• 전자공학회논문지SC
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• 제48권5호
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• pp.45-51
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• 2011

본 논문에서는 비교사학습법을 통해 영상의 방대한 정보를 효율적으로 모델링 하는 방법을 제안하고자 한다. 여기서 이동궤적들은 자연어 처리에 사용되는 알고리즘인 잠재 디리클레 할당 모형(Latent Dirichlet Allocation)에 의해 직진, 좌회전, 우회전등 각 상황 별로 주제에 따라 그 영역을 효과적으로 분류할 수 있다. LDA를 이용해 주제별로 의미 있는 영역을 분류한 후, 각 주제별로 분류된 궤적을 관측열로 보고 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)의 바움-웰치 알고리즘을 사용하여 학습한다. 전향 알고리즘을 사용하여 입력된 행동과 학습된 행동을 비교함으로써 영상내의 행동이 정상인지 비정상인지를 효과적으로 판단할 수 있다. 실험결과 다양한 영상에 대해 의미있는 주제별로 영역이 잘 분류되며 추적에러로 인한 궤적의 노이즈에도 강인하게 물체의 무단횡단, 신호위반과 같은 상황을 효과적으로 탐지하는 것을 확인할 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.187-192
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• 2007

무선 센서 네트워크(WSN)은 비교적 대역폭이 좁고 데이터 저장 메모리 용량에 한계가 있다. 인접한 센서노드들로부터 전송되는 영상을 모자이크하여 하나의 파노라믹 영상으로 만들어 저장하면 필요한 저장 영상의 수도 감소하고 보다 크고 넓은 시야각의 영상을 얻을 수 있어 센서노드 주변의 환경을 이해하는 데 더욱 효율적일 것이다. 대부분의 WSN이 탐색용으로 사용되기 때문에 실시간 처리가 가능하도록 영상획득 주기가 충분히 작아야 한다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서의 노드들의 위치를 미리 알 수 있으며 고정되어 있다는 점을 이용하여 빠른 처리가 가능한 모자이크 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존에 방법에 비해 계산량이 매우 적으므로 빠르게 영상 모자이크를 수행할 수 있어 빠른 주기로 여러 개의 센서노드에서 들어오는 영상을 처리할 수 있다. 실험결과 제안하는 알고리즘이 빠른 처리 능력을 보이면서도 모자이크된 화질이 기존의 방법에 비해 크게 떨어지지 않음을 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권5호
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• pp.449-460
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• 2005

본 논문에서는 고정된 카메라로부터 획득된 색상 비디오 프레임에서 조명변화와 겹침으로 인한 왜곡에 강건하게 다수의 사람을 추적하는 방법을 제안한다. 조명변화에 따른 외형변화의 문제점을 해결하기 위하여 시간 비종속적인 본래(intrinsic) 영상을 이용하여 프레임에 존재하는 조명을 제거하며, 매 프레임마다 조명 영상을 적응적으로 갱신한다. 카메라 내에서 사람을 추적하기 위해 색상정보를 포함하는 계충적 사람모델을 사용함으로써 겹침의 문제를 해결한다. 추적된 사람모델은 사람모델 리스트에 저장되어 해당되는 사람이 카메라에서 사라진 후에도 일정 기간 보존됨으로써, 재등장한 사람의 정보를 복원할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 적응적 모델기반 방법은 실내${\cdot}$외 영상을 대상으로 여러 시나리오로 실험되어, 조명변화로 왜곡된 사람의 색상정보를 옳게 보정하였을 뿐만 아니라 사람들이 겹치거나 헤어진 후에도 성공적으로 추적하였음을 확인하였다.

• Journal of Trauma and Injury
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• 제22권1호
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• pp.87-96
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• 2009

Purpose: Injuries are the most important cause of morbidity and mortality in the childhood population worldwide. Thus, this study was down to investigate the type and the severity of injuries according to the age group in childhood. Methods: A survey of injury information and a chart review were done on 378 children (257 boys, 121 girls) who visited the Emergency Departments of Asan Medical Center from March 1, 2009, to March 31, 2009. To determine differences in injury mechanism, accident place, injury site, New Injury Severity Score (NISS) and Pediatric Trauma Score (PTS), we divided the 378 patients into 4 group: under 1 year, 1 to 4 years, 5 to 9 years, and 10 to 15 years. Results: The mean (${\pm}SD$) age of the study group was 5.1 (${\pm}4.4$) years. Two year olds formed the largest group of injured children, with 77 cases (20.4% of the total). The most common cause of injury in childhood was being hit by an object (26.2%). Falls were frequent in the under-1-year group (22.2%) and slip downs (30.1%) were more frequent in 1-to-4-year group. More than half (53.4%) of the injuries occurred in the home, and the most common places of home-related injuries were the living room (41.1%) and the bedroom (31.2%). The mean (${\pm}SD$) NISS was 1.5 (${\pm}1.8$), and traffic accidents had the highest NISS ($2.8{\pm}5.1$). Injuries occurred most frequently during the evening. The peak period was 4:00 PM to 8:00 PM (33.7%). Conclusion: Patterns of childhood injury by age group were considerably different, and less severe and nonhospitalized injuries were common. Thus, need to improve surveillance of a variety of injuries, promote intersectional collaboration, build institutional capacities and mobilize community support and policy as an investment in prevention.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.10-18
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• 2012

감시 카메라를 이용하여 화재 연기를 자동 검출하는 시스템은 신뢰도 높은 연기 영상의 검출 방법을 필요로 한다. 카메라를 이용하여 공기 중에 확산하는 연기의 영상을 연속적으로 획득하였을 때, 연기 영상의 각 장면은 독특한 텍스처(정적 텍스처)를 가지며, 연기의 확산 운동으로 인하여 그 차분 영상 또한 다른 물체와 구별이 되는 독특한 텍스처(동적 텍스처)를 가진다. 특정 객체가 연기와 유사한 정적 텍스처를 가지고 있을 지라도 그 움직임의 특성이 연기 특유의 확산 운동과 다르다면, 그 차분 영상의 텍스처는 연기의 차분 영상 텍스처와 유사할 수 없다. 본 논문에서는 이 두 가지 정적 및 동적 텍스처를 이용하여 신뢰도 높은 연기 영상 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 누적된 장면 차분 영상을 이용하여 변화 영역을 일차적으로 검출하고, 검출된 변화 영역의 정적 및 동적 텍스처로부터 추출한 Haralick 특징 벡터 이용하여 최종적으로 연기로 인한 변화 영역을 검출한다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제72권1호
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• pp.30-36
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• 2012

Background: Patients with ventilator-associated pneumonia (VAP) in intensive care unit (ICU) have a high mortality rate. The routine surveillance cultures obtained previously or an ATS guideline for hospital-acquired pneumonia was used in selecting initial antimicrobials. The object of this study was to compare the respiratory samples before VAP and bronchoalveolar lavage (BAL) culture. Methods: 54 patients underwent fiberoptic bronchoscopy to obtain BAL samples. We reviewed microbiologic specimen results of prior respiratory specimens (pre-VAP) and BAL. Results: Among 51 patients with 54 VAP episodes, 52 microorganisms of pre-VAP and 56 BAL samples were isolated. Pre-VAP included 21.2% of MRSA, and 32.6% of multidrug resistant-Acinetobacter baumannii (MDR-AB). BAL samples comprised 25.0% of MRSA, 26.7% of MDR-AB, 14.3% of Stenotrophomonas maltophilia and 3.6% of Klebsiella pneumonia in order. In pre-VAP samples compared to BAL samples, only 35.2% were identical. In BAL samples compared to pre-VAP samples obtained in 5 days before the onset of VAP, only 43.6% were identical. However, among BAL samples compared to pre-VAP samples obtained after more than 5 days, 13.3% were identical (p=0.037). Conclusion: Based on these data, pre-VAP samples obtained prior to 5 day onset of VAP may help to predict the causative microorganisms and to select appropriate initial antimicrobials.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.277-280
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• 2016

실시간 원격 감지 시스템은 많은 감시 상황에서 중요한 가치를 지니고 있다. 실시간 원격 감지 시스템은 누군가가 그의 장소에서 무슨 일이 일어나고 있는지를 알 수 있게 한다. Kinect의 V2는 컴퓨터에게 눈의 역할을 제공하며 컬러와 깊이 이미지, 오디오 입력과 골격 데이터 등 다양한 데이터를 생성 할 수 있는 새로운 유형의 카메라이다. 본 논문에서는 깊이 이미지와 함께 Kinect V2의 센서를 사용하여, Kinect에 의해 덮인 공간에서의 모니터링 시스템을 제공한다. 따라서 Kinect 카메라에 의해 덮인 공간에 기초하여, 최소 및 최대 거리를 설정함으로써, 깊이의 범위를 이용하여 감시하는 대상 지역을 정의한다. 대상 공간에서 추적 개체가 있는 경우, 컴퓨터 비전 라이브러리(Emgu CV)에서 Kinect 카메라는 이미지 전체의 색상을 캡처하고, 이를 데이터베이스로 전송함으로써 인터넷이 있으면 어디서나 사용자가 자신의 모바일 장치를 통해 접속할 수 있다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제37권3호
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• pp.274-281
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• 2004

Objectives : This study was performed to investigate the injury rates and risk factors for preschool children in Daegu city and Kyungpook province. Method : A questionnaire survey about medically attended injuries during the preschool period was performed in nine primary schools located in Daegu city, Pohang city and Goryung County. The overall injury rate was estimated using person-year. The causes and patterns of the injuries, and their risk factors were examined. Result : A total of 469 medically attended injuries were reported in 330 of the 959 study subjects during the preschool period. The overall annual injury rate was 7.5 per 100 children. The injury rate increased sharply during the period from infant (2.4) to 1 year of age (7.5), and the peak injury rate (9.2) was reported for 5 year olds. The most common causes of injuries were falling (36.0%), followed by being struck by an object (23.7%), and traffic accidents (14.1%). Among the traffic accidents, 72.8% occurred while playing on the road, riding a bicycle or roller-skating. A proportional hazard model showed that males (hazard ratio=1.49, p<0.001 compared with female) and the mother's higher education level (hazard ratio of college or higher= 1.51, p=0.013; high school=1.32, p=0.085 compared with those of middle school or lower) were significant risk factors of childhood injury. Conclusion : The results of this study suggested that efforts for children's safety should be made, especially from the toddler stage, and in male children. To develop a more specific childhood injury prevention program, a surveillance system for injuries should be established. Further study of the relationship between mother's occupation and injury rates is also needed.

• 스마트미디어저널
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• 제5권1호
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• pp.24-29
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• 2016

높은 수준의 지능형 영상 감시 시스템을 만족하기 위해서는 단순히 객체를 검출해서 분류하는 것뿐만 아니라 대상에 대한 정확한 신원 정보까지 확인할 수 있어야 한다. 사람을 구별하는 대표적인 얼굴 인식은 얼굴 자체의 가변성뿐만 아니라 조명, 배경, 카메라의 각도와 같은 외적요인에 따라 인식률의 변화가 발생한다. 본 논문에서는 다양한 실험을 통해 거리 변화에 의한 얼굴 영상의 크기 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 분석한다. 얼굴 인식 실험은 1m~5m에서 추출한 실제 거리별 얼굴 영상으로 이루어졌다. 실험결과, 1인당 학습 영상의 수가 많을 경우는 얼굴 특징 추출 방법으로 LDA를 사용한 방법이 전체 평균 75.4%로 가장 우수한 성능을 나타냈다. 하지만 1인당 학습 영상의 수가 5장 이하가 될 때는 CNN을 사용한 방법이 69.8%로 가장 우수한 성능을 나타냈다. 또한, 저해상도 얼굴 인식의 경우 얼굴 영상의 크기가 $15{\times}15$보다 작아지면 인식률이 급격히 감소함을 확인했다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.263-269
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• 2010

본 연구는 무인 영상감시를 위한 이동물체의 실시간 탐지 및 추적을 다루고 있다. 고정 카메라로부터 획득한 영상을 사용하여 영상 내의 모든 이동물체를 검출하고 이동물체를 에워싸는 사각형 박스로 물체를 표시하여 추적한다. 추적방법은 TI DSK6455 키트와 키트 상에 연결된 FPGA 보드로 구성되는 임베디드 시스템에 구현하였다. DSP 키트에서는 이동물체의 검출과 추적을 위한 영상처리 알고리즘을 처리하며, 영상획득과 표시를 위해 설계된 FPGA 보드에서는 라인별로 영상을 읽고 DMA 데이터 전송 방식으로 DSP 프로세서로 영상 데이터를 보내며 또한 처리된 영상 데이터를 VGA 모니터로 보낸다. 실험결과에 의하면 이동물체의 추적은 만족스럽게 추적속도는 $320{\times}240$ 영상 해상도에서 초당 30 프레임의 속도로 수행하였다.