• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.281-288
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• 2022

According to statistics conducted by the Korea Coast Guard, the number of accidents on small boats under 5 tons is increasing every year. This is because only a small number of people are on board. The previously developed maritime distress and safety systems are not well distributed because passengers must be equipped with additional remote equipment. The purpose of this study is to develop a distress awareness system that recognizes man over-board situations in real time. This study aims to present the part of the passenger tracking system among the small ship's distress awareness situational system that can generate passenger's location information in real time using deep learning based object detection and tracking technologies. The system consisted of the following steps. 1) the passenger location information is generated in the form of Bounding box using its detection model (YOLOv3). 2) Based on the Bounding box data, Deep SORT predicts the Bounding box's position in the next frame of the image with Kalman filter. 3) When the actual Bounding Box is created within the range predicted by Kalman-filter, Deep SORT repeats the process of recognizing it as the same object. 4) If the Bounding box deviates the ship's area or an error occurs in the number of tracking occupant, the system is decided the distress situation and issues an alert. This study is expected to complement the problems of existing technologies and ensure the safety of individuals aboard small boats.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.57-58
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• 2008

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제6권2호
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• pp.3-13
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• 2004

TPR-tree의 각 노드는 이동체를 색인하기 위하여 시간 함수를 기반으로 한 경계사각형을 이용한다. 경계사각형의 각 축을 계산하기 위하여 시간함수를 사용하므로 시간이 흐름에 따라 노드의 경계사각형은 확장된다. 따라서 이웃하는 노드간의 중첩(overlap) 영역이 커지기 때문에 영역질의의 성능이 점차적으로 떨어지는 문제가 있다. 이 논문에서는 이동체 삽입과 삭제 시 노드의 경계사각형을 재구성하기 위한 기법들을 제시한다. 이동체를 삽입할 때 노드간의 중첩을 줄이기 위하여 중첩이 심한 두 개의 단말 노드를 강제 합병하고 재분할하는 강제 합병 기법을 사용한다. 그리고 이동체를 삭제할 때 다른 이동체도 재삽입하는 강제 재삽입 기법을 이용한다. 강제 재삽입 기법은 삭제 노드 강제 재삽입 기법과 중첩 노드 강제 재삽입 기법으로 분류된다. 실험 결과에서 중첩 노드 강제 재삽입 기법이 다른 두 기법에 비하여 우수함을 알 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.89-106
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• 2022

최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제4권1호
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• pp.60-68
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• 1999

In reverse engineering (RE) sustems, the quality of the data aquisition process is crucial to the accuracy of the reverse engineered three dimensional computer-aided design (CAD) model. However, these tasks are predominantly done manually, and little work has been done to improve the efficiency of scanning by determining the minimum number of scans and the optimal scanning directions. In this paper, new scanning and registration methods using tooling balls are developed to assist in determining the optimal parameter for these processes. When the object to scanned has no concavity, attaching path of the object and its bounding rectangle are used for optimal scanning and registration. Then minimum number of tooling balls and their positions are calculated automatically. In the case of concave parts, the scanning plan should include a complete scan of the concave area. With the surface normal vector and the scanning direction, the minimum degree of rotating the part can be calculated. But the maximum rotation should be restricted in order to prevent occlusion of the part. Finally tow sample part ar scanned based on the proposed methods and the results are discussed.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제25권4호
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• pp.381-389
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• 2022

Detecting partially occluded objects is difficult due to the appearances and shapes of occluders are highly variable. These variabilities lead to challenges of localizing accurate bounding box or classifying objects with visible object parts. To address these problems, we propose a two-stage part-based attention approach for robust object detection under partial occlusion. First, our part attention network(PAN) captures the important object parts and then it is used to generate weighted object features. Based on the weighted features, the re-weighted object features are produced by our reinforced PAN(RPAN). Experiments are performed on our collected military vehicle dataset and synthetic occlusion dataset. Our method outperforms the baselines and demonstrates the robustness of detecting objects under partial occlusion.

• 한국보건간호학회지
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• 제14권2호
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• pp.216-228
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• 2000

The purpose of this study was to clarify the level of knowledge and the attitude about AIDS. according to high school students demographics. and the AIDS education effects in a week or 6 months. The data were surveyed from 74 bounding for university high school students and 98 vocational high school students from two counties in Chonnam. The data were collected from November 5. 1999 to May 24. 2000. using a 50-item Questionnaire. and analyzed by SPSS PC+ program for t-test. ANOVA, Repeated measure ANOVA, Duncan test. $x^2-test$ and pearson correlation coefficients. The result of study summarized as follows : 1. The knowledge score for AIDS was significantly higher in the group bounding for university. in the second grade group and the group who have drunken experience. The positive attitude score for AIDS was significantly higher in the group who have smoked experience. 2. After 1 week of AIDS education. the knowledge score for AIDS(15.02 points) was significantly higher than the one before the education(10.85 points) but after 6 months of AIDS education. the knowledge score for AIDS(12.30 points) was significantly lower than in a week(F=55.49. p=.000). 3. After 1 week of AIDS education. the positive attitude score for AIDS(3.54 points) was significantly higher than the one before the education(3.35 points) and after 6 months of AIDS education. the positive attitude score for AIDS was same the one in a week(F=7.85. p=.000). 4. We could find the significant correlation between the knowledge and the attitude for AIDS just only in a week(r=.249. p=.001). In conclusion. the knowledge score for AIDS had increased in a week of education on AIDS but it had decreased as time goes by since education. The increased positive attitude for AIDS in a week has maintained the same as time goes by since education. Therefore. It should be needed re-education on AIDS to students at proper time in order to get the aim of AIDS education. We have to develop variety education methods for educational effects. It should be included comprehensive social aspect such as a question of personal rights to increase the positive attitude for AIDS.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.77-84
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• 2022

본 논문은 객체 위치식별 알고리즘의 성능을 향상하기 위한 레이블 재할당 방법을 제안한다. 제안한 방법은 추론 단계와 재할당 단계로 구분한다. 추론 단계에서는 학습된 모델로부터 사전 지정된 크기에 따라 다중 스케일 추론을 수행한 뒤, 이를 마스킹한 영상을 다시 한번 추론하여 강인한 클래스 종류의 추론 결과를 얻는다. 재할당 단계에서는 박스간의 IoU를 계산하여 중복 박스를 제거하고, 박스와 클래스의 빈도를 계산하여 지배적 클래스를 다시 할당하였다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 공사현장 안전장비 인식 영상 데이터 세트에 레이블 재할당 방법을 적용하고 이를 YOLOX-L 객체 탐지 모델에서 학습하였다. 실험 결과 적용 전 대비 mAP가 3.9% 향상하여 51.07%를 달성하였으며 AP_S를 3배 이상 향상하여 14.53%를 달성하였다. 실험 결과를 통해 레이블 재할당 알고리즘이 더 우수한 성능의 모델을 훈련해 냄을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제31권1호
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• pp.41-48
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• 2013

본 연구는 대용량 3차원 포인트 클라우드의 탐색을 위한 메모리 효율적인 옥트리를 설계하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 C++ 언어로 구현된 옥트리 노드의 구성요소 중 최소 경계 입방체 좌표 정보 등을 위한 변수를 제거하는 대신, 부모 노드에서 자식 노드 접근시 최소 경계 입방체 좌표를 계산하여 전달하였다. 아울러 자식 노드 등의 생성시마다 new 연산자를 사용하는 대신, 수도 트리와 정식 트리를 생성하는 이중적인 과정을 통해 노드 등을 배열로 미리 선언함으로서 메모리 효율성을 더욱 개선하였다. 1800만개 이상의 포인트로 구성된 실제 포인트 클라우드를 대상으로 트리를 구성하고 인접 포인트를 탐색하는 실험을 수행하였다. 최소 경계 입방체 좌표 정보를 노드에 저장하는 경우와 비교한 결과 메모리 사용량과 탐색 속도의 트레이드오프가 존재하지만 제안한 방식이 비교군보다 메모리 효율적이어서 대용량 포인트 클라우드에 적용할 수 있는 대안임을 확인할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.39-54
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• 2012

오늘날 의료정보화 수준향상과 디지털 병원화의 흐름에 따라 PACS는 의료기관의 핵심 인프라 중 하나로 자리매김하였다. 이와 함께 생산되는 디지털 의료영상의 종류 및 의료영상 데이터가 양적으로 급증하고 있으며, 이는 의료영상 데이터의 효과적인 보관을 위한 의료영상 압축을 중요한 요소로 부각시킨다. 현재 의료영상에 관한 사실상의 표준인 DICOM 규격에서는 의료영상 압축을 위하여 무손실 압축기법인 RLE를 명시하고 있으나, 무손실 범용 압축기법인 RLE는 인체의 대칭성을 가지는 많은 의료영상에 적용하면 높은 압축율 기대하기 힘들다. 이 논문에서는 다양한 의료영상 중 대칭 특성을 크게 내포하는 뇌 CT 영상을 대상으로 하여 영상 내 관심영역을 검출하고 대칭특성에 따라 영상의 픽셀 값을 재코딩하는 전처리 하고 영상을 압축하는 기법을 제안한다. 실험에 의하면, 제안한 기법은 RLE 압축과 영상 내 관심영역을 검출하지 않고 압축할 때와 비교하여 높은 압축률을 보인다.