• 전자공학회논문지
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• 제51권12호
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• pp.123-129
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• 2014

복합 기능 기기의 발전에 따라 카메라는 방범 시스템, 운전자 보조 시스템 등 여러 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며 많은 사람들은 이러한 시스템에 노출되어 있다. 따라서 시스템은 인간의 행동을 인식할 수 있고 인식된 행동으로부터 얻은 정보를 이용하여 유용한 기능을 사용자에게 제공할 수 있어야 한다. 본 논문은 이차원 영상 이미지에서 인식된 기계적 학습 접근 방법을 사용한 인간 행동 패턴 인식 기법을 제안한다. 제안된 방법은 인식된 사용자의 행동 패턴을 기반으로 사용자에게 유용한 기능을 실행하기 위한 정보를 제공하게 될 것이다. 먼저 소개하는 방법은 전화 통화 행동 인식이다. 차량 내부에 운전자 방향으로 설치된 블랙박스가 전화 통화 행동을 인식한다면 안전 운전을 위해서 운전자에게 경고를 줄 수 있다. 두 번째 제안하는 방법은 안전 운행을 위한 전방 주시 행동 인식으로서 운전자가 전방 주시하고 있는지 아닌지를 판단하기 위한 방법과 기준을 제안한다. 본 논문은 실시간 영상 조건에서 제안하는 인식 방법의 효용성을 실험 결과를 통해서 보여준다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제46권6호
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• pp.65-72
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• 2009

본 논문에서는 하나의 영상에서 모서리의 유형을 이용하여 실내 환경을 주행하는 로봇의 자기위치 검출방법을 제안한다. 먼저 실내공간이 가지는 기하학적 특징을 이용하여 영상 내의 평면과 벽면이 이루는 모서리의 유형과 위치와 2-D 지도 내의 코너들과의 상응관계를 분석한다. 입력된 영상에서 수직선 특징을 찾기 위한 알고리즘을 이용하여 모서리의 위치를 찾고 모서리 점의 가지를 검출하여 모서리 유형을 추정하고, 발견적 방법에 의해 영상에 나타난 모서리와 2-D 지도의 코너와의 상응관계를 찾는다. 상응된 점들로부터 원근 변환과 최소 좌승법으로 유도된 비선형 방정식의 해를 풀어서 카메라의 자기위치를 추정한다. 실험에서는 제안한 방법을 실제 복도공간을 대상으로 모서리 유형을 이용한 자기위치 검출 방법을 적용한 결과를 분석하여 제안한 방법의 유용성을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.95-101
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• 2023

Colmap은 혁신적인 인공지능 기술 중 하나로, 3D 재구성 작업에 있어 매우 유용한 도구로 사용된다. 또한, 이미지와 해당 메타데이터를 활용하여 세밀한 3D 모델을 구축하는 데 탁월하다. 2D 이미지, 카메라의 위치 정보, 깊이 정보 등을 결합하여 Colmap은 3D 모델을 생성한다. 이를 통해 실제 세계의 객체들을 포함한 상세하고 정확한 3D 재구성을 이뤄낼 수 있다. 또한, Colmap은 대규모 데이터 세트에서 효율적으로 작동할 수 있도록 GPU를 활용하여 빠른 처리를 제공한다. 본 논문에서는, 우리나라 전통탑의 2D 이미지를 수집하고, Colmap을 사용하여 3D 모델로 재구성하는 방법을 제시했다. 본 연구는 우리나라의 전통적인 석탑 복원 과정에 이 기술을 적용했다. 이로써, 문화재 복원 분야에서의 Colmap의 응용 가능성을 확인했다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.290-293
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• 2021

본 논문에서는 공부하는 사용자의 상황을 감지하여, 학습의욕을 고취시키고 집중력 향상을 도와주기 위한 학습능률 확인 시스템을 구현하고자 한다. 이를 위해 실시간 카메라를 통해 사용자의 얼굴이나 몸의 움직임을 추출하여 학습 태도, 집중력에 대한 데이터를 측정한다. 실시간 임베디드 시스템 구현을 위해 Jetson 보드를 사용하였으며, 영상인식을 위한 CNN(Convolution Neural Network)를 구현하였다. CNN 을 이용해 대상의 특징 부분을 검출한 후 움직임 검파를 수행한다. 캡처한 영상을 PYQT5 로 작성된 GUI 에서 영상을 보여주며, 각각 방해되는 행동을 했을 때 푸시메시지를 보내며 데이터를 수집한다. 또한 GUI 로 만든 메인 화면에서 각각의 기능들을 실행 가능하며, 수집한 데이터를 산출해주는 통계그래프와 작업관리 목록, 화이트 노이즈 등의 기능을 수행한다. 구축된 학습능률 확인 시스템을 통해 대상의 데이터를 수집 및 분석을 비롯한 다양한 기능을 사용자에게 제공하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.217-224
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• 2024

K-POP의 가파른 성장세에 따라 댄스 콘텐츠 산업이 확산되는 추세이다. 최근 SNS의 보급이 증가하면서 자신의 댄스 영상을 촬영하고 공유하기도 한다. 그러나 춤을 처음 접하는 댄스 초보자들은 동영상을 보며 혼자서 춤을 출 때, 객관적인 피드백을 받기 어려워 춤동작을 습득하기 쉽지 않다. 본 논문에서는 MediaPipe를 활용하여 안무 영상과 사용자의 춤 영상을 비교하고 올바르게 동작을 따라 하고 있는지 검출해 주는 시스템에 대해 기술한다. 본 연구에서는 웹캠이나 카메라로 촬영한 사용자 영상과 안무 영상 간의 춤동작 유사도를 코사인 유사도와 COCO OKS를 활용해 계산하여 사용자에게 색상 지표(Color Map)를 기반으로 한 피드백을 주는 방식을 제안한다. 본 시스템을 통해 사용자의 춤동작에 대한 객관적인 피드백을 시각적으로 받을 수 있으며 초보자들도 정확한 춤동작을 습득할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국운동역학회지
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• 제18권2호
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• pp.125-139
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• 2008

본 연구는 선천적 시각장애인과 후천적 시각장애인 그리고 정안 인을 대상으로 운동학적 특징을 비교 분석해보아, 시각장애인들의 운동지도와 운동능력의 향상 그리고 부상방지를 목적으로 한다. 비디오카메라는 3대를 사용하여 촬영속도는 60field/sec로 하였으며 가장 멀리 던진 자세를 선택하여 Kwon 3D ver. 3.1프로그램으로 자료를 분석 하였다. 실험의 결과는 1. 릴리스 시의 공의 속도는 정안 인이 가장 빠르고 후천 맹, 선천 맹의 순서로 나타났다. 2. 정안 인은 손목관절을 잘 이용하고 몸의 회전범위가 크며 서로 비슷한 동작 패턴을 보이고 있으나 선천 맹 은 전혀 그렇지 못했다. 3. 정안 인은 제2국면(P2)에서 허리가 어깨를 리드하며 공을 던지고 있으나, 선천 맹 과 후천 맹의 일부는 허리가 어깨를 리드하지 못했다. 4.정안 인들은 공이 날아 갈 방향을 쳐다보며 공을 던지나, 시각장애인들은 공이 날아 갈 방향을 쳐다보지 못했다. 5. 정안 인이 비교적 비슷한 패턴을 보이며 던지는데 비해, 후천 맹은 정안 인과 일부 비슷한 패턴을 보이고 있고, 선천 맹 은 각기 전혀 다른 패턴을 보이고 있다. 6. 정안 인의 체중이동이 잘되고 있는데 비해, 후천 맹 은 정안 인보다 좋지 못하고 선천 맹은 체중이동이 안 되고 있다. 이상을 종합해 보면 실명 시기가 던지기 동작에 많은 영향을 미친 다는 것을 알 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권5호
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• pp.345-354
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• 2010

시각기반 증강현실을 구현하기 위한 추적 방법들은 정형 패턴 마커를 가정하는 마커 추적기법과 영상 특징점을 추출하여 이를 추적하는 자연특징 추적기법으로 분류된다. 마커 추적기법은 빠른 마커의 추출 및 인식이 가능하여 모바일 기기에서도 실시간 처리가 가능하다. 한편 자연 특징 추적기법의 경우는 입력 영상의 다양성을 고려해야 하므로 계산량이 많은 처리과정을 거쳐야 한다. 따라서 저사양의 모바일 기기에서는 빠른 실시간 처리에 어려움이 있다. 기존의 자연특징 추적에서는 입력되는 카메라 영상의 매 프레임마다 특징점을 추출하고 패턴매칭 과정을 거친다. 다수의 자연특징점들을 추출하는 과정과 패턴매칭 과정은 계산량이 많아 실시간 응용에 많은 제약을 가하는 요인으로 작용한다. 특히 등록된 패턴의 개수가 증가될수록 패턴매칭 과정의 처리시간도 증가하게 된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하고자 자연특징 추적 과정에 광류를 사용하여 모바일 기기에서의 실시간 동작이 가능하도록 하였다. 패턴매칭에 사용된 특징점들은 다음의 연속 프레임에서 광류추적 기법을 적용하여 대응점들을 빠르게 찾도록 하였다. 또한 추적 과정에서 소실되는 특징점의 수에 비례하여 새로운 특징점들을 추가하여 특징점의 전체 개수는 일정 수준으로 유지되도록 하였다. 실험 결과 제안하는 추적 방법은 자연특징점 추적 시간을 상당히 단축시킬 뿐만 아니라 카메라 자세 추정 결과도 더욱 안정시킴을 보여주었다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권2호
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• pp.183-190
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• 2016

본 논문은 서베일런스 네트워크에서 이동하는 객체 추적 시 영상 데이터의 전송량을 감소시키는 신경망 계산 시간의 단축 알고리즘을 제안한다. 객체 검출은 디지털화 연속된 영상으로부터 객체 존재 유무를 판단하고, 객체가 존재할 경우 영상 내 객체의 위치, 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 그러나 영상 내의 객체는 위치, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 장애물 등의 환경적 변화로 인해 객체 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신경망을 사용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 객체 검출 방법을 제안한다. 검색 영역의 축소는 영상 내 색상 영역의 분할과 차영상을 이용하였고, 주성분 분석을 통해 신경망의 입력 벡터를 축소시킴으로써 신경망 수행 시간과 학습 시간을 단축시켰다. 실시간으로 입력되는 동영상에서 모두 실험하였으며, 색상 영역의 분할을 사용할 경우 입력 영상의 칼라 설정의 유무에 따른 검출 성공률의 차를 보였다. 실험 결과에서 보면 제안하는 방법으로써 객체의 움직임을 탐지하였을 때 기존의 방법보다 30% 정도 더 높은 인식 성능을 보여준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권6호
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• pp.307-312
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• 2016

증강현실 분야에서 호모그래피(Homography)를 이용한 비마커 기반의 객체 추적 기술(Markerless tracking)은 카메라의 방향, 위치를 파악하여 실세계의 영상에 가상의 객체를 정확하고 자연스럽게 증강할 수 있는 기술이다. 이와 같은 호모그래피를 추정하기 위한 방법으로 RANSAC 알고리즘이 많이 사용되고 있으며, 최근 기존의 RANSAC 알고리즘에 제약 조건 문제(Constraint Satisfaction Problem)를 적용하여 정확도를 향상시키고, 처리시간을 줄인 CS-RANSAC 알고리즘에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 CS-RANSAC 알고리즘은 샘플링 단계에서 정확도가 낮은 호모그래피를 추정하게 하는 특징점이 선택되어 불필요한 연산으로 인해 알고리즘의 효율성이 저하되는 경우가 있다. 따라서 본 논문에서는 효과적인 평면 호모그래피 추정을 위한 CS-RANSAC 기반의 특징점 필터링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 호모그래피 평가 단계에서 Symmetric Transfer Error로 정확도가 높은 호모그래피를 추정하게 하는 특징점인지를 평가하고 불필요한 특징점들을 다음 샘플링 단계에서 제외함으로써 정확도를 향상키고 처리시간을 줄였다. 제안하는 CS-RANSAC 기반의 특징점 필터링 방법의 성능평가를 위하여 제안하는 방법을 적용한 알고리즘과 기존의 RANSAC 알고리즘, CS-RANSAC 알고리즘의 수행시간과 오차율(Symmetric Transfer Error), 참정보 포함비율을 비교하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존 CS-RANSAC 알고리즘보다 수행시간이 평균적으로 약 5% 단축되었고 오차율은 약 14% 줄어들어 더욱 정확한 호모그래피를 추정 할 수 있게 되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권10호
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• pp.465-472
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• 2015

본 논문에서는 시차공간상의 평면검출 방법을 제안하고 그 성능을 평가한다. 다양한 표면을 평면으로 근사하고 검출함으로써 시차공간에 나타난 장면을 간소화하고 수식화하여 다루기 쉽도록 한다. 또한 시차공간에서 근사적으로 구한 평면은 3차원 공간상에서 실측 크기로 표현 가능하고 장애물 검출 및 카메라 위치 추정에 활용할 수 있다. 먼저 스테레오 매칭 기술을 이용해 두 개의 영상으로부터 2차원 공간상에 좌표쌍마다 시차값을 가지는 시차공간을 생성한다. x 또는 y축의 전체적인 추이를 반영하도록 돕는 선 단순화 기법을 이용하여 시차값의 접선 기울기를 추정한다. 기울기 쌍의 조합에 따라 10개의 라벨을 시차공간의 좌표쌍에 부여한다. 상하좌우 방향으로 인접하고 동일한 라벨을 가지는 좌표쌍을 연결하여 군집을 생성하고 최소자승법을 이용해 각 군집에 대한 평면식을 추정한다. 시차공간 내에서 평면식을 만족하는 점들이 가장 많은 평면을 검출하고 이를 시차공간을 가장 잘 간소화한 N개의 평면으로 선택한다. 평면검출의 성능을 정량적으로 평가하였고 그 결과는 3차원 원뿔과 원통에서 각각 97.9%, 86.6% 품질을 보였다. 스테레오 비전 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 대표적으로 이용되는 Middlebury와 KITTI 실험데이터로부터 제안된 평면검출 방법은 훌륭하게 평면을 검출하였다.