• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권6호
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• pp.78-86
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• 2013

본 논문에서는 효율적인 차량 영상 안정화를 위한 고성능 차량 영상 정보 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 움직임 추정 및 움직임 보상으로 분할하여 설계하였다. 움직임 추정은 지역 모션 벡터 추정 및 불규칙 지역 모션 검출, 전역 모션 벡터 추정으로 구성하였다. 움직임 보상은 추정된 전역 모션 벡터를 사용하여 차량의 영상 흔들림을 보상하기 위해 네 방향에 대하여 보정을 하였다. 설계된 알고리즘은 차량 영상 안정화를 위해 IP에 적용하여 움직임 보정 기술 칩을 설계하였다. 본 논문의 결과, 움직이는 물체에 대한 차량 영상 안정화는 메모리를 사용하지 않고 실시간 처리를 했기 때문에 다른 방법과 비교하여 효율성을 입증하였다. 또한, 블록 정합을 통한 연산으로 계산 시간 감소 효과를 얻었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.277-279
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• 2003

본 논문에서는 입력 시퀀스의 각 영상으로부터 신체 영역을 분리한 후 신체 영역의 2차원 특징정보들을 이용하여 제스처를 자동적으로 인식할 수 있는 알고리듬을 제안한다. 먼저, 샘플 영상들로부터 구한 2차원 특징 벡터들의 통계적 정보를 주성분 분석법으로 분석하고 제스처 모델 공간을 구성한다. 입력 영상들은 미리 구성된 모델과 비교되어지고 각각의 영상은 모델 공간의 한 부분으로 심볼화되어진다. 마지막으로 심볼 시퀀스로 형상화되어진 영상 시퀀스는 은닉 마르코프 모델(HMM)을 이용하여 하나의 제스처로 인식된다. 우리가 이용하는 2차원 특징 정보는 대략적으로 신체의 어느 부분이 움직이는지를 알 수 있는 로컬정보와 전체적인 신체 모션의 정보를 나타내는 글로벌 정보를 이용하는 것으로 실세계에서 적용하기 용이하고, 좋은 인식 결과를 얻을 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.317-322
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• 2009

로봇은 일정 속도 이상의 움직임을 가지면 필연적으로 진동을 하기 때문에 장착된 카메라의 경우 이미지가 흔들려 더 이상 로봇의 눈 역할을 수행하지 못하게 된다. 따라서 흔들리는 영상의 안정화를 위한 방법을 연구가 필요해졌다. 영상에서 글로벌 모션 벡터를 계산하여 안정화하는 방법이 존재하지만 이는 프로세서가 처리해야 하는 데이터양이 많아지기 때문에 임베디드 로봇의 사양의 한계로 인하여 실시간으로 영상을 송출하는데 큰 어려움이 있다. 이를 보완하기 위하여 모션벡터를 사용하지 않는 모션센서를 통한 영상 안정화를 제안한다. 모션센서를 통하여 로봇의 진행과 관계없는 움직임을 추출하고 추출한 움직임을 영상에서 제거하는 방법이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.957-964
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• 2011

영상 안정화(image stabilization)는 흔들림이 있는 영상을 영상처리 기법으로 안정화 시키는 과정을 말한다. PA(projection algorithm)기법을 이용한 디지털 영상 안정화는 쉽게 글로벌 모션을 얻을 수 있어 많이 연구가 되어 왔다. PA기법은 실현이 간단하고 속도가 빠른 장점이 있지만 고정된 탐색범위를 사용함으로 탐색범위를 초과한 떨림을 안정화 시킬 수 없고 또한 큰 떨림을 안정화 하기위하여 탐색범위를 크게 하면 모션 추적에 참여하는 블록이 작아져 적확한 글로벌 모션을 얻지 못하게 된다. 본 논문에서는 기존의 PA기법의 단점을 해결하기 위하여 여러 가지 흔들림의 크기에 절용할 수 있는 IPA(Iterative Projection Algorithm)기법을 제안하여, 차량에서 찍은 연속된 영상 1000프레임에 적용하였을 때 기존의 알고리즘을 사용하고 서로 다른 탐색범위를 사용한 결과보다 PSNR이 최저 6.8%, 최고 28.9% 향상 되었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.279-283
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• 2004

본 논문에서는 일반적인 비디오 스트림에서 자동으로 인간의 제스처를 인식하는 알고리즘에 대하여 기술한다. 본 알고리즘은 입력된 비디오 영상으로부터 추출된 신체영역의 2차원적 특징 벡터를 사용하며, 주성분 분석법(Principle Component Analysis)을 통하여 모델 제스처 공간(Model Gesture space)을 구성함으로서 제스처를 통계학적으로 분석/표현하며, 이 제스처 공간에서 새로 입력되는 영상을 같은 방법으로 투영시키고, HMM(Hidden Markov Model) 이론을 적용하여 심볼화함으로써 최종적으로 제스처를 인식하게 된다. 본 방법은 기존의 제스처 인식 방법들과는 달리 전체적인 영상 정보(Global Information)와 세부적인 영상 정보(Partial Information)를 조합하여 사용한다는데 특징이 있으며, 본 알고리즘을 통해 보다 정확하게 강건한 제스처 인식 기술을 실생활에 적용할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.887-887
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• 2012

기후변화에 의한 강우패턴의 변화는 강우량 및 강우강도의 증가로 대표되며 국립기상연구소 (2011)에 의하면 현재와 같은 탄소배출이 줄어들지 않는다면 2050년 우리나라의 강수량은 16% 증가하고 일 강수량 80mm 이상의 호우발생일수가 60%이상 증가될 것으로 전망하고 있다. 이와 같이 기후변화로 인해 발생빈도가 증가추세인 집중호우는 산사태와 같은 2차 피해를 유발하고 있으며 강우의 예측 및 실시간 모니터링은 재해 예방 및 수자원관리, 국가 방재역량 강화를 위해 연구되어야 할 분야이다. 이에 본 연구에서는 광역적 강우자료로서 미국 NOAA의 기후예측센터에 의해 제공되는 글로벌 강우량 CMORPH와 지상 강우자료와의 비교 분석을 통해 CMORPH 자료의 수자원 분야 이용 가능성을 분석하는 것을 목적으로 한다. CMORPH는 고급의 시공간적 해상도를 가지며, 단기간의 기후 예측센터 모핑(morphing) 방법에 의한 "CMORPH"라 불리우는 강우평가 알고리즘과 새로운 위성 기반 기술을 이용하여 개발되었다. CMORPH 기술에 의해 생산된 글로벌 강우 추정은 저궤도 위성 수동 마이크로파(passive microwaves, PMW) 관측으로부터 유도되고, 그 형태는 전적으로 정지궤도 위성(geostationary satellite) 적외선(IR) 데이터로부터 얻어진 공간적 전파 정보 (모션 벡터)를 통해 전송된다. 이 기술은 PMW 데이터로부터 유도된 비교적 고품질의 추정 강우를 전파하기 위하여 30분 간격의 정지궤도 위성 IR 이미지로부터 파생된 모션 벡터를 이용하며, 때때로 레이더보다 더 나은 성능을 보이기도 하고(Apip 등 2010), CMORPH의 지역적 제공범위는 $60^{\circ}N-60^{\circ}S$이고 2002년 12월부터 제공하고 있다. 본 연구에서는 CMORPH 자료 중 2002년 12월부터 제공하는 3시간 누가강우 자료를 수집하였고, 자료의 정확도 분석은 갑천유역을 대상으로 하였다. 3시간 누가 강우량을 1일 누가 강우량으로 변환한 후 금강홍수통제소의 갑천 유역 강우관측소 5곳의 강우자료를 티센 평균에 의한 유역 평균강우자료와 비교하였다. 2009년 1년간의 지상관측자료와 CMORPH자료를 비교한 결과 가 0.34 정도로 분석되었으나 추가 연구를 통해 마이크로 웨이브 강우자료 및 3시간 강우자료, 그리고 30분 강우자료의 분석을 통해 다양한 형태의 강우자료 확보뿐만 아니라 광역적인 강우특성 분석도 가능하여 연구 결과의 동아시아지역 등으로 확대 적용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.766-768
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• 2004

동영상에서 객체의 추출은 객체 단위로 압축하는 MPEG-4와 객체의 특성을 기술하고 유사한 영상을 검색하는 기능을 가진 MPEG-7에 기반 기술로, 동영상의 효과적인 압축 및 색인, 검색에 유용하게 사용되는 방법이다. 본 논문에서는 시간적 정보와 공간적 정보를 이용한 영상 분할 방법을 제시한다. 동영상은 배경 화면과 전방 객체로 이루어져 있는데, 여기서 프레임간 모션벡터로 글로벌영상(배경영상)의 움직임을 분리할 수 있다. 이 Motion-based Segmentation을 통해 배경과 전방객체를 분리하여 rough한 전방객체를 추출하게 된다. 그리고 시간적 분할을 통해 얻은 rough한 전방객체에 모폴로지 변환과 Watershed 알고리즘을 적용하여 배경과 전방객체의 모호한 부분을 제거함으로써 효과적으로 전방객체를 추출한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.858-865
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• 2011

압축 상태에서 비디오 구조화 및 분류를 하기 위해서는 먼저 압축된 비디오에서 장면전환을 검출해서 비디오를 샷(shot)으로 분리하고 샷내 움직임 정보에 따라 샷을 특징화해야 한다. 장면전환을 검출하는 방법에는 DC 영상의 분산값 이나 복원영상의 에지 픽셀의 분포를 이용한 방법, P-픽쳐의 인트라 블록의 개수를 이용한 방법 등이 있으며 움직임에 따른 샷의 특징 분류는 움직임 벡터의 각 성분들의 평균값을 이용하는 것이 일반적인 방법이다. 그러나 움직임 벡터를 이용한 샷 움직임 분류 방법은 움직임 벡터 자체가 블록의 국부적(local) 움직임을 나타내는 것이므로 글로벌(global)한 카메라 동작을 예측하기 위해서는 많은 제약이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 것을 보완하기 위해서 MPEG으로 압축된 비디오에서 인트라 프레임을 부분적으로 복호화 하고 빠른 1차원적인 연산을 통해 수평 및 수직 방향으로 평균 밝기 값의 변화 방향을 추정하여 좀더 정확히 샷내 카메라의 움직임을 분류하고자 한다.