• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.872-874
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• 2021

본 논문은 외형 특징을 사용하지 않는 효율적인 다중 물체 추적 방법을 제안한다. 본 논문의 목적은 다중 물체 추적 방법이 합성곱 신경망 등의 외형 특징을 사용하지 않고 순수한 모션 모델의 힘으로 도달할 수 있는 최대의 성능을 찾는 것이다. 많은 다중 물체 추적 방법들이 추적 대상들 간의 유사성을 파악하기 위해 외형 특징을 사용한다. 하지만 다양한 외형 특징들을 갖는 방법들은 기본 특징 추출 알고리즘이 다르고, 다중 추적의 성능 향상이 어느 부분으로부터 오는지 정확히 파악할 수 없다. 또한, 각각 다른 매칭 알고리즘과 특징 디자인은 서로 다른 알고리즘의 효과를 순수하게 비교할 수 없다. 이러한 관점에서, 본 연구에서는 어떠한 외형 특징을 사용하지 않고 명확하게 추적 알고리즘의 효율성을 비교할 수 있는 가이드라인을 제시한다. 외형 특징을 사용하지 않고도 실용적으로 사용 가능한 성능에 도달할 수 있음을 공인 MOT2016, MOT2016 데이터셋에 대한 실험을 통해 증명한다. 이러한 방법은 GPU 를 사용하지 않고 200 fps 이상의 높은 속도를 보여 실시간 속도를 요구하는 임베디드 시스템 상의 어플리케이션에 적합하다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.7
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• pp.823-828
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• 2003

The main objective of this paper is to provide a methodology of feature extraction using shape of image objects for content-based image retrieval. The shape of most real-life objects is irregular, and hence there is no universal approach to quantify the shape of an arbitrary object. In particular. electronic catalogs contain many image objects for their products. In this paper, we perform feature extraction based on individual objects in images rather than on the whole image itself, since our method uses a shape-based approach of objects using RLC lines within an image. Experiments show that shape parameters distinctly represented image objects and provided better classification and discrimination among image objects in an image database compared to Texture.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.18 no.3
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• pp.401-408
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• 2013

In this paper, we propose a method that automatically detects organs having similar appearances in medical images by learning both context and appearance features. Since only the appearance feature is used to learn the classifier in most existing detection methods, detection errors occur when the medical images include multiple organs having similar appearances. In the proposed method, based on the probabilities acquired by the appearance-based classifier, new classifier containing the context feature is created by iteratively learning the characteristics of probability distribution around the interest voxel. Furthermore, both the efficiency and the accuracy are improved through 'region based voting scheme' in test stage. To evaluate the performance of the proposed method, we detect femur and tibia which have similar appearance from SKI10 knee joint dataset. The proposed method outperformed the detection method only using appearance feature in aspect of overall detection performance.

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.6 no.5 s.55
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• pp.27-31
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• 1974

모든가격은 통제하에서 안정될 것같으나 배합사료의 경우 외형상의 상한선 가격은 상대적으로 효율을 떨어뜨리기 때문에 무의미하다. 진실된 가치 평가는 효율에 있는 것이지 외형상의 단가에 있는 것이 아니다.

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.6 no.6 s.56
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• pp.26-32
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• 1974

모든가격은 통제하에서 안정될 것같으나 배합사료의 경우 외형상의 상한선 가격은 상대적으로 효율을 떨어뜨리기 때문에 무의미하다. 진실된 가치 평가는 효율에 있는 것이지 외형상의 단가에 있는 것이 아니다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.751-754
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• 2001

본 논문에서는 외형 정보 기반의 객체 정보 분할을 이용한 다중객체 추적을 다룬다. 일반적인 다중객체 추적 시스템은 움직임이 탐지된 다중 객체에 대한 외형(appearance) 정보를 이용하여 비강체를 정의하고, 객체의 일부 특징점이나 무게 중심점을 이용한 추적을 통해 객체간의 중첩(occlusion)이나 객체 분리(split) 등의 문제에 초점을 맞춘다. 무게 중심점 등을 이용한 추적은 장시간 추적하는 경우, 즉 움직임 방향 전환이 발생하는 경우에는 정확하고 매끄러운 추적이 불가능하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 어파인 구조를 이용한 개별 객체 추적 기법을 적용하되, 객체에 대한 외형 정보를 바탕으로 객체 분리 및 객체별 어파인 구조 변환을 감지하여 정확하고 매끄럽게 다중 객체를 추적하는 알고리즘을 제안하고 성능을 분석한다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2002.02a
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• pp.579-584
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• 2002

경남 진주시 일대에서 2001년 9월에서 12월 사이에 수확한 알타리무의 기하학적 및 물리적 특성을 측정한 결과를 요약하면 아래와 같다. 가. 동일한 지역에서 생산된 알타리무에서도 외형 및 물리적 특성의 차가 크게 나타났다. 특히 수확방법에 따라 알타리무의 외형에 손상이 생기는 것으로 나타났다. 나. 알타리무의 외형에 있어서 몸통부의 최대길이는 127.0mm, 최대직경은 59.8mm, 무청의 최대 길이는 195.0mm이다. 또한, 무청의 접합부와 몸통부의 중심부의 직경이 거의 비슷하므로 외형은 정확한 표주박형이 아닌 걸로 나타났다. 다. 몸통부에 대한 최대 압축력은 D2에서 6.50kgf로 나타났으나 평균적으로 D3에서 가장 큰 압축력을 나타내었다. 라. 알타리무의 몸통부와 무청의 접합부에 대한 최대절단력은 5.84kgf로 나타났고, 절단거리에 대한 절단력의 상관 관계는 거의 일정함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.980-983
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• 2014

본 논문은 잎의 외형을 이용한 산나물 자동 인식 시스템을 제안한다. 더 나은 산나물 자동 인식 시스템을 위해 잎의 외형 추출뿐만 아니라 방향벡터를 이용하여 정확도를 향상시켰다. 이를 위해 BP와 HMM 알고리즘을 이용하여 개선하였고, 외형 특징점을 추출하여 표현하였다. 제안하는 시스템의 성능은 실험으로 증명하였으며, 어느 정도 의미 있는 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.197-198
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• 2021

반려동물에 대한 인식변화와 고령화, 저출산 문제로 반려동물을 키우는 사람이 계속해서 증가하고 있다. 하지만 반려동물을 유기하는 경우도 많아져 정부에서는 반려동물 등록제를 시행하여 동물 유기를 예방하고 있다. 그럼에도 불구하고 동물 등록 절차의 번거로움과 부작용 우려로 인해 많은 사람이 등록을 하고 있지 않는 실태이다. 본 논문에서는 딥러닝 이미지 분석을 활용한 동물 외형분석 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 동물 이미지에서 특징점 추출을 위해 CNN과 구글에서 제공하는 딥러닝 프레임워크인 텐서플로우(TensorFlow)를 활용하며 동물의 외형을 분석해 동물의 고유한 외형 정보를 얻을 수 있다. 이를 통해 각 개체를 특정할 수 있어 현재 시행되고 있는 동물 등록방법을 대체하여 동물 유기문제 해결에 기여할 것으로 기대한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.2
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• pp.361-368
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• 2017

This study analyzes into the characteristic appearance in distintion with emotional changes toward visual forms of psychology along with character development in the 3D animation industry. In this regard, the study seeks to propose essential targets of the five emotional characters from the Pixar's animation Inside-Out to prove psychological effects to the character's visual appearance. As a previous research, the study analysis the visual representations oriented toward both emotional facial expression and emotional color expression using both Paul Ekman and Robert Plutchik's human basic emotion research. The purpose of this study is to present the visual guideline of emotional character's appearance through the various human expression for differentiated character development in animation production.