• 한국BIM학회 논문집
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• 제7권1호
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• pp.45-53
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• 2017

Continuous research efforts have been made on acquiring location data on construction sites. As a result, GPS and RFID are increasingly employed on the site to track the location of equipment and materials. However, these systems are based on radio frequency technologies which require attaching tags on every target entity. Implementing the systems incurs time and costs for attaching/detaching/managing the tags or sensors. For this reason, efforts are currently being made to track construction entities using only cameras. Vision-based 3D tracking has been presented in a previous research work in which the location of construction manpower, vehicle, and materials were successfully tracked. However, the proposed system is still in its infancy and yet to be implemented on practical applications for two reasons. First, it does not involve entity matching across two views, and thus cannot be used for tracking multiple entities, simultaneously. Second, the use of a checker board in the camera calibration process entails a focus-related problem when the baseline is long and the target entities are located far from the cameras. This paper proposes a vision-based method to track multiple workers simultaneously. An entity matching procedure is added to acquire the matching pairs of the same entities across two views which is necessary for tracking multiple entities. Also, the proposed method simplified the calibration process by avoiding the use of a checkerboard, making it more adequate to the realistic deployment on construction sites.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제18권2호
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• pp.75-81
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• 2020

Approximately 1.3 million people die from traffic accidents each year, and smartphone usage while driving is one of the main causes of such accidents. Therefore, detection of smartphone usage by drivers has become an important part of distracted driving detection. Previous studies have used single camera-based methods to collect the driver images. However, smartphone usage detection by employing a single camera can be unsuccessful if the driver occludes the phone. In this paper, we present a driver smartphone usage detection system that uses multiple cameras to collect driver images from different perspectives, and then processes these images with ensemble convolutional neural networks. The ensemble method comprises three individual convolutional neural networks with a simple voting system. Each network provides a distinct image perspective and the voting mechanism selects the final classification. Experimental results verified that the proposed method avoided the limitations observed in single camera-based methods, and achieved 98.96% accuracy on our dataset.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.193-198
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• 2009

Generally a TV broadcast video of ball sports is composed from those of multiple cameras strategically mounted around a stadium under the supervision of a master director. The director decides which camera the current view should be from and how the camera work should be. In this paper, such a decision rule is based on the 3D location of ball which is the result of multi-view tracking. While current TV sports broadcast are accompanied with professional cameramen and expensive equipments, our system requires few video cameras and no cameraman. The resulted videos were stable and informative enough to convey the flow of a match.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.538-549
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• 2021

In this paper, we introduce a technique for 360-degree panoramic video streaming with multiple virtual cameras in real-time. The proposed technique consists of generating 360-degree panoramic video data by ORB feature point detection, texture transformation, panoramic video data compression, and RTSP-based video streaming transmission. Especially, the generating process of 360-degree panoramic video data and texture transformation are accelerated by CUDA for complex processing such as camera calibration, stitching, blending, encoding. Our experiment evaluated the frames per second (fps) of the transmitted 360-degree panoramic video. Experimental results verified that our technique takes at least 30fps at 4K output resolution, which indicates that it can both generates and transmits 360-degree panoramic video data in real time.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.75-76
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• 2020

본 논문에서는 스마트 폰 등의 영상수신장치들이 원격으로 접속하여 다양한 인터페이스를 갖는 영상취득 장치들 중 하나를 선택하여 제어하면서 해당 영상을 수신할 수 있는 영상송신시스템을 제안한다. 제안하는 영상송신시스템은 우선적으로 야간의 물리적 보안을 위한 영상취득용 초저도 카메라를 위해 고정된 4개의 컴포지트 및 USB CAM 활용을 위한 인터페이스들 및 이를 위한 해당 기능들, 영상수신장치들이 무선으로 접속하여 채널을 확보하기 위한 Soft-AP 기능, 접속된 영상수신장치들에게 해당 영상을 전송하며 이렇게 연결된 다수의 장치를 제어하는 등의 전반적인 관리를 위한 기능 등으로 구성되는데, 이러한 기능들의 소프트웨어적 구현에 비중을 두어 기술한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.899-905
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• 2013

본 논문은 복수카메라 기반 실시간 비행체 검출 및 추적하는 방법에 대해서 설명한다. 정밀하게 가공된 보정체를 필요로 하지 않는 복수카메라 자기보정 기법에 스케일을 추가하여, 간편하게 각 카메라 내부변수와 카메라 사이의 상대위치 관계를 구하는 복수카메라 보정기법을 제시한다. 비행체 검출 및 추적은 파티컬 필터링 기법을 적용하여 수행하는데, 적은수의 샘플로도 비행체 검출을 빠르고 정확하게 할 수 있도록 하는 Ray-based Importance Sampling을 고안했다. 3차원 공간을 일정한 크기의 격자구조로 나누고, 영상 특징점과 사영기하학을 이용하여 이 격자구조 위에 비행체의 이산적인 분포를 구한다. 이 분포에 따라 격자를 샘플링하고, 또 다시, 격자의 중심을 평균으로 하는 가우시안 분포로부터 비행체의 위치를 샘플링 한다. 이 두 단계의 샘플링을 통해 비행체가 있을 가능성이 높은 영역에 샘플을 집중적으로 분포시킬 수가 있다. 그리고, 복수의 카메라 영상으로부터 실시간으로 동기화된 영상 특징점을 검출하기 위하여 GPGPU를 이용한 병렬 영상처리 시스템을 구현하였다. 실험을 통해 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제3권4호
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• pp.22-27
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• 2014

3차원 복원은 실세계에 존재하는 물체를 가상의 공간에 재건하고 자유로운 시점을 선택하여 물체를 관찰할 수 있게 한다. 이러한 3차원 복원 기술은 교육, 문화, 예술 등 분야를 막론하고 다양한 곳에서 사용되고 있다. 3차원 복원 시스템을 구현하기 위해 본 논문에서는 Microsoft사에서 출시된 Kinect를 이용하여 다시점 시스템을 구성해서 고품질의 3차원 객체를 복원하는 방법을 제안한다. 먼저 3대의 Kinect를 객체의 전면에 수렴형으로 설치하여 색상 영상과 깊이 영상을 획득한다. 그런데 원본의 깊이 영상은 깊이 값을 가지지 않는 부분이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 이 부분을 적절한 깊이 값으로 채워 넣기 위해서 깊이 가중치를 추가한 결합형 양방향 필터를 적용한다. 또한 다시점 시스템에서 얻은 원본의 색상 영상은 서로 색상이 일치하지 않는 문제가 존재하는데 이를 그대로 이용하여 3차원 모델 정합을 하면 색상이 부자연스럽게 연결된 3차원 모델을 얻게 된다. 따라서 이러한 색상 불일치의 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 다시점 시스템에서의 3차원 기하학적 정보를 이용한 색상 보정 방법을 사용한다. 실험을 통해 제안한 방법을 이용하여 획득한 3차원 모델이 원본 3차원 모델보다 색상과 형태 관점에서 자연스럽게 표현된 것을 확인할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1808-1813
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• 2004

Recognition of human motions using their 2-D images has various applications. An eigenspace method is employed in this paper for representing and recognizing human motions. An eigenspace is created from the images taken by multiple cameras that surround a human in motion. Image streams obtained from the cameras compose the same number of curved lines in the eigenspace and they are used for recognizing a human motion in a video image. Performance of the proposed technique is shown experimentally.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.628-631
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• 2003

In this paper, we present real-time, accurate face region detection and tracking technique for an intelligent surveillance system. It is very important to obtain the high-resolution images, which enables accurate identification of an object-of-interest. Conventional surveillance or security systems, however, usually provide poor image quality because they use one or more fixed cameras and keep recording scenes without any cine. We implemented a real-time surveillance system that tracks a moving person using four pan-tilt-zoom (PTZ) cameras. While tracking, the region-of-interest (ROI) can be obtained by using a low-pass filter and background subtraction. Color information in the ROI is updated to extract features for optimal tracking and zooming. The experiment with real human faces showed highly acceptable results in the sense of both accuracy and computational efficiency.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권2호
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• pp.45-52
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• 2021

The surveillance camera market has developed and plays an important role in the field of video surveillance. However, in recent years, the identification of areas requiring surveillance has been limited by reflective light in the surveillance camera market. Cameras using polarization filters are being developed to reduce reflective light and facilitate identification. Programs are required to automatically adjust polarization filters. In this paper, we proposed an optimal angle extraction method from surveillance cameras using polarization filters through histogram analysis. First of all, transformed to grayscale to analyze the specifications of frames in multiple polarized angle images, reducing computational throughput. Then we generated and analyzed a histogram of the corresponding frame to extract the angle when the highlights are the fewest. Experiments with 0˚ and 90˚ showed high performance in extracting optimal angles. At this point, it is hoped this technology would be used for surveillance cameras in place like beach with a lot of reflective light.