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전태균 ( Taegyun Jeon ),전문구 ( Moongu Jeon ) 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.2
본 연구에서는 일반 야외 영상 및 항공 시뮬레이션 영상에 대한 지형 분석을 위해 영역 기반장면 분할 기법을 제시한다. 영역의 분류를 위해 MeanShift 기법을 기반으로 한 표현과 Texton, SIFT, 위치정보를 특징으로 하는 기법을 제안하고 실험을 통해 주요 대상 영역이 분할되는 결과를 보인다. Sowerby 데이터 셋과 Google Earth 데이터로부터 자체적으로 제작한 데이터 셋에 대해 실험하였으며 수풀지형, 초목지형, 도로 등에 대해 분류하였다.
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가버 웨이블릿 기반의 개인 고유의 얼굴 특징 추출 기법
변원민(Wonmin Byeon),전문구(Moongu Jeon) 한국정보기술학회 2009 Proceedings of KIIT Conference Vol.2009 No.-
본 논문에서는 개인정보를 신뢰성 있게 추출하기 위하여 가버 웨이블릿 변환(Gabor Wavelet Transform: GWT)을 이용한 얼굴 인식 기법을 제안하고자 한다. 제안 기법은 다양한 조건하에서 정확한 특징 추출을 위하여 가버 웨이블릿 기법을 이용하여 표정 변화, 가려짐 그리고 조명 변화 등에 강인한 지역적 특징 벡터를 구성함과 동시에 개인 특징 벡터들의 차이를 제거함으로써 각 개인이 가진 고유한 특징 점을 추출한다. 제안된 특징 추출 기법은 기존에 제안 기법들보다 간단하면서도 인위적인 주요 특징 영역의 선택 없이 특징 점을 추출할 수 있다는 장점이 있다. 그리고 기존 특징 추출 기법들과 제안 기법의 인식률을 비교함으로써 성능의 우수성을 확인할 수 있다. In this paper, we propose face recognition method for extracting reliable personal information using Gabor Wavelet Transform. First, We construct the local feature vector which is robust to facial expression, occlusion, and the various illumination using Gabor Wavelet for exact discrimination in manifold situations. Then, the differences among individual feature vectors are removed for extracting person-specific feature points. The proposed feature extraction method is simpler than existing algorithms and automatically extracts the feature points without any artificial selection of essential feature region. Experimental results show that the proposed method outperforms other well-known feature extraction methods.
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교통 CCTV화면 내의 동적 요소 모델링을 위한 분산된 국부 정보기반 MTLBP배경 모델
노승종(SeungJong Noh),전문구(Moongu Jeon) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.1B
본 논문에서 우리는 고정된 교통 CCTV 카메라 화면 내에 존재하는 배경의 동적 요소틀을 효과적으로 모델링 할 수 있는 새로운 배경 모델을 제안하고자 한다. 우리의 모델은 [1]에서 제안했던 multiple-thresholded local binary patterns(MTLBP)배경 모델을 확장한 것으로, 가우시안 필터를 통해 화면의 분산된 국부정보를 수집함으로써 움직이는 나뭇가지등과 같은 배경의 동적 요소를 제거한다. 우리는 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 저해상도의 영상에 대해서도 매우 빠르고 정확하게 동작할 수 있으며, 따라서 실제의 응용 시스템에 적합함을 보일 것이다.
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그래프 합성곱 신경망 기반의 행동 인식 모델을 활용한 실시간 비접촉 방식의 사용자 인터페이스
한대영(Daeyoung Han),전문구(Moongu Jeon) 한국정보기술학회 2022 Proceedings of KIIT Conference Vol.2022 No.6
실시간 제스처 인식은 이상 행동 감지 혹은 자율 주행과 같은 최첨단 산업 분야의 핵심 기술이 될 뿐만 아니라, 기존에 보조 장치 및 화면 접촉을 통해서 이루어지던 사용자와 컴퓨터 간의 조작 인터페이스를 비접촉 방식으로 대체하는 것도 가능하게 한다. 본 논문에서는 그래프 합성곱 신경망(Graph Convolutional Networks, GCN) 기반의 실시간 제스처 인식 모델을 활용해 사용자가 어떤 제스처를 취하고 있는지 분류하고, 그에 맞는 이벤트를 동작시킴으로써 사용자와 전시 콘텐츠 간에 상호 작용이 일어날 수 있도록 하는 방법론을 제시한다. Real-time gesture recognition is not only a key technology of cutting-edge industries such as abnormal behavior detection or autonomous driving, but it can also make human-computer interface contactless, which has been controlled by assist devices or touch screen conventionally. In this paper, we propose a method for recognizing what gestures or actions the user is taking by utilizing real-time gesture recognition model based on graph convolutional networks (GCN) and enabling human-computer interaction by operating the appropriate event.
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Doppler 불감지대를 고려한 다중 센서의 분산 융합 알고리즘
송하룡(Ha-Ryong Song),전문구(Moongu Jeon) 한국정보기술학회 2011 Proceedings of KIIT Conference Vol.2011 No.5
다중 센서 정보 융합에 있어서 가장 큰 문제 중 하나는 특정 센서의 물리적인 한계로부터 발생하는 부정적인 정보를 센서 융합과정에서 시스템의 성능에 영향을 미치지 않도록 처리하는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 수정된 교차 공분산을 갖는 분산형 융합 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 병렬 구조 처리 방식으로 인해 중앙 집중형 융합 방법보다 센서의 고장이나 잘못된 정보에 대해서 내고장성을 갖는 장점이 있다. 지상 이동 물체 추적 모델을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘은 기존의 분산융합 및 중앙 집중 융합 알고리즘과 비교하여 높은 정확도와 내고장성을 보임을 증명한다. One of the greatest obstacles to the use of multi-sensor data fusion is tactful handling for one of multi-sensor’s ‘negative’ information that can arise during the tracking process. The term of negative information is used to describe a physical limitation of the sensor. To handle this problem, we propose decentralized fusion algorithm with modified cross-covariances. The proposed decentralized fusion has a parallel structure and allows parallel processing of observations, thereby it is more reliable than the centralized version if some sensors become faulty or negative information. Simulation with ground moving target indicator (GMTI) model demonstrates high accuracy and robustness against negative sensor information comparing with both centralized and decentralized version without modification.
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이산 불확실성 시간 지연 시스템을 위한 이동 구간 칼만 필터링
송일영(Il-Young Song),전문구(Moongu Jeon) 한국정보기술학회 2011 Proceedings of KIIT Conference Vol.2011 No.5
본 논문에서는 다중 센서를 가지고 있는 이산 불확실성 시간 지연 시스템을 위한 이동 구간 칼만 필터링을 제안한다. 제안된 필터링 알고리즘은 실제 시스템 모델 또는 측정치의 불확실성에 대하여 더욱 견실하고 정확한 시스템의 상태 추정을 위해 이동 구간 기법을 적용한다. 상태 추정에 쓰인 이동 구간 칼만 필터는 가장 최근의 시간 간격 상에서 유한한 측정치를 활용한다. 본 논문의 핵심은 시스템 모델에 시간 지연을 고려한 이동구간 칼만 필터의 평균 및 분산식 유도이다. 시뮬레이션 결과는 동적 모델의 불확실성에 대해 이동 구간 필터가 견실하고 정확한 시스템 상태 추정을 할 수 있음을 입증한다. Here, we define a receding horizon estimator (filter) for discrete-time stochastic linear systems with delays in state and measurement. Novel filtering algorithm is designed based on the receding horizon strategy in order to achieve high estimation accuracy and stability under parametric uncertainties. New receding horizon filter uses a set of recent observations with appropriately chosen initial horizon conditions. The key contribution is the derivation of Lyapunov-like equations for receding horizon mean and covariance of system state with an arbitrary number of time delays. Numerical example demonstrates the proposed algorithm is more robust and more accurate than Kalman filter against dynamic model uncertainties.
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박진오(Jinho Park),전문구(Moongu Jeon) 한국정보기술학회 2009 Proceedings of KIIT Conference Vol.2009 No.-
심방세동을 판별할 수 있는 알고리즘을 구현하기 위해 주위의 노이즈에 대해 영향을 덜 받는 심박동 시간 간격에 대해 분석하였다. 심박동 시간간격으로부터 Poincare plot을 그린 후 규칙적 패턴이 있는지, 대각선 주위에 점들이 얼마만큼 퍼져서 분포하는지, 심박동 시간간격의 변화율은 어떻게 되는지, 클러스터들은 몇 개가 있는지 등을 종합하여 분석하였다. 이러한 Poincare plot의 클러스터의 개수에 따라 두 경우로 나눠서 각 경우에 대해 support vector machine에 의한 10-fold cross validation을 하였다. 이 두 경우 각각에서 기준특징집합을 서로 다르게 채택하였다. 각각의 정확도는 93.7%와 95.3%이었다. Here the beat rhythms of ventricles were analyzed to diagnose atrial fibrillation. These beat rhythms of ventricles are less likely to be influenced by the environmental noise. After making the Poincare plot from these beat intervals, we observed whether this plot has the regular pattern or not. And we analyzed the dispersiveness of points around the diagonal line in Poincare plot and estimated the number of clusters. Also we analyzed the average rate of change of the beat intervals. By the number of clusters we divided the problem into two classes and calculated the accuracy from 10-fold cross validation for each class. The accuracies were 93.7% and 95.3%.
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