• 한국통신학회논문지
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• 제37권8A호
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• pp.639-647
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• 2012

비전 기반의 차량 검출 기술은 자동 주행 보조 시스템에 있어서 가장 중요한 기술 중의 하나이다. 하지만 자동차 외형의 다양성 및 주변 환경의 변화로 인하여 정확하고 신뢰성 있는 차량 검출 시스템의 개발은 여전히 해결해야 될 문제로 남아 있다. 일반적으로 차량 검출 시스템은 두 단계로 구분할 수 있다. 차량 후보 영역을 검출하는 가설 생성(Hypothesis Generation(HG)) 단계와 가설 생성 단계에서 검출된 영역을 검증하는 가설 검증(Hypothesis Verification(HV)) 단계이다. 차량 검출은 HV 단계에서 최종적으로 검증 및 결정되기 때문에, HV 단계의 성능에 의하여 차량 검출의 성능이 결정되게 된다. 따라서, 본 논문에서는 축소 다변수 다항식 분류기(reduced multivariate polynomial pattern classifier(RM))를 HV 단계에 이용하여 고속 차량 검출 시스템을 구성하였다. 실험 결과 RM 분류기가 SVM 분류기 기반의 차량 검출 시스템보다 처리 속도 측면에서 월등한 성능을 보여 실시간 처리 기반의 차량 검출 시스템에 적합하다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.109-123
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• 2024

딥러닝과 강화학습을 활용한 비전 기반 엔드투엔드 자율주행 시스템 관련 연구가 지속적으로 증가하고 있다. 일반적으로 이러한 시스템은 위치, 속도, 방향, 센서 데이터 등 연속적이고 고차원적인 차량의 상태를 잠재 특징 벡터로 인코딩하고, 이를 차량의 주행 정책으로 디코딩하는 두 단계로 구성된다. 도심 주행과 같이 다양하고 복잡한 환경에서는 Variational Autoencoder(VAE)나 Convolutional Neural Network(CNN)과 같은 네트워크를 이용한 효율적인 상태 표현 방법의 필요성이 더욱 부각된다. 본 논문은 차량의 이미지 상태 표현이 강화학습 성능에 미치는 영향을 분석하였다. CARLA 시뮬레이터 환경에서 실험을 수행하였고, 차량의 전방 카메라 센서로부터 취득한 RGB 이미지 및 Semantic Segmented 이미지를 각각 VAE와 Vision Transformer(ViT) 네트워크로 특징 추출하여 상태 표현 학습에 활용하였다. 이러한 방법론이 강화학습에 미치는 영향을 실험하여, 데이터 유형과 상태 표현 기법이 자율주행의 학습 효율성과 결정 능력 향상에 어떤 역할을 하는지를 실험하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제6권6호
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• pp.806-816
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• 2011

Interest about social security has recently increased in favor of safety for infrastructure. In addition, advances in computer vision and pattern recognition research are leading to video-based surveillance systems with improved scene analysis capabilities. However, such video surveillance systems, which are controlled by human operators, cannot actively cope with dynamic and anomalous events, such as having an invader in the corporate, commercial, or public sectors. For this reason, intelligent surveillance systems are increasingly needed to provide active social security services. In this study, we propose a core technique for intelligent surveillance system that is based on swarm robot technology. We present techniques for invader enclosing using swarm robots based on multiple distributed object environment. The proposed methods are composed of three main stages: location estimation of the object, specified object tracking, and decision of the cooperative behavior of the swarm robots. By using particle filter, object tracking and location estimation procedures are performed and a specified enclosing point for the swarm robots is located on the interactive positions in their coordinate system. Furthermore, the cooperative behaviors of the swarm robots are determined via the result of path navigation based on the combination of potential field and wall-following methods. The results of each stage are combined into the swarm robot-based invader-enclosing technique on multiple distributed object environments. Finally, several simulation results are provided to further discuss and verify the accuracy and effectiveness of the proposed techniques.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권1호
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• pp.207-212
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• 2020

The human centric lighting (HCL) control is a major focus point of the smart lighting system design to provide energy efficient and people mood rhythmic motivation lighting in smart buildings. This paper proposes the HCL control using indoor surveillance camera to improve the human motivation and well-beings in the indoor environments like residential and industrial buildings. In this proposed approach, the indoor surveillance camera video streams are used to predict the day lights and occupancy, occupancy specific emotional features predictions using the advanced computer vision techniques, and this human centric features are transmitted to the smart building light management system. The smart building light management system connected with internet of things (IoT) featured lighting devices and controls the light illumination of the objective human specific lighting devices. The proposed concept experimental model implemented using RGB LED lighting devices connected with IoT features open-source controller in the network along with networked video surveillance solution. The experiment results are verified with custom made automatic lighting control demon application integrated with OpenCV framework based computer vision methods to predict the human centric features and based on the estimated features the lighting illumination level and colors are controlled automatically. The experiment results received from the demon system are analyzed and used for the real-time development of a lighting system control strategy.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.389-395
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• 2022

심층 학습 기술의 발전으로 인해 분류, 객체 검출, 분할과 같은 시각 정보를 이용한 심층 학습이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그 중 자율 주행은 시각 데이터를 잘 활용하는 대표적인 분야 중 하나이다. 본 논문에서는 도로 위의 사람과 운송수단 객체에 대한 개별적인 깊이 값을 예측하는 망을 제안한다. 제안하는 모델은 YOLOv3와 Monodepth를 기반으로 하며, 하드 파라미터 쉐어링을 이용한 인코더와 디코더를 통해 객체 검출과 깊이 추정을 동시에 수행한다. 또한 주의 집중 기법을 사용하여 객체 검출 및 깊이 추정의 정확도를 높이고자 하였다. 깊이 추정은 단안 이미지를 통해 이루어지며, 자가 학습 방법을 통해 학습을 수행하였다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제27권3호
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• pp.563-572
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• 2024

Image processing and computer vision technologies are becoming increasingly important in a variety of application fields that require techniques and tools for sophisticated image analysis. In particular, image segmentation is a technology that plays an important role in image analysis. In this study, in order to identify recent research trends on image segmentation techniques, we used the Web of Science(WoS) database to analyze the R&D topography based on the network structure of the author's keyword co-occurrence matrix. As a result, from 2015 to 2023, as a result of the analysis of the R&D map of research articles on image segmentation, R&D in this field is largely focused on four areas of research and development: (1) researches on collecting and preprocessing image data to build higher-performance image segmentation models, (2) the researches on image segmentation using statistics-based models or machine learning algorithms, (3) the researches on image segmentation for medical image analysis, and (4) deep learning-based image segmentation-related R&D. The scientometrics-based analysis performed in this study can not only map the trajectory of R&D related to image segmentation, but can also serve as a marker for future exploration in this dynamic field.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권3호
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• pp.1-10
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• 2008

점유맵은 3차원 공간상에서 장애물이 놓인 부분과 빈 공간을 구분해서 2차원 평면상에 표현하는 방식으로 자율 내비게이션이나 물체 인식 등을 위해 사용된다. 본 논문에서는 스테레오 영상에서 추출된 깊이 정보를 활용하여 3차원 공간의 점유맵을 구축하고 그 정보를 물체 영역 추출에 활용하는 기법을 제안한다. 스테레오 깊이 영상에서 기반 평면을 추출한 다음, 각 정합점들을 기반 평면 중심 좌표계로 투사하여 점유맵을 추출한다. 본 연구에서는 이렇게 추출된 점유맵을 활용하여 실내외의 다양한 환경에서 움직임 물체 영역을 추출하였는데, 실제 실험 영상을 홍해 제안된 방식의 유용성을 확인한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권5호
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• pp.473-478
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• 2010

Today's engineering design is carried out in a distributed fashion geographically or physically. This places new requirements on the computational environments such as efficient integration and collaboration. With the advances of the Internet and Network environment recently, many researches have been proposed and at the same time, Web-based distributed design gives to a new paradigm in design and manufacturing fields. That is, Web-based technologies lead to reduce the product development times and to ensure a competitive product in order to exchange and interact of real-time design information that integrates the distributed design environment between departments as well as companies via Internet and Web. So, an efficient data communication for design information sharing is the foundation for collaborative systems in the distributed environment. Design data communication techniques such as CORBA, DCOM and RMI have been considered in the existing research but they have some problems that are limitations of interoperability and firewall problems in the Web. Therefore, this paper presents a Web-based distributed design application where distributed design information resources are integrated and exchanged using Web Services for supporting XML and HTTP without the interoperability and firewall problems through the 330K VLCC case.

• 소성∙가공
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• 제31권4호
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• pp.229-239
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• 2022

Convolution Neural Network(CNN) is a class of deep learning algorithms and can be used for image analysis. In particular, it has excellent performance in finding the pattern of images. Therefore, CNN is commonly applied for recognizing, learning and classifying images. In this study, the surface defect classification performance of Al 6061 extruded material using CNN-based algorithms were compared and evaluated. First, the data collection criteria were suggested and a total of 2,024 datasets were prepared. And they were randomly classified into 1,417 learning data and 607 evaluation data. After that, the size and quality of the training data set were improved using data augmentation techniques to increase the performance of deep learning. The CNN-based algorithms used in this study were VGGNet-16, VGGNet-19, ResNet-50 and DenseNet-121. The evaluation of the defect classification performance was made by comparing the accuracy, loss, and learning speed using verification data. The DenseNet-121 algorithm showed better performance than other algorithms with an accuracy of 99.13% and a loss value of 0.037. This was due to the structural characteristics of the DenseNet model, and the information loss was reduced by acquiring information from all previous layers for image identification in this algorithm. Based on the above results, the possibility of machine vision application of CNN-based model for the surface defect classification of Al extruded materials was also discussed.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권1호
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• pp.128-135
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• 2009

동영상에서 시공간상 일정한 위상을 갖는 윤곽선을 정합시켜 물리적 공간에서의 동일한 위치를 추적하는 방법은 명암이 일정한 윤곽선을 정합시키거나 일정한 명암을 전제로 추적하는 방법에 비해 정확성이 높고 조명조건에 대해 안정된 특성이 있다. 본 논문에서는 이러한 성질을 이용하여 조명변화와 노이즈에 강인하게 카메라의 움직임을 추정하는 기법을 소개한다. 우선, 가버 필터뱅크를 사용하여 공간적으로 여과된 연속영상으로부터 계산된 위상의 크기를 기반으로 필터의 방향과 수직인 곳의 광류를 구한 후, 최소제곱법을 적용하여 어파인 모델에 상응하는 카메라의 움직임 파라미터를 구한다. 실험을 통하여 이러한 방법은 조명조건의 변화를 야기하는 디스플레이 기기를 피사체로 하여 카메라의 위치변화를 추정하는 방식의 영상기반 포인팅 디바이스에도 적용될 수 있음을 보인다.