• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.359-362
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• 2013

최근 지능형 차량에 대한 관심이 늘어나면서 차선검출에 대한 관심도 많이 늘어나고 있다. 그 중에서도 실시간 적용을 위하여 연산량이 적은 허프변환을 이용한 차선검출 방법이 많이 연구되고 있다. 하지만 허프변환은 안개와 같은 열악한 환경에서와 같이 에지성분이 두드러지게 나타나지 않은 경우에 대해서는 정확한 차선검출이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 열악한 환경의 영상에 차선의 에지를 강조하는 전처리를 수행하고 허프변환을 이용하여 차선검출을 수행하는 방식을 제시한다. 제안하는 전처리 방법은 처리 속도와 성능에서 기존의 전처리 기법과 비교하여 높은 처리속도와 차선 검출률을 보였다. 특히 안개와 같은 열악한 영상에서의 결과에서 기존의 전처리 방법보다 제안한 전처리 방법이 더 높은 검출률을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.838-841
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• 2020

본 논문은 영상 속 폭력행위를 인식하기 위해 3 차원 컨벌루션을 활용하여 원본 영상과 스켈레톤(skeleton)영상으로부터 추출한 시각 및 움직임 정보를 동시에 활용하는 2-스트림 구조의 폭력상황 인식기를 제안한다. 제안된 폭력상황 인식기에서는 수평, 수직 방향의 큰 움직임이 많이 나타나는 폭력영상의 특성을 활용하기위해 각 방향의 특성을 독립적으로 학습할 수 있는 split-FAST 3차원 컨벌루션을 활용하고, 3 차원 Attention 을 적용하여 시각 및 움직임 정보 추출 시 영상의 중요지역을 중점적으로 반영하도록 함으로써 촬영 기기의 이동 또는 여러 사람의 뒤엉킴 등으로 영상의 시점 변화나 상황 변화가 잦은 경우에도 강인한 성능을 가질 수 있도록 하였다. 또한 기존의 연구들과 달리 비제약적인 환경에서 CCTV, 모바일 카메라 등으로 촬영된 실제 영상들로 구성된 RLVS 데이터셋을 학습 데이터로 사용함으로써 실제의 폭력 행위를 잘 인식할 수 있도록 하였다. RLVS 를 이용한 평가 실험에서 제안된 폭력상황 인식기가 약 92%의 인식 정확도를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.798-800
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• 2024

현대의 머신러닝 환경에서는 특히 모바일 컴퓨팅 및 사물 인터넷(IoT)의 애플리케이션 영역에서 개인 정보를 보호하고 효율적이며 확장 가능한 모델에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 연합 학습(FL)과 자기지도 학습(self-supervised learning)을 결합하여 이질적(heterogeneous)인 분산 자원에서 레이블이 없는 데이터를 활용하면서 사용자의 개인 정보를 보호하는 새로운 프레임워크를 소개한다. 이 프레임워크의 핵심은 SimCLR 과 같은 자기지도 학습 기법으로 학습된 공유 인코더로, 입력 데이터에서 고수준 특성을 추출하도록 설계되었다. 또한 이 구조를 통해 주석(annotation)이 없는 방대한 데이터셋을 활용하여 모델 성능을 향상시키고, 여러 개의 격리된 모델이 필요하지 않아 리소스를 크게 최적화할 수 있는 가능성을 확인했다. 본 연구를 통해 생성된 모델은 중앙 집중 방식(CL)이면서 자기지도학습으로 학습되지 않은 기존 모델과 비교하여 전체 평균 정확도가 14.488% 향상됐다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.331-332
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• 2024

최근 디지털 워터마킹 기술은 디지털 콘텐츠의 저작권 보호 및 추적을 위해 활용되고 있다. 그러나 종래의 워터마킹 기술은 이미지에 워터마크 이미지 전체를 삽입하기 때문에 왜곡 공격에 취약하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 워터마크 분할 삽입 기법을 제안하였다. 워터마크 분할 삽입 기법을 사용하면 종래 방법 대비 20%p의 손실률이 증가하더라도 원본 워터마크를 복구할 수 있어 1.5배 향상된 성능을 보인다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.11
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• pp.2365-2373
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• 2011

This paper propose the hardware IP of real-time face detection system for mobile devices and digital cameras required for high speed, smaller size and lower power. The proposed face detection system is robust against illumination changes, face size, and various face angles as the main cause of the face detection performance. Input image is transformed to LBP(Local Binary Pattern) image to obtain face characteristics robust against illumination changes, and detected the face using face feature data that was adopted to learn and generate in the various face angles using the Adaboost algorithm. The proposed face detection system can be detected maximum 36 faces at the input image size of QVGA($320{\times}240$), and designed by Verilog-HDL. Also, it was verified hardware implementation by using Virtex5 XC5VLX330 FPGA board and HD CMOS image sensor(CIS) for FPGA verification.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.1
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• pp.91-96
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• 2015

In this study, we introduce robust face recognition system with illumination variation realized with the aid of CT preprocessing method. As preprocessing algorithm, Census Transform(CT) algorithm is used to extract locally facial features under unilluminated condition. The dimension reduction of the preprocessed data is carried out by using $(2D)^2$PCA which is the extended type of PCA. Feature data extracted through dimension algorithm is used as the inputs of proposed radial basis function neural networks. The hidden layer of the radial basis function neural networks(RBFNN) is built up by fuzzy c-means(FCM) clustering algorithm and the connection weights of the networks are described as the coefficients of linear polynomial function. The essential design parameters (including the number of inputs and fuzzification coefficient) of the proposed networks are optimized by means of artificial bee colony(ABC) algorithm. This study is experimented with both Yale Face database B and CMU PIE database to evaluate the performance of the proposed system.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.35 no.6
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• pp.820-828
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• 2011

Energy saving is one of the most important factors for profits in marine transportation. In order to reduce the specific fuel oil consumption, the ship's propulsion efficiency must be increased as much as possible. The propulsion efficiency depends upon a combination of propulsion engine and propeller that has better efficiency as lower rotational speed. As the engine has lower speed the variation of rotational torque become larger because of the longer delay time in fuel oil injection process. In this study, robust control theory is applied to the design of engine speed controllers which are sub-optimal $H_{\infty}$ controller, $H_{\infty}$ loop-shaping controller and ${\mu}$-synthesis controller considering robust stability and robust performance. And the validity of these three controllers is investigated through the results of computer simulation.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.5B
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• pp.566-572
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• 2011

The satellite communication is an important method for maritime communications. Binary offset carrier (BOC) signal is a promising candidate of next generation global navigation satellite systems (GNSS). Synchronization of BOC signal is one of the most important processes to demodulate BOC signal in GNSS. However, in maritime environment, the synchronization of BOC signal is suffered from the problem of side-peak of BOC autocorrelation function and multipath fading caused by the sea surface reflection. In this paper, we proposed a novel synchronization scheme which can eliminate side-peak perfectly and is robust in multipath channel. Simulation results show that the proposed scheme has better performance than conventional schemes in multipath channel.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.17B no.5
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• pp.355-362
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• 2010

Face tracking is to estimate the motion of a non-rigid face together with a rigid head in 3D, and plays important roles in higher levels such as face/facial expression/emotion recognition. In this paper, we propose an AAM-based face tracking algorithm. AAM has been widely used to segment and track deformable objects, but there are still many difficulties. Particularly, it often tends to diverge or converge into local minima when a target object is self-occluded, partially or completely occluded. To address this problem, we utilize the scale invariant feature transform (SIFT). SIFT is an effective method for self and partial occlusion because it is able to find correspondence between feature points under partial loss. And it enables an AAM to continue to track without re-initialization in complete occlusions thanks to the good performance of global matching. We also register and use the SIFT features extracted from multi-view face images during tracking to effectively track a face across large pose changes. Our proposed algorithm is validated by comparing other algorithms under the above 3 kinds of occlusions.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.21 no.6
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• pp.861-877
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• 2016

This paper first discusses the disadvantages of the existing CamShift Algorithm for real time face tracking, and then proposes a new Camshift Algorithm that performs better than the existing algorithm. The existing CamShift Algorithm shows unstable tracking when tracing similar colors in the background of objects. This drawback of the existing CamShift is resolved by using Kinect’s pixel-by-pixel depth information and the Skin Detection algorithm to extract candidate skin regions based on HSV color space. Additionally, even when the tracking object is not found, or when occlusion occurs, the feature point-based matching algorithm makes it robust to occlusion. By applying the improved CamShift algorithm to face tracking, the proposed real-time face tracking algorithm can be applied to various fields. The results from the experiment prove that the proposed algorithm is superior in tracking performance to that of existing TLD tracking algorithm, and offers faster processing speed. Also, while the proposed algorithm has a slower processing speed than CamShift, it overcomes all the existing shortfalls of the existing CamShift.