• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1434-1449
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• 2019

Video object segmentation is a significant task in computer vision, but its performance is not very satisfactory. A method of video object segmentation using weakly temporal information is presented in this paper. Motivated by the phenomenon in reality that the motion of the object is a continuous and smooth process and the appearance of the object does not change much between adjacent frames in the video sequences, we use a feed-forward architecture with motion estimation to predict the mask of the current frame. We extend an additional mask channel for the previous frame segmentation result. The mask of the previous frame is treated as the input of the expanded channel after processing, and then we extract the temporal feature of the object and fuse it with other feature maps to generate the final mask. In addition, we introduce multi-mask guidance to improve the stability of the model. Moreover, we enhance segmentation performance by further training with the masks already obtained. Experiments show that our method achieves competitive results on DAVIS-2016 on single object segmentation compared to some state-of-the-art algorithms.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제8권3호
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• pp.159-166
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• 2021

COVID-19 has dramatically changed people's daily life. Wearing masks is considered as a simple but effective way to defend the spread of the epidemic. Hence, a real-time and accurate mask wearing detection system is important. In this paper, a deep learning-based mask wearing detection system is developed to help people defend against the terrible epidemic. The system consists of three important functions, which are image detection, video detection and real-time detection. To keep a high detection rate, a deep learning-based method is adopted to detect masks. Unfortunately, according to the suddenness of the epidemic, the mask wearing dataset is scarce, so a mask wearing dataset is collected in this paper. Besides, to reduce the computational cost and runtime, a simple online and real-time tracking method is adopted to achieve video detection and monitoring. Furthermore, a function is implemented to call the camera to real-time achieve mask wearing detection. The sufficient results have shown that the developed system can perform well in the mask wearing detection task. The precision, recall, mAP and F1 can achieve 86.6%, 96.7%, 96.2% and 91.4%, respectively.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.67-77
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• 2022

본 연구에서는 디지털가면을 화상상담에 활용한 가면화상상담을 진행한 상담자들의 경험을 탐색하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 총 10사례에 대한 가면화상상담을 경험한 4명의 상담사와의 초점집단면접 자료가 주제분석방법을 활용하여 분석되었다. 상담사들은 가면화상상담에 대한 우려가 있었으나 점차 적응해나갔으며 편안함과 재미를 느꼈다. 그러나 화상상담에서보다 더 큰 피로와 부담감을 느껴 가면화상상담을 위한 추가적인 교육훈련이 필요하다고 보았다. 또한 내담자들의 신속한 자기개방과 상담과정을 관찰하면서 디지털가면이 상담매체로 활용될 가능성을 긍정적으로 전망하였다. 본 연구의 결과에 기초하여 우리는 온라인 상담매체 활용을 위한 상담자 지원이 필요함을 제언하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1998년도 Proceedings of International Workshop on Advanced Image Technology
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• pp.171-176
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• 1998

This paper resents a spatio-temporal video segmentation method. The algorithm segments each frame of video sequences captured by a static or moving camera into moving objects (foreground) and background using a statistical hypothesis test. In the proposed method, three consecutive image frames are exploited and a hypothesis testing is performed by comparing two means from two consecutive difference images, which results in a T-test. This hypothesis test yields change detection mask that indicates moving areas (foreground) and non-moving areas (background). Moreover, an effective method for extracting object mask form change detection mask is proposed.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.49-58
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• 2022

본 연구에서는 전화, 화상, 디지털가면을 활용한 화상상담 등 3가지 온라인상담 방식과 대면상담이 회기별 깊이 및 순조로움, 작업동맹, 그리고 사후만족도에서 어떤 차이가 있는지를 비교하였고 사후 면접을 통해 내담 경험에 대한 질적 자료를 수집하여 비교 분석하였다. 실험에 참여한 40명의 대학생들은 4집단으로 나뉘어져 각 3회기씩의 상담을 받았고 매회기 직후, 혹은 상담 종료 후 설문 혹은 면접조사가 진행되었다. 분석 결과, 회기의 '깊이'에 대한 평가는 4집단에서 유사하게 나타났으나, 전화와 가면화상상담에서는 대면상담에 비해 1, 2회기에 '순조로움'을 더 높게 평가하는 것으로 나타나, 온라인상담에서 익명성이 보장될 때 내담자의 사회적 불안을 감소시키는 것을 알 수 있었다. 매회기 작업동맹 수준과 상담만족도는 4가지 상담방식 간에 유의미한 차이가 없는 것으로 나타났다. 사후면접자료를 통해 각 집단 참여자들의 미묘한 경험 차이들이 파악되었다. 본 연구는 향후 다양한 온라인상담 방식을 개발하고 실행해 나가는데 기본 정보를 제공할 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.1262-1270
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• 2020

최근 관심이 높아지고 있는 스마트 감시 비디오에 관한 연구는 주로 침입자 탐지 및 추적과 유기 물체 탐지에 초점이 맞춰져 왔고, 도난 물체의 실시간 탐지에 대한 연구는 중요성에 비해 상대적으로 미흡한 상황이다. 본 논문은 스마트 감시 비디오 적용 환경을 고려하여 두 가지의 서로 다른 도난 물체 탐지 알고리즘을 제시한다. 먼저 이중 배경 차감 모델(dual background subtraction model)을 사용하여 사전에 정적 및 동적으로 등록된 감시 대상 물체의 도난을 탐지하는 알고리즘을 제시한다. 그리고 이중 배경 차감 모델과 Mask R-CNN 기반의 객체 세그멘테이션 기술을 통합적으로 적용하여 일반 감시 물체의 도난을 탐지하는 알고리즘을 제시한다. 전자의 알고리즘은 등록된 감시 물체를 대상으로 계산 능력이 높지 않은 환경에서 경제적인 도난 탐지 서비스를 제공할 수 있고, 후자의 알고리즘은 충분한 계산 능력을 제공할 수 있는 환경에서 보다 광범위한 일반 감시 물체의 도난 탐지에 적용할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.2982-2988
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• 2014

에지 검출은 영상 분할, 영상 인식 등의 전처리 과정이며, 국내외에서 많은 관련 연구가 진행되고 있다. 대표적인 에지 검출 방법에는 소벨(Sobel), 프리윗(Prewitt), 라플라시안(Laplacian), 로버츠(Roberts), 케니(Canny) 에지 검출기 등이 있으며, 이러한 기존의 방법들은 비잡음 영상에서 에지를 검출할 경우 에지를 우수하게 검출이 가능하나 salt-and-pepper 잡음에 훼손된 영상에서는 잡음의 영향에 의해 에지 검출 특성이 미흡하게 나타난다. 따라서 본 논문은 salt-and-pepper 잡음에 훼손된 영상에서 우수한 에지 검출 특성을 얻기 위하여, 먼저 마스크의 중심 화소를 기준으로 상, 하, 좌, 우 방향으로 영역을 구분한다. 그리고 각 영역의 대표 화소값의 잡음 여부를 판단하여 그 결과에 따라 추정 마스크의 요소를 구한 후, 여기에 방향성 마스크를 적용하여 최종 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.

• Journal of Dental Anesthesia and Pain Medicine
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• 제17권4호
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• pp.313-316
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• 2017

Mask ventilation, the first step in airway management, is a rescue technique when endotracheal intubation fails. Therefore, ordinary airway management for the induction of general anesthesia cannot be conducted in the situation of difficult mask ventilation (DMV). Here, we report a case of awake intubation in a patient with a huge orocutaneous fistula. A 58-year-old woman was scheduled to undergo a wide excision, reconstruction with a reconstruction plate, and supraomohyoid neck dissection on the left side and an anterolateral thigh flap due to a huge orocutaneous fistula that occurred after a previous mandibulectomy and flap surgery. During induction, DMV was predicted, and we planned an awake intubation. The patient was sedated with dexmedetomidine and remifentanil. She was intubated with a nasotracheal tube using a video laryngoscope, and spontaneous ventilation was maintained. This case demonstrates that awake intubation using a video laryngoscope can be as good as a fiberoptic scope.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.44-49
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• 2021

최근 COVID-19로 인해 마스크 착용 여부 자동 검사 시스템에 신경망 기술들을 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 신경망 적용 방식에 있어서 1단계 검출 방식 또는 2단계 검출 방식을 사용하며, 데이터를 충분히 확보할 수 없는 경우 사전 학습된 신경망에 대해 가중치 미세 조절 기법을 적용하여 학습한다. 본 논문에서는 얼굴 인식부와 마스크 검출부로 구성되는 2단계 검출 방식을 적용하였으며, 얼굴 인식부에는 MTCNN 모델, 마스크 검출부에는 ResNet 모델을 사용하였다. 마스크 검출부는 다양한 실 상황에서의 인식률과 추론 속도 향상을 위하여 5개의 ResNet모델을 적용하여 실험하였다. 학습 데이터는 웹 크롤러를 이용하여 수집한 17,219개의 정지 영상을 이용하였으며, 1,913개의 정지 영상과 1분 동영상 2개에 대해 각각 추론을 실시하였다. 실험 결과 정지 영상인 경우 96.39%, 동영상인 경우 92.98%의 높은 정확도를 보였고, 동영상 추론 속도는 10.78fps임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.675-681
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• 2022

최근 IoT 기술과 AI의 발전에 따라 다양한 분야에서 무인화와 자동화가 진행되고 있으며, 사물인식과 객체분류 등 자동화의 기반이 되는 영상처리에 대한 관심이 높아지고 있다. 영상처리 과정에서 잡음 제거는 영상의 품질 또는 시스템의 정확성과 신뢰성에 큰 영향을 미치는 과정으로 다양한 연구가 진행되고 있으나, 영상에서 임펄스 잡음의 밀도가 높은 영역에 대한 영상을 복원하기 어렵다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 영상에서 임펄스 잡음 훼손된 영역을 복원하기 위해 부분 마스크와 라그랑지 보간법에 기반한 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크와 잡음 추정치를 서로 비교하여 필터링 과정을 스위칭하였으며, 영상의 저주파 및 고주파 성분에 따라 퍼지 가중치를 계산하여 영상을 복원하였다.