• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.95-102
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• 2004

본 논문에서는 작은 형태정보의 차이를 감지할 수 있고 부분적인 입력 패턴도 효과적으로 검색할 수 있는 윤곽선 정보를 기반으로 하는 GHT와 다중 해상도 검색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 부분적인 에지 정보를 효율적으로 사용할 수 있고 작은 형태변화를 구분할 수 있어서 도검과 같은 유사한 물체를 효과적으로 구분할 수 있다. 또한, 에지 리스트를 이용한 다중 해상도 에지 생성과 계층적인 패턴 정합을 통해서 신속하고 정확한 검색을 가능하게 한다. 실험 결과, 제안된 방법은 도검과 같은 임의 물체에 대해 높은 검색율을 보였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.107-110
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• 2008

In this study, we propose a system for setting a Destination on CNS(Car Navigation System) or PNS(Personal Navigation System). The present Navigation does set the destination by only static method like name search, address search and wire telegraph telephone number search. But, the kind of setting a static destination does not reflect the dynamic moving situation. So we suggest setting the destination of navigation using Identifier of moving terminal. And it includes privacy protection on personal position information

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.795-801
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• 2005

This paper focuses on planning strategies for object interception by the robotic manipulator on a conveyor system in minimum time. The goal is that the robot is able to intercept object with minimum time on a conveyor line that moves at a given speed. The search algorithm for minimum time solution is given in detail for all possible cases for initial locations of robot. Simulations results show the validity of the given algorithm.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.233-236
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• 2003

In this paper, we propose a method to search the evidence such as a knife found in the crime scene based on GHT from an image database Such objects like knives are simitar in shape. The proposed method utilizes the small shape differences among objects as much as possible to distinguish an object from similar shaped objects. It consists of the GHT based candidate generation and top-down candidate verification. For the fast generation of the candidate 1ist, the GHT operation is performed un the down sampled edge list. The test results show that it can retrieve the correct object even with a pan of object in reasonable time.

• 한국항공우주학회지
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• 제39권11호
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• pp.995-1004
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• 2011

Overset 격자계에서 사용되는 Object X-rays Method는 홀점 탐색의 일부인 교차점 탐색에 복잡한 벡터계산을 사용하고 개별 배경격자점에 대하여 물체 내외부를 판별하여 홀점을 탐색하므로 많은 시간이 소요된다. 특히 격자의 상대운동이 있을 경우 매 시간간격 마다 홀점 탐색을 수행해야 하므로 계산 시간이 가중된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 홀점 탐색시간을 줄일 수 있는 효율적인 탐색 알고리즘을 제안한다. 빠른 탐색을 위해 격자점 수가 줄어든 가상의 표면을 사용하고 복잡한 벡터계산을 통한 교차점 탐색 대신 논리연산자를 사용하는 내외부 판별법을 사용하였다. 또한 개별 배경격자점에 대해 홀점 판별을 수행하는 대신 일괄로 홀점을 지정하여 탐색속도를 향상시켰다. 물체의 상대운동이 있을 경우 가상의 표면이 상대 운동하여 기존 방법에 비해서 홀점 탐색시간을 감소시킬 수 있었다. 임의의 2차원, 3차원 형상에 대하여 기존의 hole searching 알고리즘과 홀점 탐색속도를 비교한 결과를 제시하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권5호
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• pp.351-360
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• 2007

비디오 복원(video completion) 기술은 비디오 영상에서 색상 정보가 없는 픽셀에 적절한 색을 채워 영상을 복원하는 기술이다. 본 논문에서는 움직이는 물체가 서로 교차하는 비디오 영상에서 원하지 않는 물체를 제거하고 이때 발생한 영상 홀(image hole)을 채우는 비디오 복원 기술을 제안한다. 움직이는 카메라에서 획득한 비디오 영상에서 이동하는 두 물체 중 카메라와 가까운 물체를 제거함으로써 가려진 이동물체와 배경에 홀이 발생하게 되고, 이 홀온 다른 프레임들의 정보를 이용하여 채움으로써 새로운 비디오를 생성한다. 입력 영상의 모든 프레임에 대해 각 물체의 중심을 추정하여 물체의 중심을 기준으로 시-공간 볼륨(spatio-temporal volume)을 생성하고, 복셀 매칭(voxel matching)을 통한 시간적 탐색(temporal search)을 수행한 후 두 물체를 분리한다. 가리는 물체 영역으로 판단된 부분을 삭제하고 공간적 탐색(spatial search) 방법을 이용하여 홀을 채워 가려짐이 있는 이동 물체 및 배경을 복원한다. 복원된 영상에서 블렌딩을 통해 솔기(seam)를 제거한다. 비디오카메라로 획득한 두 실영상을 이용하여 실험을 수행한 결과 가려진 물체를 복원한 새로운 비디오 영상을 생성할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권12호
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• pp.3976-3990
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• 2022

Currently, cross-attention is widely used in Siamese trackers to replace traditional correlation operations for feature fusion between template and search region. The former can establish a similar relationship between the target and the search region better than the latter for robust visual object tracking. But existing trackers using cross-attention only focus on rich semantic information of high-level features, while ignoring the appearance information contained in low-level features, which makes trackers vulnerable to interference from similar objects. In this paper, we propose a Multi-level Cross-attention Siamese network(MCSiam) to aggregate the semantic information and appearance information at the same time. Specifically, a multi-level cross-attention module is designed to fuse the multi-layer features extracted from the backbone, which integrate different levels of the template and search region features, so that the rich appearance information and semantic information can be used to carry out the tracking task simultaneously. In addition, before cross-attention, a target-aware module is introduced to enhance the target feature and alleviate interference, which makes the multi-level cross-attention module more efficient to fuse the information of the target and the search region. We test the MCSiam on four tracking benchmarks and the result show that the proposed tracker achieves comparable performance to the state-of-the-art trackers.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.500-504
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• 2002

The purpose of this paper is to implement a guidance system for an object on the road. A watch camera equipped on the auto door recognizes the direction for the destination of an object, after that it determines whether opening or closing the door, and then the door is opened automatically, based on the decision. The motion of the moving object is approximated by using the technique of the image processing of tracking images and the affine model. The direction of the moving object is predicted from image information obtained by applying linear Kalman filter to the motion estimation in order to reduce the search region, the moving position, and the direction of the center of the object. Along with the guidance function, the system has the announcing function to the object. The experimental results confirm the veridity and applicability of the proposed system.

• 디지털융복합연구
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• 제10권7호
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• pp.123-128
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• 2012

본 논문에서는 보다 정확한 물체 인식을 위하여 물체의 특징점 검출 시스템을 제안한다. 물체의 특징점 검출 시스템은 학습 단계와 검출 단계로 구분된다. 학습 단계에서는 각 특징점의 탐색영역을 설정하기 위한 관심영역모델과 탐색영역에서 특징점을 검출하기 위한 각 특징점별 검출기를 생성한다. 검출 단계에서는 학습 단계에서 생성했던 관심영역모델을 이용하여 입력 영상에서 각각의 특징점의 탐색영역을 설정한다. 시스템에서 검출하고자 하는 특징점 검출 방법은 고속 푸리에 변환을 이용하기 때문에 검출 속도가 빠르며 물체의 추적 시 실패하는 확률이 낮아진다. 제안하는 방법을 개발하여 실험 영상에 적용한 결과 추적하고자 하는 물체가 불규칙적인 속도로 움직일 때에도 안정적으로 추적함을 알 수 있었다. 실험 결과는 기존의 방법들에서 사용되었던 다양한 데이터 집합에 적용하였을 때 우수한 성능을 보여준다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권2호
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• pp.269-280
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• 2004

피라미드 기법은 n-차원 공간 데이터를 1차원 데이터로 변환하여 B+-트리로 표현하며, n-차원 데이터 공간에서 하이퍼큐브 영역질의 처리로 발생하는 “차원의 저주현상”에 영향을 받지 않게 검색 시간 문제를 해결하고 있다. 또 구형 피라미드 기법(SPY-TEC)은 피라미드 기법의 공간 분할 전략을 응용하여 유사도 검색에 적합한 구 영역질의 방법을 사용하고 검색 성능을 개선하고 있다. 하지만 유사도 검색의 응용에서 영역질의는 범위를 지정하는데 어려움이 있어 최근접 질의가 더 효율적이며, 기존의 제안된 인덱스 기법들은 특정 분포의 데이터에 대해서만 우수한 성능을 보이는 단점이 있다. 따라서 이 논문에서는 멀티미디어 데이터와 같은 고차원 데이터의 검색 성능을 향상시키기 위해 제안되었던 PdR-트리를 이용하여 최근접 객체 검색 기법을 제안한다. 다양한 분포의 모의 데이터와 실제 데이터를 이용하여 실험한 결과, PdR-트리가 피라미드 기법과 구형 피라미드 기법보다 검색 성능이 향상되었음을 보이고 있다.