• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.42.1-42
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• 2001

This paper presents a fuzzy-based method for classification skin color object in a complex background under varying illumination. Parameters of fuzzy rule base are generated using a genetic algorithm(GA). The color model is used in the YCbCr color space. We propose a unique fuzzy system in order to accommodate varying background color and illumination condition. This fuzzy system approach to skin color classification is discussed along with an overview of YCbCr color space.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권6호
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• pp.1194-1208
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• 2010

As visual surveillance systems gain wider usage in a variety of fields, it is important that they are capable of interpreting scenes automatically, also known as "human motion analysis" (HMA). However, existing HMA methods are too domain specific and computationally expensive. This paper proposes a general purpose HMA method that is based on the idea that human beings tend to exhibit erratic motion patterns during abnormal situations. Limb movements are characterized using the statistics of angular and linear displacements. In addition, the method is enhanced via the use of the entropy of the Fourier spectrum to measure the randomness of subject's motions. Various experiments have been conducted and the results indicate that the proposed method has very high classification accuracy in identifying anomalous behavior.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.211-218
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• 2022

연속파 레이다는 카메라나 라이다와 같은 센서에 비해서 안정성과 정확성이 보장된다는 장점이 있다. 또한 이진 신경망은 다른 딥러닝 기술에 비해서 메모리 사용량과 연산 복잡도를 크게 줄일 수 있는 특징이 있다. 따라서 본 논문에서는 연속파 레이다와 이진 신경망 기반 사람 식별 및 동작 분류 시스템을 제안한다. 연속파 레이다 센서를 통해 수신된 신호를 단시간 푸리에 변환함으로써 스펙트로그램을 생성한다. 이 스펙트로그램을 기반으로 레이다를 향해 사람이 다가오는지 감지하는 알고리즘을 제안한다. 더불어, 최적화된 이진 신경망 모델을 설계하여 사람 식별 90.0%, 동작 분류 98.3%의 우수한 정확도를 지원할 수 있음을 확인하였다. 이진 신경망 연산을 가속하기 위해 FPGA (field programmable gate array)를 이용하여 이진 신경망 연산에 대한 하드웨어 가속기를 설계하였다. 해당 가속기는 1,030개의 로직, 836개의 레지스터, 334.906 Kbit의 블록 메모리를 사용하여 구현되었고, 추론에서 결과 전송까지 총 연산 시간이 6 ms로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제2권2호
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• pp.1-6
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• 2016

최근 다양한 형태의 착용형 컴퓨터가 연구되고 있다. 본 논문에서는 사용자가 음악을 들으며 사용할 수 있는 모션헤드셋의 동작분류기 제작을 위해 머리 움직임 정보의 특징을 분석한다. 모션헤드셋 프로토타입은 스마트폰과 블루투스 통신 방법을 이용하여 음악을 수신받으며, 가속도센서가 측정한 동작정보를 스마트폰으로 전송한다. 그리고 스마트폰에서는 모션 분류기를 통해 머리의 움직임을 분류한다. 실험을 위해 프로토타입을 제작하였다. 사용자 머리의 '위', '아래', '왼쪽', 그리고 '오른쪽' 머리 움직임을 베이지안 분류기를 이용하여 분류하였다. 그 결과 '위'와 '아래'의 머리 움직임의 경우 x, z축의 가속도 센서값이 큰 변화가 있었다. 추후에 사용성 평가를 통해 동작 분류기를 제작할 수 있는 적합한 변수를 찾아 낼 계획이다.

• 전기학회논문지
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• 제66권10호
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• pp.1516-1522
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• 2017

We propose a novel monitoring system for diagnosing crack faults of the wind turbine using image information. The proposed method classifies a normal state and a abnormal state for the blade parts of the wind turbine. Specifically, the images are input to the proposed system in various states of wind turbine rotation. according to the blade condition. Then, the video of rotating blades on the wind turbine is divided into several image frames. Motion vectors are estimated using the previous and current images using the motion estimation, and the change of the motion vectors is analyzed according to the blade state. Finally, we determine the final blade state using the Support Vector Machine (SVM) classifier. In SVM, features are constructed using the area information of the blades and the motion vector values. The experimental results showed that the proposed method had high classification performance and its $F_1$ score was 0.9790.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권2호
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• pp.81-87
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• 1999

비월주사방식의 TV 방송은 전송대역폭을 효율적으로 사용할 수 있기 때문에 현재 방송표준에서 사용하고 있으며, MPEG-2와 같은 압축표준에서도 이를 지원하도록 되어있다. 본 논문에서는 이러한 비월주사방식을 사용하는 동영상의 화질개선을 위한 후처리기법으로 필드불일치 보정기법과 움직임열화를 제거하는 기법을 제안한다. 필드불일치 보정기법은 에지 분류를 기반으로하는 선형보간기법과 움직임을 추정하여 이를 보상하는 방법에 대해 설명한다. 선형보간을 위한 에지의 분류는 압축표준에서 가장 널리 사용되는 DCT의 계수를 이용함으로써 추가적인 계산과정 없이 단순히 계수의 비교만으로 이루어진다. 또한 움직임을 추정하여 이를 보상하는 방법은 움직임을 기반으로 하는 영상분할 기법을 적용하여 두 필드이 정보를 모두 이용하게 되므로 정보의 이용이라는 측면에서 매우 효율적이다. 동영상의 화질개선을 위한 움직임열화 제거기법은 제안되는 열화모델을 기반으로 공간적응적인 반복적 영상복원기법을 이용하여 화질개선 효과를 얻을 수 있다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제10권5호
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• pp.65-73
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• 2010

본 논문에서는 생체 신호를 이용하는 체감형 게임 인터페이스 개발을 위하여 근전도 신호로부터 사용자의 동작 의도를 실시간으로 인식할 수 있는 장치를 개발하여 방향성을 필요로 하는 게임에 적용하였다. 근전도 신호를 획득하기 위한 장치는 4 채널로 이루어지며, 정의되는 손목동작으로는 Up, Right, Down, Left로 규정하였다. 각각의 동작으로부터 획득한 신호를 문턱치와 채널 간의 비교를 통하여 사용자의 의도를 인식하게 하였다. 방향성 분류 결과를 통하여 키보드의 방향키를 제어하고, 게임에 적용하게 된다. 개발된 장치는 재미와 흥미를 유도하여 효과적인 운동을 기대할 수 있으며, 상용화된 게임에도 적용할 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권6호
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• pp.117-125
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• 2015

앉아있는 시간이 긴 현대인들에게 바른 자세를 유지하도록 하는 것은 중요하다. 자세 교정을 위한 치료는 많은 시간과 비용이 소요되며, 전문의의 지속적인 관찰이 필요하다. 그러므로 사용자 스스로 자신의 자세를 판단하고 교정하기 위한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 자세 데이터를 취득하여 취득된 자세가 정상자세인지 비정상자세인지 판단한다. 사용자의 자세 데이터 취득을 위해 관성 센서를 이용한 4개 관절 기반 모션캡쳐 시스템을 제안한다. 이 시스템을 통해 대상자의 자세 데이터를 취득하고, 취득한 데이터를 기반으로 특징을 추출하여 DB를 구축한다. 구축한 DB를 K-means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 자세 학습을 수행한 후, 정상자세와 비정상자세를 분류한다. 관절의 회전각도, 위치정보, 분석정보를 이용하여 자세분류를 수행한 결과, 정상자세 판단 성공률은 99.79%로 나타났다. 이 결과로 미루어 4개 관절에 대한 특징을 이용하여 사용자의 자세를 판단 가능하며, 향후 척추질환 예방 시스템에 적용하여 사용자의 자세를 교정하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.218-232
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• 2022

차량의 물체 인식에 사용되던 센서인 레이더 센서를 위치 추정에 사용하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 특히 레이더 센서에서 출력되는 도플러 속도를 이용하여 동적 물체와 정적 물체를 분류하고, 정적 물체만을 이용하여 에고 모션을 계산하는 방법이 연구되었다. 기존의 동적 물체 분류에서는 RANSAC을 사용한 방법이 제시되었는데, 단 한 번의 알고리즘 실패가 큰 영향을 미치는 위치 추정의 특성상 더 높은 성능을 가진 분류 방법이 필요하다. 본 논문에서는 동적 물체의 추적 및 필터링을 통해 기존 방법보다 분류 성능을 높이는 방법에 대해 제안한다. 추가적으로 GMPHD 필터를 사용하여 추적 성능을 최대로 향상시킨다. 제안된 방법은 기존의 방법과 비교하여 분류 정확도에서 더 높은 성능을 보였으며, 특히 알고리즘의 실패를 방지할 수 있다는 것을 보인다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.271-279
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• 2020

스쿼트와 런지운동은 다양한 프리웨이트운동 중 몸통과 하체강화를 위한 중요한 운동으로 운동자세에 대한 이론적 근거 및 운동기준 동작의 확립을 통해 안전하고 효과적인 운동이 이루어져야 한다. 따라서 옵티멀 운동동작을 통한 부상 예방과 오류 동작에 대한 과학적 대응방안을 마련하기 위해 운동모형의 개발이 필요한 현실이며 이러한 목적으로 오류동작에 따른 자세교정을 위해 다양한 보조기구를 활용하는 방법이 효과적이다. 본 논문에서는 프리웨이트운동의 동적분석을 위해 지면반발력에 대응한 로드셀을 이용한 4포인트 하중검출을 통해 동적동작에 기반한 운동모형 분석시스템을 개발하고자 한다. 프리웨이트운동의 모형개발을 위해 동적 움직임을 단순화하여 구분동작에 따른 운동 모델링을 확립하고 동적인 동작분석을 통해 오류동작을 분석하고 보정하기 위한 수치정량화 데이터를 확보하였고 이를 활용할 수 있는 분석방법에 대한 타당성을 검증하였다.