• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.260-261
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• 2008

이동 물체 탐지(Object Detection) 기법은 대부분의 감시 시스템에서 가장 초기 단계로서, 이후에 물체 추적(Object Tracking) 및 물체 식별(Object Classification) 등의 지능 알고리듬에 입력으로 사용된다. 따라서 물체의 윤곽의 변화 없이 최대한 정교하게 이동 물체 영역 맵을 생성하는 것이 물체 탐지의 가장 중요한 요소가 된다. 카메라가 고정되어 있는 경우에는 현재 들어오는 영상에 대한 확률적 배경 모델을 생성할 수 있지만, 팬틸트 카메라와 같이 영상의 좌표가 변하는 환경에서는 배경 모델도 계속 변하기 때문에 기존의 배경 모델을 그대로 사용할 수 없다. 본 논문에서는 팬틸트 카메라와 같이 동적인 카메라에서 이동 물체 탐지를 위해, 국소 특징점(Local Feature)를 통해 카메라의 움직임을 판단하여 연속되는 영상간의 변환 행렬(Transformation Matrix)를 구하고 하고, 확률적 배경 모델링을 통한 이동 물체 탐지 기법을 제안한다. 자제 촬영한 이동 카메라 실험영상을 통해서 이 알고리듬이 동적 배경에서도 매우 강인하게 동작하는 것을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1537-1545
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• 2016

실시간영상에서 객체의 분할 및 추적은 침입자 감시와 로봇의 물체 추적, 증강현실의 객체 추적등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 본 논문에서는 초기 입력 영상의 일부를 학습하여 배경모델로 제작한 후, 배경제거 방법을 이용하여 움직이는 객체의 분할을 통해 객체를 검출하였다. 검출된 객체의 영역을 기반으로 HSV 색상히스토그램과 파티클 필터를 이용하여 객체의 움직임을 추적하는 방법을 제안한다. 제안한 분할 방법은 평균 배경모델을 이용한 방법보다 주변환경 변화의 영향을 적게 받으며, 움직이는 객체의 검출 성능이 더욱 우수하였다. 또한 단일 객체 및 다수의 객체가 존재하는 환경에서 추적 객체가 유사한 색상 객체와 겹치는 경우, 추적 객체의 영역 절반 이상이 가려지는 경우에도 지속적으로 추적하는 결과를 얻을 수 있었다. 2개의 비디오 영상을 사용한 실험결과는 평균 중첩율 85.9%, 추적률 96.3%의 성능을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.392-395
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• 2000

본 논문은 도로상에 고정된 카메라의 영상에 들어오는 여러 대의 차량을 추적(tracking)하기 위한 시스템에 대하여 연구하고자 한다. 제안된 차량 추적 시스템은 주변 환경 변화에 따른 배경 이미지 처리를 위하여 적응적 배경 모델(Adaptive Background Model)을 이용한 배경 영상과 연속되어 들어오는 입력 영상과의 차 영상을 이용한 차량 추출 부분과 칼만 필터를 이용하여 효과적으로 위치를 추적하기 위한 차량 추적 단계로 나누어 진다.

• 전자통신동향분석
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• 제28권5호
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• pp.221-231
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• 2013

인터넷 접속료 정산방식은 그동안 피어링과 트랜짓 모델이 주로 활용되어 왔으나 인터넷 트래픽의 폭발적 증가, OTT 서비스 확산 등으로 망 이용대가의 적정 분담을 위해 발신자지불방식(SPNP: Send Party network Pay) 등 새로운 정산모델 도입이 필요하다는 주장도 제기되고 있다. 본고에서는 인터넷 접속료 정산방식으로 활용되어 온 피어링과 트랜짓 정산모델의 특징과 도입배경, 다양한 피어링/트랜짓 변형 모델을 살펴보고, 최근 유렵 통신사업자 협회가 제안한 발신자지불방식 정산모델의 제안 배경 및 ITU, OECD 등 국제기구에서의 논의 동향을 검토해보고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.417-429
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• 2010

배경 제거를 위한 많은 연구가 있어왔음에도 기존의 방법들을 실제 환경에 효과적으로 적용하기에는 아직도 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 배경 제거를 실제 환경에 적용하면서 만나게 되는 다양한 문제들을 해결하기 위해 기존의 가우시안 혼합 모델 방법을 개선하는 배경 제거 방법을 제안한다. 첫째로 제안한 방법은 낮은 계산량을 얻기 위하여 고정 소수점 연산을 이용하였다. 배경 모델링 과정은 변수들의 높은 정밀도를 요구하지 않기 때문에 제안한 방법에서는 고정 소수점 변수를 이용함으로서 정확도를 유지한 채 연산 속도를 크게 향상시킬 수 있었다. 두 번째로 보행자들의 높은 통행량 하에서 흔히 발생되는 전경 객체가 배경으로 학습되는 문제를 피하기 위하여 각 화소의 정적인 정도를 이용하여 배경 모델의 학습 속도를 동적으로 조절하였다. 즉 최근 화소 값에 큰 차이가 발생한 화소들은 배경 영역이 아닐 가능성이 높으므로, 이에 대해 낮은 학습 비율을 적용함으로써 높은 통행량을 보이는 영상에서도 유효한 배경 모델을 유지하는 것이 가능했다. 마지막으로 영상의 빠른 밝기값 변화에 대응하기 위하여 연속한 두 프레임 간의 밝기 변화를 선형 변환으로 추정하였으며, 훈련된 배경 모델을 이 선형 변환에 의해 직접적으로 변환시켜 주었다. 제안한 고정 소수점 연산에 의해 기존의 가우시안 혼합 배경 모델링 방법을 구현한 결과 배경 제거에 기존 방법의 약 30%의 연산시간 만을 필요로 하였다. 또한 제안한 방법을 실제 환경의 영상에 적용한 결과 기존의 배경 제거 방법에 비해 검출률이 약 20% 향상되었으며, 오검률은 5~15% 가량 낮아지는 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.849-852
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• 2000

본 논문은 배경이 고정되지 않은 복잡한 동영상에서의 물체 추적을 위하여 다중 모델 색상 히스토그램 역투영(Multi Model Color Histogram Back-projection)방법을 제안한다. 색상 히스토그램 역투영(Color Histogram Back-projection)을 이용하면 카메라의 움직임 때문에 발생하는 배경의 변화에 관계없이 물체를 추적할 수 있다. 기존의 방법은 추적하려는 물체에 대해 하나의 모델만을 적용했기 때문에, 배경영역 색분포의 영향을 많이 받는다. 이를 해결하기 위해 다중 모델 색상 히스토그램 역투영 방법을 이용하였다. 이 방법은 추적하려는 물체에 대해 여러 개의 모델을 구하여 각각에 대해 색상 히스토그램 역투영을 수행한다 또한 역투영 이진 영상에서 물체의 위치를 결정하기 위한 수평, 수직 프로젝션 방법의 문제점을 레이블링(Labeling)을 사용하여 보완하였다.

• 한국토양환경학회지
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• 제3권1호
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• pp.31-44
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• 1998

본 연구는 중금속원소의 주오염원 중의 하나인 금속폐광산에 다량 잔존하는 폐석을 효율적으로 처리하기 위해 실내모형시험을 수행하였으며, 그 결과를 광산폐석처리의 기술개발에 기초자료로 활용하고자 한다. 실험의 도구는 실험결과에 거의 영향이 없는 내산성 내알카리성의 아크릴산수지와 폴리에틸렌 관을 사용하였다. 본 연구에서 제작 운용된 8개의 모형을 계내의 환경, 충진물의 배열방식 및 종류 등으로 분류한다면 4개의 그룹으로 나눌 수 있다. 그룹 1은 계내에 폐석으로만 충진하여 개방계에서 실험한 배경모델이고, 그룹 2는 각각 두 개의 폐석층과 석회암편층을 층상으로 배열한 뒤 개방계와 폐쇄계로 구분하여 실험하였다. 그룹 3은 폐석과 석회암편을 골고루 잘 섞어 계내에 충진하고(혼합모델)이를 개방계와 폐쇄계로 구분하여 실험하였으며, 마지막 그룹 4는 폐석층의 표층부에 석회암편층을 가하여 실험하였다. 배경모델인 모델 Ⅰ로부터 배수된 시수는 실험초기부터 말기까지 중금속원소의 용존량이 매우 높다. 그런, 다른 모델에 비해 그룹 3에 해당되는 모델 Ⅴ와 Ⅶ은 중금속원소의 함량이 매우 낮아 제거효과가 가장 높은 것으로 나타났다. 폐쇄된 혼합모델에서 폐석과 석회암편의 혼합비를 1:1, 2:1로 달리하더라도 중금속원소의 제거효과 는 대동소이한 것으로 나타났다. 그러나, 계내를 같은량의 충진물로 충진하더라도 혼합모델은 층상모델에 비해 중금속원소의 제거효과가 현저히 높다. 그리고, 다른 실험조건이 같은 폐쇄계와 개방계를 비교하면 전자의 중금속원소의 제거효과가 다소 높은 것으로 나타났다.

• 의정연구
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• 제16권2호
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• pp.5-37
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• 2010

본 논문은 그동안 대안적 정당모델의 하나로 제시되어 왔던 원내정당모델에 대한 오해를 불식하고 본 모델이 추구하는 이상향(ideal type)을 보다 명료화하는 것을 목적으로 한다. 이것을 위해 원내정당모델과 경쟁하는 대안적 정당모델들인 대중정당모델, 포괄정당모델, 선거전문가정당모델과 어떠한 차이를 갖는 것인지를 비교하여 논의하고자 한다. 그동안 한국 정당의 문제점을 개선하기 위한 학계의 논의는 크게 '대중정당모델'(mass party model)과 '원내정당모델'(parliamentary party model)로 수렴되어 왔다. 하지만 이 같은 두 정당모델 진영간의 논쟁이 최근까지 지속되고 있는 배경에는 바람직한 정당모델에 대한 학계의 이론적 공감대가 지체되고 있는 측면이 있다. 우선적으로 원내정당모델에 대한 개념정리를 보다 명료화할 필요가 있다. 왜냐하면 그동안 진행되어온 원내정당론자들에 대한 대중정당론자들의 비판은 대체로 '원내정당모델'이 '포괄정당'과 '선거전문가정당'과 태동배경과 강조되는 정당기능측면에서 성격이 다른 모델임에도 불구하고, 마치 같은 것으로 전제한 상태에서 진행되어 왔기 때문이다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.191-194
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• 2002

영상분할이란 영상 내에 존재하는 객체를 배경에서 분리해내는 것을 말한다. Active Contour 모델은 객체를 영상에서 분리하는 gradient 기반의 영상분할 방식이다. 전통적인 의미의 Active Contour 모델에서 사용한 gradient 함수 기반의 영상분할은 잡영이 많고 객체와 배경간 뚜렷한 경계가 없는 영상에서는 그 한계를 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 Active Contour 모델의 단점을 극복하기 위한 방법으로 영상 내의 진화곡선에 의존하는 에너지 함수인 Mumford-Shah Functional을 이용한 방법을 제안한다. 이 방법은 영상 내의 Active Contour를 진화시켜 Mumford-Shah 함수의 에너지를 최소화시키는 Level Set 함수를 찾고 Level Set 함수에 의해 얻어진 부분영상에서 히스토그램을 이용한 임계치(thresholding) 방식을 사용하는 보다 효과적인 객체추출 모델이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.770-772
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• 2016

본 논문에서는 음성신호처리 시스템에 유용하게 사용되는 음성신호의 특징 파라미터를 출력하는 스펙트럼 필터모델을 사용하여, 배경잡음 환경 하에서 음성신호 중의 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 따라서 본 논문에서는 배경잡음을 제거할 때 고려해야 할 인간의 청각특성이 포함된 음성의 진폭 스펙트럼에 의한 청각필터의 특성을 도입한다. 본 논문의 실험에서 사용한 성능평가의 방법으로는 음절 명료도의 테스트에 적합한 주관적인 평가인 주파수 영역에서의 스펙트럼 왜곡률(Spectral Distortion, SD)을 사용하여 실험결과를 비교하고 고찰한다.