• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권2호
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• pp.109-116
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• 2009

본 논문에서는 스테레오 영상 기반에서 능동 특징점 모델(active feature model)과 광류(optical flow)를 이용한 객체 추적 기술을 제안한다. 스테레오의 기하학적 정보와 변위를 이용하여 관심 객체와 특징점의 2.5차원 이동 정보(translation information)를 계산한다. 이 정보를 이용하여 폐색 객체의 특징점의 이동 정보를 예측하여 추적 성능을 개선하였다. 정형(rigid) 및 비정형(non-rigid) 객체에 실험을 하였다. 실험 결과 복잡한 배경 속에서의 실시간 객체 추적이 가능하였다. 또한 정형, 비정형 객체에 관계없이 추적이 가능 하였으며 폐색 상황에 향상된 결과를 보였다.

• 로봇학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.33-41
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• 2017

We present a region-based approach for accurate pose estimation of small mechanical components. Our algorithm consists of two key phases: Multi-view object co-segmentation and pose estimation. In the first phase, we explain an automatic method to extract binary masks of a target object captured from multiple viewpoints. For initialization, we assume the target object is bounded by the convex volume of interest defined by a few user inputs. The co-segmented target object shares the same geometric representation in space, and has distinctive color models from those of the backgrounds. In the second phase, we retrieve a 3D model instance with correct upright orientation, and estimate a relative pose of the object observed from images. Our energy function, combining region and boundary terms for the proposed measures, maximizes the overlapping regions and boundaries between the multi-view co-segmentations and projected masks of the reference model. Based on high-quality co-segmentations consistent across all different viewpoints, our final results are accurate model indices and pose parameters of the extracted object. We demonstrate the effectiveness of the proposed method using various examples.

• 대한공간정보학회지
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• 제3권1호
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• pp.45-54
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• 1995

관계 데이타모델은 관계(relations)의 수학적인 개념에 기반을 두고 잘 정형화되어 있으며 실용분야에서 많은 검토가 되었으나, 대부분의 지리객체의 특징인 복합 계층구조를 표현하는데는 적합하지 않다. 반면에 객체지향 데이터모델은 복합 계충구조를 자연스럽게 표현할 수 있었으나, 현재 대부분의 상용 GIS시스템 사용자가 이용하고 있는 관계데이타모델과의 데이타 공유가 어려우며, 표준화된 구조(format)의 표준 질의어가 정립되어 있지 못하다. 본 논문에서는 RDBMS를 기반으로 하여 기존의 관계 데이타모델의 데이타를 사용할 수 있으면서 객체지향 데이타모델의 각종 개념을 지원할 수 있는 객체그룹화(Object Grouping)를 제안하였으며, 이를 이용하여 지리정보시스템을 설계하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권5호
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• pp.2346-2362
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• 2016

As one of the most important issues in computer vision and image processing, online object tracking plays a key role in numerous areas of research and in many real applications. In this study, we present a novel tracking method based on the proposed structured sparse representation model, in which the tracked object is assumed to be sparsely represented by a set of object and background templates. The contributions of this work are threefold. First, the structure information of all the candidate samples is utilized by a joint sparse representation model, where the representation coefficients of these candidates are promoted to share the same sparse patterns. This representation model can be effectively solved by the simultaneous orthogonal matching pursuit method. In addition, we develop a tracking algorithm based on the proposed representation model, a discriminative candidate selection scheme, and a simple model updating method. Finally, we conduct numerous experiments on several challenging video clips to evaluate the proposed tracker in comparison with various state-of-the-art tracking algorithms. Both qualitative and quantitative evaluations on a number of challenging video clips show that our tracker achieves better performance than the other state-of-the-art methods.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제6권1호
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• pp.39-46
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• 2006

We propose an global color model based method for tracking motions of multiple human using a networked multiple-camera system in intelligent space as a human-robot coexistent system. An intelligent space is a space where many intelligent devices, such as computers and sensors(color CCD cameras for example), are distributed. Human beings can be a part of intelligent space as well. One of the main goals of intelligent space is to assist humans and to do different services for them. In order to be capable of doing that, intelligent space must be able to do different human related tasks. One of them is to identify and track multiple objects seamlessly. In the environment where many camera modules are distributed on network, it is important to identify object in order to track it, because different cameras may be needed as object moves throughout the space and intelligent space should determine the appropriate one. This paper describes appearance based unknown object tracking with the distributed vision system in intelligent space. First, we discuss how object color information is obtained and how the color appearance based model is constructed from this data. Then, we discuss the global color model based on the local color information. The process of learning within global model and the experimental results are also presented.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1993년도 춘계학술대회논문집
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• pp.10-17
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• 1993

An object-oriented database was developed as a framesork for integrating into ergonomic interface models data for workplace modelling and ergonomic evaluation functions as well as basic anthropometric data required to construct a man model. In order to develop an ergonomic man model representing operators that interact with his working evnironments, not only anthro- pometric data but also efficient handling of such data and accurate representation of the work- space are needed as a prerequistite to proper ergonomic evaluation. Most existing man models are not, however, capable of fully utilizing these data due to the lack of a generallized formalism of data handling, which results in system performance degradation or a potential difficulty when the system is upgraded. In this research, these three sets of data with distinct characteristics were incorporated into a comon integrated database required to manipulate an ergonomic interface model fully coupled with the man model itself. An object- oriented scheme was sued for the database design Specifically, UniSQL/X, an object-oriented database management system and the X-window system on SPARC workstation were used for implementation. The ergonomic man model generated from the object-oriented database is found to possess great flexibility and performance compared to existing ergonomic interface models or ergonomic CAD systems.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.607-612
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• 2003

기존의 객체지향 데이터베이스에 경험적 분류 모델에 기반을 둔 새로운 클래스를 도입한 확장된 객체 지향 데이터베이스의 모델을 설계한다. 이를 구현하기 위해 기존의 객체 데이터 베이스에 경험적 분류 클래스를 도입하였으며, 이 클래스들을 연산하기 위한 경험적 분류 연산 클래스를 설계하였다. 그리고 확장된 객체 지향의 데이터 모델 상에서 데이터베이스에 저장된 데이터의 경험적 분류 모델에 기반을 둔 검색이 가능한 질의어를 설계하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.2010-2014
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• 2005

Object detection and parameter estimation in point cloud data is a relevant subject to robotics, reverse engineering, computer vision, and sport mechanics. In this paper a software is presented for fully-automatic object detection and parameter estimation in unordered, incomplete and error-contaminated point cloud with a large number of data points. The software consists of three algorithmic modules each for object identification, point segmentation, and model fitting. The newly developed algorithms for orthogonal distance fitting (ODF) play a fundamental role in each of the three modules. The ODF algorithms estimate the model parameters by minimizing the square sum of the shortest distances between the model feature and the measurement points. Curvature analysis of the local quadric surfaces fitted to small patches of point cloud provides the necessary seed information for automatic model selection, point segmentation, and model fitting. The performance of the software on a variety of point cloud data will be demonstrated live.

• Spatial Information Research
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• 제5권1호
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• pp.77-88
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• 1997

본 논문에서는 객체관계형 지리정보 시스템의 설계 및 구현에 대하여 논한다. 본 지리정보 시스템은 상용의 객체관계형 데이터베이스 시스템을 하부 구조로 사용하며, 객체지향 데이터 모델에 근거한 공간 객체모델, 공간 질의어 및 시각적 사용자 인터페이스를 제공하고 있다. 특히 본 시스템에서는 데이터베이스 상의 주색인(primary index)기법으로 적용 가능한 DOT 공간 색인 기법을 이용하여 효율적인 공간 질의 처리를 수행한다. 또한 본 시스템에서는 SDTS데이터 모델을 개념적 모델로 사용하며, SDTS의 공간 객체에 관한 개념적 모델은 지리정보 시스템 내에서 내부 데이터 모델인 객체지향 데이터 모델로 전환된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.2721-2726
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• 2014

배경제거를 위해 GMM(Gaussian Mixture Models)을 이용하는 MOG(Model of Gaussian) 알고리즘에서 각 화소들에서 수행될 모델변수 계산과 객체 분류는 방대한 계산을 요구하여 MOG 알고리즘의 활용들에 큰 걸림돌이 되고 있다. 본 논문은 객체 예측을 근간으로 단순한 모델변수 계산과 객체 분류 생략을 부분적으로 수행하는 고속 MOG 알고리즘을 제안한다. 전자는 모델변수에 거의 영향을 주지 않는 화소에서 적용되고, 후자는 객체 예측이 확실히 믿을만한 화소에 적용된다. 동영상을 이용한 기존 알고리즘과 제안된 알고리즘의 비교 실험에서 제안된 알고리즘은 단순 모델변수 계산과 객체 분류 생략을 각각 77.75%와 92.97% 이상을 수행하지만 영상 단위와 이동 객체 단위의 평균 분류 정확도 측면에서 각각 99.98% 이상과 99.36% 이상을 유지시켜 주고 있다.