스테레오 비전기반의 컬럼 검출과 조감도 맵핑을 이용한 전방 차량 검출 알고리즘

이충희,임영철,권순,김종환,Lee, Chung-Hee,Lim, Young-Chul,Kwon, Soon,Kim, Jong-Hwan 한국정보처리학회 2011 정보처리학회논문지B Vol.18 No.5

본 논문에서는 스테레오 비전기반의 컬럼 검출과 조감도 맵핑을 이용한 전방 차량 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 실제 복잡한 도로 환경에서 전방 차량을 강건하게 검출할 수 있다. 전체적인 알고리즘은 도로 특징기반의 컬럼 검출, 조감도 기반의 장애물체 세그멘테이션, 차량 특징기반의 영역 재결합, 차량 검증으로 크게 네 단계로 구성되어 있다. 먼저 v-시차맵상에서 최대 빈도값을 이용하여 도로 특징 정보만을 추출한 후, 이를 기반으로 컬럼 검출을 수행한다. 도로 특징 정보는 기존의 중앙값과 달리 도로 환경에 영향을 받지 않아 도로상의 장애물체 유무를 판단하는 기준으로 적절하다. 그러나 다수의 장애물체가 동일한 장애물체로 검출되는 것을 해결하기 위하여 조감도 기반의 세그멘테이션을 수행한다. 조감도는 시차맵과 카메라 정보를 기반으로 계산된 장애물체들의 위치를 평면상에 표시함으로써 장애물체를 쉽게 분리할 수 있다. 그러나 분리된 장애물체 중에는 동일한 장애물체인 경우도 있으므로, 도로상의 차량 특징을 기반으로 장애물체가 동일한지를 판단하여 재결합하는 과정을 수행한다. 마지막으로 시차맵과 그레이 영상기반의 차량 검증 단계를 수행하여 차량만 검출한다. 제안된 알고리즘을 실제 복잡한 도로 영상에 적용함으로써 차량 검증 성능을 검증한다. In this paper, we propose a forward vehicle detection algorithm using column detection and bird's-eye view mapping based on stereo vision. The algorithm can detect forward vehicles robustly in real complex traffic situations. The algorithm consists of the three steps, namely road feature-based column detection, bird's-eye view mapping-based obstacle segmentation, obstacle area remerging and vehicle verification. First, we extract a road feature using maximum frequent values in v-disparity map. And we perform a column detection using the road feature as a new criterion. The road feature is more appropriate criterion than the median value because it is not affected by a road traffic situation, for example the changing of obstacle size or the number of obstacles. But there are still multiple obstacles in the obstacle areas. Thus, we perform a bird's-eye view mapping-based obstacle segmentation to divide obstacle accurately. We can segment obstacle easily because a bird's-eye view mapping can represent the position of obstacle on planar plane using depth map and camera information. Additionally, we perform obstacle area remerging processing because a segmented obstacle area may be same obstacle. Finally, we verify the obstacles whether those are vehicles or not using a depth map and gray image. We conduct experiments to prove the vehicle detection performance by applying our algorithm to real complex traffic situations.

스테레오 비전 기반의 이동객체용 실시간 환경 인식 시스템

이충희,임영철,권순,이종훈,Lee, Chung-Hee,Lim, Young-Chul,Kwon, Soon,Lee, Jong-Hun 대한임베디드공학회 2008 대한임베디드공학회논문지 Vol.3 No.3

In this paper, we investigate a real-time environment recognition system based on stereo vision for moving object. This system consists of stereo matching, obstacle detection and distance estimation. In stereo matching part, depth maps can be obtained real road images captured adjustable baseline stereo vision system using belief propagation(BP) algorithm. In detection part, various obstacles are detected using only depth map in case of both v-disparity and column detection method under the real road environment. Finally in estimation part, asymmetric parabola fitting with NCC method improves estimation of obstacle detection. This stereo vision system can be applied to many applications such as unmanned vehicle and robot.

회전근 개 파열로 인한 수술 후 처치에 관한 국내 연구 동향

이충희,김연희,오민석,Lee, Chung-Hee,Kim, Yeon-Hee,Oh, Min-Seok 대전대학교 한의학연구소 2018 혜화의학회지 Vol.27 No.2

Objectives : The purpose of this study is to investigate the latest trend of studies on treatments of postoperative rotator cuff tear patients which are published in Korea. Methods : We investigated the studies on the treatments of postoperative rotator cuff tear patients via searching 6(six) Korean web databases(NSDL, RISS, Korean traditional knowledge portal, OASIS, KISTI, KCI). As a result, 16(sixteen) studies were found. We classified the papers by publication date, published journal, method of study, type of treatment, evaluation scale and referencing research ethics. Results : 16(sixteen) papers were published from 2006 to 2017. The papers were published in The journal of Korean shoulder & elbow society, The journal of korean acupuncture & moxibustion medicine, etc. 5(five) randomized controlled trials, 5(five) non-randomized controlled trials, 4(four) case reports and 2(two) Retrospective report have been found. For types of treatment, 6(six) exercise therapies, 3(three) Korean medicine treatments and 7(seven) other treatments have been found. Main evaluation tools were VAS, ROM, NRS and Muscle strength. Conclusions : In this study, we analyzed the latest trend of studies on treatments of postoperative rotator cuff tear patients. Reviewing the international trends of studies on treatments for postoperative rotator cuff tear are essential for the future studies.

스테레오 비전기반의 도로상 장애물체 검출 및 세그멘테이션 방법

이충희(Chung-Hee Lee),임영철(Young-Chul Lim),권순(Soon Kwon),김종환(Jong-Hwan Kim) 한국자동차공학회 2011 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2011 No.5

In this paper, we propose a road obstacle detection and segmentation method using stereo vision. First of all, we capture stereo images using a automotive stereo vision system installed in a real vehicle and create a depth map using a stereo matching algorithm. We extract a road feature from a v-disparity map binarized using the most frequent values. We adopt the extracted road feature as an obstacle criterion in column detection. But there are still many obstacles in the extracted obstacle areas. Thus, we perform segmentation processing using disparity map-based bird’s eye view mapping. Finally, we perform additional processings, for example, grouping, clustering and size filtering, etc to detect multiple obstacles exactly. We conduct experiments to verify our detection and segmentation performance in real traffic situations.

세그멘테이션기반의 정밀한 차량 검출 방법

이충희(Chung-Hee Lee),임영철(Young-Chul Lim),김종환(Jonghwan Kim) 대한전기학회 2012 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2012 No.10

정밀한 시차맵을 이용하는 영역 제한기반 보행자 검출

이충희(Chung-Hee Lee),임영철(Young-Chul Lim),김동영(Dongyoung Kim) 한국HCI학회 2014 한국HCI학회 학술대회 Vol.2014 No.2

소셜위즈덤: 소셜미디어 이슈 탐지/모니터링 시스템

이충희 ( Chung-hee Lee ),김현진 ( Hyun-jin Kim ),오효정 ( Hyo-jung Oh ),허정 ( Jeong Hur ),류법모 ( Pum-mo Ryu ),김현기 ( Hyun-ki Kim ) 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.2

본 논문에서는 소셜 빅데이터에 대한 심층적 언어분석을 통해 이슈를 탐지하고 모니터링하는 소셜위즈덤 시스템을 소개한다. 소셜위즈덤은 키워드의 단순 빈도 정보 외에도 이슈의 신규성, 중요성, 파급력, 관심도, 신뢰도 등을 수치화한 이슈성지수에 기반한 이슈성 측정이 가능하여 정확한 이슈탐지가 가능하다. 또한, 추가적인 정보로 단순 긍부정 분석이 아닌 17 개의 세부감성을 분석해서 제공하고 긍부정에 대한 호불호의 원인분석 정보도 제공하므로, 소셜미디어 분석에 기반한 깊은 인사이트를 제공하여 사용자의 의사결정에 많은 도움을 줄 수 있다.

강건한 음성 대화 시스템을 위한 담화분석 기술

이충희(Chung-Hee Lee),오효정(Hyo-Jung Oh),장명길(Myung-Gil Jang),서영훈(Young-Hoon Seo) 한국정보과학회 2010 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.16 No.10

지시대명사와 같은 조응어(anaphora)의 본래 단어나 구를 선행사라고 지칭하며, 음성 대화 중에는 선행사에 대한 생략과 대용어 사용이 빈번히 발생한다. 또한 언어 현상들은 문맥을 보지 않으면 이해될 수 없는 것들이 많다는 것이 담화분석의 기본 가정이므로, 생략 및 대용어 복원은 담화분석에서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 대용어와 생략어 복원에 기반해서 대화 레벨에서의 강건성을 향상시킨 음성 기반 대화 시스템을 제안한다. 제안된 방법의 적절성과 효과는 TV 도메인에서 평가되었다. Elliptical and anaphoric utterances occur frequently during spoken dialogue. Because discourse analysis rests on the basic premise that linguistic items cannot be understood without reference to the context, ellipsis and anaphora resolution plays an important role in discourse analysis. In this paper, we present a spoken dialogue system improving the robustness at dialogue level based on discourse analysis, such as anaphora and ellipsis resolution. The applicability and effectiveness of the proposed method is evaluated in the TV domain.

웹 문서를 위한 개선된 문장경계인식 방법

이충희(Chung-Hee Lee),장명길(Myung-Gil Jang),서영훈(Young-Hoon Seo) 한국정보과학회 2010 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.37 No.6

본 논문은 다양한 형태의 웹 문서에 적용하기 위해서, 언어의 통계정보 및 후처리 규칙에 기반하여 개선한 문장경계 인식 기술을 제안한다. 제안한 방법은 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹문서에 적용하기 위해서 문장경계로 사용될 수 있는 모든 종결어미를 대상으로 학습하여 문장경계 인식을 수행하였다. 또한 문장경계인식 성능을 최대화하기 위해서 다양한 실험을 통해 최적의 자질 및 학습데이터를 선정하였고, 학습데이터에 의존적인 통계모델의 오류를 규칙에 기반 해서 보정하였다. 성능 실험은 다양한 문서별 성능 측정을 위해서 구두점이 주로 문장경계로 사용된 문어체 위주의 평가셋1(신문기사와 블로그 문서)과 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹 문서 위주의 평가셋2(웹 사이트의 게시판 글)를 대상으로 성능을 측정하였다. 평가 척도로는 F-measure를 사용하였으며, 기존 연구와 동일하게 구두점만을 문장경계 대상으로 학습한 기본 모델을 만들어서 실험한 결과, 평가셋1에 대해서 96.5%의 성능을 보였지만, 평가셋2에 대해서는 56.7%로 매우 저조한 성능을 보였다. 제안하는 개선 방법은 기본 모델을 웹 문서의 특징을 반영시키도록 자질 및 엔진을 개선시켰고, 최종 모델을 평가셋2로 평가한 결과, 96.3%의 성능을 보여서 39.6%의 성능 향상이 있음을 확인하였다. In this paper, we present an approach to sentence boundary detection for web documents that builds on statistical-based methods and uses rule-based correction. The proposed system uses the classification model learned offline using a training set of human-labeled web documents. The web documents have many word-spacing errors and frequently no punctuation mark that indicates the end of sentence boundary. As sentence boundary candidates, the proposed method considers every Ending Eomis as well as punctuation marks. We optimize engine performance by selecting the best feature, the best training data, and the best classification algorithm. For evaluation, we made two test sets; Set1 consisting of articles and blog documents and Set2 of web community documents. We use F-measure to compare results on a large variety of tasks, Detecting only periods as sentence boundary, our basis engine showed 96.5% in Set1 and 56.7% in Set2. We improved our basis engine by adapting features and the boundary search algorithm. For the final evaluation, we compared our adaptation engine with our basis engine in Set2. As a result, the adaptation engine obtained improvements over the basis engine by 39.6%. We proved the effectiveness of the proposed method in sentence boundary detection.

스테레오 비전기반의 보행자 검출 속도 개선

이충희(Chung-Hee Lee),김동영(Dongyoung Kim) 한국HCI학회 2016 한국HCI학회 학술대회 Vol.2016 No.1

본 논문에서는 스테레오 비전기반의 보행자 검출을 수행함에 있어 속도를 개선하는 방법을 제안한다. 시차맵을 사용하여 영상내 인식 대상의 존재 범위를 제한함으로써, 객체 인식 성능과 속도를 향상시킴에도 불구하고, 시차맵 자체의 에러, 보행자의 크기 및 위치변화 등은 검출 성능의 저하를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 검출 성능은 일부 유지하면서, 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 크게 두 단계로 구성된다. 시차맵을 이용하여 대략적인 객체의 영역을 검출한 결과로부터, 최적의 관심영역을 추출하는 단계와 각각의 관심영역을 인식하기 위한 개선된 피라미드기반의 보행자 검출단계가 있다. 개선된 피라미드기반의 보행자 검출 단계는 내부적으로 관심영역을 정규화하고, 스케일링 업/다운하는 단계, 보행자 인식에 필요한 특징을 추출함에 있어 최적의 특징만 추출하는 단계, 마지막으로 분류기를 이용하여 보행자를 인식하는 단계로 구성된다. 제안된 알고리즘은 ETH 데이터 베이스를 활용하여 검증한다. In this paper, we propose the method of processing time improving for stereo vision-based pedestrian detection. Despite improving the detection performance and processing time by limiting the obstacle area using the disparity map, error of disparity map itself and variations of pedestrian size and position make the detection performance worse. Thus, we try to improve the processing time, maintaining the detection performance. Our proposes method consists of two steps, namely optimal region extraction step from approximate obstacle area extracted using the disparity map and improved pyramid-based pedestrian detection step for recognizing each region. The pyramid-based pedestrian detection step also consists of several steps such as region normalization, scaling up or down, recognition with training model. The proposed method is verified through the experiments using ETH data base.