• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.774-779
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• 2016

The conventional methods using color signal for tracking the movement of the object require a lot of calculation and the performance is not accurate. In this paper, we propose a method to effectively track the moving objects using the depth information from a depth camera. First, it separates the background and the objects based on the depth difference in the depth of the screen. When an object is moved, the depth value of the object becomes blurred because of the phenomenon of Motion Blur. In order to solve the Motion Blur, we observe the changes in the characteristics of the object (the area of the object, the border length, the roundness, the actual size) by its velocity. The proposed algorithm was implemented in the simulation that was applied directly to the tracking of a golf ball. We can see that the estimated value of the proposed method is accurate enough to be very close to the actual measurement.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.71-79
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• 2017

Recently, Fire watching and dangerous substances monitoring system has been being developed to enhance various fire related security. It is generally assumed that fire flame extraction plays a very important role on this monitoring system. In this study, we propose the fire flame extraction method of Non-Residential Facilities based on core object extraction in image. A core object is defined as a comparatively large object at center of the image. First of all, an input image and its decreased resolution image are segmented. Segmented regions are classified as the outer or the inner region. The outer region is adjacent to boundaries of the image and the rest is not. Then core object regions and core background regions are selected from the inner region and the outer region, respectively. Core object regions are the representative regions for the object and are selected by using the information about the region size and location. Each inner region is classified into foreground or background region by comparing its values of a color histogram intersection of the inner region against the core object region and the core background region. Finally, the extracted core object region is determined as fire flame object in the image. Through experiments, we find that to provide a basic measures can respond effectively and quickly to fire in non-residential facilities.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.88-90
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• 2018

현재 IR-UWB Radar에 관한 연구가 많이 진행중에 있다. 주로 IR-UWB Radar을 이용하여 인원계수 및 사람과의 거리측정에 관한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 본 논문에서는 IR-UWB Radar를 활용하여 물체를 구분하고자 한다. 이러한 물체를 구분하기 위해서 본 논문에서는 물체를 일정한 거리에 위치시키고 IR-UWB Radar을 동작시켜 물체에 의해 반사되어 돌아오는 파형의 크기 및 모양을 이용하여 물체를 구분한다. 이러한 파형의 크기 및 모양만을 이용하여 물체를 구분하기 위해 SVM(Support Vector Machine)를 이용하여 파형의 모양 및 크기를 학습시켜 물체를 구분하였다. 본 논문에서는 IR-UWB Radar에 수신되는 파형의 크기 및 모양을 SVM 패턴학습으로 물체 식별이 가능하다는 것을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.670-675
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• 2012

정지영상 및 동영상내의 화면에서 관심영역이 설정되고, 비관심영역에 비하여 관심영역에 높은 화질이 제공되면 전체적으로 주관적 화질이 증대하게 된다. 관심영역은 색상 카메라만을 이용하여 추출하게 되면 계산이 복잡해질 뿐만아니라 추출의 정확도도 떨어지게 된다. 따라서 본 논문에서는 관심영역을 설정하기 위하여 깊이 카메라를 이용하며, 카메라와 관심영역 객체별 거리를 산출하고, 거리에 따라 객체의 화질을 차별적으로 제어하는 방법을 제안한다. 즉, 거리가 먼 객체에는 높은 양자화 계단크기를 적용하지만, 상대적으로 거리가 가까운 객체에는 낮은 양자화 계단크기를 적용하여 화질을 좋게 한다. 본 논문에서 제안된 방법에 의해 객체의 거리별로 양자화계단의 크기를 차등적으로 적용함으로써 주관적 화질의 개선이 이루어졌으며 모의실험을 바탕으로 확인할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.15-21
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• 2023

본 논문은 골프 그린에서 홀 컵을 인식하는 인공 지능 모델의 개발에 관한 연구이다. 그린에서 홀 컵의 인지을 위하여 CNN기반 물체 탐지 알고리즘을 사용하였다. 또한 물체 탐지 알고리즘의 모델을 생성하기 위하여 애플사의 CreateML을 사용하였다. 본 논문은 CreateML의 요구에 맞도록 120개의 학습 이미지 및 주석 데이터로 JSON 파일을 만들었다. 또한 정확한 학습을 위하여 학습 데이터에 데이터 증폭 알고리즘을 사용하여 288개의 학습 데이터로 증폭하였고, 이를 사용하여 학습하였다. CreateML에서 요구하는 Iterations, Batch size, Grid size를 변화시키면서 모델의 성능을 높이는 파라미터 값을 찾았다. 개발된 모델을 적용하여 프로토타입 앱을 개발하였고, 이 프로토타입을 이용하여 실제 골프장 그린에서 홀 컵 인지에 대한 성능을 측정하였다. 측정 결과 일반적인 골퍼의 퍼팅 거리인 10m이내에서 홀 컵을 정확히 인지함을 알 수 있었다.

• 감성과학
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• 제25권2호
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• pp.23-30
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• 2022

물체의 무게감은 감각 측면에서 중요하게 다뤄진 연구 주제로 물체의 무게뿐만 아니라, 크기, 색상, 재질 등의 영향을 받아 크기-무게, 색상-무게 그리고 재질-무게 왜곡 현상을 갖는 것으로 알려져 있다. 온도는 우리의 일상생활에 매우 중요한 환경적 요소이나, 물체의 온도가 무게감에 어떤 영향을 미치는지에 대해 충분한 연구가 되어 있지 않다. 본 연구는 물체의 온도가 무게감에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 이를 위해 본 연구는 물체의 온도, 무게를 조정하기 용이한 스테인리스 컵을 무게감 측정 물체로 선정하였고, 온도 5 수준(0, 9, 20, 40, 70℃), 무게 2 수준(250, 400g)의 조합으로 10개의 스테인리스 컵을 준비하였다. 무게감 실험에는 건강한 20대 남여 40명이 참여하였고, modulus 방법에 따라 기준 컵 대비 주어진 컵의 무게감을 평가하였다. 실험 데이터의 분석 결과, 온도, 무게 모두 무게감에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 온도가 무게감에 주는 영향은 물체의 무게에 따라 다르게 나타났는데, 적은 컵 무게(250g)로 컵의 무게감이 작은 경우 컵의 온도는 무게감에 영향을 주지 않았다. 반면, 큰 컵 무게(400g)에서 낮은 온도에서 무게감이 커지는 것으로 나타났다. 이의 결과는 온도의 물체 무게감의 영향이 크기-무게 왜곡에 따라 달라짐을 의미한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제8권4호
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• pp.11-19
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• 2020

자율주행 환경은 실시간으로 상황이 급변하기 때문에 동적 객체인식 알고리즘이 반드시 필요하다. 또한, 자율주행자동차에 내장된 센서와 제어모듈이 증가하면서 중앙제어장치의 부하가 급격히 증가하고 있다. 중앙제어장치의 부하를 줄이기 위해서 단일 센서에서 출력되는 데이터의 최적화가 필요하다. 본 연구는 라이다에 탑재된 임베디드 프로세서를 기반으로 한 동적 객체인식 알고리즘을 제안한다. 라이다에서 출력되는 포인트클라우드 기반 객체인식을 위한 오픈소스들이 존재하지만, 대부분 고성능 프로세서를 요구한다. 라이다에 탑재된 임베디드 프로세서는 리소스 제약 때문에 기능 구현을 위한 최적화 된 아케텍처가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 자율주행자동차를 위한 라이다 임베디드 프로세서 기반 동적 객체인식 아키텍처를 설계하고, 포인트클라우드 크기와 객체인식 처리 지연시간의 상관관계를 분석하였다. 제안하는 객체인식 아키텍처는 포인트클라우드 크기가 증가함에 따라 객체인식 처리 지연시간이 증가하였고, 특정한 지점에서 프로세서의 과부하가 발생하여 포인트를 처리하지 못하는 현상이 발생하였다.

• 대한지역사회작업치료학회지
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• 제10권1호
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• pp.51-61
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• 2020

목적 : 정상인을 대상으로 팔뻗기 수행 시 물체 크기와 뻗기 거리가 상지의 운동형상학적 요소에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구 방법 : 대상자는 부산시 D대학교에 재학 중인 대학생 30명이며 측정 도구는 삼차원 동작 분석기인 CMS-70P(Zebris Medizintechnik Gmbh, Germany)를 사용하였다. 과제는 6가지 조건이다. 팔뻗기 수행시 물체 크기(2cm, 10cm)와 뻗기 거리(15%, 37.5%, 60%)의 변화에 따른 움직임의 평균 속도, 평균 가속도, 최대 속도, 속도의 정점수를 측정하였다. 대상자의 일반적 특성은 기술통계를 사용하였다. 두 가지 물체 크기에서 세 가지 뻗기 거리로 팔뻗기 과제를 수행했을 때 변수를 비교하기 위해 일원분산분석(One-way ANOVA measure)으로 분석하였고, 사후검정은 Tukey 검정을 실시하였다. 또한 세 가지 뻗기 거리에서 두 가지 물체 크기에 따른 운동형상학적 차이를 분석하기 위해서 독립 t검정(Independent t-test)을 사용하였다. 팔뻗기 거리(15%, 37.5%, 60%)와 물체 크기(2cm, 10cm)에 따른 상호작용효과를 확인하기 위해 이원분산분석(3×2 Two-way ANOVA measure)을 실시하였다. 통계적 유의수준 α는 .05로 설정하였다. 결과 : 정상인은 물체 크기와 뻗기 거리의 변화에 따라 상지 움직임에 유의한 차이가 있었다. 물체 크기가 동일한 경우 뻗기 거리가 길어질수록 평균 속도, 최대속도가 증가하였고, 속도의 정점 수는 감소하였다. 뻗기 거리가 동일한 경우 물체 크기가 커질수록 평균 속도, 최대 속도가 증가하였고 속도의 정점 수는 감소하였다. 물체 크기와 뻗기 거리의 변화는 평균 가속도에 영향을 미치지 않았으며 유의한 차이가 없었다. 결론 : 과제를 시간적, 공간적 특성으로 제한하는 것은 대상자의 상지 움직임에도 영향을 미치게 된다. 따라서 본 연구의 결과를 토대로 신경학적 기능수준에 따라 세밀하게 등급화된 과제제공에 도움이 될 것으로 사료된다.

• 한국자기공명학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.48-60
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• 2005

Purpose: The purpose of this study was to design and build an optimized birdcage resonator configuration with a low pass filter, which would facilitate the acquisition of high-resolution 3D-image of small animals at 3T MRI system. Methods and Materials: The birdcage resonator with 12-element structures was built, in order to ensure B1 homogeneity over the image volume and maximum filling factor, and hence to maximize the signal to noise ratio (SNR) and resolution of the 3-dimensional images. The diameter and length of each element of a birdcage resonator were as follows: (1) diameter 13 cm, length 22 cm, (2) diameter 15 cm, length 22 cm, (3) diameter 17 cm, length 25 cm. Spin echo pulse sequence and fast spin echo pulse sequence were employed in obtaining MR images. The quality of the manufactured birdcage resonators wes evaluated on the basis of the return loss following matching and tuning process. Results: The experimental MR image of phantoms by the various manufactured birdcage resonators were obtained to compare the SNR in accordance with the size of objects. The size of an object to that of coil was identified by parameters that were estimated from the image of a phantom. First, the diameter of the birdcage resonator was 15cm, and the ratio of the tangerine to the birdcage resonator accounted for approximately 27%. The Q factor was 53.2 and the SNR was 150.7. Second, at the same birdcage resonator, the ratio of the orange was approximately 53%. The SNR and the Q parameter was 212.8 and 91.2, respectively. Conclusion: The present study demonstrated that if birdcage resonators have the same forms, SNR could be different depending on the size of an object, especially when the size of an object to that of coil is approximately 40~80%, the former is bigger than the latter. Therefore, when the size of an object to be observed is smaller than that of coil, the coil should be manufactured in accordance with the size of an object in order to obtain much more excellent images.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권6호
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• pp.170-178
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• 2008

3 차원 정보로부터 정확한 에지를 추출하고 푸리 변환하여 물체를 인식할 수 있는 고 효율의 물체 인식방법을 제안하였다. 물체의 윤곽은 인식에 유용한 많은 정보를 포함하고 있지만, 정확한 윤곽정보를 얻기가 어려우며, 정확한 윤곽정보를 얻었다고 하더라도 물체의 크기나 방향 마다 윤곽이 달라지기 때문에 물체 인식에 획기적 대안으로 활용되지 못하고 있다. 제안한 물체 인식 알고리즘은 1) 레이저 스캔 디바이스를 사용하여 얻는 3 차원 물체정보로부터 정밀한 물체 윤곽을 획득하고 2) 크기 및 회전 불변한 푸리에 표시 자를 이용하여 윤곽을 표현함으로써, 필요 데이터 베이스의 크기를 대폭 줄인다. 이렇게 얻어진 물체에 대한 푸리에 표식자 정보는 미리 준비된 푸리에 표식자 데이터 베이스로부터 최적 정합되는 물체를 찾아 인식한다. 이 알고리즘은 MPEG7 Part B의 방대한 영상 데이터 베이스를 대상으로 실험하였으며, 그에 대한 결과를 논문에 포함시켰다.