• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.1745-1753
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• 2004

A method of estimating the pose of a three-dimensional object from a set of two-dimensioal images based on parametric eigenspace method is proposed. A Gaussian blurred edge image is used as an input image instead of the original image itself as has been used previously. The set of input images is compressed using K-L transformation. By comparing the estimation errors for the original, blurred original, edge, and blurred edge images, we show that blurring with the Gaussian function and the use of edge images enhance the data compression ratio and decrease the resulting from smoothing the trajectory in the parametric eigenspace, thereby allowing better pose estimation to be achieved than that obtainable using the original images as it is. The proposed method is shown to have improved efficiency, especially in cases with occlusion, position shift, and illumination variation. The results of the pose angle estimation show that the blurred edge image has the mean absolute errors of the pose angle in the measure of 4.09 degrees less for occlusion and 3.827 degrees less for position shift than that of the original image.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.1176-1189
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• 1993

본 논문에서는 객체 지향 멀티미디어 데이타베이스 모델 하에서 다중 키워드를 이용한 검색 기법을 제안하였다. 멀티미디어 데이타 검색에서의 부분 매칭 문제점을 가급적 줄이기 위한 다중 키워드 등록 띤 검색알고리즘을 개발하였으며, 이를 위해 적절한 탐색 테이블의 저장 구조를 설계하였다. 또한 미디어 데이타 화일을 B+ 트리로 구성하여 검색 시간이 일정하도록 하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.789-790
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• 2008

In this paper, we introduce the multi-target-based auto surveillance algorithm. Multi-target-based surveillance system detects intrusion objects in the specified areas. The proposed algorithm can divide into two parts: i) background generation, ii) object extraction. In this paper, one of the optical flow equation methods for estimation of gradient method used to generate the background [2]. In addition, the objects and back- ground video images that are continually entering the differential extraction.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.109-113
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• 2016

사물 통신과 멀티미디어 협동 작업 환경의 필요성을 기술하고, 그 기반 하에 사물 통신 기반 화이트보드에서의 오류 처리에 대해서 제안하였다. 본 정보의 수집 및 활용 관계가 사람 대 사람에서 사람 대 사물의 관계, 사물 대 사물의 관계로 변화되어 사물 간 상호 정보 교환 및 제어 시스템을 통해 사물이 자율적으로 관리하는 형태로 진화되고 있다. 본 논문은 사물형 지능 통신 기반의 멀티미디어 공동 작업 환경을 위한 화이트보드와 오류 제어에 대해서 기술한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제1권2호
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• pp.74-81
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• 2003

There are many researches on visual languages, but the most of them are difficult to support various collaborative interactions on a distributed multimedia environment. So, this paper suggests a collaborative visual language for interaction between multi-users. The visual language can describe a conceptual model for collaborative interactions between multi-users. Using the visual language, generated visual sentences consist of object icons and interaction operators. An object icon represents a user who is responsible for a collaborative activity, has dynamic attributes of a user, and supports flexible interaction between multi-users. An interaction operator represents an interactive relation between multi-users and supports various collaborative interactions. Merits of the visual language are as follows: supporting of both asynchronous interaction and synchronous interaction, supporting flexible interaction between multi-users according to participation or leave of users, supporting a user oriented modeling, etc. For example, an application to a workflow system for document approval is illustrated. So we could be found that the visual language shows a collaborative interaction.

• 전자공학회논문지
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• 제52권6호
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• pp.107-116
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• 2015

고성능 컴퓨터와 디지털 카메라의 보급으로 컴퓨터를 이용한 객체 탐지 및 추적은 컴퓨터 비전의 다양한 응용분야에서 중요한 문제로 대두 되고 있다. 또한, 지능형 자동화 감시 장치, 영상 분석 장치, 자동화된 로봇 분야 등에서 그 필요성이 점점 부각 되고 있다. 객체 추적은 카메라를 이용하여 움직이는 객체의 위치를 찾는 처리 과정을 의미 하며, 강건한 객체 추적을 위해서는 객체의 스케일, 형태 변화, 회전에 강건하고 정확한 객체의 위치를 파악할 수 있어야한다. 본 논문에서는 랜덤 포레스트를 이용한 강건한 객체 추적에 대한 알고리즘을 제안하였다. 정확한 객체의 위치를 찾기 위해 지역 공분산과 ZNCC (Zeros Mean Normalized Cross Correlation)를 사용하여 객체를 검출하고 검출된 객체를 5개의 부분으로 나누어 랜덤 포레스트로 객체가 잘 검출 되었는지 검증 한다. 검증된 객체 중 모델을 선택하여 객체 검출이 잘못 되었다고 판단된 경우 입력 모델을 변경하여 정확한 객체를 찾도록 하였다. 제안된 알고리즘과 기존의 알고리즘들을 비교 하였을 때 비교적 정확한 객체의 위치를 잘 찾아 가는 것을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.558-570
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• 2018

Recently, object detection is a critical function for any system that uses computer vision and is widely used in various fields such as video surveillance and self-driving cars. However, the conventional methods can not detect the objects clearly because of the dynamic background change in the beach. In this paper, we propose a new technique to detect humans correctly in the dynamic videos like shores. A new background modeling method that combines spatial GMM (Gaussian Mixture Model) and temporal GMM is proposed to make more correct background image. Also, the proposed method improve the accuracy of people detection by using SVM (Support Vector Machine) to classify people from the objects and KCF (Kernelized Correlation Filter) Tracker to track people continuously in the complicated environment. The experimental result shows that our method can work well for detection and tracking of objects in videos containing dynamic factors and situations.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.1767-1774
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• 2016

In this paper, we propose the adaptation filtering for correcting the movement path of the recognized object by the depth information. When we recognize the object by the depth information, the path error should be occurred because of the noises in the depth information. The path error is corrected by appling the lowpass filtering, but the lowpass filtering is not efficient when the changes of the object's movement are rapid. In this paper, we apply the adaptation filtering that it gives weights adaptively as the difference between the predicted location and the measured location. To apply the adaptation filtering, we can see that the proposed method can correct accurately the path error of the radical change from simulation results.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.447-459
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• 2020

The Internet of Things(IoT) paradigm is flourishing strenuously for the last two decades. Researchers around the globe have their dreams to transmute every real-world object to the virtual object. Consequently, IoT devices are escalating exponentially. The abrupt evolution of these IoT devices has caused a major challenge i.e. object classification. In order to classify devices comprehensively and accurately, this paper proposes a context-aware based multi-classification model for devices, which classifies the smart devices according to people's contexts. However, the classification features of contextual data of different contexts are difficult to extract. The deep learning algorithm has the capability to solve this problem. This paper proposes a context-aware based multi-classification model of devices, which classifies the smart devices according to people's contexts.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 추계학술발표논문집
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• pp.214-218
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• 1998

분산 객체 컴퓨팅 환경이 대두되고 있는 오늘날, 네트워크 상에 분산되어 있는 객체들을 효율적으로 관리할 수 있는 기능이 필요하게 되었다. OMG(Objective Request Broker Architecture)에서는 개체를 바인딩하기 위한 두 가지 형태의 객체 참조, 즉 일시적 객체참조(Transient Object Reference)와 영구적 객체참조(Persistent Object Reference)가 있으며 영구적 객체 참조를 바인딩하기 위해서 ORB는 구현저장소를 제공해야 한다. 이를 위해 CORBA 스펙에서는 구현저장소의 개념만을 정의되어 있을 뿐 인터페이스는 아직 정의되어 있지 않은 상태이다. 본 논문에서는 구현저장소의 도움만을 받아 구현객체를 바인딩 할 수 있도록 하기 위한 구현저장소의 인터페이스를 설계하였다.