• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.9B
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• pp.1267-1276
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• 2001

본 논문은 스테레오 시차정보를 이용하여 스테레오 비젼 시스템에서 표적물체의 영역 및 위치를 구하고, 표적물체를 제외한 배경을 분리함으로써 표적물체 영역을 효과적으로 추출할 수 있는 새로운 알고리즘을 제시하였다. 즉, 제안한 알고리즘은 스테레오 비젼 시스템에서 얻어지는 양안시차 정보와 각 픽셀의 유사도를 이용하여 1차적으로 배경을 분리한 후 그 결과에 히스토그램을 적용하여 최종적으로 표적물체 영역을 추출하였다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 스테레오 입력 영상에서 배경잡음과 관계없이 표적 물체영역을 추출할 수 있었고, 이의 구현으로 스테레오 원격작업 시스템이나 적응적인 스테레오 물체 추적기 등의 구현 가능성을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.161-164
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• 2001

본 논문에서는 배경과 색 정보를 이용하여 얼굴을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 영상에서의 얼굴 추출에 관한 방법에는 칼라 영상을 가정한 방법, 농담 영상을 가정한 방법, 얼굴의 회전에 덜 민감한 방법, 복잡한 배경에서의 얼굴 추출 방법 등이 연구되어 있다. 본 논문에서는 배경생성을 통해 물체를 구분하고 칼라 정보(HSI 칼라 모델)를 이용하여 얼굴을 추출한다. 배경생성은 각 픽셀 위치에서의 밝기 값을 장시간 평균하거나 혹은 장시간 누적된 밝기 값들 중 최빈 값을 사용하는데 이 방법은 영상 내 물체의 이동이 정체가 별로 없이 원활한 곳에서는 질 좋은 배경을 생성 할 수 있다. 하지 만 배경의 밝기 값을 누적하는 과정에서 물체의 정지상황이 장시간 반영될 경우 배경 영상의 질이 낮아지는 난점이 있다. 따라서, 배경생성 과정에 하이레벨 정보인 물체의 탐지 결과를 이용하여 움직임이 없는 부분에 대해서만 배경생성에 반영함으로써 좀 더 나은 배경을 생성할 수 있다. 이렇게 생성된 배경을 이용해서 입력 영상과의 배경차이를 하게되면 영상 내에서 배경이 아닌 모든 물체를 추출할 수 있다. 물체를 추출 한 후 얼굴 색깔과 유사한 칼라 영역을 분리하고 추출된 물체의 윗 부분에 얼갈이 위치한다는 가정 하에 일괄을 추출한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.919-921
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• 2005

본 논문에서는 무선 카메라를 장착한 소형 로봇의 영상처리를 통한 물체추적 방법을 제시한다. 본 연구는 첫째, 물체와 배경 및 유사잡음들과의 강인한 분리를 위하여 고유색상정보와 움직임 정보등의 사전정보를 활용하였으며 둘째, 형태의 변화가 수반되는 경우에도 유연한 대처능력을 갖도록 하기 위해 영상의 영역분할 방법을 통해 모든 후보영역내의 물체의 존재를 확인하고 물체영역만을 추출하였다. 셋째, 잡음이나 불필요한 요소들에 강인하고 안정적인 추적을 위하여 물체 형태정보함수를 정의하고 해당함수를 형태의 보전 에너지와 제어점으로 활용하여 동일 물체의 대응문제를 효과적으로 해결하였다. 동작의 검증을 위해 사용한 전체 프레임을 통해 약 $86\%$의 추적성공율을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.419-423
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• 2007

감시 및 보안의 중요성이 커지고 있다. 따라서 여러 대의 카메라로 움직이는 물체를 연속적으로 추적하는 효율적인 알고리즘 및 시스템에 대한 개발이 활발하다. 본 논문에서는 물체를 연속적으로 추적하기 위해 다중 카메라 간의 hand-off 기술을 제안한다. 먼저 움직이는 물체의 검출을 위한 몇 가지 단계의 전처리 과정을 거친다. 그리고 나서 검출된 영역들 간의 상관관계를 파악하기 위해 물체를 가장 잘 검출 한 주 카메라를 선택하고 이동 경로에 따른 다음 주 카메라를 예측한다. 예측된 카메라 정보와 칼라 정보 등을 이용해서 동일 물체를 추적하고 있음을 확인한다. 실험 결과는 움직이는 특정 물체에 대해 주 카메라가 어떻게 변해 가는지를 보여준다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.5 no.3
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• pp.176-179
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• 2004

Superquadrics can represent various and complex 3D object with only wome parameters(size, position, deformation etc). So if we use both superquadrics and deformed superquadrics, we can reoresent more realistic 3D object which are existed in real world. In this paper we use the Z-buffer algorithm and stencil buffer together because this is very useful when the wuperquadric primitives are combined. The fundamental ideas are illustrated with a number of tables and figures.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.869-872
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• 2017

참조 표현이란 영상 내의 특정 물체를 가리키는 자연어 문장을 의미한다. 그리고 이러한 자연어 참조 표현을 기초로, 한 영상에서 실제로 대상 물체의 영역을 찾아내는 일을 참조 표현 이해라고 한다. 본 논문은 참조 표현 이해를 위한 새로운 심층 신경망 모델과 학습 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 효과적인 참조 표현 이래를 위해, 참조 표현에서 언급하는 대상 물체와 보조 물체를 모두 고려할 뿐만 아니라, 두 물체간의 관계정보도 활용한다. 또한, 본 논문에서 제안하는 모델은 이러한 다양한 맥락 정보들을 참조 표현 의존적인 방식으로 가중 결합함으로써, 참조 표현에 부합하는 대상 물체 영역을 보다 정확히 탐지해낼 수 있도록 설계하였다. 본 논문에서는 대규모 참조 표현 데이터 집합인 Google RefExp를 이용한 성능 비교 실험들을 통해, 제안하는 모델의 우수성을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.457-458
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• 2007

우리는 동영상에서 낮은 연산량으로 강인하게 움직이는 물체를 탐지하는 방법을 제안한다. 동영상에서 움직이는 물체를 탐지하기 위한 많은 방법들이 제안되었는데, 각각의 방법은 접근 방법에 따라 탐지 성능과 처리속도에 trade-off가 존재한다. 최근 폭넓게 사용되고 있는 가우시안 혼합모델을 이용한 배경모델생성 법의 경우 탐지성능은 우수하나 연산량이 많고, 차영상(Temporal difference)을 이용한 방법은 연산량은 적으나 노이즈에 민감하게 반응한다. 또한 알고리즘 특성상 탐지된 물체에 Hole과 Ghost가 발생하는 문제가 있다. 우리는 이러한 단점들을 극복하기 위해 이 두 가지 알고리즘을 효율적으로 결합하여 움직이는 물체를 탐지하였다. 실험은 사람, 차, 오토바이와 같이 실외환경에서 흔히 움직이는 물체로 탐지되는 요소들이 다양한 환경에서 실시하였으며, 실험한 결과 배경영역에서 발생하는 노이즈는 효과적으로 제거하면서 움직이는 물체를 탐지하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.699-702
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• 2001

본 논문은 연속적인 영상에서 움직임을 추적하는데 있어서 웨이브릿(Wavelets)과 투영(Projection)을 사용하여 물체의 움직임을 추적하는 기법을 제안한다. 움직임을 추적하는 방법중 웨이브릿을 이용한 방법으로는 하나의 영상에서 물체의 특징을 찾는데 2차 웨이브릿 변환이 사용되고 있으며 연속적인 영상에 대한 분석에서 시간에 대한 또 하나의 변환을 해 줌으로써 움직이는 물체의 정보를 얻어낼 수 있다. 3차 웨이브릿에서 유도된 데이터를 가지고 수평에 민감한 데이터는 X축으로 투영을, 수직에 민감한 데이터는 Y축으로 투영을 하여 물체를 영역화한 후 추적함으로써 실시간으로 물체를 추적한다. 특히 서로 다른 방향으로 민감성을 보여주는 웨이브릿 계수들은 움직이는 물체를 더욱 정확하게 영역화 하는데 많은 도움을 준다. 물체가 깊이 방향으로 움직여도 투영된 데이터로 영역화(Segmentation)한 데이터의 크기를 가지고 쉽게 분석된다. 본 논문에서 제시한 3차 웨이브릿과 투영 기법을 이용한 조합으로 분석된 실험 결과와 앞으로의 과제가 마지막 부분에 서술되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.763-766
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• 2002

레이더 영상에서의 물체 위치는 극좌표계로 주어지기 때문에 직각좌표계로 표현되는 일반적인 물체 추적에서의 클러스터링을 통한 물체 추출 방법은 비효율적이다. 본 논문에서는 이러한 레이더 영상의 특성을 고려하여 개선된 ART2클러스터링 기법을 이용하는 방법을 제안하였다. 이진화와 labeling을 통해 추적하고자 하는 물체 외의 물체나 잡영을 제거한 영상에서의 adaptive vigilance parameter를 이용한 ART2 클러스터링 기법의 적용은 추적하고자 하는 물체를 추출함에 있어 우수한 실험 결과를 보였다.

• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2016.03a
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• pp.548-553
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• 2016

본 연구는 타원형 물체가 유체 중에서 침강할 때 물체의 형상과 밀도에 따른 침강특성을 분석하는 것이며, 이로 인해 종단속도에 미치는 영향을 평가하는 것이다. 복잡한 형태의 물체를 타원기둥으로 단순화하였고, 낮은 Reynolds 수(=0.5~100)에 대하여 연구를 진행하였다. 또한 침강형태가 종단속도에 미치는 영향을 연구하였다. 수치해석 검증을 통해 정확하고 효율적인 격자 크기를 결정하였다. 정확한 분석을 위해 단순히 종단속도의 변화를 본 것이 아니라 진동하지 않은 물체의 이론적 속도와 비교하여 이와 얼마나 차이가 있는지를 확인하였다. 수치해석 결과 장단축비에 따라 물체의 침강특성이 크게 변하였고 그 경향은 밀도비에 따라 다른 양상을 보였다. 또한 각의 진동에 대한 진폭과 진동수가 물체의 침강속도에 영향을 주는 것을 확인하고 그 원인에 대해서도 연구하였다.