• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.155-158
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• 2019

최근 지능형 CCTV 관제 시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. CCTV 영상 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있어 이를 분석하기 위한 기술의 발전이 필요한 실정이다. 대부분의 지능형 CCTV 관제 시스템은 영상 속 객체를 찾고 이 객체의 메타데이터를 통해 지능형 관제 시스템을 수행한다. 하지만 영상 속 객체의 로그가 항상 정확하지 않다. 현재의 객체 인식 기술로는 CCTV 영상의 밝기, 해상도 조건에 따라 성능의 차이가 심하고, 영상의 프레임 대비 빠르게 움직인 CCTV 영상 속 모든 객체를 사람이 인식하는 정도로 인식하기 어렵다. 이러한 이동 객체의 크기, 위치를 분석한 메타데이터에는 에러가 포함되기 쉽다. 본 논문에서는 지능형 CCTV 관제 시스템에서 분석한 영상 속 객체의 프레임 메타데이터 에러를 학습기반 실시간 에러 필터링 알고리즘을 통해 개선하여 에러가 필터링된 데이터를 사용하는 지능형 관제 시스템의 정확도 향상에 기여 할 것을 기대한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.43-45
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• 2013

본 논문은 안경착용 얼굴영상을 위한 실시간 눈 인식 알고리즘을 제안한다. 학습 알고리즘에 기반한 기본의 눈 인식 방법은 안경을 착용한 얼굴영상이 입력으로 주어질 경우 안경의 다양한 크기와 색깔, 형태로 인해 알고리즘의 학습 효율이 크게 떨어져 낮은 눈 인식 성능을 갖게 된다. 제안하는 방법은 모폴로지 연산을 통해 얼굴영상에서 안경이 포함된 부분을 검출하여, 안경으로 인한 눈 인식 알고리즘의 성능저하를 막는다. 성능평가를 위해 제안하는 방법을 Viola & Jones의 눈 인식 학습 기반 눈 인식 알고리즘에 적용하였으며 Spacek의 얼굴영상 데이터베이스를 실험 영상으로 사용하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존 눈 인식 알고리즘의 처리속도를 15fps (frames per second)에서 14.2fps로 하락시키면서 인식률을 75%에서 96.3%로 향상하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.117-118
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• 2008

제철소에서 생산된 Slab에는 서로를 구분하기 위해 관리번호가 기재되어 있다. 호스트 컴퓨터에서 보내 온 Slab 관기번호와 제품에 마킹되어 있는 Slab 관리번호의 일치 여부를 확인하기 위하여 자동 인식 시스템이 설치되어 있다. 자동 인식 시스템은 실시간으로 Slab가 없을 때의 영상과 Slab가 있을 때의 영상을 촬영하고 이를 이용하여 Slab 관리 번호를 인식하는 방법으로 구성되어 있다. 제철소 배경 영상이 복잡하고 조명이 계속 바뀌기 때문에 Text Region을 찾는 방법은 Slab 관리 번호를 인식하는데 가장 큰 문제점이다. 본 논문에서는 복잡한 배경을 실시간으로 Training하여 Text Region을 찾기 위한 전처리 과정을 나타내었다. 복잡한 배경 영상을 이용하여 Slab가 위치한 Region을 찾을 수 있고 실시간으로 Training하기 때문에 조명의 영향을 줄일 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1401-1403
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• 2013

사건 발생 후의 대응이 아닌 영상 분석을 통해 실시간으로 위협 상황에 대응할 수 있는 지능형 영상 보안 기술이 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 지능형 영상 보안에 사용할 수 있는 실시간 얼굴 인식 및 추적 기법을 제안한다. 사람의 정면 얼굴 영상을 ASM(Active Shape Model) 알고리즘을 이용하여 정규화 시키고 Gabor Wavelet Filter를 이용하여 얼굴 고유 특징 벡터를 추출하여 인식에 사용하였다. 인식이 완료된 얼굴은 Camshift와 Kalman Filter를 이용하여 카메라 감시 영역에서 벗어날 때까지 강건한 추적을 통하여 관리자가 실시간으로 확인 및 대응할 수 있게 하였다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 춘계 학술대회
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• pp.25-30
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• 2000

KUeyes(Korea University's eyes)는 인간의 시각 정보처리 과정을 모델로 하여 고려대학교 인공시각연구센터에서 개발된, 스테레오 컬러 영상을 실시간으로 처리할 수 있는 능동시각 시스템이다. 실시간 처리를 위하여 KUeyes는 병렬 처리가 가능하도록 개발된 영상 획득 및 영상 처리 모듈을 가지고 있으며, 다해상도 영상 변환 기법을 사용하여 입력 영상의 처리속도를 증진시키고 있다. 이 시스템은 외형적으로는 처리된 영상에 따라 반응하여 움직이는 10-자유도의 헤드 아이 시스템으로 구성되어 있다. 본 연구에서는 영상의 칼라 정보와 움직임 정보 등을 실시간으로 분석하여 지능적이고 빠르게 개체를 탐지하고 추적하는 인간의 시각 반응 및 인식 모델을 KUeyes에 탑재하여 구현하고 실험하였다. 실험에서 얻어진 결과는 KUeyes가 인간의 시각, 인식시스템을 적절히 모델링하고 있음을 보여 주었다. 이는 KUeyes의 작동 방식과 거기에 탑재된 영상 처리 기법들이 인간의 시각 정보처리 과정을 이해하는데 매우 적합한 것임을 시사한다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.205-208
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• 2000

문자영상의 인식분야에서는 다양한 잡음으로 인해 손상된 영상을 개선하는 영상의 전처리 과정을 아주 중요시하고 있다. 본 논문에서는 영상의 객체 윤곽을 보호하면서 충격잡음에 효과적인 비선형 중간값(median) 필터를 먼저 적용하고, 영상객체에 대해 선택적으로 축소하고 확대하는 형태학(morphological) 필터를 직렬로 조합함으로서 선명한 문자 영상을 획득하였고, 좀 더 현실적인 문자를 인식하도록 Genesis 영상처리 보드와 이를 제어하는 MIL(Matrox Image Library) 패키지를 사용하여 실시간적으로 구현해 보았다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.419-423
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• 2008

사람의 손동작은 오랫동안 하나의 언어역할을 하는 통신 수단으로 사용되어 왔다. 이러한 손동작 중에서 가장 체계를 갖춘 수화는 청각장애인이 일반인과 일상 대화를 할 수 있도록 도와주는 주요한 통신 수단이다. 하지만 건청인들의 대부분이 습득하고 있지 않아 청각장애인들과 의사소통이 거의 불가능 한 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 건청인과 청각장애인들 간의 의사소통을 원활하게 하기 위해 색상 정보와 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용한 실시간 수화 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화상 카메라를 통해 얻어진 실시간 영상에서 YCbCr 컬러 공간에서 색차 정보에 해당하는 Cb, Cr 정보를 각각 추출한 후, 이진화한 영상과 원본 영상에서 마스크를 통한 에지를 추출한 이진화 영상에 대해 논리연산을 통해 두 손의 위치와 외곽을 추출한다. 추출된 각 정보를 조합하여 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 객체의 위치를 추적한다. 그리고 추적한 객체의 영역에 대해 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후, 최종적으로 두 손의 영역을 추출한다. 추출된 손의 영역은 퍼지 클러스터링 기법 중의 FCM 알고리즘을 적용하여 수화의 특징들을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 화상카메라를 통해 얻어진 실시간 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 두 손 영역의 추출에 효과적이고 수화 인식에 있어서 가능성을 확인하였다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2006년도 춘계 국제학술대회 논문집
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• pp.197-200
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• 2006

본 논문은 철강공장의 연주공정에서 만들어진 빌렛 소재의 관리를 위해 사용되는 소재 관리문자를 실시간으로 인식하기 위한 빌렛 소재 관리문자 인식용 비전시스템 개발 결과에 대해 기술한다. 빌렛 재질의 단면에 마킹된 소재 관리문자는 소재가 다음 공정으로 이동하기 전에 공정상에서 실시간으로 인식된다. 문자인식 시스템은 영상획득을 위한 카메라 시스템, 영상을 장거리로 고속 전송하기위한 영상전송 시스템, 기존 시스템과의 인터페이스를 위한 입. 출력 장치로 구성된다. 개발된 문자인식 시스템을 실제 철강공장에 설치하여 운용테스트를 실시했다. 테스트 기간 중에 시스템의 내구성과 신뢰성을 검증하고 최종적으로 문자 인식률을 검증했다. 개발된 시스템에 대해 현장 테스트 결과 실험실 수준과 비슷한 수준의 인식률을 가졌다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.325-327
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• 2006

본 논문은 모션 그래디언트 히스토그램(Motion Gradient Histogram : 이하 'MGH')을 적용하여 동영상에서 나타나는 다수 객체들의 동작 검출 및 인식을 실시간으로 구현하는 방법을 제안한다. 인식하고자 하는 대상에 대한 기본적인 템플릿 동영상들의 MGH와 일정 프레임 간격마다 동영상의 MGH를 비교하여 검출 및 인식이 이루어진다. 동시에 다수의 동작이 있는 경우 동작이 발생하는 영역을 모션 에너지 영상(Motion Energy Image : MEI) 기법으로 추출하여 해당 영역별 MGH를 구함으로써 다수 동작을 인식할 수 있도록 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.479-480
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• 2022

고속으로 차량이 주행하는 도로에서 정지 차량이나 낙하물은 큰 사고를 유발하기에 이에 대한 대처 방안이 요구되고 있다. 갑작스런 정지 차량의 경우 예상 불가능하며, 낙하물은 순찰대를 편성하여 주기적으로 수거하고 있으나 즉각적인 대응이 어렵다. 해당 문제 해결을 위해 본 논문에서는 딥러닝 실시간 객체인식기술을 적용하여 정지 차량 및 도로 위 낙하물을 인식하며 이에 대한 정보를 제공하는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLOX와 실시간 객체추적기술인 deepSORT 알고리즘을 데스크톱 PC에 적용하여 구현하였다. 개발한 시스템은 정지 차량 및 낙하물에 대한 인식 결과를 제공한다. 기존 설치된 CCTV 영상을 대상으로 시스템 적용이 가능하여 저비용으로 넓은 지역에 대한 도로 위험 상황 인식을 기대할 수 있다.