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멀티미디어 처리 : 시공간 정보를 이용한 근접 돼지의 영상 분할
사재원 ( Jaewon Sa ),한승엽 ( Seoungyup Han ),이상진 ( Sangjin Lee ),김희곤 ( Heegon Kim ),이성주 ( Sungju Lee ),정용화 ( Yongwha Chung ),박대희 ( Daihee Park ) 한국정보처리학회 2015 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.4 No.10
최근, 축산 농가에서 돈사 내 개별 돼지들의 자동 영상 모니터링 기법이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 현재까지 이를 위한 다양한 연구들이 소개되어 왔지만, 아직도 추가적인 연구 노력이 요구된다. 특히, 혼잡한 돈방에서 움직이는 근접한 돼지들의 객체 식별을 위한 연구가 영상처리 분야 입장에서 요구된다. 본 논문에서는 감시카메라 환경에서 움직이는 근접한 돼지들의 객체 식별을 위한 해법으로써 시공간 정보와 영역 확장 기법을 이용한 효율적인 영상 분할 방법론을 새롭게 제안한다. 실제로 세종에 위치한 한 돈사에서 취득한 영상 정보를 이용하여 본 논문에서 제안한 시스템의 성능을 실험적으로 검증하였다. Recently, automatic video monitoring of individual pigs is emerging as an important issue in the management of group-housed pigs. Although a rich variety of studies have been reported on video monitoring techniques in intensive pig farming, it still requires further elaboration. In particular, when there exist adjoining pigs in a crowd pig room, it is necessary to have a way of separating adjoining pigs from the perspective of an image processing technique. In this paper, we propose an efficient image segmentation solution using both spatio-temporal information and region growing method for the identification of individual pigs in video surveillance systems. The experimental results with the videos obtained from a pig farm located in Sejong illustrated the efficiency of the proposed method.
사재원(Jaewon Sa),주미소(Miso Ju),김희곤(Heegon Kim),정용화(Yongwha Chung),박대희(Daihee Park) 대한전자공학회 2015 대한전자공학회 학술대회 Vol.2015 No.11
이유자돈에 대한 세심한 관리는 양돈 농가의 생산성 향상 측면에서 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 대규모 농장의 천장에 탑뷰 카메라를 설치하고, 획득된 영상으로부터 움직이는 개별 이유자돈의 영역을 탐지하고 그 크기를 측정함으로써 저성장돈 여부를 자동으로 판단하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안 방법을 이용하면 대규모 농장의 관리자가 매일 육안검사나 무게측정없이도 저성장돈 존재 여부를 자동으로 탐지할 수 있음을 확인하였다.
사재원 ( Jaewon Sa ),노병준 ( Byeongjoon Noh ),김희곤 ( Heegon Kim ),최동휘 ( Dongwhee Choi ),이성주 ( Sungju Lee ),정용화 ( Yongwha Chung ),박대희 ( Daihee Park ),조충호 ( Choong-ho Cho ) 한국정보처리학회 2014 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.21 No.2
격자 양자 색역학(Lattice Quantum ChromoDynamics; Lattice QCD)은 자연계에 존재하는 중력, 전자 기력, 약한 핵력, 그리고 강한 핵력 등의 기본적인 상호작용 중 강한 핵력의 상호작용을 이해하기 위한 핵물리 분야의 이론이다. 이 물리 역학은 몬테 카를로(Monte Carlo) 기법을 이용하여 대규모 수치 연산을 필요로 하고, 수행시간 단축을 위하여 병렬처리가 필요하다. 본 논문에서는 격자 양자 색역학에서 요구되는 대규모 수치 연산에 대하여 마이크로프로세서와 성능가속기에 최적의 작업부하 분배를 통한 이기종 병렬처리 방법을 제안하고 성능가속기만을 사용한 방법과 제안 방법의 성능을 비교한다.
사재원(J. Sa),김희곤(H. Kim),김희영(H.-Y. Kim),정용화(Y. Chung),박대희(D. Park),윤석한(S. Yoon),이광희(K. Lee) 한국철도학회 2016 한국철도학회 학술발표대회논문집 Vol.2016 No.5
열차의 진행 방향을 결정하는 선로전환기의 고장은 열차 탈선 등과 같은 대형 사고의 직접적인 원인을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 Dynamic Time Warping (DTW) 알고리즘을 이용하여 선로전환기의 비정상 전류 패턴을 실시간으로 탐지함으로써 고장 가능성을 사전에 판단할 수 있는 방법을 제안한다. 실험 결과, DTW 알고리즘을 이용하여 선로전환기의 전류 데이터 중 정상과 비정상 패턴을 자동으로 구분할 수 있음을 확인하였다. An Electrical Point Machine(EPM) has been used to switch a direction of trains, and thus a fault of the EPM causes a serious railway accident. In this paper, we propose a real-time fault diagnosis method for detecting abnormal electric-current patterns of the EPM by using Dynamic Time Warping (DTW) algorithm. Based on the experimental results, we confirmed that the DTW algorithm can classify the normal and abnormal current patterns accurately.
사재원 ( Jaewon Sa ),김희영 ( Hee-young Kim ),정용화 ( Yongwha Chung ),박대희 ( Daihee Park ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.1
출입이 없는 폐쇄된 환경에서 객체의 자동 감시 시스템은 객체의 움직임을 추적하여 객체의 지속적인 관찰과 함께 행동 패턴을 효율적으로 분석하기 위해 사용되고 있다. 특히, 국내 돈사의 경우 돈사 내 여러 마리의 돼지들을 개별적으로 관리하기 위해 이러한 감시 시스템은 필수적이다. 그러나 여러 마리의 돼지들이 근접하여 개별적으로 추적하기 위해서는 비디오 스트림에서의 매 프레임마다 정확한 분리가 되어야 한다. 본 논문에서는 근접한 돼지의 시퀀스에 분리 알고리즘을 이용하여 매 프레임마다 정확도를 측정한 후 통계적 검정을 통하여 근접한 객체에 대한 최적의 분리 알고리즘을 결정하는 방법을 제안한다. 즉, 시퀀스의 연속된 프레임에서 분리 정확도를 계산하고 통계적 가설 검정을 수행하여 분리 정확도가 일정 수치를 넘지 못하면 다른 분리 알고리즘을 수행하도록 결정한다. 실험 결과, 제안 방법을 이용하여 제안된 가설에 의해 매 프레임마다 최적의 분리 알고리즘을 수행하도록 결정하였다.
곽형석, 사재원, 오종우 忠北大學校 農業科學硏究所 2017 農業科學硏究 Vol.33 No.1
The image with non-contact and non-destructive measurement methods, might provide advantage to analyze and evaluate the condition of crops. It is necessary to develop a device for monitoring crops under the vinyl mulch which was protected from wild bird and weed control. Using digital image processing, the monitoring device for crops under the vinyl was developed. The monitoring system measured temperature distribution between soil and crops using an infrared temperature sensor. Based on the measured data analysis, the location of the crop under the vinyl mulch were estimated.
딥 러닝 기반의 영상처리 기법을 이용한 겹침 돼지 분리
이한해솔,사재원,신현준,정용화,박대희,김학재 한국멀티미디어학회 2019 멀티미디어학회논문지 Vol.22 No.2
The crowded environment of a domestic pig farm is highly vulnerable to the spread of infectious diseases such as foot-and-mouth disease, and studies have been conducted to automatically analyze behavior of pigs in a crowded pig farm through a video surveillance system using a camera. Although it is required to correctly separate occluding pigs for tracking each individual pigs, extracting the boundaries of the occluding pigs fast and accurately is a challenging issue due to the complicated occlusion patterns such as X shape and T shape. In this study, we propose a fast and accurate method to separate occluding pigs not only by exploiting the characteristics (i.e., one of the fast deep learning-based object detectors) of You Only Look Once, YOLO, but also by overcoming the limitation (i.e., the bounding box-based object detector) of YOLO with the test-time data augmentation of rotation. Experimental results with two-pigs occlusion patterns show that the proposed method can provide better accuracy and processing speed than one of the state-of-the-art widely used deep learning-based segmentation techniques such as Mask R-CNN (i.e., the performance improvement over Mask R-CNN was about 11 times, in terms of the accuracy/processing speed performance metrics).