• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.298-301
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• 2017

기존의 객체 감지 센서로는 적외선 센서와 초음파 센서, 레이저 센서 등이 있다. 적외선 센서는 가격이 저렴하고 구현이 쉬워 가장 많이 사용되지만, 객체가 움직임이 있을 때에만 감지가 가능한 단점이 있다. 또한 초음파 센서는 움직임이 없어도 감지가 되지만 정확도가 떨어지고 오류가 많은 단점이 있다. 이러한 감지 센서들은 일정 짧은 거리 내의 객체 감지는 가능하지만 탐지범위를 벗어나면 감지가 되지 않는다. 또한 객체 감지를 하여도 객체의 종류가 어떤 것인지 사용자가 알기 힘들다. 본 논문에서는 레이더 센서와 카메라를 활용한 객체 감지 시스템을 설계하였다. 제시하고 있는 시스템은 레이더 센서를 이용하여 객체를 1차적으로 감지한다. 1차적으로 객체가 감지되었으면 2차적으로 감지 당시 카메라의 화면을 별도로 캡쳐하여 객체의 이미지를 저장한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1318-1321
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• 2022

본 논문에서는 단일 깊이 센서를 사용하는 자율주행 시나리오에서 거리 계산에 주로 이용되는 깊이 데이터만 이용하는 객체 감지 기술을 제안한다. 우선, 해당 시나리오에서 객체 감지 학습 데이터는 깊이 데이터가 사용되지만 상대적으로 객체 감지 성능을 비교하기 위해 동일한 시간의 색상, 깊이 데이터를 함께 획득하여 학습에 이용한다. 학습모델은 객체 감지 분야에서 최근 주목 받고 있는 YOLOv5로 선정하여 색상, 깊이 데이터의 객체 감지 학습의 결과를 각각 확인하였다. 결과적으로 색상과 깊이 데이터 사이에서 객체 감지 학습 결과의 차이를 확인하며 본 논문에서 제안하는 자율주행 시나리오에 깊이 영상만 이용하는 객체 감지 기술의 문제점과 향후 자율주행 기술 발전에 기여 가능성을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.142-145
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• 2016

본 논문은 기존의 RFID 감지 시스템에서 더 나아가 다수의 RFID 클러스터의 협업 및 RFID가 부착된 객체들 사이의 관계를 통하여 객체 추적이 가능한 시스템을 제안한다. 서버는 다수 클러스터와의 통신으로 모든 객체의 데이터를 관리하며 클러스터는 객체의 RFID가 감지되는 경우에 객체의 데이터를 얻어 서버에 전송한다. 이러한 서버와 클러스터의 상호작용을 통해 감지된 클러스터의 위치를 파악하여 객체 추적이 가능하다. 만약 RFID를 감지하는 데 있어 문제가 발생할 경우, 객체 관계를 활용하여 해결한다. 얻은 데이터의 신뢰도가 낮더라도 RFID가 감지된 상황에 따라 가진 데이터를 기반으로 객체는 싱글과 그룹 관계로 결정되며 시간이 지남에 따라 그룹 관계를 싱글 관계로 바꾸어 모든 객체를 분별할 수 있도록 한다. 실제 제한된 실내 공간을 선정해 이를 기반으로 시뮬레이션 프로그램을 구현하여 이 시스템의 효율성을 확인하였다.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.18 no.2
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• pp.364-373
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• 2022

Purpose: The purpose of this paper is to develope smoke detection using AI model for detecting the initial fire in underground utility tunnels using CCTV Method: To improve detection performance of smoke which is high irregular, a deep learning model for fire detection was trained to optimize smoke detection. Also, several approaches such as dataset cleansing and gradient exploding release were applied to enhance model, and compared with results of those. Result: Results show the proposed approaches can improve the model performance, and the final model has good prediction capability according to several indexes such as mAP. However, the final model has low false negative but high false positive capacities. Conclusion: The present model can apply to smoke detection in underground utility tunnel, fixing the defect by linking between the model and the utility tunnel control system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.549-551
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• 2012

본 논문에서는 기존의 화소값 차영상 기법이 저속으로 움직이는 물체의 동작정보 감지에 취약한 점을 보완하기 위하여 실시간 영상 처리를 목적으로 연속된 프레임(Frame)에서 움직임이 있는 프레임을 찾아내고, 움직임 영역을 추출하는 움직임 검출에 관한 연구를 통해 웹캠 기반의 객체 감지시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 단일 객체뿐 아니라 다중 객체의 움직임까지 파악할 수 있다는 장점을 가지고 있다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.6 no.1
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• pp.11-17
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• 2000

We present collision-handling method that includes self-penetration in the case of the colliding between rigid and deformable objects. The collision between objects is detected through the overlap test to the hierarchical structures of the objects. For detecting the collision between the objects at in-between frame, we try overlap test using the structures of a dummy and the rigid objects in addition to the test between the rigid and deformable objects. The dummy object is made from the rigid objects moving direction. When collision occurs, a deformable object must be deformed, as the object doesn't permit penetration. Self-penetration may occur during the object is deformed. It is rapidly detected between the object and a dummy object of another type. The dummy object is made from the object's deformation area between two continuous frames. We constrain the object is deformed until it is self-contacted. Our method can be applied without concerning of the shape of a object.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.12
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• pp.5873-5877
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• 2011

In this paper, we propose a study of analysis to the mobility of object such like pedestrian in safety management zone. If unusual situation is detected in safety management zone, it's designed that previous agreed mission will be processed. By human resource, safety management zone cannot be detected continuously so that through the induction of such detection system the reliability of area can be obtained. Hence, in this paper we propose the reaction scheme to detect special situation by object detection. By using sensor based processing system proposed by this paper, the detection of mobility and unusual situation can be implemented.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.20 no.6
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• pp.1161-1175
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• 2018

An unexpected event could be easily followed by a large secondary accident due to the limitation in sight of drivers in road tunnels. Therefore, a series of automated incident detection systems have been under operation, which, however, appear in very low detection rates due to very low image qualities on CCTVs in tunnels. In order to overcome that limit, deep learning based tunnel incident detection system was developed, which already showed high detection rates in November of 2017. However, since the object detection process could deal with only still images, moving direction and speed of moving vehicles could not be identified. Furthermore it was hard to detect stopping and reverse the status of moving vehicles. Therefore, apart from the object detection, an object tracking method has been introduced and combined with the detection algorithm to track the moving vehicles. Also, stopping-reverse discrimination algorithm was proposed, thereby implementing into the combined incident detection processes. Each performance on detection of stopping, reverse driving and fire incident state were evaluated with showing 100% detection rate. But the detection for 'person' object appears relatively low success rate to 78.5%. Nevertheless, it is believed that the enlarged richness of image big-data could dramatically enhance the detection capacity of the automatic incident detection system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.736-739
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• 2010

본 논문에서는 배경영상과 교차로 내의 신호등의 주기를 이용한 교차로 교통 사고 감지 방법을 제안한다. 교차로 내의 객체의 움직임 궤적 정보, 객체의 움직임 정보에 기반한 배경영상 생성과 교차로 신호등 주기를 이용하는 사고 감지 방법으로 구성된다. 환경적인 잡음과 카메라의 잡음을 효과적으로 제거하고 객체를 개별적으로 추적하지 않고 사고를 감지 할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 알아보기 위하여 교차로에 설치된 DVR을 통해 다양한 환경의 사고영상을 저장하여 실험한 결과 모든 동영상에서 사고를 감지하였다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.13 no.5
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• pp.35-49
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• 2014

This paper proposes the on-road object detection and classification algorithm by using a detection system consisting of only laser scanners. Each sensor data acquired by the laser scanner is fused with a grid map and the measurement error and spot spaces are corrected using a labeling method and dilation operation. Fuzzy method which uses the object information (length, width) as input parameters can classify the objects such as a pedestrian, bicycle and vehicle. In this way, the accuracy of the detection system is increased. Through experiments for some scenarios in the real road environment, the performance of the proposed detection and classification system for the actual objects is demonstrated through the comparison with the actual information acquired by GPS-RTK.