• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.34 no.3
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• pp.72-81
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• 2022

Positions of five drifting buoys deployed on August 2020 near southwestern area of Jeju Island and numerically predicted velocities were used to develop five Artificial Intelligence-based models (AI models) for the prediction of particle tracks. Five AI models consisted of three machine learning models (Extra Trees, LightGBM, and Support Vector Machine) and two deep learning models (DNN and RBFN). To evaluate the prediction accuracy for six models, the predicted positions from five AI models and one numerical model were compared with the observed positions from five drifting buoys. Three skills (MAE, RMSE, and NCLS) for the five buoys and their averaged values were calculated. DNN model showed the best prediction accuracy in MAE, RMSE, and NCLS.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.05a
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• pp.541-544
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• 2008

e-비즈니스 환경 하에서 전자적 데이터 교환 또는 WEB을 이용한 비즈니스 트랜잭션 처리를 통해 산업 부분별 자동화나 정보화가 활발히 진행되었다. 전자적으로 데이터를 처리함으로 인해 기존 오프라인을 이용한 비즈니스 환경 보다는 처리 속도나 처리 시간이 단축되었으며 비용도 많이 절감되었다. 그러나 점차 실시간적으로 데이터를 처리하거나 실시간적으로 화물에 대한 흐름을 추적하고자 하는 사용자들의 요구사항이 도출되기 시작하였다. 이에 RFID, USN 등의 유비쿼터스 개념과 기술을 이용한 u-비즈니스가 도입되어 각 분야에 활발히 적용되고 있다. 특히 유통이나 운송 등 물류 분야에 유비쿼터스 기술이 적용됨으로 실시간으로 데이터를 수집할 수 있어 화물의 흐름 추적을 용이할 수 있는 기반이 되고 있다. 본 논문에서는 새로운 비즈니스 환경에 적합하도록 EPC Global 표준에 따라 개발된 RFID 미들웨어를 항만 물류 비즈니스에 적용할 수 있는 비즈니스 모델을 정의하였다. 또한 정의한 비즈니스 모델을 항만 물류 분야에 적용한 사례와 적용 결과에 대해 논의하고자 한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.46 no.6
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• pp.88-94
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• 2009

This paper proposes real time object detection and tracking algorithm that can be applied to security and supervisory system field. A proposed system is devide into object detection phase and object tracking phase. In object detection, we suggest Adaptive background subtraction method and Adaptive block based model which are advanced motion detecting methods to detect exact object motions. In object tracking, we design a multiple vehicle tracking system based on Kalman filtering. As a result of experiment, motion of moving object can be estimated. the result of tracking multipul object was not lost and object was tracked correctly. Also, we obtained improved result from long range detection and tracking.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37 no.7B
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• pp.578-585
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• 2012

Location tracking system through GPS and Wi-Fi is available at no additional cost in an environment of IEEE 802.11-based wireless network. It is useful for many applications in outdoor environment. However, a previous systems used for general device to tag. It is unsuitable for power aware location tracking system because general devices is more expensive and non-optimized for tracking. The hand-off method of IEEE 802.11 standard is not enough considering power consumption. This thesis analyzes the previous location tracking systems and proposes power aware system. First, we designed and implemented tag to optimize location tracking. Next, we propose low-power hand-off method and low-power behavior model in implemented tag. The proposed hand-off method resolve power problem by using the location information and behavior model minimize power consumption of tag through power-saving mode and the concept of duty cycle. To evaluating proposed methods and system performance, we perform simulations and experiments in real environment. And then, we calculate tag's power consumption based on the actual measured current consumption of each operation. In a simulation result, the proposed behavior model and hand-off method reduced about 98%, 59% than the standard's hand-off and default behavior model.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.11C
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• pp.1551-1563
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• 2004

This paper proposes a hierarchical approach to shape model ASM using wavelet transform. Local structure model fitting in the ASM plays an important role in model-based pose and shape analysis. The proposed algorithm can robustly find good solutions in complex images by using wavelet decomposition. we also proposed effective method that estimates and corrects object's movement by using Wavelet transform-based hierarchical motion estimation scheme for ASM-based, real-time video tracking. The proposed algorithm has been tested for various sequences containing human motion to demonstrate the improved performance of the proposed object tracking.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.845-848
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• 2000

운동(motion) 벡터는 보고 있는 카메라와 관측되는 대상물 사이의 상대적인 움직임에 의해서 발생되는 3차원 물체의 속도가 2차원 영상에 투사되어 맺히는 영상에서의 2차원 속도 벡터를 가리킨다 영상에서 물체의 움직임은 3차원 공간상의 운동을 알 수 있는 중요한 정보로써 물체를 추적하는데 응용되고 있다. 본 논문에서는 여러 장의 연속적인 2차원 밝기 영상으로부터 카메라의 움직임을 추정하는 문제를 다룬다. 기존의 특징 기반 추적 기법에서는 저 단계의 영상 처리 과정에서 모델과 배경의 특징점이 서로 분리되지 않거나, 모델의 특징(feature)이 소실되었을 경우, 추적이 용이하지 못하고, 카메라와 3차원 물체의 병진과 회전 운동에 의해 발생된 움직임의 경우 3차원 표적 특징이 많이 사라져서 오차가 많이 누적되기도 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 목표물 및 배경 특징들을 사용하여 카메라의 운동 정보를 찾아내는 기법을 제안한다. 제안하는 3차원 카메라의 운동 정보 추정 기법은 크게 두 장의 연속된 영상으로부터 3차원 모델과 배경의 많은 특징들에 대한 광류(optical flow) 검색 과정과, 이로부터 취득한 움직임 벡터와 카메라의 비선형 운동 방정식과 Lagrange multiplier를 통한 카메라의 운동 정보 추정 과정으로 구성된다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.8 no.4
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• pp.35-53
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• 1997

본 논문은 컴퓨터 시각을 이용하여 제스처를 인식함으로써 사용자에게 보다 편리한 인터페이스를 제공하는 것을 목표로 한다. 제안하는 제스처 인식 방법은 손영역을 획득하는 손영역 획득 모듈？손영역을 인식하는 인식 모듈로 나누어 수행한다. 손영역 획득 모듈에서는 손색상 모델？손색상 결정함수를 정의하여 칼라영상의 영역 분리를 수행하였고, 칼만필터를 이용하여 손색상 모델을 갱신하고 탐색영역을 제한하여 영역 추적을 용이하게 하였다. 영역 추적은 전 시점의 손영역 정보를 이용하여 현 시점의 손영역을 획득한다. 인식 모듈에서는 정적인 제스처를 표현하는 객체 프레임？행동 프레임, 그리고 동적인 제스처를 표현하는 스키마를 정의한다. 그리고 획득된 손영역？정합을 수행함으로써 제스처를 인식한다. 실험 결갬灌？제안하는 제스처 기반 인터페이스를 적용한 삼목(Tic-Tac-Toe) 게임 프로그램을 구현하였다. 사용자는 제스처를 이용하여 컴퓨터와 게임을 진행한다. 제안하는 시스템은 다른 종류의 게임 프로그램이나 마우스의 역할을 수행하는 윈도우 시스템의 제어, 그리고 가상 현실 시스템에 적용될 수 있다.

• The Magazine of the IEIE
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• v.39 no.2
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• pp.66-75
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• 2012

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.295-297
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• 2006

본 논문에서는 연속 영상에서 가우시안 분포를 사용하여 사람의 얼굴을 추적하는 방법을 제안한다. 영상은 여러 개의 동질한 영역들로 이루어지고, 이 영역들 중 얼굴 영역이 있다고 가정하였다. 영상에 있는 모든 영역들을 가우시안 분포로 표현하였으며, 이들의 집합을 가우시안 분포의 혼합 모델로 표현하였다. 제안된 방범에서는 이전 프레임에서 가우시안 분포들을 찾고, 찾아진 이전 프레임의 가우시안 분포들을 이용하여 현재 프레임의 영역들을 찾는다. 이 영역들 중, 초기에 주어진 얼굴 영역이 있으며 현재 프레임의 영역들에 의해 가우시안 분포는 갱신되고 이 과정을 반복함으로써 얼굴을 추적한다. 가우시안 분포의 개수를 다양하게 변화시켜 실험을 하였고, 이를 통해 가우시안 분포의 혼합 모델로 얼굴을 추적할 수 있음을 보였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.621-622
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• 2024

본 논문은 Exemplar Transformer를 활용하여 단일 프로세서 환경에서 동작하는 시각적 객체 추적(Visual Object Tracking) 모델인 ETTrack(Exemplar Transformer Track)을 리눅스(우분투 20.04) 운영체제를 사용하는 임베디드 시스템 라떼판다 알파(LattePanda Alpha)에 탑재하였다. 데스크톱 프로세서인 Intel i7-8700와 라떼판다 알파의 Intel m3-8100y에서의 객체 추적 성능과 속도를 AUC(Area Under the ROC Curve)와 FPS를 통해서 비교평가하였다. 평가 결과 기존 트랜스포머 기반 추적 모델(TransT)과 유사한 성능, 3 FPS 빠른 추적 속도를 나타내는 것을 구현 증명하였다.