• 한국항행학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.387-392
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• 2014

최근 지능형 비디오 감시를 위한 다양한 연구가 제안되고 있음에도 CCTV 영상에서 이상 징후 판단이 사람에 의해 이루어지고 있어 상황인식을 위한 방법 및 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이동물체 검출 및 추적을 위해 RGB 칼라 모델 기반의 색도 영상과 엔트로피 영상을 도출하여 그림자 제거를 수행한 후 이동물체를 추적하는 방법을 제안한다. 이동물체 검출을 위해 잡음 및 주위환경변화에 민감하지만 순간적으로 발생되는 상황인지 환경에서 효과적인 차영상 모델을 적용하였다. 검출한 이동물체 영역에서 RGB 채널의 색도 영상을 기반으로 첫 번째 그림자 후보 영역을 선정하였고, 그레이레벨에서 엔트로피를 계산하여 두 번째 그림자 후보 영역을 추정하여 그림자를 제거하였다. 제안하는 방법의 타당성을 위해 고속도로에서 주행하는 자동차들을 대상으로 실험하였고, 실험 결과 색상과 엔트로피를 이용한 그림자를 제거와 이동물체 추적이 효과적으로 수행됨을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.461-462
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• 2007

Mean Shift 알고리즘은 매우 빠르며 실시간 추적이 가능하다는 장점을 지니지만 추적의 정확도와 관련하여 scale의 변화와 관련된 적응문제, model의 변화에 대한 적응 문제 등 여러 문제점을 지닌다. 따라서 시스템의 안전성을 보장하기 위해서는 추적 실패를 검출할 수 있는 별도의 검출 방법이 필요하다. 본 연구는 별도의 추가적인 연산 없이 Bhattacharyya coefficient의 변화를 추정하여 물체 추적 실패를 검출하는 방법을 제안한다. 또한 이를 실제 추적 시스템에 구현하여 실험하여 그 성능을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.425-428
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• 2000

본 논문에서는 Pan/Tilt 움직임이 있는 카메라 영상에서 실시간으로 이동하는 물체를 검출하고 추적하기 위한 라인매칭(Line-matching)알고리즘을 제안한다. 또한 물체를 추적하기 위해 색상 성분의 분포와 물체의 움직임을 동시에 이용하여 특징 값을 매칭 하는 모션-칼라 매칭(Motion-Color matching)방법을 제안한다. 본 논문에서 제시한 라인매칭 알고리즘은 움직이는 카메라 영상 안에서 움직이는 물체를 추적하는데 있어 효율적으로 카메라의 움직임을 보정하며, 그에 따른 연산 시간도 현저히 줄일 수 있는 방법이다. 실험에 의하면 카메라로부터 입력되는 영상에서 움직임을 검출 추적하는데에 있어 초당 10∼12 frame의 연산 속도를 보였으며, 추적하는 대상에 대하여 배경의 움직임이나 주위의 환경에 영향을 받지 않는 강인한 추적 결과를 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.283-289
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• 2005

Background Subtraction은 움직이는 물체 검출에 가장 많이 사용되는 방법 중 하나이다. 배경이 복잡하고 변화가 심한 경우, 배경을 실시간으로 얼마나 정확하게 학습하는가가 물체 검출의 정확도를 결정한다. Gaussian Mixture Model은 이러한 배경의 모델링에 가장 많이 쓰이는 방법이다. Gaussian Mixture Model은 확률적 학습 방법을 사용하는데, 이러한 방법은 물체가 자주 지나다니거나 물체가 멈춰있는 경우, 배경을 정확하게 모델링하지 못한다. 본 논문에서는 밝기 값에 대한 확률적 모델링과 밝기 값의 변화에 따른 처리를 결합하여 혼잡한 환경에서 배경을 정확하게 모델링할 수 있는 학습 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.520-522
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• 2003

디지털데스크는 일반 책상 표면에 프로젝션 화면을 만들어 가상물체를 사람이 직접 조작할 수 있는 인터페이스를 제공한다. 이러한 인터페이스를 구축하기 위해서는 전경물체 검출이 필수 과정인데, 지금까지는 조명과 배경의 변화로 인한 색상의 변화로 인하여 색상 정보를 사용하지 못하였다. 본 논문에서는 디지털데스크 상에서 색상 정보를 이용하여 전경물체를 검출하는 방법을 제안한다. 디지털데스크의 화면은 프로젝터를 통해 책상 표면에 투사되고, 투사된 화면은 카메라를 통해 영상으로 획득되는데, 이때 많은 왜곡이 존재하게 된다. 우리는 이런 왜곡을 기하 왜곡과 색 휘도의 왜곡 두가지로 정의하여 모델링하였고. 실험 결과에서 제안된 방법의 실효성을 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.784-786
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• 2004

프로젝션 화면(projection display) 상에 보여지는 가상의 물체를 사용자가 직접 조작할 수 있는 인터페이스를 제공하기 위해서는 전경 물체를 검출해내는 과정이 필수적이다. 이전의 색상 정보만을 이용하는 방법은 몇 가지 제약 조건을 가지고 있었다. 본 논문은 색상 보정 (color calibration)과 스테레오 정보(stereo information)를 이용하여 프로젝션 화면 내의 전경물체를 검출하는 방법을 제안한다. 실험에서는 프로젝터를 통해 책상 표면에 투사되는 영상과 일반 캠코더를 통해 얻어진 영상 사이의 왜곡을 기하 왜곡과 색상 왜곡으로 정의하여 모델링 하였고, 스테레오 정보를 이용하여 얻어진 최종 결과를 통해 제안된 방법의 실효성을 입증할 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.1-7
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• 2014

본 연구에서는 기존의 Viola-Jones 검출 프레임워크를 개선하여 하나의 특징 당 더 높은 효율을 가지며 검출대상이 아닌 서브 윈도우들을 더 빠르게 제거하는 개선된 학습 알고리즘을 제안한다. 학습의 결과로 생성된 물체 검출기는 서브윈도우를 특정 임계값까지 빠르게 제거하기 때문에 서브윈도우당 계산수가 줄어든다. 기존의 Viola-Jones 물체 검출기와 동일한 프레임워크이므로 검출 성능에는 영향을 주지 않는다. MIT-CMU 테스트 집합에 대해서 서브윈도우당 특징 계산 횟수를 측정하였으며 기존 계산 횟수의 45.5%로 줄어들어 검출 속도가 약 58.5% 향상됨을 확인하였다.

• 천문학회보
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• 제37권2호
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• pp.220.1-220.1
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• 2012

우주물체 전자광학 감시체계(OWL: Optical Wide-field Patrol)는 광학망원경을 통해 우주물체를 검출하는 시스템이다. 검출기 시스템의 하드웨어 구성은 Chopper, Filter Wheel, De-Rotator로 구성된 Wheel station과 CCD 카메라로 구성된다. Chopper는 CCD 영상에서 위성의 궤적을 자르는 역할을 하고 Filter Wheel은 관측대상의 파장 영역대를 선택하는 기능을 한다. 영상획득용 CCD카메라는 천문관측용 Full Frame 방식의 카메라를 사용하고 있으며 모델명 PL16803의 FLI 제품을 사용한다. 검출기시스템은 시스템 부팅 후 "Health check"를 통하여 검출기시스템의 상태를 점검하고 "과거이력관리" 및 "과거미처리 영상관리"를 점검하여 부팅 이전에 비상사태 등으로 인해, 비정상적으로 종료되어 처리되지 못한 명령이나 영상자료를 처리한다. 그리고 이에 대한 보고서를 기록하여 보관한다. 검출기시스템은 관측명령서(OCF: Observation Command File)를 받게 되면 자동 관측을 수행하며, 자동 관측 전에 "OCF 동기화"를 통하여 최신의 명령을 유지한다. 자동 관측이 종료된 후에는 획득한 영상을 처리하는 과정을 진행한다. 영상자료 처리과정 중에는 위성의 궤적을 "Line-Detection"을 통해 검출하고 World Coordinate System(WCS)를 계산 한 후, 이미지 상의 특정 위성 궤적의 좌표를 RA, DEC으로 표현되는 위치정보를 획득하도록 프로그램되어 있다. 이 외에도 운용 소프트웨어에는 자동 초점기능을 수행하는 기능도 포함하고 있다. 본 연구에서는 검출기 부분에 대한 설계 및 시험의 과정을 기술하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.435-442
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• 2015

본 논문에서는 지능형 다중 화상감시시스템에 응용할 수 있는 움직이는 물체 추적 및 보행자/차량 인식 방법을 제안한다. 지능형 다중 화상감시시스템은 다수의 고정형 카메라와 한 대의 PTZ 카메라로 구성되며, 고정형 카메라에서 검출된 움직이는 물체들을 PTZ 카메라로 팬/틸트/줌 제어하고, 보행자인지 또는 차량인지를 자동으로 인식한다. 넓은 영역을 감시하는 고정된 카메라에서 검출된 물체는 너무 작고, 변별력이 떨어지는 문제가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 PTZ 카메라를 통한 특정 움직이는 물체를 팬/틸트/줌인 제어함으로써 움직이는 물체의 변별력과 감시성능을 높일 수 있다. 제안된 시스템은 움직이는 물체를 추적하는 기능 외에 SVM 학습알고리즘을 이용하여 검출된 물체가 보행자 또는 차량인지를 판단할 수도 있다. 그리고 추적에러를 줄이기 위해 기존의 고정된 카메라와 PTZ 카메라간의 캘리브레이션 방법을 개선한다. 다양한 실험결과를 통하여 제안한 시스템의 효용성을 입증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권5호
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• pp.45-51
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• 2006

이동물체를 추출하는 방법에 있어 대부분의 알고리즘이 화소 값을 이용하는 한계를 갖고 있어 조명 변화가 심한 실내 환경에서는 이용되지 못하고 있다. 화소 값을 이용하는 알고리즘은 대부분 이동 물체가 없다고 검증된 참조영상을 두고, 현재 영상과의 비교를 통해서 이루어진다. 하지만 조명 변화가 심할 경우 이동물체를 검출 할 수 있도록 참조 영상을 유지한다는 것은 거의 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 에지 정보를 이용한 시도가 있었으나 에지의 구조적인 해석을 통해 접근하지 않고, 화소의 위치 정보만 사용하여, 윤곽선 사용의 큰 의미를 부여 하지 못하였다. 본 논문에서는 실내 환경에서 효과적으로 이동물체를 검출할 수 있도록 구조화된 에지(Edge) 정합을 기반으로 하는 방안을 제안한다. 조명 변화가 심한 실내 환경에서 제안 된 방법을 평가한 결과, 이동 물체의 에지 세그먼트를 정확하고 일관되게 추출함을 보여 주었다.