• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.523-525
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• 2002

얼굴 검출은 하나의 영상으로부터 얼굴 존재 유무를 판단하고 그 위치와 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 그러나 영상내의 특정 위치에 대한 얼굴 여부의 판단은 여러 가지 환경 변화와 매우 다양한 종류의 얼굴로 인해 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 얼굴여부를 판단하기 위한 학습 데이터를 최적화하여 일반적인 외형기반의 알고리즘에 적용할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상에 대한 기본적인 전처리부터 입력으로 사용될 데이터의 추출에 이르기까지 최대한의 환경변화를 고려함으로써실제 적용 시 정확하고 빠른 판단이 가능하도록 하였다. 영상의 전처리로는 조명의 보상과 히스토그램 평활화가 사용되었고, 입력으로 사용하기 위한 학습 데이터의 정렬과 영상 샘플링 방법이 제안되었다. 얼굴 여부의 판단 실험은 각각 역전파 신경망, 마할라노비스 거리를 사용하여 영상의 얼굴 여부를 판정하고, 성공률을 측정하였다. 실험 결과 최적화 방법을 적용했을 때 적용하기 전보다 높은 성능의 성공률을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.781-784
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• 2004

본 시스템은 어항속에 있는 물고기 움직임을 추적하기 위해 두 대의 카메라로부터 동시에 독립된 영상을 획득하고 획득된 영상을 처리하여 좌표를 얻어내고 3차원 좌표로 생성해내는 시스템이다. 제안하는 방법은 크게 두 대의 카메라로부터 동시에 영상을 획득하는 방법과 획득된 영상에 대한 처리 및 물체 위치 검출, 그리고 3차원 좌표 생성으로 구성된다. Frame grabber를 사용하여 두 개의 카메라로부터 동시에 영상을 획득하며, 3개의 연속된 프레임에 대한 차영상과 ART2(Adaptive Resonance Theory)를 이용하여 각각의 영상에서의 물고기 위치를 검출한다. 검출된 각각의 좌표를 병합하여 3차원 좌표를 생성하며, 추적 결과는 OpenGL을 이용하여 3차원으로 재생한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1439-1441
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• 2013

본 연구에서는 비디오 감시 시스템을 기반으로 한우 축사에서 승가 행위 검출을 위한 최적의 카메라 위치를 결정한다. 실외 환경에서는 소들간의 겹침이나 조명 변화 등 다양한 어려움이 발생하기 때문에, 이를 극복하기 위하여 승가 시 소의 몸체가 올라간다는 특성을 이용한다. 즉, 등높이가 1.2m에서 1.3m 사이 크기의 한우를 사육하는 축사에서 축사 측면에 1.55m 높이로 카메라를 설치하고 여기서 획득된 영상으로 실험한 결과, 발정기 탐지를 위한 승가 행위를 자동으로 검출할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.5
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• pp.702-709
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• 2010

The performance of mass segmentation is greatly influenced by an initial position of a mass. Some researchers performed mass segmentation with the initial position of a mass given by radiologists. The purpose of our research is to find the initial position for mass segmentation and to notify the segmented mass to radiologists without any additional information on mammograms. The proposed system consists of breast segmentation by region growing and opening operations, decision of an initial seed with characteristics of masses, and mass segmentation by a level set segmentation. A seed for mass segmentation is set based on mass scoring measure calculated by block-based variances and masked information in a sub-sampled mammogram. We used a DDSM database to evaluate the system. The accuracy of mass detection is 78% sensitivity at 4 FP/image, and it reached 92% if multiple views for masses were considered.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.2005-2006
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• 2011

Due to the advantages of small sizes, more I/O ports, etc., Ball Grid Array (BGA) has been used in the production of printed circuit board (PCB). However, BGA voids can degrade the performance of the board and cause failure. To automatically detect the voids in X-ray image, a novel blob filter that makes use of the local image gradient magnitude is proposed in this paper. The utilization of the local image gradient magnitude makes the proposed filter invariant to the image brightness, void shape, void position, and component interference. Furthermore, different sizes of box filters are employed to analyze the image in multi-scale, and as a result, the proposed blob filter is robust to void size. Experimental results show that the proposed method can obtain void detection accuracy up to 96.104% while keep low false ratio.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.21 no.3
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• pp.19-25
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• 2013

Recently, more accurate database information of facilities is being required, with the increase in importance of urban road facility management. Therefore, this study proposed how to automatically detect particular traffic signs necessary for efficient construction of road facility DB. For this study, central locations of facilities were searched, after recognition and automatic detection of particular traffic signs through an image. Then, coordinate values of traffic signs calculated in the study were compared with real coordinate values, in order to evaluate the accuracy of traffic sign locations which were finally detected. Computer vision technology was used in recognizing and detecting traffic signs through OPEN CV-based coding, and photogrammetry was used in calculating accurate locations of detected traffic signs. For the experiment, circular road signal(No Parking) and triangular road signal(Crosswalk) were chosen out of various kinds of road signals. The research result showed that the circular road signal had a nearly 50cm error value, and the triangular road signal had a nearly 60cm error value, when comparing the calculated coordinates with the real coordinates. Though this result is not satisfactory, it is considered that there would be no problem to find locations of traffic signs.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.1012-1018
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• 2007

본 논문에서는 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 기존의 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 배제한 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있으며 얼굴 모션 추정과 표정 제어에 관한 연구는 독립적으로 이루어지고 있다. 제안하는 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출 방법으로는 얼굴 후보 영역 검출과 얼굴 영역 검출 과정으로 구성된다. HT 컬러 모델을 이용하며 얼굴의 후보 영역을 검출하며 얼굴 후보 영역으로부터 PCA 변환과 템플릿 매칭을 통해 얼굴 영역을 검출하게 된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 3차원 실린더 모델의 투영과 LK 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 또한 영상 보정을 통해 강인한 모션 추정을 할 수 있다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용하며 12개의 얼굴 특징점으로부터 얼굴 모델의 표정을 생성한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 눈썹, 눈, 입 주위의 얼굴 특징점을 검출하며 LK 알고리즘을 이용하여 특징점을 추적(Tracking)한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수를 획득한다. 애니메이션 매개변수로부터 얼굴 모델의 제어점을 이동시키며 주위의 정점들은 RBF 보간법을 통해 변형한다. 변형된 얼굴 모델로부터 얼굴 표정을 생성하며 모션 추정 결과를 모델에 적용함으로써 얼굴 모션 정보가 결합된 3차원 얼굴 모델의 표정을 생성한다.

• Journal of IKEEE
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• v.25 no.2
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• pp.330-336
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• 2021

A typical way to reduce the number of hardware redundancy configurations is to implement them as analytical techniques for detecting, identifying and accepting failures with micro-controller. In this paper, one of the analytical techniques, the fault detection filter, is applied to aircraft turbofan engine system. The fault detection filter is a special type of observer that has the advantage of being able to determine the location of failures by maintaining a constant direction in the output space in the event of a particular failure. We present a single input/output dynamic system modeling of air turbine system in turbofan engine, a fault detection filter design, and simulation results applying it. Simulation results show that fault detection can be effectively applied as a sensitivity effect to the directionality of the detection filter.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.221-224
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• 2010

본 논문에서는 레이저 포인터를 이용하여 지능형 오피스 환경을 자유롭게 제어 할 수 있는 지능형 정보처리 시스템을 제안한다. 저가의 웹캠을 이용하여 카메라로부터 입력된 레이저 포인터 스팟의 위치를 자동 검출한 후 검출된 위치좌표정보를 컴퓨터상의 제어 명령 이벤트와 매칭 시킨다. 매칭이 이루어 진 후 사용자는 레이저 포인터를 이동시키면서 보조자의 도움 없이 자유롭게 디스플레이 화면을 제어할 수 있다. 사용자는 화면상의 임의의 영역을 특정 명령영역으로 지정할 수 있는 가상 키패드 인터페이스를 통해 특정 프로그램이나 가전 기기를 제어할 수 있다. 실험 결과를 통해 제안한 시스템이 기존의 원격 제어 방법에 비해 가격이나 성능 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인할 수 있다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.21 no.6
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• pp.23-31
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• 2020

This study was carried out to generate various images of railroad surfaces with random defects as training data to be better at the detection of defects. Defects on the surface of railroads are caused by various factors such as friction between track binding devices and adjacent tracks and can cause accidents such as broken rails, so railroad maintenance for defects is necessary. Therefore, various researches on defect detection and inspection using image processing or machine learning on railway surface images have been conducted to automate railroad inspection and to reduce railroad maintenance costs. In general, the performance of the image processing analysis method and machine learning technology is affected by the quantity and quality of data. For this reason, some researches require specific devices or vehicles to acquire images of the track surface at regular intervals to obtain a database of various railway surface images. On the contrary, in this study, in order to reduce and improve the operating cost of image acquisition, we constructed the 'Defective Railroad Surface Regeneration Model' by applying the methods presented in the related studies of the Generative Adversarial Network (GAN). Thus, we aimed to detect defects on railroad surface even without a dedicated database. This constructed model is designed to learn to generate the railroad surface combining the different railroad surface textures and the original surface, considering the ground truth of the railroad defects. The generated images of the railroad surface were used as training data in defect detection network, which is based on Fully Convolutional Network (FCN). To validate its performance, we clustered and divided the railroad data into three subsets, one subset as original railroad texture images and the remaining two subsets as another railroad surface texture images. In the first experiment, we used only original texture images for training sets in the defect detection model. And in the second experiment, we trained the generated images that were generated by combining the original images with a few railroad textures of the other images. Each defect detection model was evaluated in terms of 'intersection of union(IoU)' and F1-score measures with ground truths. As a result, the scores increased by about 10~15% when the generated images were used, compared to the case that only the original images were used. This proves that it is possible to detect defects by using the existing data and a few different texture images, even for the railroad surface images in which dedicated training database is not constructed.