• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1019-1025
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• 2021

경력단절여성들의 재취업을 위한 교육 훈련 등의 지원정책이 이루어지고 있으나, 효과적으로 취업과 연계되지 않고 있다. 또한, 고학력 경력단절여성의 경우에는 재취업을 위하여 이전 경력을 수정하거나 새로운 경력을 계획해야 하는 등 재진입이 어려운 상황이다. 기존 선행연구들에서는 취업기회가 높은 유망 직종 등 재취업을 위한 근본적인 문제를 해결하기 위한 연구가 부족하였다. 따라서 경력단절여성들을 위한 교육과정 개발 시 교육 대상자의 연령 및 학력별로 취업에 도움이 되는 교육직종을 선별할 필요성이 있다. 본 연구는 경력단절여성들의 직업훈련 교육 데이터를 활용하여 연령 및 학력별로 취업률이 높은 교육직종을 분석하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1415-1422
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• 2019

배경 제거는 동영상에서 변화를 감지하는 컴퓨터 비전 및 이미지 처리의 주요 작업이다. 최상의 성능을 가지는 배경 제거 방법은 일반적인 컴퓨팅 환경에서 실시간으로 사용할 수 없을 만큼 계산량이 많다. 제안하는 알고리즘은 널리 사용되는 MOG 기반의 배경 제거 알고리즘을 이미지 크기 조정 알고리즘으로 개선했다. 제안된 이미지 크기 조정 알고리즘은 계산량을 대폭 감소시키고 지역 정보를 활용하도록 설계해 카메라 잡음에 강력하다. 제안된 알고리즘의 실험결과는 최신 배경 제거 방법에 근접하는 분류능력과 13배 이상 빠른 처리 속도를 가진다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권6호
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• pp.533-542
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• 2008

동영상에서의 배경제거는 다양한 실시간 머신 비젼 응용에서 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 이러한 배경제거를 위한 육각화소 기반의 새로운 접근 방법을 제안한다. 일반적으로 육각형 샘플링 영상은 양자화 오차가 적으며, 이웃화소의 연결성 정의를 크게 개선한다고 알려져 있는데, 제안된 방법은 비매개변수형 배경제거 방법의 하나인 지역적 이진패턴 기반 알고리즘에 이러한 육각 샘플링 영상을 적용하는 것을 특징으로 한다. 이를 통해, 지역적 이진패턴의 추출과정에서 필요한 쌍선형 보간을 없애고 계산량을 줄일 수 있었다. 실험을 통해 이러한 육각화소의 적용이 배경제거 분야에 매우 효율적으로 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권6호
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• pp.108-116
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• 2008

본 논문은 시점이 변화하는 동적 비디오에서 파노라마 배경을 생성하고 객체 추적을 가능하게 하는 알고리듬을 제안한다. 보다 구체적으로, 카메라로 입력되는 인접한 두 영상에서 추출된 특징점으로 부터 영상간의 관계를 유도하며, 이를 이용한 실린더 투영, 영상의 재정렬, 그리고 겹침 지역의 일그러짐을 최소화 하기 위한 스티칭(stitching) 및 블렌딩(blending)을 수행한다. 이 과정에 의해서 생성 된 배경을 기준으로 현재 입력 영상과 차분을 계산하여 객체 추적을 수행했다. 제안된 방법은 배경생성이 완료된 이후부터는 객체의 감시만을 수행하므로 실시간으로 넓은 영역의 감시가 가능하며, 이를 통한 지속적인 객체의 추적이 가능하다. 따라서 향후 공공장소 등과 같이 넓은 영역에서의 감시, 추적에 이용할 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.449-455
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• 2014

이동 물체의 검출은 비디오 감시, 보행자의 행동 분석과 같은 컴퓨터 시각 분야에서 매우 중요한 전처리 작업이다. 이는 실제 외부 환경을 대상으로 할 때, 영상 시퀀스에 존재하는 배경의 불규칙한 움직임, 조명 변화, 그림자, 배경 물체의 위상 변화 및 잡음 등으로 인하여 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 코드북 기반의 전경 검출 알고리즘을 제안한다. 코드북은 입력 영상으로부터 얻어지는 배경화소에 대한 정보 데이터베이스이다. 먼저, 첫 번째 프레임을 배경 영상으로 가정하고 이를 입력 영상과 비교하여 차 영상을 구한다. 구해진 차 영상에는 순수한 이동 물체뿐만 아니라, 잡음까지 포함된다. 둘째로, 전경으로 검출된 화소의 색상과 밝기 값을 가지고 코드북을 조사하여 존재하는 경우 잘못 추출된 전경 화소로 판단하고 전경에서 제거한다. 마지막으로, 다음번 입력되는 프레임을 반복 처리하기 위하여 배경 영상을 새롭게 갱신하는데, 배경 화소로 검출된 화소의 경우에는 현재의 입력 영상으로부터 추정되며, 전경 화소로 검출된 경우에는 이전 배경 영상의 화소 값을 복사하여 사용한다. 제안한 알고리즘을 PETS2009 데이터에 적용한 결과를 GMM 알고리즘과 표준 코드북 알고리즘의 결과와 비교하여 보인다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.71-79
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• 2017

Recently, Fire watching and dangerous substances monitoring system has been being developed to enhance various fire related security. It is generally assumed that fire flame extraction plays a very important role on this monitoring system. In this study, we propose the fire flame extraction method of Non-Residential Facilities based on core object extraction in image. A core object is defined as a comparatively large object at center of the image. First of all, an input image and its decreased resolution image are segmented. Segmented regions are classified as the outer or the inner region. The outer region is adjacent to boundaries of the image and the rest is not. Then core object regions and core background regions are selected from the inner region and the outer region, respectively. Core object regions are the representative regions for the object and are selected by using the information about the region size and location. Each inner region is classified into foreground or background region by comparing its values of a color histogram intersection of the inner region against the core object region and the core background region. Finally, the extracted core object region is determined as fire flame object in the image. Through experiments, we find that to provide a basic measures can respond effectively and quickly to fire in non-residential facilities.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.731-736
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• 2012

최근 디지털 시네마에 대한 관심이 많아지고 있다. 의자의 움직임 및 다른 물리적 효과와 시각적 3D영화의 결합으로 재미를 더해 준다. 이러한 디지털 시네마의 모션베이스 제어는 수동으로 제어되고 있는 실정이다. 디지털 시네마의 비디오 시퀀스를 분석하여 의자의 움직임을 자동으로 제어할 수 있다. 제안하는 방법은 먼저 모든 움직임의 초점을 객체와 배경으로 분류하고 9개의 검색 범위를 이용하여 모션벡터의 정보를 추출한다. 객체가 정지되는 동안 배경의 움직임에 따라 모션벡터는 결정된다. 디지털 시네마에서 추출된 움직임 정보는 움직임 제어에 사용된다. 실험결과 제안된 방법은 정확성 측면에서 기존의 방법을 능가하는 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.365-368
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• 2011

영상은 현대인의 욕구에 부응 가능한 가장 적합한 매체로 떠오르고 있으며 영상의 방향 중 모션 그래픽은 관객의 시각과 청각을 동시에 자극하는 뉴미디어이며 사운드와 비주얼로 메시지를 전달할 수 있는 감성커뮤니케이션의 주요한 수단으로 주목받고 있다. 본 연구는 무대 배경에 쓰인 모션그래픽이 관객에게 어떤 느낌을 주며 그 효과와 효율은 어떠한지에 대해 알아보고 무대 배경에 모션그래픽을 적용하는 것이 일반화 되어있지 않아 그 조사범위가 한정되어 있었지만 최근 2~3년간 모션그래픽 사용빈도가 증가하고 있음을 알 수 있게 되어 앞으로 더욱 많은 분야에서 모션그래픽이 활용될 수 있을 것이란 사실에 의의를 두고 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.149-152
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• 2016

본 논문에서는 한 대의 고정카메라로 입력되는 영상에서 인체를 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 입력영상과 배경영상의 회색조 영상과 색상 영상의 차영상을 구한 후 그 결과를 결합하여 배경과 전경을 분리하고 객체를 추출한다. 각 객체영역은 객체별로 식별 번호가 부여되고 추적된다. 객체에 겹침 또는 가림이 발생할 경우 객체의 국부영역의 명도와 색상의 히스토그램을 구하여 객체를 추적한다. 제안방법을 카메라로 입력되는 비디오영상에 적용한 결과 객체의 가림 및 겹침이 발생했을 때도 객체를 잘 추적하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권1호
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• pp.211-230
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• 2022

In image segmentation, for the condition that objects (targets) and background in an image are intertwined or their common boundaries are vague as well as their textures are similar, and the targets in images are greatly variable, the deep learning might be difficult to use. Hence, a new method based on graph theory and guided feathering is proposed. First, it uses a guided feathering algorithm to initially separate the objects from background roughly, then, the image is separated into two different images: foreground image and background image, subsequently, the two images are segmented accurately by using the improved graph-based algorithm respectively, and finally, the two segmented images are merged together as the final segmentation result. For the graph-based new algorithm, it is improved based on MST in three main aspects: (1) the differences between the functions of intra-regional and inter-regional; (2) the function of edge weight; and (3) re-merge mechanism after segmentation in graph mapping. Compared to the traditional algorithms such as region merging, ordinary MST and thresholding, the studied algorithm has the better segmentation accuracy and effect, therefore it has the significant superiority.