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항만 CCTV영상을 통한 다중물체 검출 및 보행자 특정화
김지송(Jisong Kim),성민재(Minjae Seong),최준원(lun Won Choi) 한국자동차공학회 2021 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2021 No.6
In this paper, we propose a Deep learning based 2D object detection network and pedestrian-specification network using port CCTV image data. CCTV is installed in a high place and can observe a wide area, so there is almost no occlusion problem and has overall information about the surrounding environment. This point can be applied to security systems for public facilities such as ports and airports, and useful information that cannot be obtained from sensors attached to the vehicle in current autonomous vehicles can be provided to vehicles and pedestrians. In this paper, we developed a model for detecting multiple objects and specifying pedestrians by using port CCTV image data. The proposed method is 1) detecting 2D multi-objects through a GFL (Generalize Focal Loss) network that uses a port CCTV image as an input. The detection performance was improved and generalization error was reduced by applying a data augmentation to the input image that trains the multi-object detection network. In addition, when the detection result is a human object, the detection information is transmitted to a subsequent pose estimation network. The next proposed technique is 2) pedestrian-specification. Key points of a person are extracted through a pose estimation network using human detection information as input. Using AlphaPose as a pose estimation network, extract the overall area of the upper body of the person and then perform a pedestrian specification that obtains the color of the image as an RGB value. The color extraction accuracy is improved with an algorithm that removes a part of a person’s skin color that may appear on the upper arm or the like from the upper region. Finally the average value is calculated for the rest of the image and the color of the image is obtained as an RGB value. To verify the performance of the technique proposed in this paper, we experimented with the port CCTV dataset and the COCO dataset that widely used for 2D object detection.
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김지송(Jisong Kim) 한국인문사회과학회 2017 현상과 인식 Vol.41 No.1/2
오늘날 국제이주에서 자유로운 국가는 거의 없다. 보편적 현상으로서 국제이주는 송출국 및 유입국의 다양한 문화, 사회 및 경제변화를 이끄는 원동력이기도 하다. 특히 오랫동안 이민을 받아들였던 선진국 경제성장의 바탕에 이주민들의 역할을 간과할 수 없다. 한편 전통적 행위자중심 및 구조주의 이론의 대안으로 제시된 네트워크 이론은 최근 주목받기 시작한 분석적 틀이다. 그러나 기존의 네트워크 이론은 그 국제이주의 시작, 정착, 확장 등의 과정을 적절하게 설명함에도 불구하고 국제이주의 파생 효과로서의 경제발전과 같은 사례 분석의 틀로서는 체계적으로 정리되지 않았던 것이 사실이다. 그러므로 본 연구는 네트워크의 확장과 경제발전의 모형을 새롭게 제시하는 한편, 이를 통해 실리콘밸리의 인도인 엔지니어들의 미국 및 인도에 대한 경제적 기여 과정을 추적해 보았다. 그 결과 고학력/고숙련 이민자들은 비단 유입국 뿐 아니라 송출국의 경제발전에도 기여했음을 증명했다. 본 논문은 네트워크 이론이 국제이주를 설명하는 거대 담론으로서의 의미 뿐 아니라 그 경제적 효과를 설명하는 데 역시 유용하다는 것을 제시하다. Almost all countries in the world cannot be free from international migration, and we cannot underestimate the contributions of immigrant workers to economic growth for developed countries. So-called 'network theory' has been introduced as an alternative in accounting for this global issue, instead of traditional 'individual' or 'structural approaches.' In fact, this new framework is very useful in terms of describing each networking process of immigrants initiated in the new environment. Nonetheless, it has not been clearly carved out so as to clarify the causality between international migration and economic development, especially to country of origin(COO). In this context, this research attempts not only to provide a more elaborated analytical model based on the concept of networking but to test a specific case – the Indian engineers in Silicon Valley – through this. In doing so, this research has shown that the Indian migrants have made great contributions to economic growth in both the U. S. and even their home country. Finally, this study can prove that this 'network theory' can be of practical use to analyze any spin-offs from international migration.
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레이더 카메라 센서 융합을 통한 우천 및 야간 상황 3차원 물체 검출
김지송(Jisong Kim),성민재(Minjae Seong),방건호(Geonho Bang),최광진(Kwangjin Choi),최준원(Jun Won Choi) 한국자동차공학회 2023 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2023 No.5
In recent years, camera-based 3D object detection has garnered significant attention. However, the performance of these models tends to be compromised under challenging conditions such as rain or nighttime, owing to the inherent limitations of the sensors. In this study, we developed a radar-camera fusion model to assess the potential for enhancing object detection capabilities in adverse weather and low-light situations by incorporating radar sensors. To mitigate model overfitting, we employed suitable data preprocessing and augmentation techniques for both radar and camera inputs. Additionally, we converted the radar and camera features into a birds-eye view (BEV) representation and fused them at the feature-level. We conducted experiments using the nuScenes dataset to evaluate the models performance, and subdivided the validation dataset into four distinct scenarios to appraise the model under various conditions. The findings demonstrated that our proposed model outperformed the camera-only approach, which served as the baseline model, across all tested scenarios.
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삼차원 객체 인식을 위한 라이다-카메라 후기 융합 기술
최광진(Kwangjin Choi),김지송(Jisong Kim),성민재(Minjae Seong),방건호(Geonho Bang),최준원(Jun Won Choi) 한국자동차공학회 2023 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2023 No.5
In this paper, we present a late-fusion method for integrating LiDAR and camera data to enhance 3D object detection in autonomous driving scenarios. Accurate environmental perception is vital for autonomous vehicles, prompting the exploration of sensor fusion methods that leverage complementary data from multiple sensors. Our work focuses on LiDAR-camera sensor fusion, aiming to merge positional data from LiDAR with semantic information from cameras. Fusion approaches are classified into early, middle, and late fusion, based on the timing of sensor data integration. We present a high-accuracy 3D object detection framework that exploits the benefits of late fusion in integrating LiDAR and camera data. We employed 3D and 2D detectors to generate feature maps and bounding boxes from each sensors. A transformer decoder is utilized to fuse LiDAR and camera data, using the queries to initialize the LiDAR feature map and 3D proposal positions. Finally, the classification scores of the 3D bounding boxes are rescaled to enhance overall accuracy. To evaluate the effectiveness of our approach, we conduct experiments on the KITTI dataset and outperformed the existing late fusion and baseline models.
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김지송 水原大學校 2020 論文集 Vol.34 No.-
본 연구는 국내 소셜벤처 창업가의 창업 동기 및 과정에 관심을 두고 그들의 경험의 본질과 의미를 밝히고자 하 였다. 이를 위하여 4명의 소셜벤처 창업가와 심층면담을 진행하였고 수집된 자료들은 Giorgi의 현상학적 방법에 따 라 분석하였다. 분석 결과 4개의 구성요소와 9개의 하위구성요소가 도출되었다. 연구결과를 바탕으로 소셜벤처를 창업하고 운영하는 과정 속에서 연구 참여자들이 인식한 현상의 본질에 대해 논의하고 소셜벤처의 지속적인 성장 을 위한 정책적 방안을 제언하였다.
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외국인 노동자 유입이 GDP와 실업에 미치는 영향 : 한국의 사례
김지송 水原大學校 2019 論文集 Vol.33 No.-
본 연구의 목적은 이주로 인해 유입된 노동력이 국내 경제에 미치는 영향을 분석하고자 하는 데 있다. 2013년 법무 부 출입국 통계를 사용하여 1980년부터 2013년까지 국내로 유입된 외국인 노동자를 대상으로 실증분석을 실시한 결과 외국인 노동자 유입으로 인한 내국인 고용변화의 폭은 크지 않았다. 외국인 노동자는 국내 인력을 대체하지 않고 보완하는 특성이 있다고 해석할 수 있다.
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