• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.848-849
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• 2014

특정 물체 혹은 객체 추적 기술은 해당 객체를 검출 및 인식하고 움직임을 감지하는 기능으로 구현된다. 시스템 자동화와 관련하여 이러한 영상 인식 및 추적 기술의 구현은 특정 물체를 정확히 감지 및 추적할 수 있는가가 성공의 관건이 되고 있다. 하지만 기존의 영상추적 기반 자동화 시스템은 이를 구현하기 위해 별도의 관리자가 카메라로부터 전송되는 영상을 모니터링 해야 하는 등 인력의 결합이 필수적이며, 결국 비용상승이라는 단점을 내포하고 있다. 이에 반해 최근 개발되고 있는 물체감지 및 추적 시스템의 구현은 별도의 모니터링 인력 없이도 특정 물체를 자동으로 식별하고, 움직이는 물체를 지속적으로 추적할 수 있다는 점에서 보다 효율적 이다. 본 연구에서는 특히 금속 화물 물체의 감지 및 추적 시스템 구현에 초점을 맞추고 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07b
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• pp.678-680
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• 2001

본 연구는 탐지대상물체의 형상인식이 가능한 비접촉, 원격 탐지장치의 개발에 관한 것이다. 본 연구에서는 2극 또는 4극의 정자기장을 인가할 때 탐지 대상 물체에 의한 자기장의 자계외곡을 32개의 Hall Sensor로 감지하여 탐지 대상 물체를 인식하는 원격 감지 System을 설계하였다. 투자율에 따른 민감도는 10 이하에서 우수한 특성을 보였고 위치에 따른 민감도는 2극에서는 어느곳에 있어도 특성이 좋았고 4극에서는 중심에서는 특성이 좋지 않으나 물체가 센서 가까이에 있을 때 특성이 좋았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.461-463
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• 1998

본 논문에서는 활성 템플릿을 이용하여 임의의 형태를 가지는 이동 물체에 대한 정보를 추출하고, 이동 물체를 감지한다. 활성 템플릿을 이용함으로써 기존의 활성 모델에서 추출하지 못했던 이동 물체의 움직임 정보, 즉 전이정보, 회전정보, 크기변화 정보의 추출이 가능하다. 이 방법은 이동물체를 정확하게 감지할 필요없이 활성 템플릿 정합만으로 이동 물체에 대한 정보 추출이 가능하게 한다. 또한 이동 물체에 대한 움직임 정보 추출 후에 활성 템플릿의 윤곽선과 이동 물체 윤곽선간의 차이벡터를 이용하여 템플릿 영역내의 이동 물체 감지가 가능하다. 이것은 기존의 스네이크 알고리즘에 존재하는 지역 최소화 문제에 대한 해결방안이라고 볼 수 있다. 본 논문은 향후 얼굴 표정 인식 및 추적, 사람의 머리 추적, 행위 인식 등에 응용이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.257-260
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• 2011

본 논문에서는 비디오 데이터로부터 물체의 초기 움직임 영역을 자동으로 검출하는 방법을 소개한다. 제안하는 시스템은 먼저 입력 영상을 받아들인 후 인접된 영상으로부터 일정 크기의 정방향의 블록 단위로 움직임을 나타내는 모션 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 모션벡터를 아웃라이어를 제거하는 강건 예측 알고리즘에 적용하여 배경에 해당하는 모션벡터와 잡음 및 움직이는 물체에 해당하는 모션벡터를 구분한다. 그런 다음, 군집화 알고리즘을 적용하여 이동하는 물체를 나타내는 모션벡터를 군집화하고, 군집화된 모션벡터에 해당하는 영역의 크기가 일정 수치 값 이상일 때 움직이는 물체가 감지되었다고 판단한다. 본 논문의 실험에서는 제안된 물체의 움직임 감지 방법이 기존의 방법에 비해 성능이 보다 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.775-777
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• 2004

영상 내에 존재하는 사물에 대해서 변화를 감지하는 것은 일반적으로 카메라 영상에서 입력되는 두 개의 순차적인 영상에 대한 연산으로 구현된다. 그런데 카메라 영상을 이용하여 사물을 감지하는 경우 보통 이미지 전체가 아니라 일부에 대해서 관심을 갖게 된다. 따라서 전체 이미지에 대해서 움직임 감지 방법을 적용하는 것은 메모리 낭비와 처리 시간의 증가라는 비효율성을 야기 시킨다. 또, 영상 내에서 여러 개의 움직인 물체를 발견하는 것은 임의적인 물체의 수와 모양 때문에 처리 방법이 복잡하다. 따라서 본 논문에서는 전체 이미지에서 일부분에 대하여 움직임을 감지할 수 있도록 사용자가 처리 구역을 작은 셀 들로 나누어 가상 공간을 설정하고, 나누어진 셀 당 한 물체의 움직임을 감지하는 기법으로 기존 움직임 감지 시스템에 효율성을 제고하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2000.11b
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• pp.143-148
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• 2000

본 논문에서는 투영된 모션과 히스토그램 인터섹션을 이용한 노이즈에 강건한 물체추적 방법을 제안한다. 기존의 방법은 템플릿 매칭, 물체의 경계선 재 검출, 물체의 움직임 정보 등을 사용하여 물체추적을 하였으나, 템플릿 매칭의 경우 많은 계산 시간을 요구하며 경계선을 재 검출하는 경우 윤곽선이 잘못 설정되는 경우가 있고 물체의 움직임 정보를 사용하는 경우에는 움직이는 카메라에서 움직이는 물체만을 추적하기가 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 투영된 모션과 질의 영상의 템플릿 마스크를 사용하여 물체의 이동, 회전과 스케일을 고려한 노이즈에 강건한 물체추적 기법을 제안한다. 질의영상은 영상분할 후 영역선택을 통하여 구성하고 물체의 인식은 색상을 이용한 히스토그램 인터섹션 기법을 사용한다. 물체의 이동은 가로 및 세로의 밝기 값을 1차원 신호로 투영하여 개략적인 움직임을 감지하고 이동에 대한 에러를 보정하며 회전과 스케일의 변화는 질의 영상의 템플릿 마스크를 이동하여 회전과 스케일에 맞게 변경하여 감지한다

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.6
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• pp.741-747
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• 2012

In this paper, we propose a fast and robust framework for detecting and tracking multiple targets. The proposed system includes two modules: object detection module and object tracking module. In the detection module, we preprocess the input images frame by frame, such as gray and binarization. Next after extracting the foreground object from the input images, morphology technology is used to reduce noises in foreground images. We also use a block-based histogram analysis method to distinguish human and other objects. In the tracking module, color-based tracking algorithm and Kalman filter are used. After converting the RGB images into HSV images, the color-based tracking algorithm to track the multiple targets is used. Also, Kalman filter is proposed to track the object and to judge the occlusion of different objects. Finally, we show the effectiveness and the applicability of the proposed method through experiments.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.866-869
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• 2015

In this paper, we propose a device for detect front object using low-price the CW Doppler sensor to prevent safety accident such as a bicycle, an electric wheelchair users. For this propose, we develop a signal process board and the object motion detect algorithm using to analyzing output signal of the CW Doppler sensor. Output signal from CW Doppler sensor is analog I and analog Q. The CW Doppler sensor shows phase I and phase Q of object differently when the object approach, stop, drop by sensor. We develop an algorithm that can detect object by discrimination information of phase using the CW Doppler sensor. The verification use firmware of applied hardware and algorithm. Then, the motion information can be confirming output depending on motion object by experiment normally. As a result, we check that the sensing information output by following motion of object and confirm an algorithm and motion of signal processing board.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.04a
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• pp.62-65
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• 2003

본 연구는 탐지대상물체의 형상인식이 가능한 비접촉, 원격 탐지장치의 개발에 관한 것이다. 본 연구에서는 2극 또는 4극의 정자기장을 인가할 때 탐지대상 물체에 의한 자기장의 자계 왜곡을 홀 센서로 감지하여 탐지 대상 물체를 인식하는 원격 감지 시스템을 설계하고 제작하여 특성을 분석한 결과 2극과 4극 시스템 모두 비 투자율의 변화를 감지 할 수 있었고, 특히 탐사물체의 위치 파악에는 2극 시스템이 4극 시스템에 비하여 좋은 특성을 보였다.

• Journal of the Speleological Society of Korea
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• no.81
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• pp.7-19
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• 2007

본 논문은 초음파센서와 적외선센서를 이용하여 그 신호를 받아 주 모터를 제어한 것으로, 센서를 이용한 선풍기의 풍향 및 풍속을 제어하였다. 풍향제어는 인체감지센서와 ATmega128, DC모터를 사용하였고, 기본적으로 WmAVR과 PonyProg를 사용하여 소스코딩 및 다운로딩을 하였으며, 모터 구동드라이버는 모터제어에 범용으로 쓰이는 L298 칩을 사용하였다. 풍속제어는 초음파센서와 ATmeBa16, DC모터를 사용하여 제작하였고, 풍향제어부와 마찬가지로 WinAVR과 PonyProg 및 L298 칩을 사용하여 소스코딩 및 다운로딩을 하였다. 풍향제어는 물체가 정면에 위치하면 회전을 멈추고, 좌우로 $100^{\circ}$ 반경이내에서 거리 1m내외의 물체를 감지하도록 설계하였다. 풍속제어는 물체까지의 거리를 최소 3cm 최대 3m 이내에서 물체를 감지하여 모터의 속도를 제어할 수 있도록 하였고, 모터속도는 DC모터를 PWM 방식으로 제어하여 속도를 조절하였다.