• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.247-256
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• 2022

Visual tracking of selected target objects is fundamental challenging problems in computer vision. Object tracking localize the region of target object with bounding box in the video. We propose a Siam-FPN based custom fully CNN to solve visual tracking problems by regressing the target area in an end-to-end manner. A method of preserving the feature information flow using a feature map connection structure was applied. In this way, information is preserved and emphasized across the network. To regress object region and to classify object, the region proposal network was connected with the Siamese network. The performance of the tracking algorithm was evaluated using the OTB-100 dataset. Success Plot and Precision Plot were used as evaluation matrix. As a result of the experiment, 0.621 in Success Plot and 0.838 in Precision Plot were achieved.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권6호
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• pp.905-914
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• 2005

본 논문에서는 센서 및 기기로부터 받은 정보를 이용하여 헬스케어 응용 서비스를 제공하고, 이를 원격에서 모니터링 및 제어할 수 있는 분산객체그룹 프레임워크 기반의 헬스케어 흠 서비스 시스템을 제안한다. 분산객체그룹 프레임워크는 헬스케어 응용의 수행을 위해 수행객체들 및 헬스케어 지원 센서 또는 기기들의 논리적인 서비스별 그룹화와 이들 그룹간의 상호 동적연결 및 실시간 서비스를 지원한다. 제안한 시스템의 구조는 3계층으로 헬스케어 지원 센서나 기기로 이루어진 물리적 계층, 분산객체그룹 프레임워크 지원 계층, 그리고 이들 기반위에서 수행할 헬스케어 응용 구현 계층으로 구성된다. 본 시스템 환경에서 헬스케어 응용으로 위치추적 서비스, 헬스정보 서비스, 그리고 쾌적환경 서비스들을 구현하였고, 각 서비스를 통합하여 수행한 결과를 원격 데스크탑과 이동 단말기를 통해 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권4호
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• pp.376-388
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• 2002

최근 멀티미디어 객체를 다루는 연구는 국내외적으로 활발하게 진행되고 있으나, 이러한 멀티미디어 객체들을 효율적으로 저장 및 검색하기 위한 하부저장 시스템에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 대용량 멀티미디어 객체들을 효율적으로 저장 및 검색하기 위한 객체 저장 엔진을 구현한다. 이를 위해, 비정형 멀티미디어 객체의 저장을 위한 객체 관리자와, 비정형 텍스트 객체의 색인을 위한 역화일 관리자를 설계한다. 아울러, 설계된 객체 관리자와 역화일 관리자를 기존의 하부저장 구조인 SHORE 저장시스템에 통합하여 DBMS 측면에서 제공하는 동시성 제어, 회복기법 등을 지원할 수 있는 객체 저장 엔진을 구현한다. 마지막으로, 구현된 객체저장엔진의 유용성을 검증하기 위해 논문검색시스템 TIROS(Thesis Information Retrieval system using Object Storage engine)를 구축한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권1호
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• pp.131-147
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• 2020

RFID (Radio Frequency Identification) identifies a specific object by radio signals. As the tag provides a unique ID for the purpose of identification, RFID technology effectively solves the ambiguity and occlusion problem that challenges the laser or camera-based approach. This paper proposes an approach to track a moving object based on the integration of RFID and laser ranging information using a particle filter. To be precise, we split laser scan points into different clusters which contain the potential moving objects and calculate the radial velocity of each cluster. The velocity information is compared with the radial velocity estimated from RFID phase difference. In order to achieve the positioning of the moving object, we select a number of K best matching clusters to update the weights of the particle filter. To further improve the positioning accuracy, we incorporate RFID signal strength information into the particle filter using a pre-trained sensor model. The proposed approach is tested on a SCITOS service robot under different types of tags and various human velocities. The results show that fusion of signal strength and laser ranging information has significantly increased the positioning accuracy when compared to radial velocity matching-based or signal strength-based approaches. The proposed approach provides a solution for human machine interaction and object tracking, which has potential applications in many fields for example supermarkets, libraries, shopping malls, and exhibitions.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.866-869
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• 2015

본 논문은 자전거, 전동휠체어 등의 안전사고를 예방하기 위해 저가형 CW도플러 센서를 사용한 전방물체감지장치를 제안한다. 이를 위해 CW도플러 센서의 출력 신호를 분석하여 물체의 움직임을 감지하는 알고리즘 및 신호처리보드를 개발한다. 센서에서 출력되는 신호는 아날로그이며 I와 Q 나뉜다. 물체가 센서을 기준으로 접근, 정지, 이탈 할 경우 각각 I와 Q의 위상이 다르게 나타나는 특징을 이용하여 위상에 대한 정보를 판별, 물체의 움직임을 감지할 수 있는 알고리즘을 개발한다. 검증을 위해 MCU 하드웨어 및 알고리즘을 적용한 펌웨어 개발 후 실험을 통해 물체의 움직임에 따라 움직임 정보가 정상적으로 출력되는 것을 확인한다. 실험 결과, 물체의 움직임에 따라 감지정보가 출력되는 것을 확인하였으며, 알고리즘 및 신호처리보드의 동작을 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.12-20
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• 2011

본 논문은 비디오 감시 장치에 사용되는 효율적인 물체 검출 및 분류 알고리즘을 제안한다. 이전 연구는 주로 Scale Invariant Feature Transform (SIFT)나 Speeded Up Robust Feature (SURF)와 같은 특정 형태의 특징을 이용해 물체를 검출하거나 분류하였다. 본 논문에서는 물체 검출 및 분류에 상호 작용하는 알고리즘을 제안한다. 이는 로컬 패치들로부터 얻어지는 텍스쳐나 컬러 분포 같은 서로 다른 특성을 갖는 특징값을 이용해 물체의 검출 및 분류율을 높인다. 물체 검출에는 특징점들의 공간적인 클러스터링을, 이미지 표현이나 분류에는 Bag of Words 모델과 Naive Bayes 분류기를 사용한다. 실험을 통해 제안한 기법이 로컬 기술자를 사용한 물체 분류기법보다 우수한 성능을 나타냄을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권2호
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• pp.107-112
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• 2012

실시간으로 입력되는 영상으로부터 지역정보 및 색 정보의 단계적 적용에 의한 Pan, Tilt 카메라를 이용한 능동객체추적방법을 제안한다. 환경 잡음을 제거하기 위하여 가우시안 필터링으로 전처리를 행한다. 적응적인 가우시안 혼합 모델링을 이용하여 배경과 객체를 분리한다. 객체가 분할되면 객체의 중심에 가깝게 탐색 윈도우를 설정하고 객체의 색 정보를 추출한다. 추출된 색 정보를 카메라가 이동하는 동안에도 추적이 가능한 CAMShift 추적 알고리즘을 적용하여 객체를 실시간으로 추적한다. 추적에 있어서 객체의 중심점이 화면의 중앙에 놓이도록 Pan, Tilt를 제어함으로써 적합한 추적이 이루어지도록 한다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 수동 영역 설정 방법보다 효과적임을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.1976-1995
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• 2023

The anchor-free object detector CenterNet regards the object as a center point and predicts it based on the Gaussian circle region. For each object's center point, CenterNet directly regresses the width and height of the objects and finally gets the boundary range of the objects. However, the critical range of the object's center point can not be accurately limited by using the Gaussian circle region to constrain the prediction region, resulting in many low-quality centers' predicted values. In addition, because of the large difference between the width and height of different objects, directly regressing the width and height will make the model difficult to converge and lose the intrinsic relationship between them, thereby reducing the stability and consistency of accuracy. For these problems, we proposed a center point prediction method based on the Gaussian elliptic region and a size component regression method based on the small solution space. First, we constructed a Gaussian ellipse region that can accurately predict the object's center point. Second, we recode the width and height of the objects, which significantly reduces the regression solution space and improves the convergence speed of the model. Finally, we jointly decode the predicted components, enhancing the internal relationship between the size components and improving the accuracy consistency. Experiments show that when using CenterNet as the improved baseline and Hourglass-104 as the backbone, on the MS COCO dataset, our improved model achieved 44.7%, which is 2.6% higher than the baseline.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.927-930
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• 1998

This paper presents a new method for reconstructing 3 dimensional object model using a zoom camera. The proposed method uses zoom images to find the distance(D) between camera and object. Also the method uses images obtained around the object to find an $angle(\theta)$ between two connected planes of the object. With the D and $\theta,$ we can reconstruct the real sized 3-D model of object with less errors without stereo camera or rangefinder.

• 한국수학교육학회지시리즈B:순수및응용수학
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• 제17권2호
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• pp.137-143
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• 2010

Category Fuz of fuzzy sets has a similar function to the Category Set. But it forms a weak topos. We study a natural number object and a weak natural number object in the weak topos Fuz. Also we study the weak natural number object in $Fuz^C$.