamlessly. In the environment where many camera modules are distributed on network, it is important to identify object in order to track it, because different cameras may be needed as object moves throughout the space and intelligent space should determine the appropriate one. This paper describes appearance based unknown object tracking with the distributed vision system in intelligent space. First, we discuss how object color information is obtained and how the color appearance based model is constructed from this data. Then, we discuss the global color model based on the local color information. The process of learning within global model and the experimental results are also presented.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.101-113
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• 2007

본 논문에서는 객체지향 시공간 데이터베이스 시스템의 데이터 모델링과 질의어를 객체지향 기법을 사용하여 소개한다. 시공간 객체와 시공간 연산자를 다루기 위해 다음과 같은 두 단계 객체지향 데이터 모델을 제안 한다: 시공간 객체 모델과 시공간 내부 기술 모델 또한 객체지향 시공간 질의어인 STOQL을 제안한다. STOQL은 공간 객체의 다양한 출력과 시공간 및 비 공간 객체의 검색을 수행할 수 있는 통합 기능을 제공해준다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권4호
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• pp.592-601
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• 2013

Object segmentation is a challenging task in image processing and computer vision. In this paper, we present a visual attention based segmentation method to segment small sized interesting objects in natural images. Different from the traditional methods, we first search the region of interest by using our novel saliency-based method, which is mainly based on band-pass filtering, to obtain the appropriate frequency. Secondly, we applied the Gaussian Mixture Model (GMM) to locate the object region. By incorporating the visual attention analysis into object segmentation, our proposed approach is able to narrow the search region for object segmentation, so that the accuracy is increased and the computational complexity is reduced. The experimental results indicate that our proposed approach is efficient for object segmentation in natural images, especially for small objects. Our proposed method significantly outperforms traditional GMM based segmentation.