• Title/Summary/Keyword: 카메라 모델

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Digital Twin Classroom using 360 Camera (360 카메라를 이용한 디지털 트윈 강의실)

  • Yoo, Hyeontae;Kim, Jinho;Kim, Yoosung;Park, Inkyu
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.232-234
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    • 2021
  • 본 논문에서는 딥러닝 얼굴 인식을 이용하여 실시간 360 공간 Classroom 과 실시간을 기반으로 한 가상 360 공간 Classroom 을 제안한다. MTCNN 을 이용한 얼굴 검출 및 Inception Resnet V1 모델을 이용한 딥러닝 기법을 통해 얼굴인식을 진행하고 HSV 색공간 기반의 화자 판별, 아바타 Rendering, 출석 체크 등을 진행한다. 이후 시각화를 위해 제작한 Web UI/UX 를 통해 사용자에게 현실과 가상 공간을 넘나드는 Twin Classroom 을 제공한다. 따라서 사용자는 새로운 화상 교육 플랫폼에서 보다 개선되고 생동감 있는 Classroom 에서 교육을 받을 수 있다.

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Motion Transfer Using 3D Human Parameters (3 차원 인체 모델을 사용한 휴먼 모션 전이 기법)

  • Herman, Herman;Park, In Kyu
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.187-189
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    • 2021
  • 모션 전이 기법은 주어진 모션 시퀀스를 타겟 대상의 움직임에 적용하는 기법이다. 사실적인 모션 전이를 위해서는 소스와 타겟 휴먼의 포즈, 형태 및 카메라 정보를 기반으로 한 모션 정보가 필요하다. 본 논문은 최근 3 차원 인체 모델링에서 우수한 성능을 보인 SMPL 을 이용하여 정교한 모션 정보를 추출하고 이를 통한 모션 전이를 수행 할 수 있는 기법을 보인다. 소스와 타겟의 SMPL 매개 변수를 사용하여 모션 정보를 나타내고 이를 통해 encoder 로부터 추출된 특징 맵을 변형하여 모션 전이를 수행한다. 제안하는 기법의 정성, 정량적 분석을 보이고 휴먼 모션 전이 기법에 대한 향후 연구 방향을 제시한다.

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A Fire Deteetion System based on YOLOv5 using Web Camera (웹카메라를 이용한 YOLOv5 기반 화재 감지 시스템)

  • Park, Dae-heum;Jang, Si-woong
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2022.10a
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    • pp.69-71
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    • 2022
  • Today, the AI market is very large due to the development of AI. Among them, the most advanced AI is image detection. Thus, there are many object detection models using YOLOv5.However, most object detection in AI is focused on detecting objects that are stereotyped.In order to recognize such unstructured data, the object may be recognized by learning and filtering the object. Therefore, in this paper, a fire monitoring system using YOLOv5 was designed to detect and analyze unstructured data fires and suggest ways to improve the fire object detection model.

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A System for the Improvement of Elderly Health to Classify Pose Using Smart Mirror (스마트 미러를 활용한 노인 건강 증진 자세 분류 시스템)

  • Kang, Young-Seo;Choi, Kyeong-Seo;Lee, Ga-Young;Joo, Jong-Wha J.
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.681-683
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    • 2022
  • 코로나 19 로 인해 사회적으로 활동 범위에 제약이 많아져 신체 노화가 진행중인 노년층의 심각한 운동 부족 현상 발생했다. 이에 따라 본 연구는 스마트 미러 트레이닝 프로그램의 범람 속에 신체적인 불편함을 가지고 있는 노인의 건강 증진에 주목하여 스마트 미러와 노인 자세 탐지, 자세 정확성 판단 시스템을 기반으로 한 자세 분류 서비스 제공 프로그램을 제안한다. 스마트 미러에 탑재된 카메라로 받아온 영상을 MoveNet 과 머신러닝 모델을 사용하여 사용자의 동작을 파악하는 방식으로 활동 프로그램을 진행한다. 향후 디지털 소외 계층의 사용 및 노인 자세 데이터 분석에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

Vehicle Infotainment System Based on AI (인공지능 기반 차량 인포테인먼트시스템)

  • Kyu-chan Kim;Ji-seob Kim;Jung-mu Kim;Chang-min Lee;Jun-hyeong Park;Tae-won Kim;Joon-ho Park
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.07a
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    • pp.433-434
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    • 2023
  • 본 논문에서는 미디어파이프와 아이트래킹의 손동작 및 눈 위치 인식을 이용하여 차량 내 조작할 수 있는 다양한 기능을 감압식 버튼이 아닌 카메라를 이용한 동작 기능을 제공해주는 차량 인포테인먼트시스템을 제안한다. 인공지능 모델은 Open-CV 구조를 활용하여 학습을 진행하였고, 라즈베리파이를 이용하여 구현하였다. 제안된 시스템은 운전자를 위해 설계된 다양한 동작들을 시각 정보로 전달해 운전 중 불편함을 대체할 수 있을 뿐만 아니라, 설치 및 사용방법이 간편하여 활용도가 높을 것으로 기대된다.

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The digital transformation of mask dance movement in intangible cultural asset based on human pose recognition (휴먼포즈 인식을 적용한 무형문화재 탈춤 동작 디지털전환)

  • SooHyuong Kang;SungGeon Park;KwangYoung Park
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.678-680
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    • 2023
  • 본 연구는 2022년 유네스코 인류무형유산 대표목록에 등재된 탈춤 동작을 디지털화하여 후속 세대에게 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다. 데이터 수집은 국가무형문화제로 지정된 탈춤 단체 13개, 시도무형문화재 단체 5개에 소속된 무형문화재, 전승자 39명이 관성식 모션 캡처 장비를 착용하고, 8대의 카메라를 이용하여 수집하였다. 데이터 가공은 바운딩박스를 수행하였고, 탈춤동작 추정은 YOLO v8을 사용하였고 탈춤 동작 분류는 YOLO v8에 CNN모델을 결합하여 130개의 탈춤을 분류하였다. 연구결과, mAP-50은 0.953, mAP50-95는 0.596, Accuracy 70%를 달성하였다. 향후 학습용 데이터셋 구축량이 늘어나고, 데이터 품질이 개선된다면 탈춤 분류 성능은 더욱 개선될 것이라 기대한다.

Development of An Autonomous Medicine Delivery Robot Using Facial Recognition for Unlocking Mechanisms (얼굴인식 알고리즘을 활용한 잠금해제 및 자율주행 약제배송로봇 개발)

  • Yu-Kyeong Kim;Ye-Rin Kim
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.874-875
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    • 2023
  • 본 논문은 COVID-19와 같은 전염병 확산 방지를 위해 비대면 약제배송로봇을 제안한다. 제안한 로봇은 OpenCV와 Q-Learning기반의 모델을 사용하여 실시간 영상처리로 사람의 얼굴을 식별한다. 환자의 얼굴, 나이, 전달 약제 등을 환자 데이터베이스에 등록한다. 카메라로 인식된 환자의 얼굴과 데이터베이스 내 환자의 얼굴이 일치할 경우 잠금장치를 해제시켜 환자의 약제 수령을 허용한다. 또한 어플리케이션을 통해 약제가 올바르게 전달되었는지 2차적으로 확인한다. 따라서 본 논문에서 제안한 로봇은 비대면으로 환자에게 약을 전달함으로써 입원병동에서 발생할 수 있는 전염병 확상의 방지에 효과적으로 기여할 수 있을 것이다.

An Autonomous Driving System Based on Stereo-Vision and End-to-End Learning (스테레오 비전 및 End-to-End Learning 기반 자율주행 시스템)

  • Ye-Joong Yoon;Ji-Hwan Song;Hyeong-Seob Byeon;Bae-Seong Park;Jong-hyun Kim
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.1171-1172
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    • 2023
  • 자율주행 기술에서 스테레오 비전과 End-to-End Driving은 많이 사용되는 기술이며 본 연구에서는 이를 신호등 인식과 주행에 적용하였다. 신호등 인식은 좌우 카메라로부터 적색 원을 인식한 후 스테레오 비전을 통해 신호등과의 거리를 추정한다. 주행 시스템은 End-to-End Learning 기반으로 이루어지며, 출력값인 가변저항을 조향각으로 변환하여 제어할 수 있다. 또한 감마 보정을 통한 데이터 증강을 통해 빛에 대해 민감하지 않게 모델을 학습하였다. 추후 신호등 인식 시 HSV 필터가 빛에 민감한 점과 주행 시 가변저항 값이 일정하지 않은 점이 해결된다면 더욱 안정적인 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.

A Study on Random Dilated Shapelet Transform for classifying multivariate signal data (다변량 신호 데이터 분류를 위한 확장 셰이플릿 변환 기법)

  • Jong-Min Jeong;Jae-Sung Son;Jae-Sung Park;Sang-Min Lee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.709-711
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    • 2023
  • 안전관리를 위한 인공지능 기술은 꾸준히 연구되고 있는 분야다. 특히, 컴퓨터 비전 기술을 활용한 CCTV 영상 분석은 군중의 동선과 밀도를 파악하는데 유용하며, 대규모 실내 공간에서 체계적인 안전관리를 가능하게 한다. 그러나 기존의 CCTV 카메라를 사용한 군중 수 추정은 가려짐(occlusion)과 같은 한계가 있다. 본 논문은 무선 랜 신호 데이터 분석 기법을 활용하여 수집한 데이터를 활용하여 실내 환경에서 군중 수를 추정하고자 한다. 본 논문에서는 인원 수 분류 예측을 위해 셰이플릿 확장 변환(Random Dilated Shapelet Transform) 기법을 제안한다. 단일 데이터 세트 내 분류 결과와, TX, RX 배치 방식에 따른 분류 성능의 차이는 모델의 성능 부족보다 데이터의 특성을 고려한 새로운 접근 방법의 필요성을 알려준다.

Electric Kickboard Safety Environment Systemfor Neuromuscular Disease Patients (신경근육질환 환자를 위한 전동킥보드 안전 환경 시스템)

  • DongYeon Ha;JooYong Song;ChangRyeol Lee;TaeHwa Ha;JoonYong Park
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.986-987
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    • 2023
  • 본 논문은 신경근육질환 환자의 이동 문제를 해결하고, 기존 전동킥보드 시스템의 한계와 문제점도 해결하는 '신경근육질환 환자를 위한 전동킥보드 안전 환경 시스템'을 제안한다. 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 헬멧 착용 검사를 통과해야만전동킥보드를 이용할 수 있다. 휴대폰 전면 카메라를 통해 사용자의 모습을 촬영하면 딥러닝 모델을 통해 헬멧 착용 여부를 판단한다. 둘째, 주행 금지구역에서는 이용자 추적 모드를 활성화하여 OpenCV를 통해 이용자를 검출및 추적하고이에 따라 모터 PWM을 조절해서 방향 및 속력을 조절함으로써 이용자를 추적한다. 셋째, 헬멧 내 자이로 센서와 쇼크 센서를 통해 주행 사고를 감지하고 SMS를 이용해 해당 보호자에게 자동으로 사고 정보를 전달한다.