• 대한물리의학회지
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• 제5권2호
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• pp.165-172
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• 2010

Purpose : The purpose of this study was to investigate curriculums of physical therapy education. Methods : We identified the curriculums of physical therapy education by internet. Results : In Korea, education on physical therapy started as a two-year program in 1963, and recently reorganized as three or four years programs. Currently some ten schools offer physical therapy programs for master's and doctor's degrees. The member countries of the World Confederation for Physical Therapy (WCPT) provide approximately ten types of education programs that take two to six years. In Korea, the same programs have three or four years of education periods. The American Physical Therapist Association (APTA) launched on the doctor of physical therapy (DPT) course in the late 1990s, encouraging physical therapists to acquire a doctorate degree. In addition, the U.S. Vision 2020 envisions that all physical therapists acquire DPT by the year 2020. As the medical field becomes more professional and specialized, physical therapists are expected to supplement and even replace works of doctors, instead of merely assisting them. It is necessary to reinforce education programs and improve related school systems to enhance status of physical therapist in accordance with the changing social needs and to provide quality service to patients. Conclusion : We suggest to change the curriculum of Korea. It is more accurately reflected the scope, depth, breadth, and rigor of the high-quality education preparation needed for current and future practice.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권12호
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• pp.3315-3337
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• 2012

Crowded scenes analysis is a challenging topic in computer vision field. How to detect diverse motion patterns in crowded scenarios from videos is the critical yet hard part of this problem. In this paper, we propose a novel approach to mining motion patterns by utilizing motion information during both long-term period and short interval simultaneously. To capture long-term motions effectively, we introduce Motion History Image (MHI) representation to access to the global perspective about the crowd motion. The combination of MHI and optical flow, which is used to get instant motion information, gives rise to discriminative spatial-temporal motion features. Benefitting from the robustness and efficiency of the novel motion representation, the following motion pattern mining is implemented in a completely unsupervised way. The motion vectors are clustered hierarchically through automatic hierarchical clustering algorithm building on the basis of graphic model. This method overcomes the instability of optical flow in dealing with time continuity in crowded scenes. The results of clustering reveal the situations of motion pattern distribution in current crowded videos. To validate the performance of the proposed approach, we conduct experimental evaluations on some challenging videos including vehicles and pedestrians. The reliable detection results demonstrate the effectiveness of our approach.

• 한국건축시공학회지
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• 제21권5호
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• pp.397-408
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• 2021

건설업은 업무상 재해 발생빈도와 사망자 수가 다른 산업군에 비해 높아 가장 위험한 산업군으로 불린다. 정부는 건설 현장에서 발생하는 산업 재해를 줄이고 예방하기 위해 CCTV 설치 의무화를 발표했다. 건설 현장의 안전 관리자는 CCTV 관제를 통해 현장의 잠재된 위험성을 찾아 제거하고 재해를 예방한다. 하지만 장시간 관제 업무는 피로도가 매우 높아 중요한 상황을 놓치는 경우가 많다. 따라서 본 연구는 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모형 중 개체 분할인 YOLACT와 다중 객체 추적 기법인 SORT을 적용하여 다중 클래스 다중 객체 추적 시스템을 개발하였다. 건설 현장에서 촬영한 영상으로 제안한 방법론의 성능을 MS COCO와 MOT 평가지표로 평가하였다. SORT는 YOLACT의 의존성이 높아서 작은 객체가 적은 데이터셋을 학습한 모형의 성능으로 먼 거리의 물체를 추적하는 성능이 떨어지지만, 크기가 큰 객체에서 뛰어난 성능을 나타냈다. 본 연구로 인해 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 기법들의 안전 관제 업무에 보조 역할로 업무상 재해를 예방할 수 있을 것으로 판단된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.288-296
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• 2021

Automated face recognition in a runtime environment is gaining more and more important in the fields of surveillance and urban security. This is a difficult task keeping in mind the constantly volatile image landscape with varying features and attributes. For a system to be beneficial in industrial settings, it is pertinent that its efficiency isn't compromised when running on roads, intersections, and busy streets. However, recognition in such uncontrolled circumstances is a major problem in real-life applications. In this paper, the main problem of face recognition in which full face is not visible (Occlusion). This is a common occurrence as any person can change his features by wearing a scarf, sunglass or by merely growing a mustache or beard. Such types of discrepancies in facial appearance are frequently stumbled upon in an uncontrolled circumstance and possibly will be a reason to the security systems which are based upon face recognition. These types of variations are very common in a real-life environment. It has been analyzed that it has been studied less in literature but now researchers have a major focus on this type of variation. Existing state-of-the-art techniques suffer from several limitations. Most significant amongst them are low level of usability and poor response time in case of any calamity. In this paper, an improved face recognition system is developed to solve the problem of occlusion known as FRS-OCC. To build the FRS-OCC system, the color and texture features are used and then an incremental learning algorithm (Learn++) to select more informative features. Afterward, the trained stack-based autoencoder (SAE) deep learning algorithm is used to recognize a human face. Overall, the FRS-OCC system is used to introduce such algorithms which enhance the response time to guarantee a benchmark quality of service in any situation. To test and evaluate the performance of the proposed FRS-OCC system, the AR face dataset is utilized. On average, the FRS-OCC system is outperformed and achieved SE of 98.82%, SP of 98.49%, AC of 98.76% and AUC of 0.9995 compared to other state-of-the-art methods. The obtained results indicate that the FRS-OCC system can be used in any surveillance application.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.1-7
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• 2019

본 논문에서는 영상신호를 필터링 하기 위해 필요한 현실적인 수학적 모델을 제시한다. 1차원 신호 뿐 아니라 2차원 또는 다차원 신호처리 및 분석에서 필터는 영상처리, 컴퓨터 비전, 패턴 인식 등의 다양한 분야에서 근본적이고 중요한 과정을 수행한다. 일반적인 신호처리에서 신호를 주파수 영역에서 해석할 경우 1차원 신호 영역에서의 이상적인 (저역통과) 필터는 직사각형 형태를 가지고 있듯이, 2차원 신호의 이상적인 필터는 원 형태를 가지고 있다. 본 논문에서는 주파수 영역에서 활용할 수 있는 실용적이고 효율적인 다각형 형태의 영상 필터 모델을 제안한다. 본 논문은 2차원 영상을 필터링 하기 위해 원형 필터를 사용하는 대신 육각형 형태의 필터를 모델링하여 적용한다. 이것은 무선 통신 시스템에서의 주파수 재사용 개념을 도입함으로서, 영상 필터링에서도 주파수 대역을 효율적으로 사용하기 위함이다. 본 논문에서 제시한 육각형태의 필터를 활용한 영상 필터링의 시뮬레이션 결과를 제시하고, 성능을 PSNR로 계산한 결과 제안한 방법이 이상적인 필터의 대안으로서 가능함을 보인다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.299-305
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• 2019

본 연구에서는 치위생과 학생들의 학과적응에 영향을 미치는 요인을 살펴보았다. 주요 변인으로 진로 결정 효능감, 학습몰입, 자기 주도 학습 능력, 메타인지, 성적을 분석하였다. 연구대상은 참여의사를 밝힌 200명의 학생들이 자기기입식 설문 조사를 실시하고, 최종 설문지 181부를 SPSS 18.0을 이용하여 분석하였다. 결과는 진로 결정 효능감, 학습몰입, 성적 세 가지 요인이 학과적응, 전공만족도, 전공확신도, 전공애착도에 영향을 미쳤으며, 진로 결정 효능감, 성적 두 가지 요인이 전공비전도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 일부 치위생과 학생의 학과 적응을 돕기 위해서는 기본적으로 학업성취도 향상 및 학습몰입이 일어날 수 있는 학습법, 교육환경과 같은 지원체계의 마련이 필요하다. 또한 진로 결정 효능감을 높이기 위한 진로 및 취업 관련 교육적 지원도 지속적으로 이루어져야 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.1989-2011
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• 2019

Vehicle detection based on aerial images is an interesting and challenging research topic. Most of the traditional vehicle detection methods are based on the sliding window search algorithm, but these methods are not sufficient for the extraction of object features, and accompanied with heavy computational costs. Recent studies have shown that convolutional neural network algorithm has made a significant progress in computer vision, especially Faster R-CNN. However, this algorithm mainly detects objects in natural scenes, it is not suitable for detecting small object in aerial view. In this paper, an accurate and effective vehicle detection algorithm based on Faster R-CNN is proposed. Our method fuse a hyperactive feature map network with Eltwise model and Concat model, which is more conducive to the extraction of small object features. Moreover, setting suitable anchor boxes based on the size of the object is used in our model, which also effectively improves the performance of the detection. We evaluate the detection performance of our method on the Munich dataset and our collected dataset, with improvements in accuracy and effectivity compared with other methods. Our model achieves 82.2% in recall rate and 90.2% accuracy rate on Munich dataset, which has increased by 2.5 and 1.3 percentage points respectively over the state-of-the-art methods.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권1호
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• pp.371-384
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• 2019

Motion perception has been tremendously improved in neuroscience and computer vision. The baseline motion perception model is mediated by the dorsal visual pathway involving the cortex areas the primary visual cortex (V1) and the middle temporal (V5 or MT) visual area. However, few works have been done on the extension of neural models to improve the efficacy and robustness of motion perception of real sequences. To overcome shortcomings in situations, such as varying illumination and large displacement, an adaptive V1-MT motion perception (Ad-V1MTMP) algorithm enriched to deal with real sequences is proposed and analyzed. First, the total variation semi-norm model based on Gabor functions (TV-Gabor) for structure-texture decomposition is performed to manage the illumination and color changes. And then, we study the impact of image local context, which is processed in extra-striate visual areas II (V2), on spatial motion integration by MT neurons, and propose a V1-V2 method to extract the image contrast information at a given location. Furthermore, we take feedback inputs from V2 into account during the polling stage. To use the algorithm on natural scenes, finally, multi-scale approach has been used to handle the frequency range, and adaptive pyramidal decomposition and decomposed spatio-temporal filters have been used to diminish computational cost. Theoretical analysis and experimental results suggest the new Ad-V1MTMP algorithm which mimics human primary motion pathway has universal, effective and robust performance.

• 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.

• 과학기술학연구
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• 제19권2호
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• pp.85-116
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• 2019

이 연구에서는 새롭게 등장하고 있는 전환적 혁신정책의 특성을 살펴보고 그것에 입각해서 한국 사회문제 해결형 R&D정책을 분석한다. 전환적 혁신정책은 사회적 도전과제 해결을 위해 사회 기술시스템 전환을 지향하는 정책이다. 이 연구에서는 전환적 혁신정책론의 틀에서 '제2차 과학기술기반 사회문제 해결 종합계획'을 분석했다. '종합계획'에서는 사회적 가치의 강조, 관련 주체들의 네트워크 형성, 사회적 성과 확산 등 과학기술혁신 활동의 새로운 방향성을 설정하고 관련 생태계를 형성하려는 노력을 하고 있다. 이렇게 '종합계획'에서는 과학기술혁신에서 사회 기술혁신까지 시야를 확대하고 있지만 사회 기술시스템 전체를 조망하면서 시스템 전환을 지향하는 관점은 약하다. 이 때문에 '종합계획'은 기존 시스템에 새로운 요소를 부가하는 시스템 개선을 이야기하고 있지 시스템 전환을 논의하고 있지는 않다. 전환적 혁신정책의 관점에서 사회문제 해결형 R&D정책을 발전시키기 위해서는 사회 기술시스템 전환에 대한 비전과 전망을 구성하는 것이 최우선적으로 요구된다.