• Journal of Multimedia Information System
• /
• 제4권4호
• /
• pp.163-170
• /
• 2017

Internet of things (IoT) is a new paradigm for collecting, processing and analyzing various contents in order to detect anomalies and to monitor particular patterns in a specific environment. The collected data can be used to discover new patterns and to offer new insights. IoT-enabled data mashup is a new technology to combine various types of information from multiple sources into a single web service. Mashup services create a new horizon for different applications. Environmental monitoring is a serious tool for the state and private organizations, which are located in regions with environmental hazards and seek to gain insights to detect hazards and locate them clearly. These organizations may utilize IoT - enabled data mashup service to merge different types of datasets from different IoT sensor networks in order to leverage their data analytics performance and the accuracy of the predictions. This paper presents an IoT - enabled data mashup service, where the multimedia data is collected from the various IoT platforms, then fed into an environmental cognition service which executes different image processing techniques such as noise removal, segmentation, and feature extraction, in order to detect interesting patterns in hazardous areas. The noise present in the captured images is eliminated with the help of a noise removal and background subtraction processes. Markov based approach was utilized to segment the possible regions of interest. The viable features within each region were extracted using a multiresolution wavelet transform, then fed into a discriminative classifier to extract various patterns. Experimental results have shown an accurate detection performance and adequate processing time for the proposed approach. We also provide a data mashup scenario for an IoT-enabled environmental hazard detection service and experimentation results.

• 전자공학회논문지
• /
• 제53권12호
• /
• pp.152-158
• /
• 2016

본 논문에서는 오픈소스 플랫폼 라즈베리파이 3 모델을 기반으로 몽고DB 데이터베이스를 활용하여 풀 스택 플랫폼을 구현하였다. 가속도 센서를 사용하여 무선 통신으로 데이터를 로깅하는 도구로써 이벤트 구동 방식을 사용하였으며, 리눅스 라즈비안 Jessie 버전으로 초당 28 프레임으로 USB 카메라(MS LifeCam 시네마) 이미지를 획득하며, 안드로이드 모바일 기기와 인터페이스를 구축하기 위하여 블루투스 통신 기술을 확장하였다. 따라서 본 논문에서는 가속도 센서 동작을 검출하여 이벤트 트리거링을 감지하는 풀 스택 플랫폼 기능을 구현하고, IoT 환경에서 온도와 습도 센서 데이터를 수집한다. 특히 몽고 DB가 MEAN 스택과 가장 좋은 데이터 연결성을 갖고 있기 때문에 풀 스택 플랫폼 성능을 개발 향상시키는데 MEAN 스택을 사용하였다. 향후 IoT 클라우드 환경에서 풀 스택 성능을 향상시키고, 몽고 DB를 활용하여 보다 쉽게 웹 설계 성능을 향상시키도록 기술을 개발하겠다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제109권1호
• /
• pp.23-30
• /
• 2020

최근 급변하는 컴퓨터 기술의 발전을 통해 컴퓨터 비전과 머신러닝을 이용한 사물인식 기법이 다양한 학문 분야에서 사용되고 있다. 국내의 연구 사례를 보면 주로 대면적 산림을 분석하기 위한 이미지 학습 및 객체인식 기법이 사용되는 반면 개체목 단위의 수종 분류 및 특징을 학습하는 연구는 아직 미미한 실정이다. 이에 본 연구는 한국의 침엽수 5종을 대상으로 이미지 학습을 통한 자동분류 연구의 가능성을 분석해 보았다. 데이터 형태에 따른 분류 결과의 차이를 분석하기 위하여 산림전문가가 직접 촬영한 영상(D1)과 웹크롤링을 이용한 영상(D2)을 사용하여 수종 분류를 실시하였다. 그 결과 D1과 D2의 분류 정확도에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났으며, D1은 D2보다 높은 분류 정확도를 나타냈다. 또한, D2의 분류 정확도를 높이기 위해서는 검열되지 않은 영상 데이터의 노이즈를 줄이기 위한 추가 데이터 필터링 기법이 필요한 것으로 사료된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.9-14
• /
• 2015

스마트폰이 채택하고 있는 터치 인터페이스는 기존 피처폰 및 PC에서 채택하던 키패드나 키보드를 전면 대체하는 대중적인 인터페이스로 자리 잡았다. 특히, 터치 인터페이스는 개인별 다양한 동작 인식이 가능하고 애플리케이션별 입력 데이터 특성이 뚜렷이 구분되는 인터페이스이다. 본 논문에서는 스마트폰의 터치 인터페이스를 통해 나타나는 애플리케이션별 사용자 제스처를 분석한다. 특히, 안드로이드 스마트폰에서 널리 사용되는 게임, 웹 브라우져, 유튜브, 이미지 및 e-book 뷰어, 비디오 플레이어, 카메라, 지도 등 대표적인 애플리케이션 카테고리 별로 터치 인터페이스를 통해 입력되는 데이터를 추출하고 이를 분석하였다. 분석 결과 애플리케이션별로 고유한 터치 입력 패턴을 추출할 수 있었으며, 이를 통해 어떤 사용자가 어떤 애플리케이션을 수행했는지를 식별하는 용도, 소유자와 다른 입력 패턴이 들어올 경우 애플리케이션을 차단하는 용도, 나아가 사용자에게 편리한 새로운 인터페이스를 설계하는 용도 등에 본 연구의 결과가 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.163-168
• /
• 2018

본 논문에서는 윈도우 환경에서 블랙박스 테스트 기법을 사용하여 GUI 기반 테스트를 자동화하는 테스트 자동화 프로그램 도구를 제안 및 개발한다. 제안된 테스트 자동화 프로그램 도구의 주요한 특징은 다음과 같다. 첫째, 에러 상태를 이미지로써 지정하고, 테스트 스텝마다 화면을 캡처하여 이미지 유사도 비교를 통해 에러 메시지 검출 여부를 확인한다. 둘째, 실행 중 이벤트 대기시간이나 각 테스트 스텝 간 좌표 증가 값 등 여러 옵션 설정을 지원한다. 이러한 블랙박스 테스트 자동화 연구는 안드로이드나 웹 등의 환경에서는 많았지만 윈도우 환경에서는 그렇지 않았다. 제안된 시스템의 성능평가 결과 제안된 시스템은 이미지 비교 모듈로써 GUI 테스트 자동화를 수행하고, 프로세스 상태 확인과 에러 이미지 검출 여부를 확인함으로써 테스트를 정상적으로 수행함을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제16권3호
• /
• pp.561-565
• /
• 2011

본 논문에서는 기존의 베이어 컬러필터 배열 기반의 영상 센서를 사용하는 카메라에서 개선된 컬러 영상을 생성하기 위한 영상 시스템을 제안한다. 제안한 컬러 영상 생성 기술은 두 장의 연속적인 영상(광대역 G채널 필터를 사용한 영상과 색필터를 적용하지 않고 연속적으로 촬영한 영상)으로부터 RGBCY의 다양한 색 정보를 추출하여 디모자이킹을 위한 컬러 영상 보간의 계산은 감소시키며 개선된 색상 정보를 가지는 영상을 얻을 수 있다. 또한 기존의 베이어 CFA 영상센서를 사용하기 때문에 새로운 형태의 CFA를 제작할 필요 없이 다중 스펙트럼 영상을 취득할 수 있는 카메라 시스템으로 확장 가능하다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 컬러영상 생성을 위한 카메라 시스템의 성능을 검증하기 위해서 기존의 디모자이킹 기술과 비교하였으며, 그 결과 컬러 중첩 현상이 상당히 개선되었음을 보였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.109-117
• /
• 2014

본 논문에서는 저해상도 영상들 사이의 움직임 정보를 사용하지 않고 서로 다른 형태의 열화영상들로부터 초해상도 영상을 복원하는 기술을 제안한다. 초해상도 영상 복원을 위해서 직사각형 조리개 마스크를 90도 회전하여 두 장의 영상을 취득하기 위한 렌즈시스템을 제안한다. 제안한 기술은 저해상도 영상에서 발생한 초점열화를 프레임마다 추정할 필요가 없고, 조리개 마스크 형태에 해당하는 초점열화만 추정하면 된다. 취득한 영상 간에는 평행 이동이 없기 때문에 영상정합이 필요하지 않다. 직사각형 조리개 마스크를 직교하여 취득한 두 장만의 영상으로 충분히 배타적인 정보를 얻을 수 있다. 따라서 저해상도 영상들 사이의 정합오류와 정합을 위한 계산량을 감소시킬 수 있기 때문에 고해상도 영상을 추정하기에 용이하다. 또한 기존의 카메라 렌즈 시스템에 조리개 마스크를 추가하여 적용할 수 있기 때문에 새로운 형태의 렌즈 시스템을 제작할 필요 없이 초해상도 영상을 복원할 수 있는 카메라 시스템으로 확장 가능하다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 방향성 직사각형 열화를 사용한 초해상도 영상복원 기술의 성능을 검증하기 위해서 기존의 초해상도 영상복원 기술과 비교하였으며, 그 결과 해상도가 상당히 개선되었음을 보였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제33권6C호
• /
• pp.450-458
• /
• 2008

본 논문에서는 양안시차를 이용한 스테레오 영상의 부호화 기법을 H.264/AVC 기반으로 스테레오 영상을 실시간으로 전송하기 위한 효과적인 시스템을 제안한다. OpenCV를 이용하여 스테레오 웹캠으로부터 영상을 획득하고, 전처리 과정으로 입력 시스템을 통해 획득한 스테레오 영상을 YUV 4:2:0 파일 포맷으로 변환한다. 변환된 파일은 스테레오 부호화기로 입력되고 제안된 예측구조에 의해 부호화기의 복잡도를 감소시킴으로써 초당 30프레임 이상의 부호화 속도로 부호화 된다. 부호화된 비트스트림 파일은 복호화기에 입력되어 좌, 우 스테레오 영상으로 재 생성된다. 재 생성된 스테레오 영상은 입체영상으로 합성되어 3D 디스플레이 장치를 통해 사용자에게 보여지게 된다. 제안된 시스템은 기존의 스테레오 코덱을 사용했을 때 보다 최소 1.5dB에서 최대 3dB의 압축효율이 뛰어남을 본 실험을 통하여 검증 및 확인하였다. 본 연구는 저 대역폭, 저 전력의 실시간 전송을 위한 모바일환경에 응용이 가능할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제3권10호
• /
• pp.351-356
• /
• 2014

최근 차량용 블랙박스는 무선 네트워크를 통해 블랙박스에 저장된 동영상을 휴대폰으로 전송하는 기능을 제공하여, 해당 동영상을 여러 용도로 활용할 수 있도록 지원한다. 본 논문에서는 블랙박스 촬영 동영상을 이용하여 교통법규 위반 신고를 자동화하는 방법에 대해 소개한다. 제안하는 방법에서는 교통법규 위반 사례가 포착되었을 때, 간단한 사용자 인터페이스 조작을 통해 촬영된 블랙박스 동영상을 휴대폰으로 전송시킨다. 해당 동영상은 촬영시간 및 위치 등의 관련정보와 함께 HTTP 요청의 형태로 생성되어, 신고센터에 자동으로 전송된다. 본 논문에서는 제안하는 방법을 구현한 프로토타입 시스템에 대해 소개하고, 실제 활용을 위해 필요한 부가적인 사항들에 대해 논의한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권9호
• /
• pp.1152-1157
• /
• 2021

본 논문에서는 아파트 공동현관의 출입통제에 적합한 얼굴인식 방법을 제안한다. 제안 방법은 기존의 얼굴인식 방식과는 다르게 별도의 수동 얼굴 등록 과정을 거치지 않는다. 건물에 있는 인물(예 : 거주자)이 공동현관문을 통해 외출하면 외출 시점에 촬영된 영상에서 자동 추출된 얼굴데이터(얼굴영상 및 특징)를 거주자 데이터베이스에 등록한다. 외출한 인물이 귀가하여 다시 공동현관문을 통해 출입하고자 하면 출입 시점에 촬영된 영상에서 추출된 얼굴데이터를 거주자 데이터베이스에 등록된 얼굴데이터와 대조하여 동일 인물이 식별되는 경우에만 공동현관문을 개방하여 출입을 허용한다. 동일 인물로 매칭된 얼굴데이터는 거주자 데이터베이스에서 바로 삭제되며, 외출할 때마다 새롭게 추출된 최신 얼굴데이터로 등록 갱신된다. 따라서 항상 최신 얼굴 데이터에 기반하여 얼굴 대조가 이루어져 동일인물을 식별하기에 유리하다. 제안 방법에 대해 구현의 용이함을 검증하기 위해 PC 2대와 포털에서 제공하는 클라우드를 활용하여 파이썬 기반의 얼굴인식 기능을 구현하였다. 또한 제안방법의 보안을 강화하기 위한 아이디어를 제시하였다.