• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권12호
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• pp.1075-1082
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• 2007

본 논문은 동영상에 등장하는 다수 사람의 동작을 검출하여 검출된 동작을 개별적으로 인식하는 방법을 제안한다. 동작이 수행되는 속도 또는 크기 변화에 강인한 인식 성능을 갖기 위해 시공간축 피라미드(Spatial-Temporal Pyramid)방식을 적용한다. 동작 표현 방식을 통계적 특성 기반의 모션 그래디언트 히스토그램(MGH:Motion Gradient Histogram)으로 선택하여 인식 과정에서 발생하는 복잡도를 최소화 하였다. 다수의 동작을 검출하기 위하여 이진 차영상을 축적한 모션 에너지 이미지(MEI: Motion Energy Image) 방법을 적용하여 효율적으로 개별적 동작 영역을 획득한다. 각 영역은 동작 표현 방법인 MGH로 나타내어지고, 크기 변화에 강인하도록 피라미드 방식을 적응하여 학습된 템플릿 MGH와 유사도를 상호 비교하여 최종 인식 결과를 얻는다. 인식 성능의 평가를 위해 10개의 동영상을 활용하여 단일 객체, 다수 객체, 속도 및 크기 변화, 기존 방식과의 비교, 기타 추가 실험 등을 실시하여 다양한 조건의 영상에서 양호한 인식 결과를 확인 할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권7호
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• pp.1280-1286
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• 2001

본 연구에서는 작업자의 일정한 동작을 보다 효율적으로 인식할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 먼저, 작업자의 동작을 촬영한 동영상에서 연속된 프레임간의 차를 기반으로, 고정된 배경과 움직이는 대상을 분리한다. 다음으로, 에지 검출을 이용하여 동작의 중심 위치를 추정하여 연속적으로 움직이는 동작을 인식할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 설계한 동작 인식시스템은 기존의 산업헌장에서 적용되고 있는 동작인식 시스템의 문제점을 보완하기 위하여 작업자의 동작을 고정된 CCTV로 촬영한 영상을 인식의 대상으로 취함으로써 동작 정보를 얻기 위한 각종 장비들이 최소화되었다. 또한, 작업자의 신체 부분별 특성을 추출하기 위한 계산 작업에 소요되는 시간을 줄이기 위하여 프레임간의 차연산과 에지검출을 통한 동작인식을 실시하여 인식에 필요한 작업시간을 단축하여, 효율적이면서 비용이 저렴한 동작 인식시스템을 설계하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.99-105
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• 2023

이 논문은 IOT 기기인 라즈베리파이와 인공지능 기술을 이용하여 지능형 CCTV를 설계하고 시제품을 실험적으로 개발하였다. CCTV 화면에 있는 사람 수를 탐지하기 위하여 Object Detection 기술을 사용하였으며, 긴급 상황 탐지를 위하여 OpenPose에서 제공하는 Action Detection 기술을 사용하였다. 제안된 시스템은 CCTV, 서버 그리고 클라이언트 구조이고 CCTV는 라즈베리파이와 USB 카메라를 사용하였고, 서버는 리눅스를 사용하였고, 클라이언트는 아이폰을 사용하여 구현하였다. 각 서브 시스템간에 통신은 MQTT 프로토콜을 사용하여 구현하였다. 프로토타입으로 개발된 시스템은 초당 2.7프레임의 이미지를 전송할 수 있었고 초당 0.2 프레임에 대하여 이미지로부터 긴급 상황을 탐지할 수 있었다.

• ETRI Journal
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• 제37권6호
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• pp.1199-1210
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• 2015

Automatic emotion recognition based on facial cues, such as facial action units (AUs), has received huge attention in the last decade due to its wide variety of applications. Current computer-based automated two-phase facial emotion recognition procedures first detect AUs from input images and then infer target emotions from the detected AUs. However, more robust AU detection and AU-to-emotion mapping methods are required to deal with the error accumulation problem inherent in the multiphase scheme. Motivated by our key observation that a single AU detector does not perform equally well for all AUs, we propose a novel two-phase facial emotion recognition framework, where the presence of AUs is detected by group decisions of multiple AU detectors and a target emotion is inferred from the combined AU detection decisions. Our emotion recognition framework consists of three major components - multiple AU detection, AU detection fusion, and AU-to-emotion mapping. The experimental results on two real-world face databases demonstrate an improved performance over the previous two-phase method using a single AU detector in terms of both AU detection accuracy and correct emotion recognition rate.

• 품질경영학회지
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• 제47권3호
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• pp.571-582
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• 2019

Purpose: To develop a risk metric for failure cause that can help determine the action priority of each failure cause in FMEA considering time sequence of cause- failure- detection. Methods: Assuming a quadratic loss function the unfulfilled mission period, a risk metric is obtained by deriving the failure time distribution. Results: The proposed risk metric has some reasonable properties for evaluating risk accompanied with a failure cause. Conclusion: The study may be applied to determining action priorities among all the failure causes in the FMEA sheet, requiring further studies for general situation of failure process.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.732-734
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• 2023

Facial Action Units Detection (FAUs) problem focuses on identifying various detail units expressing on the human face, as defined by the Facial Action Coding System, which constitutes a fine-grained classification problem. This is a challenging task in computer vision. In this study, we propose a Prompt Tuning approach to address this problem, involving a 2-step training process. Our method demonstrates its effectiveness on the Affective in the Wild dataset, surpassing other existing methods in terms of both accuracy and efficiency.

• 전기학회논문지
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• 제60권10호
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• pp.1951-1958
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• 2011

The objective of this study is to analyze the performance of digital low-pass differentiators(LPD) and then to provide a method to select effective LPD filter, for detecting spikes of surface motor unit action potentials(MUAP). The successful spike detection of MUAPs is a first important step for EMG signal decomposition. The performances of simple and weighted LPD(SLPD and WLPD) filters are analyzed based on different filter lengths and varying MUAPs from simulated surface EMG signals. The SNR improving coefficient and effective MUAP duration range from the analysis results can be used to select proper LPD filters under the varying conditions of surface EMG.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2148-2161
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• 2019

In this paper, we present a real-time cattle action recognition algorithm to detect the estrus phase of cattle from a live video stream. In order to classify cattle movement, specifically, to detect the mounting action, the most observable sign of the estrus phase, a simple yet effective feature description exploiting motion history images (MHI) is designed. By learning the proposed features using the support vector machine framework, various representative cattle actions, such as mounting, walking, tail wagging, and foot stamping, can be recognized robustly in complex scenes. Thanks to low complexity of the proposed action recognition algorithm, multiple cattle in three enclosures can be monitored simultaneously using a single fisheye camera. Through extensive experiments with real video streams, we confirmed that the proposed algorithm outperforms a conventional human action recognition algorithm by 18% in terms of recognition accuracy even with much smaller dimensional feature description.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1987년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국과학기술대학, 충남; 16-17 Oct. 1987
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• pp.426-430
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• 1987

The reliability is the critical issue in many computer applications, particularly in process control system. In this paper we describe how to achieve the reliability improvement in controller system based multiprocessor. The proposed method is accomplished by using the techniques of fault detection, fault isolation, safe action, and fault diagnosis.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제10권6호
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• pp.113-123
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• 2006

사장교가 장경간으로 시공됨에 따라 대형화 되고 지진하중, 풍하중 및 차량하중 등 동적 하중에 의해 유발되는 진동현상에 취약한 단점이 나타난다. 이러한 하중 등에 의해 발생된 구조 손상은 구조물의 진동모드 특성에 영향을 미치게 된다. 기존의 정밀안전진단 기술을 이용하여 사장교의 구조 손상을 검색하고 평가하는 것은 상당한 비용과 시간이 소요될 뿐만 아니라 전체적인 구조거동 특성의 변화를 발견하기 어려울 것이다. 따라서 본 연구는 사장교에 대하여 구조손상 전의 진동모드 특성치와 구조손상 후의 진동모드 특성치를 이용하여 구조거동 특성의 변화를 검토하고 구조손상 검색을 수행하였다.