• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.49-52
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• 2006

본 논문에서는 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 하는 발걸음을 이용한 개인 식별 시스템을 제안한다. 개인의 발걸음은 연속적인 자세나 움직임의 집합으로 나타낼 수 있는데, 구조적으로 연속적인 움직임의 변화는 확률적인 특성을 가지고 있기 때문에 은닉 마르코프 모델을 이용하여 적절하게 모델링 할 수 있다. 개인의 발걸음은 N개의 이산적인 자세 간의 전이로 이루어졌다고 가정하였으며, 이를 계산하기 위해 MMSI라는 발걸음 특징 모델을 제안하였다. MMSI는 발걸음 인식에 중요한 역할을 하는 시공간적인 정보를 가지고 있는 그레이-스케일 영상이다. 실험 결과는 MMSI를 이용하여 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 한 발걸음 인식 결과를 보여준다.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• v.11 no.1
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• pp.16-29
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• 1994

1. 현재 보편적으로 참고가 되는 간질 환자의 운전 면허 허용의 기준과 관련 법규등을 요약하면 표-5와 같다. 2. 아직 어떤 국가에서는 간질환자의 차량운전을 무경련 기간에 상관없이 금하고 있으나, 대다수의 국가에서는 일정한 기간의 무경련의 존재가 면허 허용의 중요한 기준으로 삼고 있으며, 대략 1년간의 기간을 요구하고 있다. 그러나 간질은 그 특징상 1년 혹은 2년의 무경련후에도 경련이 발생될 수 있어 1년간의 무경련으로 면허 발급을 허가는 제도는 더 연구하여 보완할 필요가 있다. 3. 수면시 간질, 전구증상이 있는 복합 부분 간질, 단순 운동성 간질, 특수한 여건이나 자극에서 생기는 경련환자에게 선택적으로 운전면허 허용은 장시간 운전, 고속 운전, 심리적 육체적 과로상태에서 운전을 하는 경우 기존 경련을 심하게 유발하거나, 평소와 다른 상황에서 경련이 생길 수 있어 이런 환자들에게 일괄적으로 면허를 허용하기 보다는 세밀하게 분석하여 개인별로 판별하여야 하는 것이 바람직하다. 4. 환자의 능동적이고 성실한 경련보고와 아울러 경련발생 가능성이 높아 의사의 운전중단 처방을 수용하고 따르는 협조적인 환자의 자세가 매우 중요한데, 현재까지 환자의 성실한 경련보고와 의사의 조치에 대한 환자의 적극적인 수용자세가 해결되지 않고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.295-298
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• 2019

본 논문은 기존의 수동으로 높이 조절만 가능한 단순 의자를 탈피하여 자라나는 아이의 신장과 체형에 맞게 의자 높이를 자동으로 조절해주는 스마트 의자를 제안한다. 본 논문의 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 초음파센서와 무게센서를 사용하여 아이의 신장과 체중을 측정함으로써 신체에 맞게 자동으로 의자의 각도와 높낮이를 조절해준다. 둘째, 센서를 통해 실시간으로 데이터를 수집하여 App 화면에 건강 상태를 보여주고 아이 등급표와 비교하여 아이의 성장률을 가시적으로 보여준다. 셋째, 압력 센서를 이용하여 아이의 자세 상태를 보여주고 App 알림과 데이터 분석으로 아이의 자세 교정에 도움을 준다. 넷째, 신호를 전달하면 지정된 자리로 의자가 자동으로 이동하는 기능을 제공한다. 제안된 시스템은 IoT 기술을 접목함으로써 성장이 빠른 영유아를 키우는 가정을 대상으로 의자 교체에 필요한 비용 절감 효과와 바쁜 현대인들을 위해 아이의 건강관리를 보다 효율적으로 돕는 것을 목표로 한다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.18 no.2
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• pp.93-97
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• 2010

This paper presents the improved KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) of registration of Image sequence captured by camera mounted on unmanned helicopter assuming without camera attitude information. It consists of following procedures for the proposed image registration. The initial interested points are detected by characteristic curve matching via dynamic programming which has been used for detecting and tracking corner points thorough image sequence. Outliers of tracked points are then removed by using Random Sample And Consensus(RANSAC) robust estimation and all remained corner points are classified as inliers by homography algorithm. The rectified images are then resampled by bilinear interpolation. Experiment shows that our method can make the suitable registration of image sequence with large motion.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.67-70
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• 2015

최근 깊이 영상 기반 렌더링 방법을 이용하여 제작된 3차원 컨텐츠가 우리의 눈을 즐겁게 해주고 있다. 이러한 깊이 영상 기반 렌더링에서는 필연적으로 색상 카메라와 깊이 카메라 간의 시점 차이가 발생한다. 따라서 두 시점을 일치시키는 전처리 과정으로서 카메라 파라미터가 중요한 역할을 수행한다. 카메라 파라미터를 획득하는 과정으로 카메라 캘리브레이션이 수행된다. 널리 사용되는 기존의 카메라 캘리브레이션 방법은 평면의 체스보드 패턴을 여러 자세로 촬영한 다음 패턴 특징점을 손으로 직접 선택해야하는 불편함이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 원형 샘플 화소 검사와 호모그래피 예측을 이용한 반자동 카메라 캘리브레이션을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 FAST 코너 검출 알고리즘을 이용하여 패턴 특징점의 후보를 영상으로부터 추출한다. 다음으로 원형 샘플 화소를 검사하여 후보군의 크기를 줄인다. 그리고 호모그래피 예측을 통해 손실된 패턴 특징점을 보완하는 완전한 패턴 특징점군을 획득한다. 마지막으로 화소 정확성 향상을 통해 실수 단위의 정확성을 가지는 패턴 특징점의 위치를 획득한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법과 비교하여 카메라 파라미터의 정확성은 유지하고 수작업의 불편함을 해소할 수 있음을 확인했다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.46 no.1
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• pp.112-120
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• 2009

Face membership authentication is to decide whether an incoming person is an enrolled member or not using face recognition, and basically belongs to two-class classification where support vector machine (SVM) has been successfully applied. The previous SVMs used for face membership authentication have been trained and tested using image feature vectors extracted from member face images of each class (enrolled class and unenrolled class). The SVM so trained using image feature vectors extracted from members in the training set may not achieve robust performance in the testing environments where configuration and size of each class can change dynamically due to member's joining or withdrawal as well as where testing face images have different illumination, pose, or facial expression from those in the training set. In this paper, we propose an effective class discriminating feature vector-based SVM for robust face membership authentication. The adopted features for training and testing the proposed SVM are chosen so as to reflect the capability of discriminating well between the enrolled class and the unenrolled class. Thus, the proposed SVM trained by the adopted class discriminating feature vectors is less affected by the change in membership and variations in illumination, pose, and facial expression of face images. Through experiments, it is shown that the face membership authentication method based on the proposed SVM performs better than the conventional SVM-based authentication methods and is relatively robust to the change in the enrolled class configuration.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.12
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• pp.295-302
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• 2013

Many reported methods assume that the people in an image or an image sequence have been identified and localization. People detection is one of very important variable to affect for the system's performance as the basis technology about the detection of other objects and interacting with people and computers, motion recognition. In this paper, we present an efficient linear discriminant for multi-view people detection. Our approaches are based on linear discriminant. We define training data with fisher Linear discriminant to efficient learning method. People detection is considerably difficult because it will be influenced by poses of people and changes in illumination. This idea can solve the multi-view scale and people detection problem quickly and efficiently, which fits for detecting people automatically. In this paper, we extract people using fisher linear discriminant that is hierarchical models invariant pose and background. We estimation the pose in detected people. The purpose of this paper is to classify people and non-people using fisher linear discriminant.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.200-204
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• 2008

In this paper, to solve localization problem for out-door navigation of robotic vehicles, a particle filter based 3D object recognition framework that can estimate the pose of a building or its entrance is presented. A particle filter framework of multiple evidence fusion and model matching in a sequence of images is presented for robust recognition and pose estimation of 3D objects. The proposed approach features 1) the automatic selection and collection of an optimal set of evidences 2) the derivation of multiple interpretations, as particles representing possible object poses in 3D space, and the assignment of their probabilities based on matching the object model with evidences, and 3) the particle filtering of interpretations in time with the additional evidences obtained from a sequence of images. The proposed approach has been validated by the stereo-camera based experimentation of 3D object recognition and pose estimation, where a combination of photometric and geometric features are used for evidences.

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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• v.18 no.2
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• pp.263-272
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• 1994

The purpose of this study was to identify factors that might distinguish those who have a high level of Intention to purchase each of domestic, foreign designer and national brand jeans from those who have a low intention in terms of evaluative criteria belief, ideal jeans image and clothing altitude. The sample consisted of 198 male and 197 female students from five universities in Seoul. The questionnnaire consisted of 50 seven-point semantic differential scales dealing with evaluative criteria and ideal jeans image, beliefs about and intention to purchase domestic, foreign designer and foreign national brand jeans and 25 Likert type clothing attitude scales. Based on a series of t-tests the results showed that color and design were the most influencing factor among the evaluative criteria belief, regardless of brand type, while durability, accessory, sewing were the least. Sexy image, brand consciousnees and fashion interest were the important factor that distinguish high intention to purchase group fro)m low intention to purchase group.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.17B no.6
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• pp.429-436
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• 2010

This paper presents a method to extract 3D outlines of objects in an image obtained from a monocular vision. After detecting the general outlines of the object by MOPS(Multi-Scale Oriented Patches) -algorithm and we obtain their spatial coordinates. Simultaneously, it obtains the space-coordinates with feature points to be immanent within the outlines of objects through SIFT(Scale Invariant Feature Transform)-algorithm. It grasps a form of objects to join the space-coordinates of outlines and SIFT feature points. The method which is proposed in this paper, it forms general outlines of objects, so that it enables a rapid calculation, and also it has the advantage capable of collecting a detailed data because it supplies the internal-data of outlines through SIFT feature points.