• 방송공학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.913-919
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• 2016

본 논문에서는 다중 랜덤 워커(multiple random walkers)에 기반한 객체 추적 기법을 제안한다. 우선 서포트 벡터 머신(support vector machine)을 이용한 분류기 기반 객체 추적 기법을 소개한다. 다음으로 영상의 영역에 대한 특징 벡터 중 배경으로부터 추출된 특징 벡터를 억제하는 기법을 제안한다. 영역에서 배경 요소를 찾기 위해 다중 랜덤 워커를 이용한 전경 및 배경 추출 방법을 제시한다. 배경 요소가 억제된 특징 벡터를 이용하여 학습된 서포트 벡터 머신은 객체와 배경이 유사한 영상, 객체가 다른 물체에 의해 가려지는 영상 등에서 객체와 배경을 확실하게 구분하고, 추적 알고리즘은 정확한 객체 추적을 수행한다. 또한, 객체 추적 알고리즘의 응용에서 중요한 속도 문제를 크게 개선하는 방법을 제안한다. 마지막으로 실험을 통해 제안하는 기법이 높은 처리 속도를 유지하면서 동시에 기존 기법보다 우수한 추적 성능을 보임을 확인한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.113-121
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• 2005

실시간 영상에서 사람의 얼굴을 검출하는 것은 얼굴 인식 분야에 있어서 주요한 관심 분야 중의 하나이다. 본 본문에서는 실시간 입력되는 영상에서 피부색과 Haar-like feature를 이용한 얼굴 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 YCbCr 색 공간에서의 차 연산 기법을 이용하여 이동 물체의 움직임 영역을 ROI(region of interest)로 선정하고 Haar-like feature를 이용하여 얼굴 후보영역을 선정한 다음 피부색 정보를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 특히, 가변적으로 선정되는 ROI 영역에 대하여 피부색 정보와 특징 정보를 이용함으로서 실시간 영상에 대하여 처리 속도의 향상과 비슷한 특징 또는 색상을 가진 영상이 얼굴로 검출되는 오류를 방지하였다. 실험 결과는 기존의 연구에 비해 30%의 처리 속도 향상과 96.8%의 검출 성공률을 보였다.

• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.135-142
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• 2023

생활 폐기물 쓰레기는 기후 변화, 자원 부족, 환경 오염을 불러오는 대표적인 문제로서, 이러한 문제를 해결하기 위해 지능적으로 쓰레기를 분류하는 방식을 연구하였고, 전통적인 분류 알고리즘부터 기계학습, 신경망에 이르기까지 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나, 다양한 환경과 조건에서 쓰레기를 분류하기에는 여전히 데이터셋이 부족하고, 신경망 네트워크 구성 복잡도가 증가하며, 성능 측면에서도 실생활에 적용하기에 아직 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 신속한 분류와 정확도 향상을 위해 i-YOLOX를 제안하고, 네트워크 매개변수, 검출속도, 정확도 등을 평가한다. 이를 위해 17개의 폐기물 범주를 포함하는 10,000개의 가정용 쓰레기 대상 샘플로 데이터 세트를 구성하고, YOLOX 구조에 Involution 채널 컨볼루션 연산자와 CBAM(Convolution Branch Attention Module)을 도입하여 i-YOLOX를 구성하고, 기존의 YOLO 구조와 성능을 비교한다. 실험 결과 복잡한 장면에서 쓰레기 객체 검출 속도와 정확도가 기존의 신경망에 비해 향상되어, 제안한 i-YOLOX 구조가 생활 폐기물 다중 객체 검출과 분류에 효과적임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.18-20
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• 2019

본 논문에서는 고속 자율주행 중 차선을 이탈 하였을 때 사고를 방지하기 위해 주변 상황을 $360^{\circ}$ 카메라로 인식 후 경보를 울리는 경고 시스템을 설계하고자 한다. 자율주행 중 무리하게 차선을 바꾸려고 하거나 고속 주행 시 갑자기 나타나는 사람, 동물, 사물 등을 인지하지 못하여 사고가 발생하는 경우가 많다. 고속 자율 주행 중 차선 이탈시 카메라로 주변상황을 파악하고 차량 하부에 차선이탈 센서를 통해 경고 시스템이 울리는 자동차를 만들어 자율주행 시 일어나는 다양한 사고를 줄이고 보다 안전한 주행 시스템을 갖추고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.625-637
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• 2002

초기 컴퓨터를 기반으로 한 교육은 낮은 그래픽과 텍스트를 위주로 개발되어 왔고 장시간의 개발기간을 필요로 했기 때문에 실제로 컴퓨터를 이용한 교육은 단지 교육의 보조수단 정도로 인식되었다. 대용량, 고속의 컴퓨터가 급속히 보급되면서 화상, 음성 등을 결합한 멀티미디어가 점차 컴퓨터에 도입되었으며, 멀티미디어를 교육에 접목시키기 위한 연구가 행해져 왔다. 하지만, 대용량 멀티미디어 자료 획득의 어려움과 기술부족으로 인해서 교육부분에서 컴퓨터는 보조수단을 벗어날 수 없었다. 이러한 단점은 인터넷의 발전과 멀티미디어의 콘텐츠 개발로 해결할 수 있었다. 인터넷의 발전으로 멀티미디어 교육은 초기의 한정된 자료에 의한 단순 교육 시스템 방식에서 실시간 멀티미디어 교육시스템을 필요로 하게 되었다. 실시간 교육을 위해서는 웹의 항시 접근성을 보장하기 위하여 항상 접속 상태를 유지하여야 하며 네트워크 문제, 강의 시스템 오류 등의 문제로 인한 학습자의 학습 중단이 발생할 가능성을 내포하고 있다. 본 논문에서는 기존의 HTML로 표현이 불가능했던 멀티미디어 요소들간의 시간적 이벤트인 동기화를 가능하도록 설계한 마크업언어인 SMIL을 활용하여 접근 시간대 별로 실시간 및 비실시간을 구분하였고, 타임 스케줄러를 통한 학습자와 학습내용의 관계를 유지하였으며, 외부 요인으로 인한 학습중단을 최소화한 멀티미디어 교육을 위한 웹기반 실시간 영상 강의 시스템을 설계 및 구현하였다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제4권1호
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• pp.47-62
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• 2001

해저 쓰레기 지도작성을 위하여 사용되는 수치모델에 제공될 정보로써, 각종 해양폐기물에 대한 수면체류시간과 침강속도에 대한 실험을 수행하고 결과를 정리하였다. 폐기물을 해수침투성과 비침투성으로 구분하고, 침투성 폐기물에 대하여는 해수중 부유시간을, 그리고 비침투성에 대하여는 파랑중 부유시간을 측정하였다. 침강이 발생하는 시점에서 폐기물들의 침강속도를 수중에서의 자유낙하 실험으로 계측하고 이들을 물적, 형상적 특성에 따라 논하였다. 정리된 폐기물 거동 정보에 기초하여 한강하류를 끼는 경기만과 낙동강 유역을 대상으로 수치모사를 실시하여 다양한 부유시간을 갖는 폐기물의 예상침적지를 추정하였다. 한강을 통한 유입쓰레기가 강화도의 북쪽과 동쪽에 많이 침적된다는 사실과 강화도의 서편과 영종도를 중심으로한 인천항 부근 그리고 대부도의 북부와 남부에도 상당량이 침적될 수 있음을 확인하였고, 낙동강의 경우 가덕도의 동부해역과 부산만의 동남부 해역까지 쓰레기가 침적될 수 있음을 확인하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제57권3호
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• pp.311-328
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• 2018

In school mathematics, the concept of an average is not a concept that is limited to a unit of statistics. In particular, high school students will learn about arithmetic mean and geometric mean in the process of learning absolute inequality. In calculus learning, the concept of average is involved when learning the concept of average speed. The arithmetic mean is the same as the procedure used when students mean the test scores. However, the procedure for obtaining the geometric mean differs from the procedure for the arithmetic mean. In addition, if the arithmetic mean and the geometric mean are the discrete quantity, then the mean rate of change or the average speed is different in that it considers continuous quantities. The average concept that students learn in school mathematics differs in the quantitative nature of procedures and objects. Nevertheless, it is not uncommon to find out how students construct various mathematical concepts into mathematical knowledge. This study focuses on this point and conducted the interviews of the students(three) in the second grade of high school. And the expression of students in the process of average concept formation in arithmetic mean, geometric mean, average speed. This study can be meaningful because it suggests practical examples to students about the assertion that various scholars should experience various properties possessed by the average. It is also meaningful that students are able to think about how to construct the mean conceptual properties inherent in terms such as geometric mean and mean speed in arithmetic mean concept through interview data.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.656-663
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• 2001

This paper presents a sensor fusion method to recognize a cylindrical object a CCD camera, a laser slit beam and ultrasonic sensors on a pan/tilt device. For object recognition with a vision sensor, an active light source projects a stripe pattern of light on the object surface. The 2D image data are transformed into 3D data using the geometry between the camera and the laser slit beam. The ultrasonic sensor uses an ultrasonic transducer array mounted in horizontal direction on the pan/tilt device. The time of flight is estimated by finding the maximum correlation between the received ultrasonic pulse and a set of stored templates - also called a matched filter. The distance of flight is calculated by simply multiplying the time of flight by the speed of sound and the maximum amplitude of the filtered signal is used to determine the face angle to the object. To determine the position and the radius of cylindrical objects, we use a statistical sensor fusion. Experimental results show that the fused data increase the reliability for the object recognition.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권11호
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• pp.5436-5458
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• 2017

Automatic Video Surveillance System (AVSS) has become important to computer vision researchers as crime has increased in the twenty-first century. As a new branch of AVSS, baggage detection has a wide area of security applications. Some of them are, detecting baggage in baggage restricted super shop, detecting unclaimed baggage in public space etc. However, in this paper, a detection & classification framework of baggage is proposed. Initially, background subtraction is performed instead of sliding window approach to speed up the system and HSI model is used to deal with different illumination conditions. Then, a model is introduced to overcome shadow effect. Then, occlusion of objects is detected using proposed mirroring algorithm to track individual objects. Extraction of rotational signal descriptor (SP-RSD-HOG) with support plane from Region of Interest (ROI) add rotation invariance nature in HOG. Finally, dynamic human body parameter setting approach enables the system to detect & classify single or multiple pieces of carried baggage even if some portions of human are absent. In baggage detection, a strong classifier is generated by boosting similarity measure based multi layer Support Vector Machine (SVM)s into HOG based SVM. This boosting technique has been used to deal with various texture patterns of baggage. Experimental results have discovered the system satisfactorily accurate and faster comparative to other alternatives.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권2호
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• pp.261-276
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• 2020

Digital contents services are one of the topics that have been intensively studied in the media industry, where various semantic and ontology techniques are applied. However, query execution for ontology data is still inefficient, lack of sufficient extensible definitions for node relationships, and there is no specific semantic method fit for media data representation. In order to make the machine understand digital contents (DCs) data well, we analyze DCs data, including static data and dynamic data, and use ontology to specify and classify objects and the events of the particular objects. Then the formal representation method is proposed which not only redefines DCs data based on the technology of OWL/RDF, but is also combined with media segmentation methods. At the same time, to speed up the access mechanism of DCs data stored under the persistent database, an ontology-based DCs query solution is proposed, which uses the specified distance vector associated to a surveillance of semantic label (annotation) to detect and track a moving or static object.