• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (3)
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• pp.762-767
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• 1999

객체 인식은 고성능 컴퓨팅을 필요로 하는 흥미있는 응용 분야이다. 현재 대부분의 고성능 컴퓨터는 슈퍼스칼라 구조의 범용 마이크로프로세서를 채택하고 있으나, 반도체 집적도가 증가함에 따라 슈퍼스칼라 구조를 대신할 새로운 마이크로프로세서가 구조가 제안되고 있다. 본 논문에서는 최근 새로운 마이크로프로세서 구조로 급부상하고 있는 다중처리 마이크로프로세서 구조가 객체 인식 응용에 적합한지를 분석한다. 성능 특성을 확인하기 위하여 먼저 프로그램 구동방식의 마이크로프로세서 시뮬레이터와 프로그래밍 환경을 개발하였다. 이를 기반으로 시뮬레이션을 수행한 결과, 다중처리 마이크로프로세서가 작은 오버헤드로 쓰레드 수준의 병렬성을 적절히 활용하고 있어 객체 인식 응용에 적합한 구조임을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.6-7
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• 2013

본 논문은 기존의 고정블록 알고리즘에서 발생할 수 있는 객체 추적의 문제점을 보안한 다중 블록을 이용한 적응적 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 기존의 고정블록을 이용한 정합 알고리즘은 추적 대상 객체의 크기와 블록의 크기가 추적 성능에 미치는 영향이 크기 때문에 객체 추적에 실패하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 고정된 블록 정합 알고리즘의 문제점을 해결하기 위해 다중 블록을 이용하여 객체 내의 포함된 블록들을 효과적으로 선택하고 선택된 블록들의 특성으로부터 효과적인 가중치를 부여하여 추적 성능을 향상시킨다. 제안된 알고리즘은 블록 정합 알고리즘 중 가장 정확도가 높다고 알려진 전역 탐색 방법을 이용하여 정확도를 평가 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.40-50
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• 2007

본 논문에서는 카메라로부터 획득 되어진 비디오 시퀀스로부터 다중 움직임 객체와 배경을 분할하고 시공간 정보에 기반 한 객체 추적 방법을 제안한다. 제안한 방법은 3단계로 구성되어 있다. 먼저 입력 비디오 시퀀스로부터 프레임 사이의 차를 이용한 움직임 영역과 움직임이 존재하지 않는 영역을 구분하여 적응적 경계간을 추출한다. 두 번째는 참조 배경영상과 적응적 경계값을 이용하여 움직임이 존재하는 영역으로부터 개략적 객체 분할을 수행하며, 분할된 이진영상에 형태학적 영역 병합 알고리즘을 적용하여 객체 병합을 수행하였다. 마지막으로 분할된 객체에 시공간 정보를 이용하여 객체에 임의의 ID를 할당하여 추적하였다. 카메라로부터 획득되어진 비디오 시퀀스를 이용한 실험에서 객체들의 분할 및 추적의 효율성과 시스템의 유용성을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.141-152
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• 2011

다양한 감시 환경에서의 보안의 중요성이 대두됨에 따라 여러 대의 카메라로 움직이는 물체를 연속적으로 추적하는 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 물체를 연속적으로 추적하기 위해 비겹침 다중 카메라 기반의 영삼감시시스템을 제안한다. 제안된 다중 IP 카메라 기반 객체추적 기술은 장치 간 hand-off 기술 및 프로토콜을 바탕으로 객체추적 모듈과 추적관리 모듈로 구성된다. 객체추적 모듈은 IP 카메라에서 실행되며 객체추적 정보 생성, 객체추적 정보 공유, 객체추적 정보를 이용한 객체 검색 및 모듈 내 설정 기능을 제공하고, 추적관리 모듈은 영상관제 서버에서 실행되며 객체추적 정보 실시간 수신, 객체추적 정보 검색, IP 카메라 컨트롤 기능을 제공한다. 본 논문에서 제안한 객체추적 기술은 다양한 감시 환경과 기술 방법에 의존하지 않는 범용적 프레임워크를 제안한다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권5호
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• pp.9-18
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• 2024

객체 궤적 모델링은 다중 객체 추적(Multi Object Tracking, MOT)의 주요 과제다. CenterTrack은 객체 중심 위치를 추적하는 Heatmap 기반의 방법으로 이를 해결하고자 했다. 하지만 복잡한 움직임과 비선형성을 가진 객체를 추적할 때 제한적인 성능을 보였다. 우리는 CenterTrack의 성능 저하 요인을 보행자의 동적 움직임으로 간주하여 확장된 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)를 CenterTrack에 통합했다. 우리가 제안하는 방법의 우수성을 입증하기 위해 기존 칼만 필터(Kalman Filter, KF)와 무향 칼만 필터(Unscented Kalman Filter, UKF)를 CenterTrack에 적용 후 다양한 데이터셋에 비교 평가했다. 실험결과, EKF를 CenterTrack에 통합했을 때 73.7% MOTA(Multiple Object Tracking Accuracy)를 달성하며 CenterTrack에 가장 적합한 필터임을 확인했다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권6호
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• pp.88-94
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• 2009

본 논문에서는 보안 및 감시 시스템 분야에 적용할 수 있는 실시간 객체 탐지 및 추적 알고리듬을 제안한다. 구현된 시스템은 객체 탐지 단계, 객체 추적 단계로 구성되었다. 객체탐지에서는 정화한 객체의 움직임 검출을 위한 향상된 검출 방법인 적응배경 차분법과 적응적 블록 기반 모델을 제안한다. 객체추적에서는 칼만 필터에 기반한 다중 물체 추적 시스템을 설계하였다. 실험결과 이동객체의 움직임을 추정할 수 있었고, 추적 과정에서도 다수의 객체를 잃어버리지 않고 정상적으로 추적할 수 있었다. 또한 원거리 탐지 및 추적에서 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.971-972
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• 2015

본 연구에서는 다중 감시 카메라 환경에서 폭력행위를 감지하기 위한 알고리즘을 제안하는 것을 목표로 한다. 폭력행위를 하나의 감시 카메라에서 인식하는 것을 포함할 뿐만 아니라 다중 감시 카메라 환경에서 사전에 폭력행위를 인식하여 미리 방지한다면 더욱 안전성을 보장하게 되는 것이다. 폭력행위의 사전 징후는 다중카메라가 있는 모든 지역에 스토킹, 두 사람의 장시간 대치상황, 여러 사람의 장시간 대치상황 등으로 생각할 수 있다. 무엇보다도 각 카메라의 영역이 다르므로 한 객체의 이력을 파악하기 위해 카메라 간의 정보제공 및 동일객체 확인이 필수적이다. 따라서 본 논문은 카메라 간의 동일 객체 확인을 위한 알고리즘과 스토킹 행위인식을 위한 멤버함수를 정의한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1367-1368
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• 2015

본 논문에서는 지능형 인식 기술인 RBFNNs 패턴분류기와 추적 기법인 Particle Filter를 융합한 다중 객체 추적 시스템을 설계한다. 여러 객체가 동시에 존재하는 상황에서 각각의 객체를 개별적으로 추적하기 위해 추적 기법에 인식 알고리즘을 추가하였다. 학습 데이터는 다양한 상황에서 정확한 인식 결과를 확인하기 위해 정면, 좌, 우측 데이터를 사용하였으며, 테스트 영상에서 검출된 얼굴 이미지를 테스트 데이터로 사용하였다. 추적 알고리즘인 Particle Filter를 사용하여 검출된 객체의 추적을 수행하며, 인식 결과를 바탕으로 다양한 객체에 대하여 개별적인 추적을 수행한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.1023-1026
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• 2014

CCTV 는 범죄상황 발생시 보안과 증거확보를 위해 사용되어 왔다. 실제 상황에서 범죄가 발생하기 전 예방을 하는 것 보다 사후 처리에 용도를 두고 있으며, 범죄 상황에서의 보행자에 대한 행동을 미리 예측하기 어렵다. 본 논문에서는 노상에서 CCTV 로 수집된 데이터를 통해 객체 인식 및 객체간의 관계를 파악한다. 파악된 객체를 다중의 CCTV 연동 카메라가 추적하고 객체의 행동을 분석한다. 객체가 이상행동이라고 판단될 시 위협을 받는 객체 및 가까운 기관에 알림을 줄 수 있는 모델을 제안한다. 이를 통해 범죄 발생 전 즉각적인 대응이 가능하며 빠른 상황판단이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.864-867
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• 2000

영상과 같은 다양하고 복잡한 데이터 검색은 기존의 키워드를 이용한 검색이 아닌 내용 기반 검색 방법이 요구된다. 본 논문에서는 입력된 사용자 질의를 객체의 위치이동이나 회전, 크기변화에 민감하지 않은 불변모멘트(Invariant Moments)값을 이용하여 효율적으로 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다. 영상내의 단일 객체 뿐만 아니라 다중 객체들도 효과적으로 검출하기 위해 레이블링(Labeling) 알고리즘을 적용해 각각의 객체를 따로 분리하여 불변모멘트를 적용하는 방법을 이용했다. 또한, 검색 시간 단축 및 영상의 효율적인 인덱싱(Indexing)을 위해 해싱을 응용한 기법을 적용하였다. 이로써, 기존의 전체 영상의 특징을 가지고 정확히 표현할 수 없는 객체들을 정확히 표현해 줌으로서 좀더 정확한 검색 결과를 얻을 수 있었다.