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백한솔(Hansol Baek),주미소(Miso Ju),사재원(Jaewon Sa),정용화(Yongwha Chung),박대희(Daihee Paek) 대한전자공학회 2016 대한전자공학회 학술대회 Vol.2016 No.6
감시 카메라 환경에서 돈사 내 개별 돼지들의 행동을 자동으로 관리하는 연구는 효율적인 돈사 관리 측면에 서 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 그러나 움직이는 돼지들이 서로 근접한 경우 돼지들을 개별적으로 구분하기 어렵기 때문에 근접한 돼지들을 분리하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 돈사 내 돼지의 근접 부분에 대한 경계선을 추정하기 위하여 현재 프레임의 윤곽선 정보와 이전 프레임의 경계선 정보를 병합함으로써 현재 프레임의 경계선을 최종적으로 추정하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 알고리즘은 돼지의 근접 부분에 해당하는 경계선을 추정하여 각각의 돼지를 구분 할 수 있음을 확인하였다.
백한솔 ( Hansol Baek ),사재원 ( Jaewon Sa ),김희곤 ( Heegon Kim ),정용화 ( Yongwha Chung ),박대희 ( Daihee Park ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.2
기술의 발전에 따라 소형 디바이스에서도 데이터를 수집하고 전송하는 것이 가능해졌다. 따라서 최근 IoT와 헬스케어가 부각되고 있으며 여기서 발생한 데이터에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 그 중에서도 헬스케어 장비에 내장된 심전도 센서를 이용하여 시계열 데이터를 수집할 수 있고, 여기서 수집한 데이터는 부정맥 등의 심장질환 진단의 중요한 지표로서 사용될 수 있다. 시계열 데이터는 시계열 분석 방법을 사용하여 정상 패턴과 비정상 패턴으로 분류할 수 있지만, 대량의 시계열 분석 방법은 수행시간이 많이 소요되기 때문에 이를 단축 할 필요성이 있다. 본 논문에서는 시계열 데이터 분석 기법 중 하나인 Shapelet을 사용하여 심전도 데이터의 패턴을 정상 및 비정상으로 분류하였고, 병렬처리 기법을 적용하여 수행시간을 단축하였다. 실험 결과, 각각의 심전도 데이터는 87%의 정확도로 분류되었고, Shapelets을 탐색하는 구간의 병렬처리를 통하여 수행 시간이 약 60%로 감소하였음을 확인하였다.
백한솔(Hansol Baek),정연우(Yeonwoo Chung),주미소(Miso Ju),정용화(Yongwha Chung),박대희(Daihee Park),김학재(Hakjae Kim) 한국멀티미디어학회 2016 멀티미디어학회논문지 Vol.19 No.8
To reduce huge losses in pig farms, weaning pigs with weak immune systems are required to be carefully supervised. Even if various researches have been performed for pig monitoring environment, segmenting each pig from touching-pigs is still entrenched as a difficult problem. In this paper, we propose a segmentation method for touching-pigs by using concave-points and edge information in a video surveillance system. Especially, we interpret the segmentation problem as a time-series analysis problem in order to identify the concave-points generated by touching-pigs. Based on the experimental results with the videos obtained from a domestic pig farm, we believe that the proposed method can accurately segment the touching-pigs.
정연우 ( Yeonwoo Chung ),백한솔 ( Hansol Baek ),주미소 ( Miso Ju ),사재원 ( Jaewon Sa ),정용화 ( Yongwha Chung ),박대희 ( Daihee Park ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.2
감시 카메라 환경에서 움직이는 객체들이 서로 근접한 경우 객체들을 개별적으로 구분하기 어렵기 때문에 근접한 객체들을 분리하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 근접 객체 구분을 위하여 외곽선 데이터를 시계열 데이터로 변환하는데 필요한 중심점을 검출하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 알고리즘은 다양한 근접 패턴에 대하여 중심점을 정확히 추출할 수 있음을 확인하였다.