• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.10
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• pp.1262-1270
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• 2020

Recently, the smart video surveillance research, which has been receiving increasing attention, has mainly focused on the intruder detection and tracking, and abandoned object detection. On the other hand, research on real-time detection of stolen objects is relatively insufficient compared to its importance. Considering various smart surveillance video application environments, this paper presents two different types of stolen object detection algorithms. We first propose an algorithm that detects theft of statically and dynamically registered surveillance objects using a dual background subtraction model. In addition, we propose another algorithm that detects theft of general surveillance objects by applying the dual background subtraction model and Mask R-CNN-based object segmentation technology. The former algorithm can provide economical theft detection service for pre-registered surveillance objects in low computational power environments, and the latter algorithm can be applied to the theft detection of a wider range of general surveillance objects in environments capable of providing sufficient computational power.

• The Journal of Korean Academy of Sensory Integration
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• v.12 no.1
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• pp.39-50
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• 2014

Objective : The purpose of this study was to provide for the intervention and outcome measurement tools of children with Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) through ICF model. Methods : The systematic review methods were used. Papers published in the journal between January, 2000 and July, 2014 were searched through MEDLINE/PubMed, Sciencedirect, Ovid. The main terms searched were 'ADHD, Children, intervention, outcome measure', and 8 papers were analyzed. Results : 1. The subjects of ADHD were pure ADHD (75.8%), ADHD with dyslexia (9.1%), ADHD with conduct disorder (5.8%), ADHD with tic disorder (3.8%), ADHD with DCD (3.0%), ADHD with emotional disorder (2.5%). 2. The nonpharmacologic intervention of ADHD were functioning and disability (80%) and contextual factors (20%). Most frequently used intervention were body function and structure (60%). 3. The outcome measurement tools of ADHD were functioning and disability (80.5%) and contextual factors (19.5%). Most frequently used outcome measurement tools were body function and structure (70.8%). Conclusion : This study can provide information on the intervention and outcome measurement tools of ADHD.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.39 no.4
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• pp.361-369
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• 2002

In order to extract motion features from an input image acquired by a static CCD-camera in a restricted area, we need a robust algorithm to cope with noise sensitivity and condition change. In this paper, we proposed an efficient algorithm to extract and track motion features in a noisy environment or with sudden condition changes. We extract motion features by considering a change of neighborhood pixels when moving objects exist in a current frame with an initial background. To remove noise in moving regions, we used a morphological filter and extracted a motion of each object using 8-connected component labeling. Finally, we provide experimental results and statistical analysis with various conditions and models.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.11
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• pp.95-101
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• 1999

In this paper, we propose an adaptive method of tracking multiple moving objects using contour and features in surrounding conditions. We use an adaptive background model for robust processing in surrounding conditions. Object segmentation model detects pixels thresholded from local difference image between background and current image and extracts connected regions. Data association problem is solved by using feature extraction and object recognition model in searching window. We use Kalman filters for real-time tracking. The results of simulation show that the proposed method is good for tracking multiple moving objects in highway image sequences.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 2005.06a
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• pp.89-98
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• 2005

간접광고의 한형태인 영화나 드라마 속에 제품배치(PPL)는 온셋 배치와 크리에이티브 배치로 분류할 수 있다. 온셋 배치(on-set placement)는 맥락효과 속에 전경(foreground)에 해당되며, 크리에이티브 배치(creative placement)는 배경에 해당되기 때문에 소비자의 정보처리에 의한 기억효과가 다르게 나타난다. 온셋배치의 경우 자극의 현저성으로 인하여 정교화 가능성 모델이론의 설득의 중심경로를 통한 정보처리효과가 나타나기 때문에 명시적 학습을 하게 된다. 반면에 드라마 배경에 해당하는 PPL의 크리에이티브 배치는 정교화의 수단이 낮아서 배경의 여러 단서들과 함께 설득의 주변경로를 통한 정보처리를 할 것이다. 따라서 암묵적 학습을 할 가능성이 높게 나타나게 된다. 이러한 제품배치의 형태에 따른 학습기억의 형태는 조절변수인 관여도에 따라 다르게 나타날 것이다. 제품관여도가 높은 경우에는 크리에이티브 배치를 하여도 명시적 학습을 할 가능성이 많은 반면 제품관여도가 낮은 경우 크리에이티브 배치를 하게 되면, 암묵적 학습효과가 미약하거나 일어나지 않을 가능성이 많다. 그러므로 제품관여도가 낮은 상품의 경우에는 제품배치시 가능한한 크리에이티브 배치피하는 것이 유리 할 것이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.135-136
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• 2008

본 논문에서는 배경 분리(Background Subtraction) 기법 및 픽셀 농도를 기반으로 조명 환경의 변화에 강인한 도로상 불법 주정차차량을 검출하고, 추적할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 영상내 도로변을 관심영역으로 설정하고, 실시간으로 전후 영상을 비교하여 조명변화에 강인한 분별력을 가질 수 있는 적응 배경 모델을 생성한다. 제안 된 픽셀 농도의 수치를 기반으로 변화량이 작은 배경 영역을 제거하고, 상대적으로 큰 변화량을 가지는 차량 영역을 구별할 수 있다. 구별된 대상 차량 영역에 군집 추적 기법을 적용하여 겹쳐신 자동차들 간의 구별이 가능 하도록 하였다. 제안된 기법에 대한 실험은 불법 주정자 단속 카메라로부터 다양한 조명환경에 대한 고려가 가능한 시간대별 영상을 통해 검증하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.649-652
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• 2007

이 논문에서는 영화, CF 같은 영상물 제작 시 CG/실사 합성을 위해 배경기하정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. Metric Reconstruction 은 카메라 자동 보정을 통해 이루어지며 이는 오랫동안 연구되어 온 분야이다. 접근방법은 영상의 특징점 추적 정보와 카메라 내부변수 가정으로부터 유도되는 자기 보정 방식과 공간상에서 미리 기하 정보를 알고 있는 보정틀을 사용하는 방식으로 크게 분류될 수 있다. CG/실사 합성의 작업 효율성을 위해서는 배경 영상에 보정틀이 보이지 않는 것이 좋은데 자연 특징점(Natural Feature)에만 의존하는 자기 보정 방식의 경우 2K 급 영상에서 CG 객체를 합성했을 때 떨림이 느껴지지 않을 만큼 정확한 결과를 얻기 힘들다. 이 논문에서는 Polleyfeys[2]가 제안하였던 영상 시퀀스를 입력으로 하는 자기 보정 시스템을 바탕으로 마야 작업 환경에서의 핀홀 카메라 모델에 맞도록 카메라 내부변수의 비선형 최적화를 수행하는 방법과 사용자 개입을 통한 카메라 변수 정확도 향상방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.571-573
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• 2000

복잡한 이미지에서 얼굴 추출은 얼굴 영상처리 분야에서 기본적이면서도 배경이 복잡함으로 인해 많은 어려움이 따른다. 이 논문에서는 복잡한 화면 이미지에서 얼굴을 추출하기 위해 여러 가지 과정을 거친다. 다양한 피부색을 가진 얼굴에 대해 즉, 흑인과 황인, 백인 등을 모두 추출하기 위해 피부색 모델을 이용한다. 다양한 피부색에 대한 임계값(threshold)을 이용하여 피부색과 다른 영역을 구분하여 얼굴의 후보 데이터로 추출한다. 그 추출된 후보 데이터를 지역적 임계값(local threshold)을 이용하여 얼굴과 눈, 코, 입과 같은 세부사항에 분류한다. 분류된 부분이 즉 얼굴내에서 얼굴이 아닌 부분(눈, 코, 입 등)의 크기가 정규화 되어진 최소 크기보다 박을 경우 그 후보 데이터를 버리고, 그렇지 않을 경우, 즉 얼굴이 아닌 다른 부분의 크기가 정해진 크기보다 크거나 같을 경우 그 후보 데이터를 검출한다. 이 논문에 결과는 배경에서도 피부색과 얼굴의 부분영역을 이용하여 얼굴을 검출할 수 있다는 것을 보인다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2355-2357
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• 2001

색상정보는 물체의 특성을 나타내는 고유한 특징점이 될 수 있으며, 물체를 인식하는데 중요한 정보를 제공한다. 색상정보를 이용한 얼굴영역의 추출은 얼굴의 방향이나 형태의 변화에 덜 민감하고 그 추출속도가 빠르다는 장점 때문에 많이 사용된다. 그러나 색상정보는 조명의 변화에 따라 민감하게 바뀐다는 단점을 가진다. 또한 실내환경에서 피부색과 유사한 배경이나 배경물체들이 많이 존재한다. 이러한 조명의 변화나 배경들이 존재하는 경우에 피부색을 이용한 얼굴 추출은 실패하기 쉽다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 피부색상 모델의 추적을 행하였으며, 얼굴의 움직임데이터로부터 타원근사를 이용하는 방식을 제안하였다. 또한 카메라는 팬틸트 장치에 탑재되어서 사람의 얼굴을 추적하도록 하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.371-375
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• 2021

문서 기반 대화 시스템은 주어진 배경 지식 문서와 이전 대화를 바탕으로 대화에 이어지는 적절한 응답을 생성하는 시스템이다. 문서 기반 대화 시스템은 지식 추출 작업과 응답 생성 작업으로 나뉘며, 두 하위 작업은 서로 긴밀한 관계를 가지고 있다. 즉, 주어진 배경 지식 문서와 관련된 올바른 응답을 생성하기 위해서는 정확한 지식 추출이 필수적이며, 응답 생성에 필요한 지식을 정확히 추출하지 못하는 경우 생성 응답에 배경 지식이 반영되기 힘들다. 따라서, 본 논문에서는 추출된 지식을 확장하는 방법을 통해 생성에 필요한 지식의 재현율을 높이고 이를 활용할 수 있는 임베딩 확장 방법을 제안함으로써 SacreBLEU 기준 3.51의 성능 향상을 보였다.