• 게임&엔터테인먼트 논문지
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• 제2권2호
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• pp.70-74
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• 2006

본 논문은 적외선 컴퓨터 비전으로 책상형 스크린상에 사용자 조작 물체의 위치와 각도를 실시간으로 추적할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존 컴퓨터 비전 시스템의 약점인 주변 조명의 영향을 거의 받지 않는다. 위치뿐만 아니라 각도와 버튼 클릭 상태도 실시간으로 얻어낸다. 이 시스템을 활용하여 컬러랩 박스를 제작하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.125-133
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• 2023

Traditional attire has assumed a pivotal role within the contemporary fashion industry. The objective of this study is to construct a computer vision model tailored to the recognition of traditional costumes originating from five distinct countries, namely India, Korea, Japan, Tanzania, and Vietnam. Leveraging a dataset comprising 1,608 images, we proceeded to train the cutting-edge computer vision model YOLOv8. The model yielded an impressive overall mean average precision (MAP) of 96%. Notably, the Indian sari exhibited a remarkable MAP of 99%, the Tanzanian kitenge 98%, the Japanese kimono 92%, the Korean hanbok 89%, and the Vietnamese ao dai 83%. Furthermore, the model demonstrated a commendable overall box precision score of 94.7% and a recall rate of 84.3%. Within the realm of the fashion industry, this model possesses considerable utility for trend projection and the facilitation of personalized recommendation systems.

• 융복합기술연구소 논문집
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• 제6권1호
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• pp.23-26
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• 2016

DC motor shafts have several defects such as double cut, deep scratch on surface, and defects in diameter and length. The deep scratches are due to collision among the other shafts. So the scratches are long and thin but their orientations are random. If the smallest enclosing box, i.e. oriented bounding box for a detective point group is found, then the size of the corresponding defect can be modeled as its diagonal length. This paper proposes an suface inspection algorithm for the DC motor shaft using the oriented bounding box. To evaluate the proposed algorithm, a test bed is made with a line scan CCD camera (4096 pixels/line) and two rollers mechanism to rotate the shaft. The experimental result on a pre-processed image with contrast streching algorithm, shows that the proposed algorithm sucessfully finds 150 surface defects and its computation time (0.291 msec) is enough fast for the requirement (4 seconds).

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.50-53
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• 2006

본 논문은 적외선 컴퓨터 비전으로 책상형 스크린상에 사용자 조작 물체의 위치와 각도를 실시간으로 추적할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존 컴퓨터 비전 시스템의 약점인 주변 조명의 영향을 거의 받지 않는다. 위치뿐만 아니라 각도와 버튼 클릭 상태도 실시간으로 얻어낸다. 이 시스템을 활용하여 컬러랩 박스를 제작하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제6권2호
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• pp.35-44
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• 2003

A Decal Panel is developed for the Night Vision Imaging System of XKO-1 aircraft. The Decal Panel is a kind of lighting system kits and is installed on each system switch box in crewstation. The Decal Panel consists of upper panel made of polycarbonate and lower panel which is a printed circuit board. This paper includes the design, manufacture, test and evaluation of Decal Panel in addition to items and conditions of environmental test. Besides it is confirmed the Key for manufacturing a decal panel, is depth of paint, dry time period and frequency, and diffusion material for spreading of light.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.421-424
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• 2014

현재, 차량용 블랙박스 및 CCTV와 같은 영상처리 제품들이 시중에 보급되어 사용자들에게 편리함을 주고 있다. 특히 블랙박스는 운전자들이 운전 중 차량사고가 발생 했을 시 사고의 원인을 파악하는데 도움을 얻고 있다. 하지만 블랙박스는 차량의 전방이나 후방만을 확인 가능하기에 운전자의 시야 또는 블랙박스의 화각 이외의 장면을 확인할 수가 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 블랙박스 시스템을 좀 더 진보시켜 AVM(Around-View Monitoring)시스템이 개발 되었다. AVM 시스템은 차량의 위에서 내려다보는 영상을 얻어 전후, 좌우의 영상 즉 차량의 $360^{\circ}$ 영상을 확보할 수가 있다. 이 시스템은 차량에 데스크탑이 설치 되어있어야 영상을 확보할 수 있다는 조건이 붙는다. 본 논문에서 제안하고자 하는 안드로이드 기반 AVM시스템은 PC를 차량에 설치해야 한다는 단점을 없앤다. 테블릿 장비들을 이용하여 차량의 전후, 좌우 영상을 확보할 수 있는 시스템을 설계하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권7호
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• pp.279-286
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• 2021

최근 COVID-19 확산 방지를 위한 공공장소에서는 최소 1m 이상을 유지하는 물리적 거리두기 정책을 실행하고 있다. 본 논문에서는 드론과 CCTV가 취득한 스테레오 영상에서 실시간으로 사람들 간의 거리를 추정하는 방법과 추정된 거리에서 1m 이내의 객체를 인식하는 자동화 시스템을 제안한다. 기존의 CCTV를 이용하여 다중 객체 간의 거리 추정에 사용되었던 방법의 문제점으로는 한 대의 CCTV만을 이용하여 객체의 3차원 정보를 얻지 못한다는 것이다. 선, 후행하거나 겹쳐진 사람 간의 거리를 구하기 위해서는 3차원 정보가 필요하기 때문이다. 또한, 일반적인 Detected Bounding Box를 사용하여 영역 안에서 사람이 존재하는 정확한 좌표를 얻지 못한다. 따라서 사람이 존재하는 정확한 위치 정보를 얻기 위해 스켈레톤 추출하여 관절 키포인트의 2차원 좌표를 획득한 후, Stereo Vision을 이용한 카메라 캘리브레이션을 적용하여 3차원 좌표로 변환한다. 3차원으로 변환된 관절 키포인트의 중심좌표를 계산하고 객체 간 사이의 거리를 추정한다. 3차원 좌표의 정확성과 객체(사람) 간의 거리 추정 실험을 수행한 결과, 1m 이내에 존재하는 다수의 사람 간의 거리 추정에서 0.098m 이내 평균오차를 보였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2007년도 정기총회 및 학술발표대회
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• pp.53-56
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• 2007

It was previously introduced a new displacement measuring technique using terrestrial laser scanning (TLS) that remotely samples the surface of an object using laser pulses and generates the three-dimensional (3D) coordinates of numerous points on the surface. In this paper, for an assessment of the capabilities of the measuring technique about existing structures, the field tests for vertical displacement measurement of an existing long span steel box-girder are experimentally carried out. The performance of the technique is evaluated by comparing the displacements obtained from TLS system and displacements directly measured from linear variable displacement transducer (LVDT).

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.81-83
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• 2021

4차 산업 혁명과 함께 인공지능이 발전 하고 있다. 그 CNN 등 과 같은 이미지 관련 신경망들이 발전되어 가스 탐지와 같은 여러 분야에서 사용되고 있다. 하지만 가스 탐지는 Box 형태의 탐지가 일반적이고 Segmentation에 관한 연구는 있지만 연기와 같이 경계선이 불분명한 개체에 대해서는 연구가 미비하다. 본 논문에서는 Segmentation에 강력한 성능을 보이는 U-net을 활용하여 Box 형태가 아닌 Segmentation을 진행하여 픽셀단위로 연기를 탐지하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권8호
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• pp.3889-3903
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• 2017

Fast and accurate localization of randomly deployed nodes is required by many applications in wireless sensor networks (WSNs). However, mobile nodes localization in WSNs is more difficult than static nodes localization since the nodes mobility brings more data. In this paper, we propose a Range-based Monte Carlo Box (RMCB) algorithm, which builds upon the Monte Carlo Localization Boxed (MCB) algorithm to improve the localization accuracy. This algorithm utilizes Received Signal Strength Indication (RSSI) ranging technique to build a sample box and adds a preset error coefficient in sampling and filtering phase to increase the success rate of sampling and accuracy of valid samples. Moreover, simplified Particle Swarm Optimization (sPSO) algorithm is introduced to generate new samples and avoid constantly repeated sampling and filtering process. Simulation results denote that our proposed RMCB algorithm can reduce the location error by 24%, 14% and 14% on average compared to MCB, Range-based Monte Carlo Localization (RMCL) and RSSI Motion Prediction MCB (RMMCB) algorithm respectively and are suitable for high precision required positioning scenes.