• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.186-192
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• 2009

본 논문은 비전을 이용한 인간 정면 상반신 포즈를 인식 방법에 대해서 기술한다. 일반적으로 HCI(Human Computer Interaction)와 HRI(Human Robot Interaction)에서는 인간이 정면을 바라볼 때 얼굴, 손짓으로 의사소통 하는 경우가 많기 때문에 본 논문에서는 인식의 범위를 인간의 정면 그리고 상반신에 대해서만 한정한다. 인간 포즈인식의 주요 두 가지 어려움은 첫째 인간은 다양한 관절로 이루어진 객체이기 때문에 포즈의 자유도가 높은 문제점 때문에 모델링이 어렵다는 것이다. 둘째는 모델링된 정보와 영상과의 매칭이 어려운 것이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 모델링이 쉬운 그림모델(Pictorial Model)을 이용해 인체를 다수 사각형 파트로 모델링 하였고 이를 이용해 주요한 상반신 포즈를 DB화 해 인식한다. DB 포즈로 표현되지 못하는 세부포즈는 인식된 주요 포즈 파라미터로 부터 파티클필터를 이용해 예측한 다수 파티클로부터 가장 높은 사후분포를 갖는 파티클을 찾아 주요 포즈를 업데이트하여 결정한다. 따라서 주요한 포즈 인식과 이를 기반으로 한 세부 포즈를 추적하는 두 단계를 통해 인체 정면 상반신 포즈를 정확하게 인식 할 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권11호
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• pp.955-967
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• 2022

기존의 입자추적모델에서 입자의 연직방향 변위 예측은 정지 수체에서의 최종침강속도를 바탕으로 계산되었다. 그러나 난류 수체에서의 침강속도에 관한 선행 연구들은 난류가 입자의 침강속도에 영향을 미치는 것으로 보고하고 있다. 본 연구에서는 난류에 따른 침강속도의 변화 특성을 규명하고자 개수로 흐름에서 입자의 침강 실험을 수행하였다. 입자의 침강속도와 난류 특성은 각각 PTV, PIV 기법을 통해 측정하였고, 측정된 침강속도 증가율과 입자 및 난류 특성에 따른 난류 수체에서의 침강속도의 변화 특성을 분석하였다. 그 결과, 입자 직경이 Kolmogorov 길이 스케일의 1~2배가 될 때, 침강속도 증가율이 커지기 시작하였다. 본 실험 결과를 선행 연구들과 비교하였을 때, Stokes 수와 침강속도 증가율의 그래프가 입자의 밀도에 따라 각각 최댓값을 보이는 곡선 형태를 가지는 것으로 나타났다. 결론적으로, 입자의 침강속도는 개수로 흐름에서 정지 수체에서보다 빠르기 때문에, 기존의 정지 수체에서의 침강속도를 이용한 입자추적모델은 연직방향으로 바닥에 도달하는 시간을 과대산정하게 될 수 있다. 이러한 측면에서 본 연구의 결과는 입자추적모델의 성능 개선에 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2088-2091
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• 2003

We presents a new algorithm for tracking person in video sequence that integrates the meanshift iteration procedure into the particle filtering. Utilizing the nice property of convergence to the modes in the meanshift iteration we show that only a few sample points are sufficient, while in general the particle filtering requires a large number of sample points. Multi-parts of a person is tracked independently of each other based on the color Then, the similarity against the reference model color and the geometric constraints between multi-parts are reflected as the sample weights. Also presented is the computer simulation results, which show successful tracking even for complex background clutter.

• 한국HCI학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.39-45
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• 2016

증강현실을 구현하기 위해서는 카메라 포즈를 효율적, 효과적으로 계산할 수 있어야 하는데, 마커(marker)를 사용하는 방법(예, ARToolkit)이 널리 활용되고 있다. 그러나 마커를 사용하는 방법은 가려짐에 취약하다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 파티클 집단 최적화를 사용하여 현재 프레임에서의 카메라 포즈를 반복적으로 추정하는 하향식 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 방법을 사용함으로써 심하게 가려진 마커에 대해서도 효과적으로 증강현실 구현이 가능함을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제37권4호
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• pp.257-271
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• 2004

본류대를 따라 저장대가 주기적으로 존재하는 다중저장대모형을 개발하고 자연하천의 혼합거동을 해석하였다. 개발된 모형 및 하나의 저장대를 갖는 기존의 저장대모형을 비교하기 위하여 모형실험 결과를 이용하였다. 본 모형을 이용하여 구한 농도분포는 모형실험에서 수집된 시간에 따른 농도분포를 잘 재현하는 반면, 연속적인 저장대를 갖는 기존모형은 불연속적인 저장대 구조로 인해 발생하는 농도분포의 부차적인 융기부분을 정확히 재현하지 못하는 것으로 나타났다. 본 모형의 현장 적용성을 검토하기 위하여 새로운 모형을 미국 미네소타주에 위치한 Shingobee River에 적용하고 혼합거동을 해석한 결과 새로운 저장대 모형은 저장대가 존재하는 자연하천에서의 분산거동을 정확하게 모의하는 것으로 나타났다.

• 한국해안해양공학회지
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• 제10권2호
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• pp.73-82
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• 1998

연안에서 표층 방류된 온수의 확산-이송을 모의하고자 배출구 인근의 근역에서는 반능동적 입자추적의 원리가 적용된 부작위행보모형과 원역에서는 Eulerian-Lagrangian 농도가 결합된 2차원 모형이 개발되었다. 근역에서 표층으로 부상되는 온수괴는 부력을 갖는 다수의 입자군으로 변환되어 초기 평면확산의 증가를 나타내고, 이러한 부력확산의 영향이 무작위행보의 기본식에 도입되었다. 개발된 모형의 초기평가는 단순한 지형의 해역과 실제해역에서 수행되었다. 단순해역에서는 부력이 고려되지 않는 중립입자모형의 결과에 비하여 초기 확산이 크게 나타나고, 기존 근역모형CORMIX3과 유사하나 외해측으로 확장된 성향을 보인다. 천수만에서 실제적용 결과도 배출구 근처에서 관측치에 유사한 퍼짐 효과가 나타나며 모형의 적용성이 인정된다.

• 수산해양기술연구
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• 제34권4호
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• pp.410-418
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• 1998

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2003년도 학술발표회논문집(2)
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• pp.759-762
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• 2003

• 한국해양공학회지
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• 제23권2호
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• pp.37-46
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• 2009

Typhoon Rusa in 2002 was recorded as causing the biggest damage due to flood in our country. With the enormous damage to the land, the flood was totally discharged to the open sea. As a result, in the coastal area, the discharging of a river had a big influence in comparison to the scale of the coastal area, which suffered damaged due to the discharging of the river. As it cleared the land, the load was totally discharging into the sea, where it caused various problems due to its influence on the ecosystem. These included changes to the environment, like a difference in salinity and the inflow of a land load. Therefore, in this study, a Lagrangian particle tracking model was constructed using a flow model capable of solving the behavior of a river plume, supposing Sachon Bay. It is performed the research able to tendency-like valuation and reappearance about real event. The result was that the model was well approximated the sea area tendency and the river plume of the specific event.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.496-496
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• 2000

We propose a neuron computer for tracking motion of particles in multi-dimensional space. The neuron computer is constructed of neural networks and their connections, which is a simplified model of the brain. The neuron computer is assemblage of neural networks, it includes a control unit, and the actions of the unit are represented by instructions. We designed a neuron computer to recognize and predict motion of particles. The recognition unit is constructed of neuron-array, encoder, and control part. The neuron-array is a model of the retina, and particles crease an image on the array, where the image is binary. The encoder picks one particle from the array, and translates the particle's location to Cartesian coordinates, which is scaled in [0, 1] intervals. Next, the encoder picks another particle, and does same process. The ordering and reduction of complex processes are executed by instructions. The instructions are held in the control part. The prediction unit is constructed of a multi-layer neural network and a feedback loop, where real time learning is executed. The particles' future locations are forecasted by coordinate values. The neuron computer can chase maximum 100 particles that take evasions.