• 방송공학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.380-392
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• 2013

본 논문에서는 키넥트와 퍼지 시스템을 이용하여 골프 스윙 동작을 7가지 구간으로 분류하는 방법을 제안한다. 퍼지 논리의 입력으로 골프 클럽과 클럽의 헤드 위치를 사용하였으며 이 정보는 키넥트로부터 획득한 골퍼의 관절 정보와 컬러 영상 정보로부터 검출하였다. 제안하는 방법은 크게 신체 관절 추출 모듈, 골프 클럽 검출 및 헤드 추적 모듈, 골프 스윙 동작 분류 모듈로 구성되어 있다. 신체 관절 추출 모듈은 키넥트 센서로부터 검출되는 신체 관절 정보 중 골프 클럽의 검출을 위해 손의 좌표를 추출한다. 두 번째 모듈에서는 손의 좌표를 기준으로 허프 직선 변환 알고리즘을 사용하여 골프 클럽과 골프 클럽의 헤드를 검출한다. 마지막으로 인식 오류를 줄이고 동작별 인식 성능을 향상시키기 위해 퍼지 시스템을 적용하여 골프 스윙 동작을 분류하였다. 실시간 골프 스윙 영상에 대해 제안한 방법의 성능 평가를 시행하였고 제안한 방법은 평균 85.2%의 골프 스윙 동작 분류 신뢰도를 보여줌을 확인하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.77-82
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• 2013

본 연구에서는 유무선 TCP/IP 기능과 Pan/Tilt 기능을 갖는 Charge-Coupled Device (CCD) 카메라를 이용하여 화재발생 위치를 추적하고, 스마트 모바일 통신 기능을 탑재한 안드로이드 시스템에 실시간으로 정보를 전달하여 원거리에서 화재를 인식하고 재난을 제어할 수 있는 스마트 화재 인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방법을 구현하기 위하여 첫째, 입력영상을 hue saturation intensity (HSI) 변환하여 주변 밝기와 잡영상들을 제거하여 순수한 화염만을 분할하는 알고리즘을 제안하였다. 둘째, Pan/Tilt 기능으로 화재가 발생한 위치를 정확하게 추적하여 적절하게 화재 인식을 할 수 있도록 하였다. 셋째, 모바일 기능을 탑재한 안드로이드 통신시스템으로 화재상황을 원격지에서도 확인할 수 있는 스마트한 화재 인식 시스템을 구현할 수 있도록 하였다. 제안한 방법을 확인하기 위하여 10개의 화재 동영상을 입력하고 실험을 수행한 결과 10개의 동영상에서 화재영역을 분할하고 화재 위치를 모두 추적하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.215-224
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• 2011

인간과 컴퓨터의 상호작용이 관심분야로 대두되면서 인체를 검출하고 추적하는 기술들에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 단일카메라의 입력으로 인체의 비율을 이용하여 인체 부위를 연결하는 조인트를 자동으로 검출하고 객체를 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 입력영상과 배경영상의 회색조 영상과 색상 영상의 차영상을 구한 후 그 결과를 결합하여 배경과 전경을 분리하고 객체를 추출한다. 또한 얼굴길이와 인체 각 영역의 측정값을 이용하여 인체 비율을 모델링하고 추출된 객체 실루엣의 코너점과 모델링된 비율을 이용해 객체의 조인트를 자동으로 추출한다. 추출된 조인트의 움직임을 블록매칭 기법으로 객체의 움직임을 추적한다. 제안방법을 카메라로 입력되는 실험동영상에 적용한 결과 인체의 실루엣과 조인트를 자동 검출하며 추출된 조인트 또한 효율적으로 추적되었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.53-59
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• 2020

본 논문은 레이더와 카메라를 이용한 스마트 조명 시스템에서 실종자 탐지를 위한 색상 검출 방안을 제안한다. 최근 레이더와 카메라가 내장된 스마트 조명 시스템이 에너지 절약과 동시에 효율적인 실종자 검색에 도움이 된다고 보고 된 바 있다. 스마트 조명 시스템에서 레이다 센서는 조명 주변에 움직임을 감지한다. 조명 주변에서 움직임이 감지되면, 조명이 작동하고 카메라는 녹화기능을 수행한다. 여기서, 스마트 조명에 녹화된 영상은 실종자를 탐색하는 데 활용한다. 특히, 녹화된 영상에서 실종된 사람이 입고 있는 옷의 색상은 실종자를 찾는 데 중요한 단서 중의 하나이다. 이러한단서인 옷의 색상을 식별하기 위한 방법으로 색상 검출을 활용한다. 또한, 색상 검출 과정에서 배경의 영향을 줄이기 위해서 대상체를 고려한 ROI(Region of interest)를 적용한다. 실험 결과에 따르면, ROI를 적용한 경우 색상 검출의 정확도는 97% 이상을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권9호
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• pp.538-546
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• 2008

오늘날 복잡해져 가는 컴퓨팅 환경에서 시스템에 발생하는 다양한 문제를 시스템 관리자가 직접 처리하는 것은 한계가 있다. 이 한계를 해결하기 위해서 시스템 스스로 상황을 인식하여 적절한 대응하는 능력을 갖는 것이 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 자가 적응 시스템을 생성하기 위해서는 많은 경험과 지식이 필요하다. 따라서 자가 적응 시스템 구축의 어려움이 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 그러한 자가 적응 시스템의 구축을 용이하게 하기 위하여 자가 적응 시스템의 코드를 자동 생성하는 기법을 제안한다. 본 자가 적응 시스템은 기존 관련 연구에서 문제가 된 시스템의 리소스 과다 사용을 통한 비효율성과 바이러스와 같은 외부 요인에 의한 부정확한 동작에 대한 문제를 부분적으로 해결한다. 본 논문에서는 평가를 위하여 비디오 회의 시스템에서 사용하는 파일 전송 모듈에 제안 방법론을 적용하였다. 개발자가 추가로 작성한 코드의 길이, 개발자가 만든 클래스의 수, 개발 시간을 제안 방법론 적용 전과 후를 비교하여 그 유효성을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1202-1205
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• 2005

This paper describes a method for vision-based person identification that can detect, track, and recognize person from video using multiple cues: height and dressing colors. The method does not require constrained target's pose or fully frontal face image to identify the person. First, the system, which is connected to a pan-tilt-zoom camera, detects target using motion detection and human cardboard model. The system keeps tracking the moving target while it is trying to identify whether it is a human and identify who it is among the registered persons in the database. To segment the moving target from the background scene, we employ a version of background subtraction technique and some spatial filtering. Once the target is segmented, we then align the target with the generic human cardboard model to verify whether the detected target is a human. If the target is identified as a human, the card board model is also used to segment the body parts to obtain some salient features such as head, torso, and legs. The whole body silhouette is also analyzed to obtain the target's shape information such as height and slimness. We then use these multiple cues (at present, we uses shirt color, trousers color, and body height) to recognize the target using a supervised self-organization process. We preliminary tested the system on a set of 5 subjects with multiple clothes. The recognition rate is 100% if the person is wearing the clothes that were learned before. In case a person wears new dresses the system fail to identify. This means height is not enough to classify persons. We plan to extend the work by adding more cues such as skin color, and face recognition by utilizing the zoom capability of the camera to obtain high resolution view of face; then, evaluate the system with more subjects.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.33-38
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• 2012

미도는 문 스펜서가 제시한 이론으로 아름다움의 정도를 수치로 표현하려 한 것이다. 그리고 미국의 학자 버크호프가 문 스펜서의 미는 복잡성 속의 질서성을 가진 것이라는 명제를 분석하였다. 그는 미도의 공식을 발표하여 미도의 정도를 수량적으로 취급하였다. 따라서 기존의 색채 조화론의 부족한 점을 제거하여 보다 과학적이고 정량적인 조화이론을 전개했다. 본 논문에서는 배색의 좋고 나쁨은 질서의 요소와 복잡함의 요소로 나누었다. 미도는 질서의 요소를 복잡함의 요소로 나눈 것이다. 이를 영상의 미도 계산에 활용하여, 감성으로 취급되는 색채조화 및 부조화의 문제를 수치적으로 계산하였다. 그리하여 영상에서 색을 판별하여 미도가 좋은 배색인지 아닌지를 나타내었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.344-350
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• 2016

본 논문에서는 움직이는 영상에 대해 물리적인 회전이 발생하였을 때, 빠른 보정을 처리하기 위해 회전된 영상의 회전 각도를 고속으로 처리하기 위한 ECP (Extreme Contour Point) 알고리즘의 FPGA (Field Programmable Gate Array) 하드웨어 설계를 최적화하였고, XC7Z020 xc7z020-3clg400 FPGA 보드와 xilinx 14.2 툴을 사용하여 검증하였다. 잘 알려진 각도 산출 알고리즘인 CORDIC (Coordinate Rotation Digital Integrated Computation)과 비교하여 4ns의 유사한 동작 속도 안에서 CORDIC 대비 Registers는 108%, Look Up Tables (LUTs)는 91% 감소하는 등 하드웨어 비용이 우수함을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.449-455
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• 2014

이동 물체의 검출은 비디오 감시, 보행자의 행동 분석과 같은 컴퓨터 시각 분야에서 매우 중요한 전처리 작업이다. 이는 실제 외부 환경을 대상으로 할 때, 영상 시퀀스에 존재하는 배경의 불규칙한 움직임, 조명 변화, 그림자, 배경 물체의 위상 변화 및 잡음 등으로 인하여 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 코드북 기반의 전경 검출 알고리즘을 제안한다. 코드북은 입력 영상으로부터 얻어지는 배경화소에 대한 정보 데이터베이스이다. 먼저, 첫 번째 프레임을 배경 영상으로 가정하고 이를 입력 영상과 비교하여 차 영상을 구한다. 구해진 차 영상에는 순수한 이동 물체뿐만 아니라, 잡음까지 포함된다. 둘째로, 전경으로 검출된 화소의 색상과 밝기 값을 가지고 코드북을 조사하여 존재하는 경우 잘못 추출된 전경 화소로 판단하고 전경에서 제거한다. 마지막으로, 다음번 입력되는 프레임을 반복 처리하기 위하여 배경 영상을 새롭게 갱신하는데, 배경 화소로 검출된 화소의 경우에는 현재의 입력 영상으로부터 추정되며, 전경 화소로 검출된 경우에는 이전 배경 영상의 화소 값을 복사하여 사용한다. 제안한 알고리즘을 PETS2009 데이터에 적용한 결과를 GMM 알고리즘과 표준 코드북 알고리즘의 결과와 비교하여 보인다.

• 융합보안논문지
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• 제15권3_1호
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• pp.41-51
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• 2015

인간의 속임수는 동물과 차원이 다르다 상대방뿐만 아니라 자신도 속일 수 있다. 심리학 용어로 '자기기만'이라고 한다. 일반적으로 거짓말을 할 때는 티가 난다. 말은 어떻게 짜맞춰보더라도 호흡이나 땀, 시선, 표정, 목소리까지 완벽히 통제하는 데는 한계가 있다. 하지만 자신의 거짓말을 스스로 믿는 다면, 비언어적인 표현조차 거짓을 바꿀 수 있다. 호모사이피엔스가 네안데르탈인을 몰아내고 마침내 지구를 차지할 수 있었던 것은 언어인 거짓말의 능력이라고 해도 과언이 아니다. 그래서 인류를 '호모 팔락스'라고 부르기도 한다. 인간의 이러한 거짓말에 대한 발전 못지않게 거짓말탐지에 대한 능력 또한 비약적으로 증대되었다. 20세기 가장 뛰어난 발명품 중의 하나인 폴리그래프 검사기는 진화를 거듭하여 피검사자나 검사자 모두에게 이용하기 편리한 비접촉식으로 검사를 할 수 있는 바이브라이미지 기술이 출현하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 바이브라이미지 기술을 이용한 거짓탐지기법인 영상 계층진술분석기법의 연구개발과정에서 발견된 표준검사인 자극 검사를 소개한다.