• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.2321-2326
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• 2011

경추는 머리와 몸통을 이어주는 중요한 요충지이기 때문에 매우 중요한 기관이며 매우 복잡한 구조로 되어있다. 본 논문에서는 경추 초음파 영상에서 경추 부분에 존재하는 흉쇄유돌근을 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 경추 초음파 영상에서 촬영 정보나 눈금자 등의 필요 없는 부분을 제외한 ROI(Region of Interest)영상을 추출하고 Ends-In Search Stretching 알고리즘을 적용하여 명암 대비를 강조한다. Stretching된 영상에 20 이상의 명암도를 가지는 픽셀을 대상으로 평균 이진화를 적용한 후, 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 영상에 흉쇄유돌근을 둘러싸고 있는 근막의 위치 정보를 이용하여 근막을 추출한 후, 근막의 객체 수에 따라서 각기 다른 방법을 적용하여 근육을 추출한다. 근막 객체가 하나인 경우에는 위에서 아래로 탐색하여 1차 근육 영역을 추출하고, 오른쪽에서 왼쪽으로 탐색하여 2차 근육 영역을 추출한 후, 1차와 2차 근육 영상을 하나로 합쳐 최종 근육 영역을 추출한다. 근막 객체가 두 개인 경우에는 근막 객체의 상단과 하단까지의 영역을 모두 추출한 후, 근막 객체 영역을 제거하는 방법으로 근육 영역을 추출한다. 추출된 근육 영역 중에서 두께가 가장 두꺼운 부분을 근육의 두께로 측정한다. 본 논문에서 제안된 방법을 경추 초음파 영상 30장을 대상으로 실험하여 물리치료사가 분석한 결과, 제안된 방법이 흉쇄유돌근을 정확히 추출되는 것을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.128-130
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• 1997

In the paper a problem of search for a moving robot by another moving robot is considered. The problem is formalized as minmax and maxmin task also as a game.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.389-395
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• 2021

본 논문에서는 샴 네트워크 기반의 객체 추적 알고리즘의 성능 향상을 위한 표적 이미지 교환 모델을 제안한다. 샴 네트워크 기반의 객체 추적 알고리즘은 시퀀스의 첫 프레임에서 지정된 표적 이미지만을 사용하여 탐색 이미지 내에서 가장 유사한 부분을 찾아 객체를 추적한다. 첫 프레임의 객체와 유사도를 비교하기 때문에 추적에 한 번 실패하게 되면 오류가 축적되어 추적 객체가 아닌 부분에서 표류하게 되는 현상이 발생한다. 따라서 CNN(Convolutional Neural Network)기반의 모델을 설계하여 추적이 잘 진행되고 있는지 확인하고 샴 네트워크 기반의 객체 추적 알고리즘에서 출력되는 점수를 이용하여 표적 이미지 교환 시기를 정의하였다. 제안 모델은 VOT-2018 데이터 셋을 이용하여 성능을 평가하였고 최종적으로 정확도 0.611 견고도 22.816을 달성하였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권11호
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• pp.63-77
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• 1994

본 논문에서는 연속적으로 입력되는 영상에서 이동물체에 대한 정보를 추출하고 카메라의 시계(field of view)를 변경시키는 서보기기를 제어하여, 이동물체가 항상 영상의 중심에 위치하도록 하는 작업을 실시간에 수행하는 시스템에 대하여 기술한다. 영상은 방대한 양의 2차원적인 신로이므로 주어진 영상 잔체에 필요한 연산(operation)을 수행하는 것은 방대한 계산시간을 필요로 한다. 특히, 메모리에서 화소들의 값을 처리기로 로딩(loading)하는데 소요되는 시간은 영상의 크기에 비례하여 기하급수적으로 증가한다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제를 해소하고 이동물체에 대한 추적을 실시간에 수행하기 위하여 영상공간 및 시간공간을 선별적으로 탐색하는 방안에 초점을 맞춘다. 영상공간 및 시간공간을 선별적으로 탐색하면서 이동물체를 추적하기 위하여 본 논문에서는 물체가 카메라의 시계에 진입하는 것과 진입방향을 감지하는 방법, 진입방향에 따라 이동물체를 효과적으로 탐색하는 방법, 물체의 이동속도와 중심을 산출하는 방법, 서보기기의 성능과 물체의 속도 및 처리시간을 고려하여 소보기기를 제어하는 방법, 그리고 변화하는 속도의 물체를 추적하기 위하여 영상간의 시간간격(${\Delta}$t)을 적당히 조절하는 방법에 대해서 기술한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.174-177
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• 2009

In object tracking, the template matching methods have been developed and frequently used. It is fast enough, but not robust to an object with the variation of size and shape. In order to overcome the limitation of the template matching method, this paper proposes a template update technique. After finding an object position using the correlation-based adaptive predictive search, the proposed method selects blocks which contain object's boundary. It estimates the motion of boundary using block matching, and then updates template. We applied it to IR image sequences including an approaching object. From the experimental results, the proposed method showed successful performance to track object.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1999년도 KOBA 방송기술 워크샵 KOBA Broadcasting Technology Workshop
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• pp.165.1-170
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• 1999

Object segmentation fro natural video scenes has recently become one of very active research to pics due to the object-based video coding standard MPEG-4. Object detection and isolation is also useful for object-based indexing and search of video content, which is a goal of the emerging new standard, MPEG-7. In this paper, an automatic segmentation method of moving objects in image sequence is presented which is applicable to multimedia content authoring for MPEG-4, and two different segmentation approaches suitable for surveillance applications are addressed in raw data domain and compressed bitstream domains. We also propose an object-based video description scheme based on object segmentation for video indexing purposes.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.72-81
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• 2022

Visual Object Tracking is known as the most fundamental problem in the field of computer vision. Object tracking localize the region of target object with bounding box in the video. In this paper, a custom CNN is created to extract object feature that has strong and various information. This network was constructed as a Siamese network for use as a feature extractor. The input images are passed convolution block composed of a bottleneck layers, and features are emphasized. The feature map of the target object and the search area, extracted from the Siamese network, was input as a local proposal network. Estimate the object area using the feature map. The performance of the tracking algorithm was evaluated using the OTB2013 dataset. Success Plot and Precision Plot were used as evaluation matrix. As a result of the experiment, 0.611 in Success Plot and 0.831 in Precision Plot were achieved.

• 한국정밀공학회지
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• 제14권12호
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• pp.24-29
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• 1997

Recently, Genetic Algorithm(GA), which is a stochastic direct search strategy that mimics the process of genetic evolution, is widely adapted into a search procedure for structural optimization. Contrast to traditional optimal design techniques which use design sensitivity analysis results, GA is very simple in their algorithms and there is no need of continuity of functions(or functionals) any more in GA. So, they can be easily applicable to wide area of design optimization problems. Also, owing to multi-point search procedure, they have higher porbability of convergence to global optimum compared to traditional techniques which take one-point search method. The methods consist of three genetics opera- tions named selection, crossover and mutation. In this study, a method of finding the omtimum size and topology of drilling machine is proposed by using the GA, For rapid converge to optimum, elitist survival model,roulette wheel selection with limited candidates, and multi-point shuffle cross-over method are adapted. And pseudo object function, which is the combined form of object function and penalty function, is used to include constraints into fitness function. GA shows good results of weight reducing effect and convergency in optimal design of drilling machine.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.85-91
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• 2020

최근 범죄예방과 안전문제 등으로 CCTV와 같은 영상장비가 다양하게 활용되고 있다. 영상기기들은 대부분 24시간 작동되기 때문에 경비 인력을 절감할 수 있지만, 녹화된 영상에서 특정 인물과 같은 객체를 검색하는 업무는 여전히 수동으로 이루어지고 있어, 실시간 검색이 요구되는 상황에서는 정확하고 빠른 대처가 미흡하다. 본 논문에서는 최신 딥러닝 기술과 OpenCV 라이브러리를 이용하여 사용자의 의해 입력된 의상정보를 바탕으로 특정인물을 영상에서 빠르게 검색하고, 그 결과를 실시간으로 전송하는 기술을 제안한다. 개발된 시스템은 YOLO 라이브러리를 이용하여 실시간으로 인물객체를 탐지한 후, 딥러닝 기술을 이용하여 인간의 의상을 상/하의로 구분하고 OpenCV 라이브러리를 통해 색을 검출하여 특정 인물 객체를 자동으로 인식하도록 구현하였다. 본 논문에서 개발한 시스템은 특정 의상을 갖춘 인물객체를 정확하고 빠르게 인식할 뿐만 아니라 기타 객체 인식에도 활용할 수 있는 확장성을 갖추고 있어 다양한 용도의 영상감시시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제4권4호
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• pp.285-294
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• 1999

This paper presents a content-search system built on distributed environments using the open product model of STEP, The content-search system searches design data for given product descriptions such as part name and features. Distribute object interfaces has been defined by IDL and distributed product data are searched through CORBA protocols. Web interfaces are also provided for interactive user interfaces. Given a user request, a mediator interacts with distributed search servers and sends collected results back to the user. The mediator has such metadata as location, program name, and other information about product data stored on distributed system. The search servers use SDAI interfaces to search STEP files or databases. The content-search system promotes the reuse of previous design within a company and the outsourcing of part designs.