• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권11호
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• pp.3493-3506
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• 2022

In the field of scene segmentation, the precise segmentation of object boundaries in sports movement scene images is a great challenge. The geometric information and spatial information of the image are very important, but in many models, they are usually easy to be lost, which has a big influence on the performance of the model. To alleviate this problem, a parallel dense dilated convolution merging Network (termed PDDCM-Net) was proposed. The proposed PDDCMNet consists of a feature extractor, parallel dilated convolutions, and dense dilated convolutions merged with different dilation rates. We utilize different combinations of dilated convolutions that expand the receptive field of the model with fewer parameters than other advanced methods. Importantly, PDDCM-Net fuses both low-level and high-level information, in effect alleviating the problem of accurately segmenting the edge of the object and positioning the object position accurately. Experimental results validate that the proposed PDDCM-Net achieves a great improvement compared to several representative models on the COCO-Stuff data set.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권4호
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• pp.329-336
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• 2023

This paper introduces an edge AI-based scene-specific object detection system for long-term traffic management, focusing on analyzing congestion and movement via cameras. It aims to balance fast processing and accuracy in traffic flow data analysis using edge computing. We adapt the YOLOv5 model, with four heads, to a scene-specific model that utilizes the fixed camera's scene-specific properties. This model selectively detects objects based on scale by blocking nodes, ensuring only objects of certain sizes are identified. A decision module then selects the most suitable object detector for each scene, enhancing inference speed without significant accuracy loss, as demonstrated in our experiments.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.25-30
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• 2003

최근 들어 디지털 기술의 발전은 문자, 음성, 화상, 비디오 등과 같은 멀티미디어 정보가 매우 큰 비중을 차지하고 있다 이들 중에서 비디오와 관련된 연구로는 비디오 색인 및 검색에 관한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 MPEG으로 압축된 비디오 분할을 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. Shot 검출 즉 장면전환 검출은 MPEG 비디오 시퀀스에서 분할하는 가장 기본적이면서 중요한 작업이며 비디오 색인 및 검색을 위한 첫 번째 단계이다. 일반적으로 많이 사용되는 분할 알고리즘은 이전 프레임과 현재 프레임을 비교하기 때문에 물체의 빠른 움직임이나 카메라의 움직임, 카메라 후레쉬의 섬광 등 화면 변화에 따라 오검출이 생기는 단점이 있었다 따라서 본 논문에서는 기존 알고리즘에 검출한 장면전환 지점을 사용하여 이웃 프레임들과의 특징차 비교를 통하여 한번 더 판별하였다. 실험 결과 기존 알고리즘 보다 정확한 장면전환 검출을 할 수 있었다.

• 한국항해항만학회지
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• 제38권5호
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• pp.485-491
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• 2014

본 연구에서는 시각적 동요를 기반으로 하는 선박운항 시뮬레이터(ship handling simulator)에서 시뮬레이터 멀미 설문(SSQ, simulator sickness questionnaire)과 압력 중심(COP, Center Of Pressure)을 이용하여 시뮬레이터 멀미(simulator sickness)를 계측할 수 있는 기법을 제안한다. 실험을 위하여 선박운항시뮬레이터에서 피실험자가 시각적 동요에 노출되도록 하였고 해상상태(sea state)를 3단계로 바꾸어 가며 실험을 수행하였다. 시각적 동요 노출의 직후에 피실험자는 SSQ를 통하여 실험동안의 자각증상에 대한 설문을 작성하였고, 시각적 노출중에는 지면반발력계를 이용하여 피실험자의 COP를 측정하였다. 시각적 동요, SSQ, 그리고 COP의 데이터 분석을 통하여 시뮬레이터 멀미와 피실험자의 COP 사이의 연관성을 고찰하였다. 실험 및 분석을 통하여 해상상태에 따른 SSQ 점수와 피실험자 COP에 대한 각각 관계식을 제시하였고, 피실험자의 종방향 COP가 시뮬레이터 멀미 계측을 위한 지수로 활용될 수 있음을 보였다.

• 로봇학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.245-254
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• 2008

Recently, many vision-based navigation methods have been introduced as an intelligent robot application. However, many of these methods mainly focus on finding an image in the database corresponding to a query image. Thus, if the environment changes, for example, objects moving in the environment, a robot is unlikely to find consistent corresponding points with one of the database images. To solve these problems, we propose a novel navigation strategy which uses fast motion estimation and a practical scene recognition scheme preparing the kidnapping problem, which is defined as the problem of re-localizing a mobile robot after it is undergone an unknown motion or visual occlusion. This algorithm is based on motion estimation by a camera to plan the next movement of a robot and an efficient outlier rejection algorithm for scene recognition. Experimental results demonstrate the capability of the vision-based autonomous navigation against dynamic environments.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.11-16
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• 2014

When it comes to develop flight simulator, HAT (Height Above Terrain) is required to provide altitude information to the pilot who learns how to control an airplane in landing and takeoff situation. However, there might be inconsistent problem between real terrain and simulation information since current implementation of HAT simply depends on center of gravity point on the airplane. To overcome mentioned problem, in this paper, we propose how to obtain more accurate altitude information than existing scheme by making use of HAT and HOT (Height Of Terrain) information of landing equipments according to movement of the airplane. Moreover, we demonstrate the accuracy of the proposed scheme through new flight simulator developed through OSG(OpenSceneGraph) by taking example of terrain information for domestic airport.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.79-94
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• 2013

최근 문화 예술 분야를 활용하여 고부가가치를 창출하며 지속적으로 발전하는 공연예술 시장 환경 속에서 공연 기획자들이나 투자자들은 공연에서 성공을 하기 위한 객관적인 지표를 원한다. 성공적인 공연을 위해서는 관람객들에게 편의를 제공하여 만족도를 높여 주어야 하며, 따라서 재미와 감동, 가치를 높이는 방안도 모색해야 한다. 기존의 만족도 확인 방법으로는 공연기간, 설문조사, 입소문 등 주관적인 평가가 대부분이다. 이것들은 관람객들의 만족도에 대한 평가 기준이 될 수 는 없다. 최근에는 공연에서 관람객의 몰입 정도가 공연의 주요 성공 요인으로 평가되기 시작했다. 공연에 대한 몰입도가 높으면 만족도도 높아진다는 연구 결과도 있다. 그래서 공연에 대한 관람객의 몰입을 실시간으로 확인하는 지표를 개발하는 것은 관람객들의 만족도를 평가하는데 유용하게 사용될 수 잇다. 기존의 몰입도 추출 연구는 대부분 1인을 대상으로 한 연구들이며 전체 관람객들의 몰입도는 개별 몰입도를 통합하여 측정하여 왔다. 하지만, 공연장에서 관람객들의 몰입도를 개별적으로 측정하기에는 경제적으로나 환경적으로 어려운 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는, 공연장의 전체 관람객 몰입도를 측정하기 위하여 차영상 기반의 동기화 기법을 활용하는 모형을 제시 한다. 이 기법은 우선 카메라를 통해 관람객 영상을 수집하고, 이를 차영상 기법을 이용하여 동일 장소, 시간 내 관람객들의 움직임 변화량을 측정하여 동기화 여부를 판단하는 것이다. 본 논문에서 동기화가 되었다는 의미는 관람객들이 몰입하고 있을 때, 자극원에 대하여 동시성을 가지고 반응하는 것을 말한다. 이것을 차영상 기법을 통하여 움직임의 변화량으로 환산하고, 이것을 이용하여 동적 동기화와 정적 동기화인지 구분한다. 그런 후 전체 관람객들의 움직임 변화량들을 비교하여 관람객들의 몰입도를 판단하는 모형을 구축하는 것이다. 이 연구에서는 전체 관객의 몰입도 판단 모형을 제시하고, 실제 관객의 반응 데이터를 이용한 평가를 하여 제시한 연구모형이 실제 공연장에서 그룹 관람객들의 몰입도를 측정할 수 있는 것을 확인할 수 있었다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권40호
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• pp.33-53
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• 2015

캐릭터의 움직임은 내면에 흐르는 감정을 전달하기 위한 중요한 요소이다. 비록 동일한 움직임일지라도 캐릭터의 성격이나 감정 또는 상황에 따라 움직임은 다르게 나타나고 표현된다. 이 연구에서는 라반의 움직임 분석 체계인 Laban Movement Analysis(LMA)를 사용하여 겉으로만 보여지는 애니메이션의 움직임뿐만 아니라 캐릭터의 내적인 감정과 태도를 라반의 움직임 분석(LMA) 카테고리의 하나인 에포트(Effort)로 분석하여, 주로 무용계에서 활용되는 라반의 움직임 분석이 애니메이션의 움직임을 얼마나 효과적으로 분석할 수 있는 가를 알아보고자 한다. <몬스터대학교>는 겁주기 선수가 되고자 하는 꿈을 위해 끊임없이 노력하는 몬스터에 대한 이야기로, 기능적 움직임이 주를 이루지만 캐릭터의 생각과 감정을 표현하는 표현적 움직임도 조화롭게 나타난다. 겉으로 드러난 캐릭터의 움직임은 자신의 내면적인 감정을 잘 드러내는 경우도 있지만 감정을 절제하면서 움직이는 경우도 많다. 그러한 점에서 이 연구는 <몬스터대학교>를 연구대상으로 삼고 <몬스터대학교>의 네 가지 장면에 나타난 캐릭터의 움직임을 LMA의 에포트로 분석하였다. 연구결과, 마이클이 겁주기 선수를 따라 인간 세상과 연결된 문 안으로 들어가는 장면에서는 겁주기 선수를 부러워하는 마이클의 내면에 깔려있는 감정 상태를 꿈꾸는 것 같은 강한 느낌을 주는 환상충동(Vision Drive)으로 표현하고 있으며, 최고의 겁주기 팀을 선정하는 시합 중 두 번째 경기를 하는 장면에서는 경기에서 살아남으려는 확실한 움직임의 동기를 가지고 조심스럽고 가볍게 움직이는 마술충동(Spell Drive)을 느낄 수 있었다. 생존한 팀들을 위한 파티가 열리는 장면에서는 주위를 의식하지 않고 기쁘고 즐거운 감정표현에 집중하는 열정충동(Passion Drive)이 나타나며, 마이클과 설리반이 사람들에게 쫓기는 장면에서는 긴박한 캐릭터들의 내적인 감정을 한 곳에 집중시켜 점차적으로 빨라지는 동작과 무겁고 강한 움직임을 표현하는 동작충동(Action Drive)이 나타남을 알 수 있었다.

• 대한인간공학회지
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• 제24권1호
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• pp.1-7
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• 2005

This paper investigates the effects of scene movements on cybersickness to develop the guidelines of scene movements in virtual environments. The types of scene movements were made for both scene navigations(through the axes of X: lateral, Y: fore & after, and Z: vertical) and scene rotations(by pitch, roll and yaw). And there were each three levels of speed; 2.7, 4.5 and 6.3 /s(for navigation), and 10, 20 and 30 /s(for rotation) were conducted. Twelve participants were exposed to each scene for 15 minutes, and three tests were performed to measure the degree of sickness. Before and after subjects were exposed to virtual environments, they were requested to describe their sickness symptoms by means of answering the Simulator Sickness Questionnaire(SSQ). And the postural stability tests, in which the Center of Pressure(COP) of subjects were traced and recorded by a 'force platform', were conducted. During the exposure on virtual environments, the subjects were requested to rate the degree of nausea. For both navigation and rotation, the effects of speeds and axes were significant in the SSQ scores and the nausea ratings, while it was not in the COP. The correlation between the SSQ scores and the COP data was not found. Therefore, it was inappropriate to use COP as a measure of cybersickness. The degree of sickness increased, except for the case of the yaw, as the speed increased. The sickness was most severe in the scene navigation through the axis X and in the scene rotation by the yaw.

• 인지과학
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• 제24권2호
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• pp.133-171
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• 2013

본 연구는 사람들이 장면을 지각하는 동안 장면 맥락에 부합하지 않는 물체에 더 많은 주의를 할당하고, 그 물체에 대한 정확 회상률도 높을 것이라는 가설을 검증하고자 하였다. 이를 검증하기 위하여, 본 연구에서는 두 개의 실험을 수행하였다. 두 실험 모두 장면 제시 시간(2초, 5초, 10초)과 맥락 부합성(부합, 비부합)을 조작한 $3{\times}2$ 요인설계를 사용하였다. 종속 변인은 장면을 지각하는 동안의 안구 운동 패턴과 장면을 모두 학습한 뒤 수행한 기억 검사에서의 정확 회상률이었다. 실험 1에서는 선행 연구의 제한점을 보완하여 물체와 배경의 맥락 부합성에 따른 주의 할당을 재검증하고, 실험 2에서는 장면을 지각하는 동안 참가자들의 주의를 분산시키는 주의 분산 과제를 사용하였을 때에도 여전히 맥락에 부합하지 않는 물체에 더 많은 주의를 할당하는지 검증하였다. 실험 1의 연구 결과, 참가자들은 짧은 시간 내에 장면 맥락에 부합하지 않는 물체를 빠르게 응시하였고, 장면을 지각하는 동안 맥락 비부합 물체를 상대적으로 더 많이, 자주, 그리고 오랫동안 응시하였으며 그 물체에 대한 위치 기억이 우수하였다. 주의 분산 과제를 수행한 실험 2에서도 실험 1과 유사한 패턴의 결과를 관찰할 수 있었다. 주의 분산 과제를 통해 주의를 의도적으로 분산시켰을 때에도, 맥락에 부합하지 않는 물체에 더 많은 주의가 할당된 본 연구의 결과는 맥락 부합성이 장면 지각에서의 주의 할당에 강력한 영향을 미친다는 사실을 시사한다.