• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제16권4호
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• pp.97-102
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• 2017

Object detection and tracking have become one of the most active research areas in the past few years, and play an important role in computer vision applications over our daily life. Many tracking techniques are proposed, and Camshift is an effective algorithm for real time dynamic object tracking, which uses only color features, so that the algorithm is sensitive to illumination and some other environmental elements. This paper presents and implements an effective moving object detection and tracking to reduce the influence of illumination interference, which improve the performance of tracking under similar color background. The implemented prototype system recognizes object using invariant features, and reduces the dimension of feature descriptor to rectify the problems. The experimental result shows that that the system is superior to the existing methods in processing time, and maintains better problem ratios in various environments.

• 스마트미디어저널
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• 제7권4호
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• pp.61-69
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• 2018

Multi-tracking of general objects and specific faces is an important topic in the field of computer vision applicable to many branches of industry such as biometrics, security, etc. The rapid development of deep neural networks has resulted in a dramatic improvement in face recognition and object detection problems, which helps improve the multiple-face tracking techniques exploiting the tracking-by-detection method. Our proposed method uses face detection trained with a head dataset to resolve the face deformation problem in the tracking process. Further, we use robust face features extracted from the deep face recognition network to match the tracklets with tracking faces using Hungarian matching method. We achieved promising results regarding the usage of deep face features and head detection in a face tracking benchmark.

• 자동차안전학회지
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• 제11권3호
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• pp.37-42
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• 2019

This paper presents an autonomous acceleration planning algorithm for pedestrian collision avoidance at urban. Various scenarios between pedestrians and a vehicle are designed to maneuver the planning algorithm. To simulate the scenarios, we analyze pedestrian's behavior and identify limitations of fusion sensors, lidar and vision camera. Acceleration is optimally determined by considering TTC (Time To Collision) and pedestrian's intention. Pedestrian's crossing intention is estimated for quick control decision to minimize full-braking situation, based on their velocity and position change. Feasibility of the proposed algorithm is verified by simulations using Carsim and Simulink, and comparisons with actual driving data.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제35권3호
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• pp.215-222
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• 2022

Artificial neuromorphic devices are considered the key component in realizing energy-efficient and brain-inspired computing systems. For the artificial neuromorphic devices, various material candidates and device architectures have been reported, including two-dimensional materials, metal-oxide semiconductors, organic semiconductors, and halide perovskite materials. In addition to conventional electrical neuromorphic devices, optoelectronic neuromorphic devices, which operate under a light stimulus, have received significant interest due to their potential advantages such as low power consumption, parallel processing, and high bandwidth. This article reviews the recent progress in optoelectronic neuromorphic devices using various active materials such as two-dimensional materials, metal-oxide semiconductors, organic semiconductors, and halide perovskites

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.97-108
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• 2022

The video-assisted human action recognition [1] field is one of the most active ones in computer vision research. Since the depth data [2] obtained by Kinect cameras has more benefits than traditional RGB data, research on human action detection has recently increased because of the Kinect camera. We conducted a systematic study of strategies for recognizing human activity based on deep data in this article. All methods are grouped into deep map tactics and skeleton tactics. A comparison of some of the more traditional strategies is also covered. We then examined the specifics of different depth behavior databases and provided a straightforward distinction between them. We address the advantages and disadvantages of depth and skeleton-based techniques in this discussion.

• 전자통신동향분석
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• 제38권5호
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• pp.12-22
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• 2023

The development of neural networks is evolving towards the adoption of transformer structures with attention modules. Hence, active research focused on extending the concept of lightweight neural network algorithms and hardware acceleration is being conducted for the transition from conventional convolutional neural networks to transformer-based networks. We present a survey of state-of-the-art research on lightweight neural network algorithms and hardware architectures to reduce memory usage and accelerate both inference and training. To describe the corresponding trends, we review recent studies on token pruning, quantization, and architecture tuning for the vision transformer. In addition, we present a hardware architecture that incorporates lightweight algorithms into artificial intelligence processors to accelerate processing.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.349-352
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• 2007

자율 센서 네트워크에서 센서 노드가 자율 주행하기 위해서 주행 경로 상의 장애물을 회피해야 한다. 이를 위해서 저렴하고 동적인 상황에서도 효과적인 장애물 탐지 비전 센서를 구현하였다. 이 연구에서는 Structured Light방식을 이용하였으며. Structured Light로는 라인 패턴의 적외선 레이저를 사용하였고 카메라에 적외선 필터를 장착하여 빛의 효과에 둔감하게 하였다. 값과 시간에 따른 2차 Thresholding으로 노이즈를 제거하였다. 실험 결과 센서 노드를 기준으로 한 2D 좌표계에서 최대 10mm의 오차로 장애물의 X, Y좌표를 찾을 수 있었으며 비전 센서의 프로그램은 객체화 하여 센서 노드 프로그램과 연동되어 장애물의 정보를 Localize와 Map building에 사용 할 수 있도록 제공한다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권3호
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• pp.261-266
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• 2020

슈테이너 바술카(1940-)와 우디 바술카(1937-2019) 부부는 초기 비디오아트의 선구자로서 그들 특유의 실험적 예술을 비롯해 동시대의 아방가르드 퍼포먼스와 음악, 시각예술 세계 전반의 변화를 이끌어 냈다. 두 예술가는 디지털 수단들에 의해 변화하는 비디오이미지 프로세싱 작업을 위하여 엔지니어와 협업하며 기계장치를 개발하거나 응용하여 디지털이미지 변형 실험을 수행했다. 그들에게 비디오아트는 단순한 기록의 수단이 아니었다. 바술카 부부의 예술적 실천은 예술의 전통적인 규범이나 비평적 담론에 얽매이지 않고, 인간의 시각과 기계의 시각을 공존하게 하는 적극적인 미적 전략의 일환이었다. 특히 그들의 비디오아트는 미디어 테크놀로지가 커뮤니케이션 체계를 지배하기 시작한 시대에 비디오를 핵심적 미디어로 인식하고, 비디오카메라에 의존하지 않으면서도 움직이는 이미지를 전자적으로 조작할 수 있는 예술가의 권위를 개척했다는 점에서 더욱 그 가치를 부여할 수 있겠다. 이에 본고는 그 동안 국내에서는 아직 연구되지 않은 바술카 부부의 지난 예술의 여정을 되돌아보고, 그들의 비디오아트가 지닌 시대적 맥락과 미적 전략에 대한 학문적 관심을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.10-18
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• 2016

사람의 인지 능력은 시각에 많은 것을 의존하고 있다. '시각'은 눈을 통해 빛의 자극을 받아들이는 감각을 통칭하며, '시선'은 눈동자의 중심점과 외계의 시점을 연결하는 직선 작용으로 일반적으로 주목하는 물체와 눈을 잇는 직선을 의미한다. 시선에 대한 연구는 '심리학', '인지 언어학'등 여러 학계에서 활발하게 진행되고 있다. 시선을 객관적으로 분석하기 위한 방법으로 '아이트래킹'에 대한 연구가 활성화 되어 있다. 아이트래킹에 관한 연구진행을 위한 장비가 '아이트래커'이며, 연구 분야가 웹페이지 개발 분석 등의 범위에서 매장분석, 교통신호처리 방법, 운송기기, 영상콘텐츠의 사용자 경험분석과 마케팅 분석 기법 등으로 확대됨에 따라 고정형 아이트랙커 보다는 고글형의 모바일 아이트랙커(Glasses Eye-Tracking Device)의 수요가 확대되고 있다. 본 연구에서는 아이트래킹의 개요와 특성을 파악하고 아이트래킹 연구의 확산을 위한 방안을 제시한다.

• 사회복지연구
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• 제44권1호
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• pp.5-31
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• 2013

본 연구는 대도시 남성노숙인 시설에서 알코올 의존 노숙인들을 위한 치료공동체 프로그램을 수료하고 현재 회복 중인 6인의 회복 체험에 대한 현상학적 연구이다. 드러난 회복의 의미는 다음과 같다. 첫째 공간적 회복이다. 이들은 자신들이 누워있던 거리를 떠나 공동체에 터를 잡으면서 자신을 바라보는 새로운 시선에 둘러싸이게 된다. 둘째, 신체적 회복으로 눕던 자세에서 벗어나 몸을 일으키면서 이들은 자신의 몸과 마음의 움직임의 주체가 된다. 셋째, 연구참여자들의 시간적 회복은 과거와 현재를 수용하고 미래를 품는 현상으로 드러난다. 넷째, 관계의 회복으로 연구참여자들은 관계망을 통해 사회 내에서 자신의 자리를 만들어 간다. 이들의 사회내에서의 자리는 지위라기보다는 관계망 속에 존재한다. 이러한 연구결과를 토대로 알코올 의존 노숙인에 대한 개입을 위한 실천 함의를 도출하였다.