• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.17-18
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• 2022

현재 국내에서는 1인 1스마트폰 시대를 맞이하게 되었고 이에 맞춰 많은 종류의 관련 산업들이 발전하고 있다. 특히 멀티미디어와 콘텐츠 산업 또한 크게 성장하고 있다. 이런 상황에서 필수적으로 사용되는 편집 기술을 위하여, 많은 소프트웨어가 등장하고 이용되고 있다. 편집을 자유롭게 이용하기 위해서는 전문적인 인력이 필요하거나 시간이나 자본을 들여서 이해와 학습을 필수적으로 해야 한다. 본 논문에서는 이러한 편집 과정의 수고로움을 덜어줄 수 있도록 인공지능의 객체탐지 기술을 이용하여 특정 상표에 대한 모자이크 처리 작업을 자동으로 할 수 있는 B.A.M.O.S를 개발하였다. YOLO 알고리즘을 이용하여 목표 상표를 학습시켜 이를 B.A.M.O.S에 적용하였고, 목표 상표를 인식하여 모자이크 처리를 하도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.323-324
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• 2022

본 논문에서는 사람의 개입 없이 실내 환경에서 마스크 미 착용자를 스스로 발견한 후 방역수칙위반 사실에 대한 경고와 함께 마스크 착용을 권고하는 인공지능 기반의 자율주행 서비스 로봇을 개발한다. 제안한 시스템에서 로봇은 동시적 위치 추적 지도 작성 기법인 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)기술을 이용하여 지도를 작성한 후 사용자가 제공한 웨이포인트(Waypoint)를 기반으로 자율주행한다. 또한, YOLO(You Only Look Once) 알고리즘을 이용한 실시간 객체 인식 기술을 활용하여 보행자의 마스크 착용 여부를 판단한다. 실험을 통해 사전에 작성된 지도에 지정된 웨이포인트를 따라 로봇이 자율주행하는 것을 확인하였다. 또한, 충전소로 이동할 경우, 영상 처리 기법을 활용하여 충전소에 부착된 표식에 근접하도록 이동하여 충전이 진행됨을 확인하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• v.12 no.4
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• pp.182-189
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• 2023

A recently research, object detection and segmentation have emerged as crucial technologies widely utilized in various fields such as autonomous driving systems, surveillance and image editing. This paper proposes a program that utilizes the QT framework to perform real-time object detection and precise instance segmentation by integrating YOLO(You Only Look Once) and Mask R CNN. This system provides users with a diverse image editing environment, offering features such as selecting specific modes, drawing masks, inspecting detailed image information and employing various image processing techniques, including those based on deep learning. The program advantage the efficiency of YOLO to enable fast and accurate object detection, providing information about bounding boxes. Additionally, it performs precise segmentation using the functionalities of Mask R CNN, allowing users to accurately distinguish and edit objects within images. The QT interface ensures an intuitive and user-friendly environment for program control and enhancing accessibility. Through experiments and evaluations, our proposed system has been demonstrated to be effective in various scenarios. This program provides convenience and powerful image processing and editing capabilities to both beginners and experts, smoothly integrating computer vision technology. This paper contributes to the growth of the computer vision application field and showing the potential to integrate various image processing algorithms on a user-friendly platform

• Journal of information and communication convergence engineering
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• v.18 no.3
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• pp.147-154
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• 2020

In this study, we created a system that can determine the number of vehicles entering and departing a charging station in real time for solving waiting time problems during refueling. Accordingly, we use the You Only Look Once object detection algorithm to detect and count the number of vehicles in the charging station and send the data to the Firebase Realtime Database. The result is shown using an Android application that provides a map function with the Kakao Maps API at the user interface side. Our system has an accuracy of 91% and an average response time of 3.1 s. Therefore, this system can be used by drivers to determine the availability of a charging station and to identify the charging station with the least waiting time for charging their vehicle.

• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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• v.67 no.4
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• pp.227-232
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• 2018

In this paper, we propose a faster object detection and tracking method using Deep Learning, UAV(unmanned aerial vehicle), Kalman filter and YOLO(You Only Look Once)v3 algorithms. The performance of the object tracking system is decided by the performance and the accuracy of object detecting and tracking algorithms. So we applied to the YOLOv3 algorithm which is the best detection algorithm now at our proposed detecting system and also used the Kalman Filter algorithm that uses a variable detection area as the tracking system. In the experiment result, we could find the proposed system is an excellent result more than a fixed area detection system.

• IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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• v.17 no.3
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• pp.177-183
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• 2022

To measure the size and weight of the fish, we developed an automatic fish size measurement system using a deep neural network, where the YOLO (You Only Look Once)v3 model was used. To detect fish, an IP camera with infrared function was installed over the fish pool to acquire image data and used as input data for the deep neural network. Using the bounding box information generated as a result of detecting the fish and the structure for which the actual length is known, the size of the fish can be obtained. A GUI (Graphical User Interface) program was implemented using LabVIEW and RTSP (Real-Time Streaming protocol). The automatic fish size measurement system shows the results and stores them in a database for future work.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.215-217
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• 2021

본 논문은 3D 공간에서 사용자를 추출한 뒤, 체적 정보 분석을 통한 3D 스켈레톤(skeleton) 분석 과정을 통해 정확도 높은 다수 사용자의 위치 추적 기술에 대해 연구하였다. 이를 위하여 YOLO(You Only Look Once)를 활용하여 실시간으로 객체를 검출(Real-Time Object Detection)한 뒤 Google의 Mediapipe를 활용해 스켈레톤 추출, 스켈레톤 정규화(normalization)를 통한 스켈레톤의 크기 및 상대적 비율 계산, RGB 영상 스케일링(Scaling) 후 주요 마디 인접 영역의 RGB 색상 정보를 추출하는 방법을 통해 정확도가 개선된 높은 성능의 다중 사용자 추적 기술을 연구하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.154-155
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• 2023

오픈 소스인 YOLO(You Only Look Once) 객체 탐지 알고리즘이 공개된 이후, 산업 현장에서는 고성능 컴퓨터에서 벗어나 효율과 특수한 환경에 사용하기 위해 임베디드 시스템에 도입하고 있다. 그러나, NVIDIA의 Jetson nano의 경우, Pytorch의 YOLOv7 딥러닝 모델에 대한 추론이 진행되지 않는다. 따라서 제한적인 전력과 메모리, 연산능력 최적화 과정은 필수적이다. 본 논문은 NVIDIA의 임베디드 플랫폼 Jetson 계열의 Xavier NX, Orin AGX, Nano에서 딥러닝 모델을 적용하기 위한 최적화 과정과 플랫폼에서 다양한 크기의 YOLOv7의 PyTorch 모델들을 Tensor RT로 변환하여 FPS(Frames Per Second)를 측정 및 비교한다. 측정 결과를 통해, 각 임베디드 플랫폼에서 YOLOv7 모델의 추론은 Tensor RT는 Pytorch에서 약 4.1배 적은 FPS 변동성과 약 2.25배 정도의 FPS 속도향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.257-258
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• 2024

현재 시각장애인들이 현금을 사용하게 될 시 지폐가 얼마인지 확인할 방법이 없어 불편을 겪거나 금전적 사기를 당할 위험이 잦다. 한국은행에서는 이러한 사고를 막기 위해 점자 지폐를 만들어 발부하고 있지만 시각장애인 91%가 식별하지 못해 많은 불편을 겪고 있다. 본 논문에서는 딥러닝을 활용하여 화폐를 인식하고 TTS 기술을 사용하여 지폐의 값이 얼마인지 소리로 알려주는 시스템을 개발하였다. 지폐 인식을 위해 데이터를 직접 수집하여 YOLOv5 알고리즘을 활용하여 학습시킨 Weights 파일을 사용하였다. 이를 활용하여 시각장애인들은 더 안전하게 현금을 사용하고, 금전적인 문제를 예방할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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• 2023.11a
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• pp.239-240
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• 2023

Construction site management involves overseeing tasks from the construction phase to the maintenance stage, and digitalization of construction sites is necessary for digital construction site management. In this study, we aim to conduct research on object recognition at construction sites using drones. Images of construction sites captured by drones are reconstructed into BIM (Building Information Modeling) models, and objects are recognized after partially rendering the models using artificial intelligence. For the photorealistic rendering of the BIM models, both traditional filtering techniques and the generative adversarial network (GAN) model were used, while the YOLO (You Only Look Once) model was employed for object recognition. This study is expected to provide insights into the research direction of digital construction site management and help assess the potential and future value of introducing artificial intelligence in the construction industry.