• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.1129-1135
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• 2007

얼굴인식기술은 컴퓨터비전 분야에서 중요한 역할을 담당하고 있다. 본 논문에서는, PCA와 SVM 기술을 사용하는 빠른 얼굴인식기술을 제안한다. 제안한 시스템에서는, 먼저 지역 히스토그램 분포를 분석하여 생성한 통계적 특성을 사용함으로써 얼굴가능영역을 필터링한다. 이 과정에서 대부분의 비얼굴 영역이 제거되기 때문에 탐지 과정의 처리속도가 향상된다. 다음으로는 PCA 특징 벡터가 생성되고, SVM 분류기를 사용하여 테스트 영상 내에 얼굴이 존재하는지를 탐지한다. 본 논문에서의 테스트 영상은 CMU 얼굴 데이터베이스를 사용하였으며, SVM의 학습을 위한 얼굴과 비얼굴 샘플들은 MIT 데이터 세트로부터 선택하였다. 얼굴탐지 실험결과, 제안한 방법에서 좋은 성능을 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.1923-1932
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• 2008

무인 운반설비의 자동화 시스템 개발의 한 부분으로써 여러 Vision 센서 중 레이저 센서를 이용하여 작업 공간상에 있는 판재류와 코일류의 경계부분을 인식한다. 다음으로 인식한 물체의 경계를 이용하여 3차원 공간상의 위치 좌표를 추출하여 무인크레인에 이동해야할 위치 좌표를 전달한다. 본 연구에서는, 첫 번째 레이저 센서를 이용한 물체의 경계 추출, 두 번째 레이저 센서의 z축 기울기 각 추출, 세 번째 인식한 경계를 이용하여 물체의 2차원 위치좌표 추출, 네 번째 레이저 센서를 이용하여 판재와 코일의 판별, 다섯 번째 물체 판별의 결과에 따른 판재 와 코일의 3차원 위치좌표 추출을 목적으로 한다. 본 연구의 결과는 무인 운반설비의 자동화 시스템 개발에 상당한 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.129-136
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• 2010

모바일컴퓨팅, 무선 센서네트워크, 센서 기술로 인하여 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스가 현실화되고 있고 모든 사람들에게 의료서비스를 보다 편리하게 제공할 수 있게 될 것으로 기대된다. 이 u-Healthcare 서비스는 시간, 장소에 구애 받지 않고 의료서비스를 제공할 수 있으므로 인간의 삶의 질을 향상시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이 서비스를 구현하는 시스템으로 심장병 환자를 위한 헬스케어 서비스 프로토타입을 구현하였다. 시스템은 두 부분으로 구성된다. front-end는 체온, 혈압, 혈중산소농도, 심장의 파형 등 다양한 생체신호를 수집하고 back-end는 수집된 신호를 바탕으로 의료서비스를 제공한다. 단순히 생체 신호만을 의료진에게 전달하는 것은 모니터링 수준에 불과하여 유비쿼터스 헬스케어 서비스의 요구조건을 만족할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망 기술을 이용하여 현재의 상황을 인식하여 불필요한 신호를 제거하고, 개인의 특성에 최적화된 헬스케어 모델을 제시한다. 철저한 실험을 통하여 제안된 모델은 유비쿼터스 서비스의 요구조건을 만족하고 보다 향상된 서비스를 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제21권5호
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• pp.397-408
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• 2021

건설업은 업무상 재해 발생빈도와 사망자 수가 다른 산업군에 비해 높아 가장 위험한 산업군으로 불린다. 정부는 건설 현장에서 발생하는 산업 재해를 줄이고 예방하기 위해 CCTV 설치 의무화를 발표했다. 건설 현장의 안전 관리자는 CCTV 관제를 통해 현장의 잠재된 위험성을 찾아 제거하고 재해를 예방한다. 하지만 장시간 관제 업무는 피로도가 매우 높아 중요한 상황을 놓치는 경우가 많다. 따라서 본 연구는 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모형 중 개체 분할인 YOLACT와 다중 객체 추적 기법인 SORT을 적용하여 다중 클래스 다중 객체 추적 시스템을 개발하였다. 건설 현장에서 촬영한 영상으로 제안한 방법론의 성능을 MS COCO와 MOT 평가지표로 평가하였다. SORT는 YOLACT의 의존성이 높아서 작은 객체가 적은 데이터셋을 학습한 모형의 성능으로 먼 거리의 물체를 추적하는 성능이 떨어지지만, 크기가 큰 객체에서 뛰어난 성능을 나타냈다. 본 연구로 인해 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 기법들의 안전 관제 업무에 보조 역할로 업무상 재해를 예방할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.31-42
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• 2019

최근 딥러닝 기술이 발전함에 따라 많은 컴퓨터 비전 연구 분야에서 주목할 만한 성과들이 지속적으로 나오고 있다. 단일 이미지를 기반으로 사람의 2차원 및 3차원 포즈를 추정하는 연구에서도 비약적인 성능향상을 보여주고 있으며, 많은 연구자들이 문제의 범위를 확장하며 활발한 연구 활동을 진행하고 있다. 사람의 포즈 추정은 다양한 응용 분야가 존재하고, 특히 이미지나 비디오 분석에서 사람의 포즈는 행동 및 상태, 의도 파악을 위한 핵심 요소가 되기 때문에 상당히 중요한 연구 분야이다. 이러한 배경에 따라 본 논문은 단일 이미지를 기반으로 한 사람의 포즈 추정 기술에 대한 연구 동향을 살펴보고자 한다. 강인하고 정확한 문제 해결을 위해 다양한 연구 활동 결과가 존재한다는 점에서 본 논문에서는 사람의 포즈 추정 연구를 2차원 및 3차원 포즈 추정에 대해서 나누어 살펴보고자 한다. 끝으로 연구에 필요한 데이터 세트 및 사람의 포즈 추정 기술을 적용하는 다양한 연구 사례를 살펴볼 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.167-174
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• 2021

초고해상도 변환 문제에서 최근 딥러닝을 사용하면서 큰 성능 개선을 얻고 있다. 빠른 초고해상도 합성곱 신경망 (FSRCNN)은 딥러닝 기반 초고해상도 알고리즘으로 잘 알려져 있으며, 여러 개의 합성곱 층로 추출한 저 해상도의 입력 특징을 활용하여 역합성곱 층에서 초고해상도의 영상을 출력하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 병렬 연산 효율성을 고려한 FPGA 기반 합성곱 신경망 가속기를 제안한다. 특히 역합성곱 층을 합성곱 층으로 변환하는 방법을 통해서 에너지 효율적인 가속기를 설계했다. 또한 제안한 방법은 FPGA 리소스를 고려하여 FSRCNN의 구조를 변형한 Optimal-FSRCNN을 제안한다. 사용하는 곱셈기의 개수를 FSRCNN 대비 3.47배 압축하였고, 초고해상도 변환 성능을 평가하는 지표인 PSNR은 FSRCNN과 비슷한 성능을 내고 있다. 이를 통해서 FPGA에 최적화된 네트워크를 구현하여 FHD 입력 영상을 UHD 영상으로 출력하는 실시간 영상처리 기술을 개발했다.

• 한국연극학
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• 제49호
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• pp.49-71
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• 2013

Melodrama emerged as a form of the moral in the early modern age. As an approach 'the moral' not only means that rewarding virtue and punishing vice, but also refer to a principle of spiritual life and a way of life. -Melodrama theatricalizes a new vision of human life and society through a new type of the virtuous protagonist and sentiment/-ality. -This allows melodrama to be a dominant cultural form in this modern age, beyond the borders of the theater, mass-media, and literature. Virtue and sentiment/-ality are the core elements of melodrama, which differentiate it from tragedy and comedy especially in the structure and effect of the drama. Actually virtue and sentiment/-ality have been a main target of criticism. Virtue has been regarded as a trite quality of the stereotypical protagonist, and sentiment/-ality as a banal emotion which paralyzes an audience's recognition of reality. -However, this thesis regards both virtue and sentiment/-ality as vehicles for showing and sharing the morals of the modern age. First, the virtues of the protagonist included the general and universal ones of the bourgeois -at that times, the bourgeois represented themselves as a human being- such as the responsibility and obedience of a father, a mother, a wife, a husband, a daughter and a son. They also included the professional ethics such as courage, honesty, and justice and so on. The fall or salvation of the protagonist is largely determined by his/her private individual virtue. Second, sentiment/ality is a theatrical device that makes the audience internalize the protagonist's virtue. The protagonist expresses his/her universal virtue sentimentally, and the audience also expresses their virtue by sympathizing with the protagonist's virtue sentimentally. However, the melodramatic protagonist as an individual, is not connected with society, but remains isolated. As a result, s/he has no influence on the society, where s/he can only ends her/his play alone with a happy-ending. S/he is happy alone, or at best happy with his/her own family. On the contrary to this, tragic protagonist usually fixes social disorder through his/her fall. In that sense, we can say that melodrama presents only the half of the human life.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.1-7
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• 2019

본 논문에서는 영상신호를 필터링 하기 위해 필요한 현실적인 수학적 모델을 제시한다. 1차원 신호 뿐 아니라 2차원 또는 다차원 신호처리 및 분석에서 필터는 영상처리, 컴퓨터 비전, 패턴 인식 등의 다양한 분야에서 근본적이고 중요한 과정을 수행한다. 일반적인 신호처리에서 신호를 주파수 영역에서 해석할 경우 1차원 신호 영역에서의 이상적인 (저역통과) 필터는 직사각형 형태를 가지고 있듯이, 2차원 신호의 이상적인 필터는 원 형태를 가지고 있다. 본 논문에서는 주파수 영역에서 활용할 수 있는 실용적이고 효율적인 다각형 형태의 영상 필터 모델을 제안한다. 본 논문은 2차원 영상을 필터링 하기 위해 원형 필터를 사용하는 대신 육각형 형태의 필터를 모델링하여 적용한다. 이것은 무선 통신 시스템에서의 주파수 재사용 개념을 도입함으로서, 영상 필터링에서도 주파수 대역을 효율적으로 사용하기 위함이다. 본 논문에서 제시한 육각형태의 필터를 활용한 영상 필터링의 시뮬레이션 결과를 제시하고, 성능을 PSNR로 계산한 결과 제안한 방법이 이상적인 필터의 대안으로서 가능함을 보인다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1079-1087
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• 2018

최근 딥러닝(deep learning) 인공지능 기반의 컴퓨터 비전 분야는 각종 영상분석 분야에서 화제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 여러 이미지 인식 알고리즘 중 이미지 내에서 객체를 검출하는 데 사용되는 Faster R-CNN 알고리즘을 이용하여 화재 이미지에서 불꽃을 검출하고자 한다. 학습 과정에서 소량의 데이터셋을 통한 화재검출 정확도 향상을 위해 이미지 오그멘테이션(image augmentation) 기법을 이용하고, 이미지 오그멘테이션을 6가지 유형별로 나누어 학습하여 정확도, 정밀도, 검출률을 비교하였다. 그 결과, 이미지 오그멘테이션의 종류가 늘어날수록 검출률이 상승하지만, 다른 객체 검출 모델들의 일반적인 정확도와 검출률의 관계와 마찬가지로 오검출율 또한 10%에서 최대 30%까지 증가하게 됨을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.247-253
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• 2019

본 논문에서는 레이저 센서 시스템을 이용한 이동중의 사람들을 실시간으로 추종하는 새로운 방법을 제시하였다. 제시한 방법은 $r-{\theta}$로 표현되는 센서데이터를 x-y좌표로 표현되는 2차원 공간으로 표현이 가능하다. 이러한 이동중인 사람들에 대한 정보는 보행패턴과 입력 센서데이터 값에 의해서 이동중인 사람의 특징값을 이용하여 적용하였다. 레이저 센서 기반 사람 추적 방법은 기존의 영상기반의 얼굴인식 방법보다 간단하면서도 이점을 가지고 있다. 제안방법에선 이동궤적알고리즘 기반으로 이동중인 사람의 발목부위를 계측하였도록 하였다. 게다가 제안된 추적 시스템은 중첩된 상황에서도 사람을 강건하게 추적할 수 있도록 HMM 방법을 적용하였다. 적용한 방법을 검증하기 위하여 실제 시스템을 적용한 실험결과를 제시하였다.