• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.2
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• pp.211-218
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• 2021

Construction sites have various risk factors. There are various approaches to reduce safety accidents, but they have limitations to some extent. By utilizing the wireless communication technology of IT and the rapidly developing image processing technology, it will be possible to reduce accidents at the construction site if risk factors are identified and actively responded to. Therefore, in this study, a system that can detect risk factors of construction sites in advance is constructed, and a system is proposed to discover and respond to risk factors of construction sites using OpenCV for the purpose of real-time computer vision.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.59-62
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• 2016

본 논문에서는 실종자 데이터베이스에 등록된 실종자에 대한 색인으로 텍스트 기반의 통제 색인만을 사용할 때 발생하는 문제점에 대한 해결책을 다룬다. 기존 실종자를 등록할 때 함께 등록하게 되는 실종자에 대한 이미지는 정형화 할 수 없어 실종자 조회에 사용될 수 없었다. 이러한 문제점을 해결하고자 OpenCV와 TensorFlow 를 이용하여 영상의 유사도를 추출함으로써 실종자의 이미지를 정형화시켜 유의미한 정보로 변경하여 사용하고자 하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.797-799
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• 2017

출입감시를 위한 실내 외 CCTV 영상처리기술로써 OpenCV의 트래킹 라이브러리를 이용하여 대상객체의 영상을 탐지하고 저장한다. 기존에 저장한 학습대상이 아니라면 외부인으로 판단하여 시간별 동선 추적을하고, 카메라 뷰에서 빨간화면이 깜박이고, 경고 알람 기능을 작동하도록 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.133-136
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• 2016

NUI는 마우스, 키보드 등의 HID장치를 사용하지 않고 사용자의 신체를 사용하여 장치를 제어하는 모션 인터페이스이다. 본 논문에서는 소형 임베디드보드 라즈베리파이와 라즈베리파이에 연결된 파이카메라를 통해 영상인식과 컴퓨터 비전을 위하여 최적화된 알고리즘을 제공하는 OpenCV를 이용하여 손의 제스처를 인식하여 기존 HID장비와 비교하여 더욱 인간 친화적이며 직관적인 NUI장치 인터페이스를 구현하고자 한다.

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.21 no.1
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• pp.75-78
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• 2022

Deep Neural Networks (DNN) has become an essential data processing architecture for the implementation of multiple computer vision tasks. Recently, DNN-based algorithms achieve much higher recognition accuracy than traditional algorithms based on shallow learning. However, training and inference DNNs require huge computational capabilities than daily usage purposes of computers. Moreover, with increased size and depth of DNNs, CPUs may be unsatisfactory since they use serial processing by default. GPUs are the solution that come up with greater speed compared to CPUs because of their Parallel Processing/Computation nature. In this paper, we analyze the inference time complexity of DNNs using well-known computer vision library, OpenCV. We measure and analyze inference time complexity for three cases, CPU, GPU-Float32, and GPU-Float16.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.447-448
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• 2022

본 논문에서는 대중의 참여를 통해 캔 음료 제품의 점자 표기 실태를 파악하고, 음료 제조사가 이를 개선하도록 유도하는 방안을 제안한다. 캔 음료 상단에 표기된 점자를 촬영한 이미지에서 OpenCV를 통해 점자의 윤곽을 검출하고, 검출된 윤곽의 좌표를 계산하여 점자를 국문으로 번역하는 모듈을 개발한 후 서버에 이식한다. 서버와 통신하는 모바일 애플리케이션을 개발하여 소비자가 점자 이미지를 서버에 업로드하고, 점자의 인식결과를 확인할 수 있도록 한다. 점자 표기가 적절하지 않다고 판단하는 경우 해당 제품에 대한 정보를 기록하도록 하고, 제조사 별로 제보된 횟수의 순위를 제공한다. 이를 통해 소비자는 올바른 점자 표기를 제공하지 않는 제조사를 파악할 수 있으며, 제조사는 이를 의식하고 점자 표기를 개선할 수 있는 효과를 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.485-486
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• 2022

본 논문에서는 OpenCV를 통해 기존의 물리적 버튼 등을 이용한 접촉제어가 아닌 비접촉으로 제어할 수 있는 시스템을 설계하였다. 시스템은 디지털 입력이나 아날로그 입력 등 두 가지 형태로의 모든 입력이 가능하며, 현실 세계에서 사람들이 사용하는 입력 방식과 유사한 방식으로 제어를 하게 함으로써 사용에 대한 기술에 대한 거부감을 줄일 수 있었다. 시스템은 ESP32-CAM 보드와 영상 스트리밍 서버를 FastAPI로 구축해 원격으로 접속과 조작이 가능하도록 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.33-34
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• 2023

성장하는 빅 데이터 시장과 빅 데이터 수의 기하급수적인 증가는 기존 컴퓨팅 환경에서 데이터 처리의 어려움을 야기한다. 특히 이미지 데이터 처리 속도는 데이터양이 많을수록 현저하게 느려진다. 이에 본 논문에서는 Apache Spark와 OpenCV를 활용한 분산 클러스터 컴퓨팅 환경의 대용량 이미지 머신러닝 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 Apache Spark를 통해 분산 클러스터를 구성하며, OpenCV의 이미지 처리 알고리즘과 Spark MLlib의 머신러닝 알고리즘을 활용하여 작업을 수행한다. 제안하는 시스템을 통해 본 논문은 대용량 이미지 데이터 처리 및 머신러닝 작업 속도 향상 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.743-744
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• 2023

타브(TAB) 악보는 주로 현악기에서 쓰이는 악보로, 일반적으로 생각하는 오선보 대신 악기의 줄 수만큼 선을 긋고 그 선 위에 프렛의 위치를 숫자 또는 문자로 표기한 형식의 악보이다. 본 논문에서는 입력된 PDF 형식의 타브 악보에서 OpenCV 를 사용하여 음표 및 악상 기호를 인식하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자가 인식을 원하는 PDF 형식의 악보를 입력하면 PDF 파일을 PNG 파일로 변경한 뒤, 이를 OpenCV 를 활용하여 음표의 길이, 프렛의 위치 등 연주에 필요한 요소들만 객체 검출한 뒤 Tesseract 로 인식한다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.4 no.1
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• pp.291-297
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• 2018

In this paper, we present an automatic image object tracking system for Studio cameras on the stage. For object tracking, we use the OpenCV-based Python program using PC, Raspberry Pi 3 and mobile devices. There are many methods of image object tracking such as mean-shift, CAMshift (Continuously Adaptive Mean shift), background modelling using GMM(Gaussian mixture model), template based detection using SURF(Speeded up robust features), CMT(Consensus-based Matching and Tracking) and TLD methods. CAMshift algorithm is very efficient for real-time tracking because of its fast and robust performance. However, in this paper, we implement an image object tracking system for studio cameras based CMT algorithm. This is an optimal image tracking method because of combination of static and adaptive correspondences. The proposed system can be applied to an effective and robust image tracking system for continuous object tracking on the stage in real time.