• 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.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.563-572
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• 2020

갯벌은 환경에 대한 중요한 지표를 제공하기 때문에 이를 체계적으로 모니터링하는 것이 필요하다. 이를 위해 갯벌에 서식하는 생물들을 주기적으로 관찰하여 환경의 변화를 모니터링하는 사업이 진행되고 있다. 하지만 사람이 직접 관찰하는 방법으로 이루어지고 있어 비효율적이다. 본 논문에서는 갯벌에 서식하는 생물들을 센서 네트워크 기술을 이용하여 자동으로 모니터링하는 시스템에 적용될 수 있는 갯벌 영상 배경 모델링 방법을 제안한다. 센서 네트워크 기술을 적용하면 전송 용량의 한계로 영상을 충분히 확보하는 것이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 분석에 사용될 영상의 개수가 적은 상황에서 갯벌 영상의 특성을 반영하여 효과적으로 배경을 모델링하고 모델링을 이용하여 전경 맵을 구하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 간단하면서도 정확하게 갯벌 영상에서 배경을 모델링하는 것을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.47-50
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• 2016

객체를 추적하는 기술은 컴퓨터 비전 분야에서 활발히 연구되고 있는 분야 중 하나이다. 그 중 고정된 단일 카메라를 이용한 객체 추적 기술은 비디오 감시(Surveillance) 등에서 활용되고 있다. 고정된 카메라 환경에서 객체를 추적하는 방법 중 배경 모델링(Background Modeling)을 이용한 방법은 간단하면서도 널리 사용되는 방법 중 하나이다. 객체의 움직임이나 특징을 분석하여 배경 모델을 생성한 후 배경 정보를 이용하여 전경을 분리하면 쉽게 객체를 추출할 수 있다. 그러나 객체의 움직임이 적은 경우 해당 영역에서의 배경 모델은 정확하게 생성될 수 없다. 배경 모델을 학습하는 동안 객체가 충분이 움직이면 이런 문제를 해결할 수 있으나 객체가 움직이기 전까지는 오류가 지속된다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 인페인팅(Inpainting)을 이용하여 움직임이 적은 영역을 보정하여 정확한 배경 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 배경 모델을 생성한 후 객체로 식별할 수 있는 후보 영역을 식별한다. 선정된 영역들 중 사용자가 객체로 판단되는 영역을 선택하여 해당 영역에 대해 인페인팅으로 화소값 및 가중치들을 보정한다. 보정된 영상으로 배경 모델링을 수행하면 움직임이 적은 영역에 대해서도 효과적으로 배경 모델을 생성 할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.387-391
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• 2008

움직이는 객체를 검출하기 위해서 정확한 배경을 사용하기 위해 널리 사용되는 방법으로는 가우시안 혼합 모델이다. 가우시안 혼합 모델은 확률적 학습 방법을 사용하는데, 이 방법은 움직이는 배경일 경우와 이동하던 물체가 정지하는 경우 배경을 정확히 모델링하지 못한다. 본 논문에서는 확률적 모델링을 통해 혼잡한 배경을 모델링하고 객체의 계층적 처리를 통해 보다 정확한 배경으로 갱신할 수 있는 학습 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.611-614
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• 2024

최근 많은 분야에서 인공지능을 사용한 산업이 각광을 받고 있고 그중 챗-GPT 로 인하여 챗봇에 관한 관심도가 높아져 관련 연구가 많이 진행되고 있다. 특히 질문에 대한 답변을 생성해주는 분야에 대한 연구가 많이 이루어지고 있는데, 질문-답변의 데이터 셋에 대한 학습 방식보다는 질문-답변-배경지식으로 이루어진 데이터 셋에 대한 학습 방식이 많이 연구가 되고 있다. 그러다 보니 배경지식을 어떤 방식으로 모델에게 이해를 해줄 지가 모델 성능에 큰 부분 차지한다. 그리고 최근 연구에 따르면 이러한 배경지식 정보를 이해시키기 위해 잠재 변수 모델링 기법을 활용하는 것이 높은 성능을 갖는다고 하고 트랜스포머 기반 모델 중 생성 문제에서 강점을 보이는 BART(Bidirectional Auto-Regressive Transformer)[1]도 주로 활용된다고 한다. 본 논문에서는 BART 모델에 잠재 변수 모델링 기법 중 잠재 변수를 어텐션에 곱하는 방식을 이용한 모델을 통해 답변 생성 문제에 관한 해결법을 제시하고 그에 대한 결과로 배경지식 정보를 담은 답변을 보인다. 생성된 답변에 대한 평가는 기존에 사용되는 BLEU 방식과 배경지식을 고려한 방식의 BLEU 로 평가한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권4호
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• pp.102-110
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• 2009

본 논문은 적외선영상(infrared image)에서 배경모델링 기반의 실시간 객체 탐지 기법과 고속 PPC(PowerPC) & FPGA(Field Programmable Gate Array) 기반 개방형 구조의 하드웨어 설계 방법을 제안한다. 개방형 구조는 하드웨어 및 소프트웨어의 이식이 용이하고, 확장, 호환성, 관리 및 유지보수 등이 편리한 장점이 있다. 제안된 배경모델링 방법을 개방형 구조에 탑재하기 위하여 입력영상에서 검색영역 템플릿을 성긴 블록으로 구성하여 탐색영역의 크기를 줄인다. 또한, 이전 프레임과 현재 프레임에서 영상의 흔들림이 발생했을 때 보정하기 위해 전역움직임 보상방법을 적용한다. 배경과 객체를 분리는 픽셀 밝기의 시간 분석을 통해 적응적 값을 적용한다. 분리된 객체주변에 발생하는 클러터 제거 방법은 중앙값 필터를 적용한다. 설계된 임베디드 시스템에서 배경모델링, 객체탐지, 중앙값 필터, 라벨링, 합병 등의 방법은 PPC에서 구현하였다. 실험결과 제안된 임베디드 시스템에서 전역 움직임 보정과 배경예측을 통해 실시간으로 객체가 탐지될 수 있음을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.432-434
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• 2012

본 논문에서 우리는 고정된 교통 CCTV 카메라 화면 내에 존재하는 배경의 동적 요소틀을 효과적으로 모델링 할 수 있는 새로운 배경 모델을 제안하고자 한다. 우리의 모델은 [1]에서 제안했던 multiple-thresholded local binary patterns(MTLBP)배경 모델을 확장한 것으로, 가우시안 필터를 통해 화면의 분산된 국부정보를 수집함으로써 움직이는 나뭇가지등과 같은 배경의 동적 요소를 제거한다. 우리는 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 저해상도의 영상에 대해서도 매우 빠르고 정확하게 동작할 수 있으며, 따라서 실제의 응용 시스템에 적합함을 보일 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제41권4호
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• pp.397-409
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• 2022

본 논문에서는 거리 종속환경에서 해수면에 의한 배경소음 모델링을 수행하였다. 모델링 환경에서 음원은 해수면 근처에서 수평 방향의 전 영역에서 위치하고, 수신기 배열은 거리 종속환경의 해양 도파관 내에 위치하였다. 거리 종속환경에서의 소음원과 수신기 간의 음파전달은 연성모드법을 사용하여 계산되었으며, 이를 이용하여 수신기 간 상호 스펙트럴 밀도행렬 식을 유도하였다. 계산된 상호 스펙트럴 밀도행렬은 소음 인텐시티, 빔형성 결과, 코히런스 함수를 계산하는 데 사용되었으며, 그 결과를 거리 독립환경에서의 결과와 비교하였다. 이를 통해 해저면 특성에 의한 수직 방향성과 거리 종속환경에 의한 수평면상의 비대칭성 특성이 모델링 결과에 반영됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.331-333
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• 2006

다양한 환경을 포항하고 있는 동영상에서 움직이는 객체를 추출, 인식하기 위해서는 배경 모델링이 중요하다. 기존의 대표적인 배경 모델링 방법으로 통계적 방법을 이용한 $W^4$ 방법이 있지만 칼라 영상의 다양한 환경에서 한계를 보인다. 본 논문은 큐 기반 배경 모델링을 이용한다. 이때 주요한 환경 변수가 되는 슬라이딩 윈도우의 큐 크기와 RGB 값의 그룹핑 크기, 프레임의 갱신검사 주기를 적응적으로 결정하기 위한 방법을 제안한다. 환경 변수를 결정하기 위친 객체 검출율, 객체 오검출율, 갱신율을 평가 기준으로 삼는다. 제안된 방법으로 실시간 처리에 부적합한 기존의 영상 처리 기법들을 개선하여 보다 효과적으로 객체를 인식할 수 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제11권4호
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• pp.318-325
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• 2008

MT 모델링에서는 송신원을 고려하지 않으므로, 평면파에 대한 배경 매질의 반응을 경계값으로 설정하는 Dirichlet 경계조건을 이용할 때에 그 경계값의 정확한 계산이 매우 중요하다. 이 연구에서는 1차원 배경 매질만을 가정하던 기존의 모델링 알고리듬을 2차원 배경 매질을 고려할 수 있도록 발전시켰다. 1차원 배경매질의 경우 경계값은 해석적으로 계산할 수 있으나, 2차원 구조가 존재하는 경우에는 2차원 모델링을 통해 경계값을 계산하여야 한다. 2차원 모델링의 TM(transverse magnetic) 및 TE (transverse electric) 모드는 3차원 모델링의 입사 전기장의 분극 방향과 2차원 구조의 주향에 따라서 결정된다. 전기장을 셀 모서리에 정의하는 기존의 3차원 모델링 알고리듬과 잘 부합하도록 2차원 모델링에서도 모서리에서 전기장을 계산하였다. 2차원 모델링을 통해 계산된 값을 3차원 모델링의 경계값으로 활용한 결과, 단층 모형 혹은 한 면에 바다를 포함한 모형에 대해 보다 정확한 겉보기비저항 및 위상을 얻을 수 있었다.