• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권4호
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• pp.173-180
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• 2011

본 논문은 GPU(Graphics Processing Unit) 에서 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 사용하여 실시간으로 객체를 분할하는 방법을 소개한다. 최근에 감시 시스템, 오브젝트 추적, 모션 분석 등의 많은 응용 프로그램들은 실시간 처리가 요구된다. 이러한 단계의 선행부분인 객체 분할 기법은 기존 CPU 기반의 시스템으로는 실시간 처리에 제약이 발생한다. NVIDIA에서는 Parallel Processing for General Computation 을 위해 그래픽 하드웨어 제약을 개선한 CUDA platform을 제공하고 있다. 본 논문에서는 객체 추출 단계에 대표적인 적응적 가우시안 혼합 배경 모델링(Adaptive Gaussian Mixture Background Modeling) 알고리즘과 Classification 기법으로 사용되는 CCL (Connected Component Labeling) 알고리즘을 적용하였다. 본 논문은 2.4GHz를 갖는 Core2 Quad 프로세서와 비교하여 평가하였고 그 결과 3~4배 이상의 성능향상을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지B
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• 제28B권10호
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• pp.831-841
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• 1991

A combined model of probabilistic and MLP(multi layer perceptron) model is proposed for the pattern classification of EMG( electromyogram) signals. The MLP model has a problem of not guaranteeing the global minima of error and different quality of approximations to Bayesian probabilities. The probabilistic model is, however, closely related to the estimation error of model parameters and the fidelity of assumptions. A proper combination of these will reduce the effects of the problems and be robust to input variations. Proposed model is able to get the MAP(maximum a posteriori probability) in the probabilistic model by estimating a priori probability distribution using the MLP model adaptively. This method minimize the error probability of the probabilistic model as long as the realization of the MLP model is optimal, and this is a good combination of the probabilistic model and the MLP model for the usage of MLP model reliability. Simulation results show the benefit of the proposed model compared to use the Mlp and the probabilistic model seperately and the average calculation time fro classification is about 50ms in the case of combined motion using an IBM PC 25 MHz 386model.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제15권3호
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• pp.172-179
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• 2015

Because of the development of computers and high-technology applications, all devices that we use have become more intelligent. In recent years, security and surveillance systems have become more complicated as well. Before new technologies included video surveillance systems, security cameras were used only for recording events as they occurred, and a human had to analyze the recorded data. Nowadays, computers are used for video analytics, and video surveillance systems have become more autonomous and automated. The types of security cameras have also changed, and the market offers different kinds of cameras with integrated software. Even though there is a variety of hardware, their capabilities leave a lot to be desired. Therefore, this drawback is trying to compensate by dint of computer program solutions. Image processing is a very important part of video surveillance and security systems. Capturing an image exactly as it appears in the real world is difficult if not impossible. There is always noise to deal with. This is caused by the graininess of the emulsion, low resolution of the camera sensors, motion blur caused by movements and drag, focus problems, depth-of-field issues, or the imperfect nature of the camera lens. This paper reviews image processing, pattern recognition, and image digitization techniques, which will be useful in security services, to analyze bio-images, for image restoration, and for object classification.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제12권3호
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• pp.250-255
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• 2012

Face recognition has wide applications in security and surveillance systems as well as in robot vision and machine interfaces. Conventional challenges in face recognition include pose, illumination, and expression, and face recognition at a distance involves additional challenges because long-distance images are often degraded due to poor focusing and motion blurring. This study investigates the effectiveness of applying photon-counting linear discriminant analysis (Pc-LDA) to face recognition in harsh environments. A related technique, Fisher linear discriminant analysis, has been found to be optimal, but it often suffers from the singularity problem because the number of available training images is generally much smaller than the number of pixels. Pc-LDA, on the other hand, realizes the Fisher criterion in high-dimensional space without any dimensionality reduction. Therefore, it provides more invariant solutions to image recognition under distortion and degradation. Two decision rules are employed: one is based on Euclidean distance; the other, on normalized correlation. In the experiments, the asymptotic equivalence of the photon-counting method to the Fisher method is verified with simulated data. Degraded facial images are employed to demonstrate the robustness of the photon-counting classifier in harsh environments. Four types of blurring point spread functions are applied to the test images in order to simulate long-distance acquisition. The results are compared with those of conventional Eigen face and Fisher face methods. The results indicate that Pc-LDA is better than conventional facial recognition techniques.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.728-735
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• 2022

Roofers get exposed to increased risk of knee musculoskeletal disorders (MSDs) at different phases of a sloped shingle installation task. As different phases are associated with different risk levels, this study explored the application of machine learning for automated classification of seven phases in a shingle installation task using knee kinematics and roof slope information. An optical motion capture system was used to collect knee kinematics data from nine subjects who mimicked shingle installation on a slope-adjustable wooden platform. Four features were used in building a phase classification model. They were three knee joint rotation angles (i.e., flexion, abduction-adduction, and internal-external rotation) of the subjects, and the roof slope at which they operated. Three ensemble machine learning algorithms (i.e., random forests, decision trees, and k-nearest neighbors) were used for training and prediction. The simulations indicate that the k-nearest neighbor classifier provided the best performance, with an overall accuracy of 92.62%, demonstrating the considerable potential of machine learning methods in detecting shingle installation phases from workers knee joint rotation and roof slope information. This knowledge, with further investigation, may facilitate knee MSD risk identification among roofers and intervention development.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권4호
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• pp.77-84
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• 2012

얼굴인식 기술은 지능형 보안, 웹에서 콘텐츠 검색, 지능로봇의 시각부분, 머신인터페이스 등, 활용이 광범위 하다. 그러나 일반적으로 대상자의 표정과 포즈 변화, 주변의 조명 환경과 같은 문제가 있으며 이와 더불어 원거리에서 획득한 영상의 경우 저해상도를 비롯하여 블러와 잡음에 의한 영상의 열화 등의 여러 가지 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 포톤 카운팅(Photon-counting) 선형판별법(Linear Discriminant Analysis)을 이용한 다중 분류기(Classifier)에 의한 판정을 융합하여 얼굴 영상 인식을 수행한다. Fisher 선형판별법은 집단 간 분산을 최대로 하고 집단 내 분산을 최소로 하는 공간으로 선형 투영하는 방법으로, 학습영상의 수가 적을 경우 특이행렬 문제가 발생하지만 포톤카운팅 선형 판별법은 이러한 문제가 없으므로 차원축소를 위한 전 처리 과정이 필요 없다. 본 논문의 다중 분류기는 포톤 카운팅 선형판별법의 유클리드 거리(Euclidean Distance) 또는 정규화된 상관(Normalized Correlation)을 적용하는 판정규칙에 따라 구성된다. 다중분류기의 판정의 융합은 각 분류기 cost의 정규화(Normalization), 유효화(Validation), 그리고 융합규칙(Fusion Rule)으로 구성된다. 각 분류기에서 도출된 cost는 같은 범위로 정규화된 후 유효화 과정에서 선별되고 Minimum, 또는 Average, 또는 Majority-voting의 융합규칙에 의하여 융합된다. 실험에서는 원거리에서 획득한 효과를 구현하기 위하여 고해상도 데이터베이스 영상을 인위적으로 Unfocusing과 Motion 블러를 이용하여 열화하여 테스트하였다. 실험 결과는 다중분류기 융합결과의 인식률은 단일분류기보다 높다는 것을 보여준다.

• The Journal of Korean Physical Therapy
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• 제14권4호
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• pp.172-182
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• 2002

Objectives: We did research in the cause of the Pitchers' injury and their recovery process to make a detailed injury list for the purpose of finding the cause of the Korean professional pitchers' injury and its classification. We drew the conclusion through the results as following. Methods: We posed a question to the 80 pitchers playing in the first team of the eight Korean professional baseball team and analyzed the 62 pieces of question paper except the paper having a mistake. We used SAS/PC statistical package in analyzing the data. Results: In the frequency of the pitchers' shoulder injury in the last three years, the injured of all the players were 61.3$\%$ and the injury free players were 28.7$\%$. The cause of the injury was 45.2$\%$ wrong pitching motion, which was the highest value. For the shape of a pain when injured, the reverberation ache feeling when he is hit in the weight commanded an absolute majority as 19.4$\%$. Those who had muscular pain were 17.7$\%$, which was felt mostly at the pitching motion. The most trouble name of the injured shoulder was bicepstendinitis as 16.1$\%$ while the injury of shoulder joint was the lowest as 1.6$\%$. As the most widely used treatment, 25.8 percent of all the players had taken an electronical thraphy after injury. 14.5 percent of the players who had an injury to the shoulder told that they have an operation and 85 percent of them didn't. As a sort of the operation, a repairing of labrum was 44.4 percent, which is the highest value and the 77.8 percent pitchers are performing a normal pitching through rehabilitation after the operation and 22.2 percent of them are undergoing rehabilitation training. Conclusion: The research have shown that the main cause of the injury, concerning the Korean professional pitchers throwing lots of ball in both matches and practices, is overuse syndrome, bad mechanism, muscle weakness and instability of balance. I think that the role of trainer, physical therapy, and team physician taking charge of the players' injury must learn physical test method by heart exactly to check up the state of the injury definitely at the initial phase. Moreover, when the cause of the injury part after a close examination is discovered, the scientific and good surgery is essential to the rehabilitation success and making a classification of shoulder instability is useful to make a operation plan as well as the players' rehabilitation, treatment.

• 한국전자파학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.540-549
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• 2018

초고속 고기동 미사일의 요격에 있어서 기두부와 단 분리 시 조각들을 식별하는 것은 중요한 문제이다. 기두부는 비행 안정성을 위하여 세차운동을 하며, 단 분리 시 조각들은 텀블링 운동을 한다. 기두부와 단 분리 시 조각들의 주기적인 미세거동에 의하여 이들의 동적 RCS에서는 주기성과 통계적 특성이 나타난다. 본 논문에서는 기두부와 단 분리 시 조각들의 동적 RCS에서 나타나는 주기성과 통계적 특성을 이용하여 기두부와 단 분리 시의 조각들을 분류하는 방법을 제안하였다. 동적 RCS가 가지고 있는 주기성과 통계적 특성으로부터 세 종류의 특성벡터를 추출하고, SVM(support vector machine)을 사용하여 분류하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.103-114
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• 2014

본 연구는 이북(e-book)의 내러티브 시각화 연구를 독자적인 영역으로 구축하여 발전시키기 위한 연출분류를 제안하는 데에 목적이 있다. 이를 위해 전 세계적으로 작품성과 흥행성을 인정받은 디즈니 애니메이션의 이북을 분석 대상으로 연구하였다. 먼저 이론적 고찰을 통해 이북의 영상 공간 구조와 관점적 지각원리를 파악하였다. 다음으로 운동을 일으키는 주체를 찾고, 운동 단서에 의해 현존감 높은 공간 경험을 가능하게 하는 연출 요소들을 관찰하였다. 분석 과정에서 등장 요소와 매체, 카메라와 독자의 운동단서를 13개로 분류하고 코드로 정의하였다. 이를 기준으로 분석 대상의 사용 빈도를 분석하여 46개의 결합 운동으로 분류하고 4가지 그룹으로 정의하였다. 이를 실제 공간 경험, 내러티브 공간 경험, 캐릭터성 경험으로 분류하여 운동 단서의 특징을 분석하였다. 본 연구는 이북의 내러티브 시각화 유형 분류하여, 이북을 영상언어로 확장할 수 있는 체계를 마련한 기조 연구로써 의미가 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권2호
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• pp.163-168
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• 2003

이동 통신 채널과 같은 저대역 통신망에서는 비디오 전송을 위해서는 높은 압축율을 갖는 부호화 방법들이 사용된다. 본 논문에서는 저대역 폭 통신을 위한 비디오 부호화 표준인 H.263 부호화를 기반으로 전송도중 손상된 움직임 벡터의 복원기법을 제안하고 실험하였다. 공간적으로 인접한 블록간에는 움직임 벡터의 상관성이 높기 때문에 손실블록 또한 이 블록들과 움직임이 비슷할 가능성이 높다. 이러한 특성을 이용하여 손실블록의 주변블록 중에서 같은 방향으로 움직임을 갖는 블록들로 구성된 동일 움직임 영역을 추출하고, 이 블록들을 이용하여 손실블록의 움직임벡터를 복구한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 정확한 손실블록의 움직임 벡터를 찾아 거의 완벽하게 복원하기도 하지만 정확한 움직임벡터를 찾지 못한 경우에는 주변블록과 가장 비슷한 움직임벡터를 찾아서 에러를 은닉하는 효과가 있다. 제안한 방법으로 복원한 영상은 전체적으로 눈에 거슬리는 오류가 생기지 않으므로 주관적인 화질이 좋았다. 또한 객관적인 척도인 PSNR 측면에서는 영상의 움직임 정도에 따라 기존 BMA 방법보다 약 0.5㏈∼l㏈까지의 향상이 있었다.