• 전자공학회논문지
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• 제51권10호
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• pp.147-153
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• 2014

본 논문에서는 어안렌즈의 방사형 왜곡을 보정하면서 생기는 계단 현상과 흐려짐 현상을 제거하기 위해서 자기 예제 참조기반 단계적 어안 렌즈 영상의 기하학적 보정과 복원 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 포물선 방정식을 적용해서 어안 렌즈 영상을 단계적으로 보정하고, 보정된 결과 영상에 자기 예제 참조 방법을 적용하여 계단 현상(jagging artifact)과 흐려짐 현상(blur artifact) 등의 부작용을 제거한다. 제안된 방법은 어안 렌즈 영상의 기하학적 보정과 주변부 열화 개선이 필요한 자동차의 전후방 카메라, 비디오 감시 시스템 등에 적용하여 손실율이 적은 영상 획득을 가능하게 한다.

• 의료ㆍ복지 건축 : 한국의료복지건축학회 논문집
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• 제22권3호
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• pp.27-34
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• 2016

Purpose: The purpose of this paper is to develop a predictive model for patient visibility in Korean ICUs (corridor or continental type). Methods: The measures of static visibility were used to quantify the patient visibility (upper third part of the patient bed) from the nurse station. The measure of space programme and area distribution (patient zone percentage, staff zone percentage and departmental gross square meter per patient bed) were calculated by using AutoCAD and MS Excel programs. Regression analysis was conducted for visibility as dependant variable with independent variables of patient area percentage, staff area percentage as well as departmental gross square meter per bed by using IBM SPSS. Results: (1) Average patient visibility and percentage of patient area in ICU shows a strong negative correlation ($r^2$=0.66), p=0.01. (2) Patient visibility in Korean ICU (corridor or continental type) can be calculated as below with the given conditions: Y= $-1.449(X)+124.3{\pm}6$, Y is the total visibility of the ICU (corridor or continental type) and X is the percentage of patient area in the unit. Conditions:1. Given that the unit has a mixed programme of open bed and closed patient rooms and 2. The unit have a minimum of 20% patient rooms. Implications: This study may contribute to the visibility analysis of existing and future ICU design (corridor or continental type) in Korea to achieve maximum patient visibility and reduced patient mortality.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권5호
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• pp.476-486
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• 2007

본 논문에서는 영역 기반 복원 방법을 통하여 한 장의 저해상도 얼굴 영상으로부터 고해상도 얼굴 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 예제 기반 복원과 얼굴 영상을 형태 정보와 질감 정보로 나누어 표현하는 변형 가능 얼굴 모형에 기반한다. 먼저, 예제 기반 복원 방법의 성능을 개선하기 위하여, 전역 복원 결과와 국부적 복원 결과를 결합하는 영역 기반 복원 방법을 제안한다. 또한, 변형 가능 얼굴 모형의 장점을 해상도 복원에 적용하기 위하여, 확장된 변형 가능 얼굴 모형을 정의한다. 제안된 모형에서 얼굴 영상은 저해상도 얼굴 영상, 보간법을 통해 개선한 고해상도 얼굴 영상, 그리고 원래의 고해상도 얼굴 영상의 쌍으로 구성되며, 이는 다시 확장된 형태 정보와 확장된 질감 정보로 나뉜다. 다양한 실험을 통하여, 제안된 방법이 저해상도 얼굴 영상으로부터 고해상도 얼굴 영상을 효과적으로 복원함을 입증하였으며, 이 방법을 사용하여 원거리 감시 시스템에서 획득된 저해상도 얼굴 영상을 고해상도 얼굴 영상으로 합성함으로써, 얼굴 인식 시스템의 성능을 높일 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권1호
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• pp.59-69
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• 2007

다양한 환경을 포함하고 있는 동영상에서 움직이는 객체를 추출, 인식하기 위해서는 배경 모델링이 중요하다. 이러한 객체 인식을 위한 전처리 과정인 배경 모델링을 위한 여러 방안이 제안되었다. 그중 큐 기반 배경 모델링으로 대표되는 Kumar의 방법이 있다. 하지만 이는 프레임의 갱신검사 주기가 고정되어 있어 여러 시스템에 적용시키는데 한계점이 있다. 본 논문은 큐 기반 배경 모델링 기법을 이용하고 이때 주요한 환경 변수가 되는 슬라이딩 윈도우의 크기 및 영상의 자기 단계에 따른 그룹핑 크기, 프레임의 갱신검사 주기를 배경 모델에 따라 적응적으로 결정하는 방법을 제안한다. 배경 모델에 따른 환경변수를 결정하기 위해 객체 검출율, 객체 오검출율, 갱신율을 평가 기준으로 삼는다. 제안된 방법으로 실시간 처리에 부적합한 기존의 배경 모델링 방법을 개선하여 보다 효과적으로 객체를 인식할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권1호
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• pp.157-165
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• 2011

본 논문에서는 마르코프 랜덤 필드(Markov random fields: MRF) 기반으로 배경을 모델링하는 방식과 함께 관련 파라미터들을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 화소 기반의 배경 모델링 기법은 인근 화소 간의 연관성을 고려하지 않고 화소 단위의 시간적 변화에 대한 통계적 특성에 주로 의존하므로 판정 오류를 줄이는데 한계가 있다. 제안 알고리즘은 화소 기반으로 배경 모델을 일차적으로 수행한 다음 MRF를 이용하여 시공간적으로 인근한 화소 간의 상호 의존성을 활용하여 배경모텔의 정확도를 향상시키는데 그 목적을 두고 있다. MRF는 기본적으로 파라미터의 크기에 매우 민감하므로 기존의 MRF 기반 알고리즘은 이미지에 따라 적절한 값을 사전에 구하여 적용하고 있다. 제안한 방식은 초기에 임의의 파라미터로 배경/전경 상태변수를 구한 후에 이의 통계적 특성을 이용하여 파라미터들을 추정하고 추정된 파라미터를 적용하여 상대변수를 재차 구하는 과정을 반복함으로써 최적의 파라미터에 적응적으로 수렴하도록 조정한다. 실내외의 다양한 환경에서 촬영한 비디오를 이용하여 제안한 방식 성능을 확인한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.11-17
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• 2015

최근, 감시시스템, 게임, 영화등 다양한 분야에서 영상을 이용한 실시간 객체 추적의 필요성이 높아짐에 따라, 커널기반 mean-shift 추적 기법에 대한 관심이 높아지고 있다. 커널 기반 mean-shift 객체 추적에 있어서 주요한 몇 가지 문제점들 중, 첫번째로 추적 목표 객체에 대한 부분 가림 흑은 전체 가림 상황에서의 객체 추적의 문제를 들 수 있다. 본 논문에서는 멀티모드 지역적 커널 가중치를 적용함드로써 부분 가림 상황에서도 안정적드로 객체를 추적할 수 있는 실시간 mean-shift 추적 기법을 제안한다. 제안기법에서는 단일 커널을 사용하는 대신 여러 개의 서브 커널들로 구성된 커널을 사용하고, 각 서브 커널의 위치에 따른 지역적 커널 가중치를 적용한다. 기존의 멀티모드 커널 기반의 방법과 비교한 실힘을 통하여 본 제안 방법이 보다 안정적드로 객체를 추적할 수 있음을 보였다.

• 전기학회논문지
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• 제62권2호
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• pp.257-263
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• 2013

In case of image observation equipments, CCTV for short distance visual field is usually installed and operated mostly as the means of crime-prevention. However, the extensive demand for monitoring problems in case of the increase in intelligent crimes and disasters has led to the necessity of the development of long-distance observation equipments embedded with Night View functions. In case of the Night View equipments, the relevant market is set up to be focused mostly on Thermal Observation Device(hereinafter, TOD), but some shortcomings such as the limitation of image visibility and excessive maintenance cost, etc. have actually caused the necessity of new long distance Night View equipment. Moreover there might follow lots of difficulties in long-distance visualization in the event that irregular reflection is generated by minute particles in the atmosphere such as fog, smog, and dust, etc. These factors are motivate the work presented in this study. Our study is aimed at the realization of Pulsed Laser Illuminator and newly proposed Range-Gated image acquisition technology. And also the implementation of Tracker for continuous trace of the objects of interest from the obtained sequence images.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.263-269
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• 2010

본 연구는 무인 영상감시를 위한 이동물체의 실시간 탐지 및 추적을 다루고 있다. 고정 카메라로부터 획득한 영상을 사용하여 영상 내의 모든 이동물체를 검출하고 이동물체를 에워싸는 사각형 박스로 물체를 표시하여 추적한다. 추적방법은 TI DSK6455 키트와 키트 상에 연결된 FPGA 보드로 구성되는 임베디드 시스템에 구현하였다. DSP 키트에서는 이동물체의 검출과 추적을 위한 영상처리 알고리즘을 처리하며, 영상획득과 표시를 위해 설계된 FPGA 보드에서는 라인별로 영상을 읽고 DMA 데이터 전송 방식으로 DSP 프로세서로 영상 데이터를 보내며 또한 처리된 영상 데이터를 VGA 모니터로 보낸다. 실험결과에 의하면 이동물체의 추적은 만족스럽게 추적속도는 $320{\times}240$ 영상 해상도에서 초당 30 프레임의 속도로 수행하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권2호
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• pp.751-770
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• 2019

Action recognition is an essential task in computer vision due to the variety of prospective applications, such as security surveillance, machine learning, and human-computer interaction. The availability of more video data than ever before and the lofty performance of deep convolutional neural networks also make it essential for action recognition in video. Unfortunately, limited crafted video features and the scarcity of benchmark datasets make it challenging to address the multi-person action recognition task in video data. In this work, we propose a deep convolutional neural network-based Effective Hybrid Learning (EHL) framework for two-person interaction classification in video data. Our approach exploits a pre-trained network model (the VGG16 from the University of Oxford Visual Geometry Group) and extends the Faster R-CNN (region-based convolutional neural network a state-of-the-art detector for image classification). We broaden a semi-supervised learning method combined with an active learning method to improve overall performance. Numerous types of two-person interactions exist in the real world, which makes this a challenging task. In our experiment, we consider a limited number of actions, such as hugging, fighting, linking arms, talking, and kidnapping in two environment such simple and complex. We show that our trained model with an active semi-supervised learning architecture gradually improves the performance. In a simple environment using an Intelligent Technology Laboratory (ITLab) dataset from Inha University, performance increased to 95.6% accuracy, and in a complex environment, performance reached 81% accuracy. Our method reduces data-labeling time, compared to supervised learning methods, for the ITLab dataset. We also conduct extensive experiment on Human Action Recognition benchmarks such as UT-Interaction dataset, HMDB51 dataset and obtain better performance than state-of-the-art approaches.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권2_2호
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• pp.327-338
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• 2018

본 연구는 운영레벨에서의Kompsat-5 SAR (Synthetic Aperture Radar) 영상과AIS (Automatic Identification System) 자료를 이용한 선박탐지 모니터링 가능성을 검토하였다. 분석을 위해 신진항 서측연안과 제주항 북측연안에서 수집된 Kompsat-5 SLC 영상과 연안에서 수집된 AIS 자료를 사용하였다. Kompsat-5 영상의 선박탐지를 위해 HVAS (Human Visual Attention System) 알고리즘을 적용하였다. HVAS는 CFAR (Constant False Alarm Rate)에 비해 탐지속도와 탐지율 측면에서 뛰어나다는 장점을 가지고 있다. 통합 분석결과 소형선박을 제외하고 Kompsat-5 선박탐지 결과와 AIS는 전반적으로 일치하는 것으로 분석되었다. Kompsat-5 영상에서 탐지되었으나 AIS 자료에서 탐지되지 않은 선박은 육안 판독을 통해 AIS 자료의 부재로 인한 것으로 보인다. 한편 SAR 영상에서도 선박의 기포항적, 육지 masking을 위해 사용된 DEM 파일의 오차(또는 위성궤도 오차), 그리고 고스트 현상에 의한 오탐지가 발생하였다. 향후 SAR 영상 분석 알고리즘 개선과 신뢰성 있는 AIS 자료 확보를 통한 운영레벨에서의 선박탐지 모니터링 기술 개발은 국가해양영토 광역감시망 구축에 크기 기여할 것이다.