• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.288-290
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• 2017

최근 증강 현실(AR)의 응용분야로 AR 콘텐츠의 관심과 수요가 증가하고 있다. 일반적으로 실외환경에서 AR 콘텐츠를 서비스할 때 AR 스크린 위에 오브젝트의 표출을 제어하기 위해 GPS 신호를 이용한 위치 정보를 사용하거나 사물의 이미지를 기반으로 하는 마커를 사용한다. 그러나 실내 환경에서의 경우 위치 정보를 이용할 수 없다는 문제점이 있다. 만약 마커만을 이용하여 서비스를 제공하는 경우 주변의 이동하는 장애물로 인한 마커의 인식이 불안정하다는 문제점 또한 갖는다. 그리고 AR 스크린 상에 표시되는 정보가 특정 위치에 고정 상태로 표시되는 것이 아닌 카메라의 이동에 따라 이동한다는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 iBeacon을 이용하여 실내 위치 인식과 특정 마커를 이용하여 AR 스크린에 표출될 객체를 정확한 위치에 나타내기 위한 오브젝트 제어 방법에 대해 연구하였다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2005년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.144-149
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• 2005

본 논문에서는 $CAVEW^{TM}-like$ 시스템과 같은 대형 디스플레이 기반의 몰입형 시뮬레이션 환경에 필요한 인터랙션 기법을 제안한다. 축소 모형(miniature) 인터랙션은 원거리에 있는 객체를 쉽게 선택하거나 조작하기 위하여 가상 세계 전체를 축소하여 사용자 근처에 디스플레이하고 이를 조작함으로써 대상 객체와 상호작용 할 수 있도록 해준다. 또한, 조감도(bird's eye view)로 표현되는 지도상에 사용자 위치를 표시하여 가상 세계 탐색시 이동 경로를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 축소 모형은 투명 패널 인터페이스를 통하여 보여지며 사용자는 이를 이용하여 택타일 피드백(tactile feedback)을 제공 받을 수 있다. 그리드(grid)를 이용한 비주얼 가이더는 가상 세계 내에 그리드를 디스플레이하여 대상 객체와 사용자간의 위치 관계를 쉽게 파악할 수 있도록 해준다. 일반적으로 대형 디스플레이 환경에서의 인터랙션은 정확한 깊이 인식이 어렵기 때문에 인터랙션 시사용자의 불필요한 행위를 유발하게 된다. 본 논문에서 제안하는 기법은 이 같은 문제점을_개선하여 객체 조작 시 느껴지는 피로감을 최소화 시킬 수 있으며 다양한 몰입 및 상황 기반 시뮬레이션 어플리케이션에 적용되어 활성화 될 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제34권3호
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• pp.243-251
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• 2016

일반적으로 라이다 데이터 처리 과정은 노이즈 제거, 지표면/비지표면 분리를 위한 필터링, 데이터 분류, 객체분할, 형태인식, 객체 모델링, 성과물에 대한 정확도 검증 등이다. 본 논문은 점군집 라이다 데이터를 이용한 3차원 곡면객체의 모델링과 정확도 검증에 중점을 두고 있다. 기존의 구형 및 원통형 객체 모델링 방법은 함수의 선형화, 미지계수의 초기 근사값 및 반복 계산이 요구되지만, 제안한 방법은 모델링 함수의 미지계수를 직접 결정하는 방법이다. 이를 위하여 객체를 형성하는 단위 객체면 형태를 분석하여 적합한 함수를 결정하고, 함수를 구성하는 미지변수를 추정한 후 정확도를 분석하여 타당성을 검증하였다. 제안한 방법을 반구형 및 반원통의 시뮬레이션 및 실제 건물 데이터에 적용하여 모델링 함수의 계수와 정확도를 산정하였으며, 다양한 형태의 객체 모델링의 자동화에 기여할 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.195-198
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• 2013

관심 객체의 인식 및 추적은 컴퓨터 비전 분야의 중요한 영역이다. 본 논문에서는 기존의 Mean-Shift 알고리즘의 고질적인 문제인 유사 히스토그램 분포를 가지는 객체 간 혼동 현상을 해결하는 방법을 제안한다. 피부색 필터링, 얼굴 인식, Mean-Shift 순으로 진행되는 처리 과정에서 각각의 알고리즘 블럭은 다음 진행 알고리즘의 성능을 높이는데 기여한다. 연산 오버헤드가 발생하지 않도록 추적 영역과 유사한 히스토그램 분포를 가지는 영역이 겹쳐질 때에만 화이트 픽셀의 수를 고려해 Viola-Jones 알고리즘을 실행하여 간단한 산술 연산을 통해 Mean-Shift의 수렴성을 높인다. 실험 결과 화이트 픽셀 수가 Mean-Shift의 탐색 반경에서 78%이상이 되면 Viola-Jones 알고리즘이 수행되도록 설정하였을 때 얼굴 영역 인식이 되는 경우에 한해서 객체 추적은 100% 성공하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.146-151
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• 2021

현재 국내외 여러 국가에서 한 가정의 차량의 수요가 증가하여 차량의 탑승 인원은 적어지고 도로의 차량 수는 증가하고 있는 추세이다. 이에 따른 문제점인 교통 체증을 해결하기 위해 이용 가능한 다인승 전용차로 제도가 시행되고 있다. 이 제도는 경찰들이 빠르게 움직이는 차량을 직접 눈으로 감시하여 불법 차량을 단속하는 실정이며, 이는 정확성이 낮고 사고의 위험성을 동반된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 도로 현장의 영상을 이용한 딥러닝 객체 인식 기술을 적용한다면 앞서 말한 문제점들이 해결될 것이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 딥러닝 모델의 성능을 비교·분석하여, 영상을 통해 실시간 차량 탑승 인원을 파악할 수 있는 딥러닝 모델을 선정하고 객체 인식 모델의 문제점을 보완한 차량 탑승 인원 감지 알고리즘을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.425-430
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• 2015

본 논문은 딥러닝 알고리즘을 적용한 깊은신경망을 이용하여 회전 객체의 분류 효율성을 높이기 위한 연구이다. 회전객체의 분류 실험을 위하여 데이터는 COIL-20을 사용하며 객체의 2/3영역을 학습시키고 1/3영역을 유추하여 분류한다. 연구에 이용된 3가지 분류기는 주성분 분석법을 이용해 데이터의 차원을 축소하면서 특징값을 추출하고 유클리디안 거리를 이용하여 분류하는 PCA분류기와 오류역전파 알고리즘을 이용하여 오류 에너지를 줄여가는 방식의 MLP분류기, 마지막으로 pre-training을 통하여 학습데이터의 관찰될 확률을 높여주고 fine-tuning으로 오류에너지를 줄여가는 방식의 딥러닝을 적용한 DBN분류기이다. 깊은신경망의 구조별 오류율을 확인하기 위하여 은닉층의 개수와 은닉뉴런의 개수를 변경해가며 실험하고 실제로 가장 낮은 오류율을 나타내는 구조를 기술한다. 가장 낮은 오류율을 보였던 분류기는 DBN을 이용한 분류기이다. 은닉층을 2개 갖는 깊은신경망의 구조로 매개 변수들을 인식에 도움이 되는 곳으로 이동 시켜 높은 인식률을 보여줬다.

• 지능정보연구
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• 제11권3호
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• pp.117-127
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• 2005

이동기기를 기반으로 하는 기술이 급격히 발달함에 따라 일반 컴퓨팅 환경의 그래픽이나 영상처리 기술들을 활용한 모바일 컨텐츠 개발이 증가하고 있다. 본 논문에서는 상호 연동성을 지원하는 국내 표준 무선인터넷 플랫폼인 WIPI를 기반으로 하여 영상처리와 얼굴인식 기술을 응용한 얼굴탐지 및 인식 지원 미들웨어를 설계하였다. 생성된 얼굴인식 미들웨어는 휴대폰 카메라를 이용한 인식보안 및 다양한 컨텐츠로 활용될 수 있도록 객체지향 개념을 도입해 각각의 미들웨어가 얼굴인식 미들웨어를 공유할 수 있다. 이는 컨텐츠 설계에 있어 주요 프로세스를 분리함으로써 컨텐츠의 개발 기간 및 비용을 단축시킬 수 있으며, 컨텐츠 보호 및 타 기업과의 기술이전에 적용될 수 있다. 얼굴인식 미들웨어는 서비스에 따라 얼굴탐지 모듈과 얼굴인식 모듈로 구성되며, WIPI 플랫폼 상에서의 얼굴인식 미들웨어 응용 컨텐츠 설계 방법에 대하여 제시한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.113-122
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• 2017

영상 처리에서 전경 이미지 추출은 움직이는 대상이나 객체를 인식하려는 경우에 주로 응용된다. 게임에서 전경 이미지에 포함되는 객체들은 주로 캐릭터와 NPC(Non Player Character), 아이템 등이 될 수 있다. 이 객체들은 플레이어들의 이동, 공격, 방어, 수집의 대상이 되는 객체들로 플레이어들의 주요 관심 대상이 될 수 있다. 본 연구는 이러한 배경에서, 플레이어들의 관심 영역을 추출하기 위한 연구이다. 이를 위해, 첫째, 전경 이미지를 추출한다. 둘째, 추출한 전경 이미지를 일정시간 누적시켜서 히트맵(Heat Map) 이미지를 결과 이미지로 보여준다. 마지막으로 마우스 트랙킹 프로그램을 이용하여 마우스 이동 영역을 검출하고 히트맵 이미지와 비교함으로써 플레이어의 관심 영역을 유도할 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권2호
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• pp.264-271
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• 2015

객체에 대한 위치인식을 위해서는 3개 이상의 무선모듈이 설치된 환경에서 객체와 무선모듈간 PTMP 통신기반의 삼각측량법을 이용하는 것이 일반적이다. 따라서 무선통신 인프라가 사전에 구축된 공간에서만 적용 가능한 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 PTP 통신 방식이 제안되었으나 구체적인 검증부족으로 일반화하기에는 미흡한 문제가 있다. 본 논문에서는 기존의 PTP 통신 기반의 위치추정 알고리즘의 문제점을 분석하고 단일수신기가 다수 수신기를 대체할 수 있는 조건을 만족하는 고정객체 위치추정 알고리즘을 제안한다. 또한, 제안된 알고리즘 평가를 위해 CSS 무선통신 모듈을 이용하여 위치추정 시스템을 설계 및 구현한다. 그리고 구현된 시스템을 통한 시험 결과 $10m{\times}16m{\times}1m$의 실내환경에서 위치추정을 위한 최적 이동거리 간격이 3m임을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제14C권1호
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• pp.105-114
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• 2007

센서네트워크 환경에서 이동객체의 위치추적방법은 추적방법론에 따라 데이터의 수신과 위치추적의 정확성에 문제가 있었으며, 이러한 위치데이터는 오로지 위치 추적만을 위한 데이터이었기에 주변의 환경 데이터를 활용하여 상황에 맞는 정보판단 또는 모니터링에 한계가 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방법으로 상황인식(context aware)을 종종 활용하는데, 본 문은 자기센서를 기반으로 측정된 자성체(magnetic line tracer)의 자성데이터 위치 추적 및 제어에 관한 데이터처리에 상창인식을 활용한 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 센서네트워크 노드의 자기센서의 자성데이터 측정과 주변 환경정보 데이터를 이용하였고, 이러한 데이터를 상황인식 데이터베이스의 엔트리로 구성함으로써 추후 행동정보 추론 및 제어할 수 있다. 아울러 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 센서네트워크 환경을 만족하는 테스트베드를 구축하였으며, 이를 이용한 라인트레이서의 위치 추적과 경로탐색의 결과를 도출하였으며, 도출된 데이터를 근거로 하여 주변 환경정보 데이터베이스 엔트리 및 상황인식에 따른 라인트레이서의 방향제어에 미치는 영향을 분석하였다.