이 논문에서는 객체의 크기, 움직임의 크기, 부호화 왜곡을 기준으로 다중객체간 가용비트를 효과적으로 분배하는 기법을 제안하였다. 세 변수를 이용하여 부호화하는 개념은 MPEG-4에서 다중객체를 부호화하는 데에 이용되었다. 그러나 변수들을 시각적인 관점에서 분석하여 이용하는 연구가 미흡하여 시각적으로 중요하지 않은 객체에 많은 비트가 할당되어 화질이 저하되는 결과를 초래하였다. 따라서 이 논문에서는 객체의 중요성을 세 가지 변수로 표현하고 시각적으로 비교하였다. 크기 및 움직임 정보는 입력 영상에서 미리 주어지고 왜곡량에 따라 비트를 분배하였다.
기존의 절차 지향 프로그램을 이해하고 유지.보수하기 위해서는 많은 비용이 필요하다. 이러한 절차 지향 프로그램에서 객체/클래스를 추출한다면 프로그램을 이해하고 유지.보수하는데 많은 비용을 절감할 수 있을 뿐 아니라, 객체 지향 프로그램으로 변환하는데 많은 도움이 된다. 본 논문에서는 객체/클래스를 추출하기 위한 절차와 구조를 제시하였다. 객체/클래스 추출기는 Clustering Engine, Stochastic Refinement and Decision Engine, Domain Modelling와 Comparison and Intergration Engine의 4부분으로 구성된다. 이러한 과정을 거치면서 기존의 연구 방법과는 다르게 가중치 주는 기준, 다중 객체 후보, 통계적 방법으로의 정재와 결정, 요구사항의 의미적 관점에 기초한 방법을 사용하였다.
본 논문에서는 배경 차분에 의해 객체를 검출하고 확률적으로 표본화된 입자 필터링(particle filtering)기법을 사용한 다중객체 추적 기법을 제안한다. 확률적으로 표본화된 입자들을 사용하여 다중 객체에 독립적으로 적용할 때 발생하는 계산 복잡도(computational complexity)를 감소시키는 동시에 안정적인 추적을 가능하게 하였다. 객체의 색상정보를 사용한 히스토그램 분포에 의한 관측 모델(observation model)을 구성하고 객체의 움직임 정보를 위해 동적 모델을 공식화하여 영상을 해석하였다. 전체적인 추적 시스템은 베이시언 최대 우도 기법(Bayesian maximum likelihood method)을 근간으로 하되, 입자 필터링을 객체 추적에 적용하여 실용적인 현실 객체 추적 상황에도 강건하게 대처할 수 있음을 실험을 통해서 증명하였다.
본 논문에서는 다중 랜덤 워커(multiple random walkers)에 기반한 객체 추적 기법을 제안한다. 우선 서포트 벡터 머신(support vector machine)을 이용한 분류기 기반 객체 추적 기법을 소개한다. 다음으로 영상의 영역에 대한 특징 벡터 중 배경으로부터 추출된 특징 벡터를 억제하는 기법을 제안한다. 영역에서 배경 요소를 찾기 위해 다중 랜덤 워커를 이용한 전경 및 배경 추출 방법을 제시한다. 배경 요소가 억제된 특징 벡터를 이용하여 학습된 서포트 벡터 머신은 객체와 배경이 유사한 영상, 객체가 다른 물체에 의해 가려지는 영상 등에서 객체와 배경을 확실하게 구분하고, 추적 알고리즘은 정확한 객체 추적을 수행한다. 또한, 객체 추적 알고리즘의 응용에서 중요한 속도 문제를 크게 개선하는 방법을 제안한다. 마지막으로 실험을 통해 제안하는 기법이 높은 처리 속도를 유지하면서 동시에 기존 기법보다 우수한 추적 성능을 보임을 확인한다.
인터넷과 웹 기술이 모바일 장치 중심으로 발전하면서 이미지 데이터는 사람, 텍스트, 공간 등 다양한 유형의 민감정보를 담고 있다. 이러한 특성과 더불어 SNS 사용이 증가하면서 온라인 상의 개인정보가 노출되고 악용되는 피해 규모가 커지고 있다. 그러나 개인정보보호를 위한 다중 유형 객체 탐지 기반의 비식별화 기술에 관한 연구는 미흡한 상황이다. 이에 본 논문은 기존의 단일 유형 객체 탐지 모델을 병렬적으로 이용하여 다중 유형의 객체를 탐지 및 비식별화하는 인공지능 모델을 제안한다. Cutmix 기법을 통해 사람과 텍스트 객체가 함께 존재하는 이미지를 생성하여 학습 데이터로 구성하고, 사람과 텍스트라는 다른 특징을 가진 객체에 대한 탐지 및 비식별화를 수행하였다. 제안하는 모델은 두 가지 객체가 동시에 존재할 때 0.724의 precision과 0.745의 mAP@.5 를 달성한다. 또한, 비식별화 수행 후 전체 객체에 대해 mAP@.5 가 0.224로, 0.4 이상의 감소폭을 보였다.
공간 조인을 위한 공간 색인은 단일할당 방식과 다중할당 방식으로 구분한다. 단일할당 공간색인은 하나의 공간색채를 단 하나의 노드에만 할당하고, 다중할당은 하나의 객체를 여러 노드에 할당하는 공간 색인으로서 R-tree 가 전자에 해당하고, Quad-tree가 후자에 해당한다. 지금까지 단일 할당과 다중 할당 공간 색인에서의 공간조인에 대한 직접적인 성능 비교 평가가 거의 없다. 왜냐하면 각 공간 색인의 구조가다르고 적용할 수 있는 공간 조인 기법 또한 전혀 달라 정확한 성능 평가가 매우 어렵기 때문이다. 그래서 이 논문에서는 고정 그리드 파일을 변형하여 다중 할당 공간 색인과 단일 할당 공간 색인을 각각 구성한 뒤 두 공간 색인의 병렬 공간 조인 성능을 평가하였다. 평가를 위해 4가지 병렬공간조인기법을 제안하였다. 그리고 태스크 할당을 위해 태스크의 크기와 객체의 공간 지역성을 이용한 준동적 태스크 할당 방법을 제안하였다. 실험은 MIMD 구조 및 공유디스크 방식의 병렬 시스템에서 수행되었고, 여과 단계 후 중복을 제거하는 다중할당-단일조인 방식이 우수함을 보였다.
차량 추적 시스템(vehicle tracking system)은 교통 흐름 파악, 차량 감시, 사고 감지 등을 통하여 교통 정체에 따른 차량의 이동 경로를 유도할 수 있고, 교통사고를 사전에 방지할 수 있게 하는 시스템이다. 효과적인 차량 추적을 위해서는 먼저 연속된 영상 내의 각 객체의 특징 값을 추출하여 영상 내에 존재하는 차량 객체를 인지할 수 있어야 한다. 다음으로, 검출된 다중 객체에 대하여 영상 간 객체 매칭을 통해 연속된 프레임에 걸쳐 출현하는 동일한 차량을 인식함으로써 각 차량의 움직임을 추적할 수 있다. 본 논문에서는 차 영상의 이진화 및 레이블링(labeling)을 통하여 객체를 검출하고, 검출한 객체의 최소 외접 직사각형(minimum bounding rectangle: MBR)의 중심 좌표와 이 MBR의 가로, 세로 방향에 대한 라인(line)별 1D FFT(fast Fourier transform) 변환 결과의 평균 계수 값을 계산하여 객체의 특징 값을 구한다. 다음으로, 연속된 프레임에 걸쳐 출현하는 객체들 중 유사도가 가장 높은 객체 쌍을 동일한 객체로 인식하여 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 방법은 객체의 기하학적 특성에 기초한 기존 방법들에 비하여 정확한 추적이 가능함을 보여주었다.
본 논문에서는 다중객체 환경에서 특정한 객체를 추출과 추적을 하기 위하여 입력되는 영상의 처리과정을 간소화하여 실시간으로 수행할 수 있는 방법을 제시하였다. 실내환경의 많은 객체들 중 특정영역에 입력되는 객체를 추출하고 추출된 객체를 지속적으로 추적하기 위하여 상단의 카메라와 전면의 카메라의 상호정보교환을 통하여 특정 객체를 지속적으로 추적할 수 있음을 실험을 통하여 검증하였다. 상단의 카메라에서 입력받은 영상에서 x 축의 정보를 전면의 카메라에 전송하여 전면의 카메라는 객체의 x축 정보를 계산하지 않고 빠르게 객체영역을 획득할 수 있으며, 전면카메라에서는 객체들 간의 겹침현상을 해결할 수 없지만 상단의 카메라와 정보를 공유하므로 객체들 간의 겹침현상을 해결할 수 있었다. 실험결과 기존의 객체추적 시스템보다 객체를 추적하기위한 연산량이 줄어들었으며, 객체추출 및 추적의 정확성이 향상되었다.
대부분의 안전한 운영체제는 주체와 객체에 보안 등급을 부여하여 운영하는 다중등급 정책(MLP: Multi-Level Policy)을 수용하고 있으며, BLP 모델은 이 정책을 표현하는 검증된 대표적인 모델이다. 하지만 이러한 다중 등급 보안 운영체제들은 접근 주체인 프로세스가 접근 객체로서 존재하는 등급화 된 프로그램을 실행 시 새로운 프로세스를 위한 보안 등급을 부여해야 하는데, 접근 주체와 접근 객체의 보안 등급이 다를 경우 보안 등급 결정 문제가 발생하며 정보보호의 목적에 위배되는 결과가 발생한다. 이에 본 논문에서는 위에 언급된 문제를 해결할 수 있는 방안을 BLP 모델 측면에서 고찰한다.
본 논문에서는 출발지부터 목적지까지 가는 도중에 슈퍼, 주유소, 식당 등과 같은 특정 장소를 경유하면서 거리와 서비스 같은 다중 속성을 고려한 최적경로를 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안하는 최적경로는 기존 연구와 다르게 거리와 같은 단일 속성만 고려하지 않고, 사용자가 지정하는 가중치를 적용하여 다중 속성을 고려해서 사용자 원하는 경유객체들을 하나씩 포함한다. 기존 알고리즘들은 다중 속성과 사용자의 선호도를 고려한 최적경로를 탐색하는 경우에는 적합하지 않다. 이 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 필터링 기법을 이용하여 경유객체를 될 수 없는 객체들을 제거하고 최적경로를 탐색하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 확인하기 위해 다양한 성능평가를 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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