• 방송공학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.380-392
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• 2013

본 논문에서는 키넥트와 퍼지 시스템을 이용하여 골프 스윙 동작을 7가지 구간으로 분류하는 방법을 제안한다. 퍼지 논리의 입력으로 골프 클럽과 클럽의 헤드 위치를 사용하였으며 이 정보는 키넥트로부터 획득한 골퍼의 관절 정보와 컬러 영상 정보로부터 검출하였다. 제안하는 방법은 크게 신체 관절 추출 모듈, 골프 클럽 검출 및 헤드 추적 모듈, 골프 스윙 동작 분류 모듈로 구성되어 있다. 신체 관절 추출 모듈은 키넥트 센서로부터 검출되는 신체 관절 정보 중 골프 클럽의 검출을 위해 손의 좌표를 추출한다. 두 번째 모듈에서는 손의 좌표를 기준으로 허프 직선 변환 알고리즘을 사용하여 골프 클럽과 골프 클럽의 헤드를 검출한다. 마지막으로 인식 오류를 줄이고 동작별 인식 성능을 향상시키기 위해 퍼지 시스템을 적용하여 골프 스윙 동작을 분류하였다. 실시간 골프 스윙 영상에 대해 제안한 방법의 성능 평가를 시행하였고 제안한 방법은 평균 85.2%의 골프 스윙 동작 분류 신뢰도를 보여줌을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.1630-1642
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• 2010

최근 시각 기반 인터페이스의 실현을 위해 손 동작 인식 기술 개발의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 시각 기반 인터페이스의 입력으로 사용되는 손 동작은 손 모양의 연속적인 변화로 정의되므로, 효율적인 손 모양 인식 알고리즘의 개발은 필수적이다. 본 논문에서는 손 모양 인식 과정 중 빈번히 발생할 수 있는 손의 회전에 의한 인식 성능 저하를 다룬다. 제안하는 방법은 회전에 강인한 손 모양 인식 알고리즘 개발을 위해 손 동작 인식 환경을 고려하여 비디오 내 인접 프레임간의 높은 상관관계를 이용한다. 특히, 정지 영상에 기반한 기존 연구와의 차별 점은 객체 추적에서 사용되는 템플릿 갱신을 손 모양 인식에 도입하였다는 것이다. 제안한 방법의 유효함을 보이기 위해, 손이 좌우로 회전하는 비디오를 입력으로 템플릿 정합 기반의 방법, PCA와 LBP을 제안하는 방법과 비교 실험하였다. 제안한 방법은 일반적인 템플릿 정합 기반의 손 모양 인식보다 22.7%, KL-Transform을 도입한 템플릿 정합보다 14.5%, PCA 보다 10.7%, LBP 보다 4.3%의 성능 개선을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권4호
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• pp.187-194
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• 2015

본 논문에서는 RGB-D 입력 영상들로부터 3차원 공간을 움직이는 카메라의 실시간 포즈를 효과적으로 추적할 수 있는 시각 주행 거리측정기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시각 주행 거리 측정기에서는 컬러 영상과 깊이 영상의 풍부한 정보를 충분히 활용하면서도 실시간 계산량을 줄이기 위해, 특징 기반의 저밀도 주행 거리 계산 방법을 사용한다. 본 시스템에서는 보다 정확한 주행 거리 추정치를 얻기 위해, 카메라 이동 이전과 이동 이후의 영상에서 추출한 특징들을 정합한 뒤, 정합된 특징들에 대한 추가적인 정상 집합 정제 과정과 주행 거리 정제 작업을 반복한다. 또한, 정제 후 잔여 정상 집합의 크기가 충분치 않은 경우에도 잔여 정상 집합의 크기에 비례해 최종 주행 거리를 결정함으로써, 추적 성공률을 크게 향상시켰다. TUM 대학의 벤치마크 데이터 집합을 이용한 실험과 3차원 장면 복원 응용 시스템의 구현을 통해, 본 논문에서 제안하는 시각 주행 거리 측정 방법의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제37권6호
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• pp.10-21
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• 2000

거리 변환(Distance Transform)을 수행할 수 있는 셀룰라 비선형 네트워크 구조와 특징 점들의 제적 상에서 거리 변환을 이용한 optical flow 검출 방법을 제안하였다. 움직이는 물체의 추적이나 카메라의 움직임 파악 같은 응용 분야에서는 수가 적더라도 정확하고 확실한 optical flow가 더 중요하다. 본 연구는 특징점들의 이동 궤적 상에서 거리 변환 기법을 이용하여 거리 변환 필드(Distance Transform Field)를 생성시키고 거리 변환 필드상에서 궤적의 움직인 거리 값과 방향을 추출함으로써 optical flow를 구하는 방법이다. 이 방법은 영상 정보를 거리 정보로 변환하여 사용하게 되므로 잡음의 영향을 적게 받으며 필요한 연산들이 아날로그 회로에 의해 처리되므로 처리 속도가 빠르고, 지역적 처리 특성을 갖기 때문에 하드웨어 구현이 용이하다는 특징이 있다. 또한, 본 연구에서는 제안한 알고리즘의 핵심부분을 하드웨어로 구현하기 위해 셀룰라 비선형 네트워크(Celluar Nonlinear Neural Network)구조를 제안하였다. 제안한 구조와 알고리즘을 검증하기 위해 다양한 영상과 환경에 대한 시뮬레이션을 수행하여 결과를 제시하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.483-492
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• 2013

SURF는 영상의 특징점을 추출하고 서술자를 생성하는 알고리즘으로 객체인식 및 추적, 파노라마 이미지 생성 등 여러 영상처리 시스템에 응용되고 있다. SURF 알고리즘은 영상의 크기, 회전, 시점 등의 변화에 강인한 특징을 갖지만 복잡하고 반복적인 연산이 많아 실시간 처리가 어렵다. 실제 PC(Pentium, 3.3GHz) 환경에서 1000개 정도의 특징점이 추출되는 VGA($640{\times}480$) 해상도의 영상을 이용하여 실험한 결과 특징점 추출 및 서술자 생성에 총 240ms 이상이 걸려 약 4frame/sec로 실시간 처리가 불가능한 것을 확인하였다. 본 논문에서는 SURF 알고리즘의 메모리 접근 패턴을 분석하여 라인 메모리를 효율적으로 구성해 메모리 사용을 최소화하고 반복적으로 수행되는 연산을 병렬처리 하는 방법으로 하드웨어를 설계하였다. 하드웨어 설계 검증 결과 Xilinx사의 Virtex5LX330 FPGA를 타겟으로 합성 시 101,348LUTs(66%)와 1,367KB의 내부 메모리를 사용하고, 100MHz 동작 클록에서 30 frame/sec로 실시간 처리가 가능함을 볼 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권12호
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• pp.1247-1259
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• 2005

본 연구는 웹카메라와 같은 저해상도의 동영상으로부터 실시간 다중 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 동영상을 이용한 얼굴 인식 시스템은 크게 얼굴 검출 단계와 얼굴 분류 단계로 나눌 수 있다. 첫째, 얼굴 검출 단계에서는 빠르고 강인한 객체 검출 성능을 가진 AdaBoost를 이용하여 얼굴 후보 영역을 검출하였고, 검출된 얼굴 후보 영역에 대한 주성분을 수행하여 데이타의 크기기 현저히 줄어든 특징 벡터를 구한 다음에 특징 벡터에 대해 SVM 기반 이진 분류를 수행하여 얼굴 후보 영역을 검증하였다. 둘째, 얼굴 분류 단계에는 주성분 분석과 멀티 SVM을 이용하여 각 얼굴들을 분류하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법은 저해상도에서도 높은 얼굴 검출율과 동영상에서 실시간 처리가 가능한 빠른 다중 얼굴 검출과 인식 성능을 보였다. 또한 팬-틸트 기능을 가진 웹카메라를 이용한 자동 추적형 얼굴 인식 시스템을 적용하여 얼굴 검출 성능을 향상시켰고, 얼굴 인식 시스템의 응용으로 무선 On/off 얼굴인식 도어락 시스템을 구현하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.746-753
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• 2008

본 논문에서는 원격 제어 시스템에 있어 조작자와 기계사이의 시각적 또는 근육지각운동의 연결에 있어서 조작자의 안정된 작업환경을 확보하기 위해 가상 모델을 이용하고, 또한 가변 시간 지연의 추정 및 예측 기법을 적용함으로써 원격조작의 실현성을 향상시키기 위한 방법을 제시하고 있다. 원격제어시스템에서의 실현성 향상을 위해 가상 모델을 설계하고, 가상의 모델이 원격의 로봇과 시간적으로 동일한 움직임을 할 수 있도록 구성함으로서 조작자는 원격의 로봇을 가상의 모델을 통해 조작할 수 있도록 시스템을 구성하였다. 시뮬레이션과 실험을 통하여 원격조작으로 가상의 모델을 제어함으로써 원격의 로봇을 제어하고, 가상의 모델을 통해 원격의 로봇의 실시간 제어에 가능성을 제시하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.319-327
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• 2012

본 논문에서는 착용식 추적장치나 표식 등의 보조 도구를 사용하지 않는 환경의 동영상 데이터로부터 수화 패턴을 인식하는 방법론에 관하여 고찰한다. 시스템 설계 및 구현에 관한 주제로서 특징점의 추출기법, 특징데이터의 표현기법 및 패턴 분류기법에 관한 방법론을 제시하고 그 유용성을 고찰한다. 일련의 동영상으로 표현되는 수화패턴에 대하여 특징점의 공간적 위치에 대한 변이 뿐만 아니라 시간차원의 변화를 고려한 특징데이터의 표현방법을 제시하며, 방대한 데이터에 의한 분류기의 크기 문제와 계산량의 문제를 개선하기 위하여 효과적으로 특징수를 줄일 수 있는 특징추출 방법을 소개한다. 패턴 분류과정에서 점진적 학습(incremental learning)이 가능한 신경망 모델을 제시하고 그 동작특성 및 학습효과를 분석한다. 또한 학습된 분류모델로부터 특징과 패턴 클래스 간의 상대적 연관성 척도를 정의하고, 이로부터 효과적인 특징을 선별하여 성능저하 없이 분류기의 규모를 최적화 할 수 있음을 보인다. 제안된 내용에 대하여 여섯 가지 수화패턴을 대상으로 적용한 실험을 통하여 유용성을 평가한다.

• 전력전자학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.411-419
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• 2005

본 논문에서는 계통연계형 태양광 발전시스템의 태양전지 전류 추정을 위한 슬라이딩 모드 관측기 설계 방법이 제시되었다. 태양전지 전류 추정 정보는 슬라이딩 모드 관측기에서 얻어지고, 기준전압을 갱신하기 위한 최대전력 추적기의 입력정보로 사용되어 진다. 계통연계형 인버터의 입력 커패시턴스 값은 규정치의 50[$\%$] 정도까지 바뀔 수 있으며, 선형 관측기는 파라미터 변화나 외란이 존재하는 조건에서는 정확한 상태값을 추정할 수 없다. 슬라이딩 모드 관측기의 구조는 간단하지만, 파라미터 변화나 외란에서도 슬라이딩 모드 관측기는 강인한 추종능력을 보여주고 있다. 본 논문에서는 등가 입력조건을 이용한 슬라이딩 모드 관측기를 설계하는 방법이 제시되고, 제시된 관측기의 수렴조건에 대해 서술하였다. 수학적인 모델링과 실험결과로서 제안한 방법의 타당성을 입증하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.320-325
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• 2010

본 논문은 주성분 분석을 이용하는 얼굴인식 시스템에서 인식후보를 점진적으로 등록하기 위한 방법과 절차에 관한 연구이다. 점진적인 주성분 갱신 방법으로 R-SVD알고리즘을 변형한 SKL 알고리즘을 이용한다. SKL 알고리즘을 이용하면 주성분을 이용하는 얼굴 인식의 문제점으로 지적되어 왔던 인식 후보의 점진적 증가에 따른 재학습 문제를 해결할 수 있다. 또한 이 방법은 밝기 변화에 견고한 객체 트랙킹 분야에도 이용될 수 있다. 본 논문에서는 얼굴인식 시스템에서 SKL 알고리즘을 이용하여 주성분을 점진적으로 갱신하며 적용하는 절차를 제안하고, 표준 KL 변환에 의하여 주성분을 일괄적으로 계산하는 결과와 얼굴 인식성능을 비교한다. 그리고 SKL 알고리즘에 포함된 망각 인자(forgetting factor)가 얼굴인식 성능에 미치는 효과를 실험적으로 확인한다.