• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.1418-1426
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• 2009

주어진 배경 이미지로부터 전경 객체를 분리하는 것을 목표로 하는 배경 차분화 기법에 관한 많은 연구가 있어 왔다. 최근에 발표된 몇 가지 통계 기반 배경 차분화 기법들은 동적인 환경에서 동작할 수 있을 정도로 안정된 성능을 보이는 것으로 보고되고 있다. 그러나 이들 기법은 일반적으로 매우 많은 계산 자원을 요구하며, 객체의 명확한 윤곽을 획득하는데 있어서는 아직 어려움이 있다. 본 논문에서는 점진적으로 변화하는 배경을 모델링하기 위해 복잡한 통계 기법을 적용하는 대신 간단한 이동-평균 기법을 사용한다. 또한 픽셀별로 할당되는 다중의 임계치 대신 유전자 학습에 의해 최적화되는 하나의 전역적 임계치를 사용한다. 유전자 학습을 위해 새로운 적합도 함수를 정의하여 학습하고 이를 이용하여 이미지의 분할 결과들을 평가한다. 본 논문의 시스템은 웹 카메라가 장착된 개인용 컴퓨터에서 구현하였으며, 실사 이미지들에 대한 실험 결과에 의하면 기존의 가우시안 믹스쳐 방식보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.513-518
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• 2006

본 논문에서는 특별한 스튜디오 조명이 아닌 가정용 혹은 학교용 조명 하에서 동작하는 감정 표현이 가능한 그림자 놀이 도구를 소개한다. 이 놀이는 사용자의 실사로부터 추출된 가상 그림자에 사용자의 동작에 따라 실시간으로 반응하는 가상 표정 애니메이션 캐릭터를 투영한다. 이 놀이 도구는 행위전시 등의 공연 환경뿐만 아니라 가정, 학교 등의 일상 환경에서도 동작이 가능하도록 설계되었다. 따라서 가장 일반적인 조명의 하나인 가정용 형광등과 백열등 환경을 가정하였고, 배경에 대해서는 어떤 제약도 가정하지 않았다. 사용자의 실사를 구분하는 과정에는 배경 차분화 기법을 사용하였고, 빛의 산란 및 실제 그림자의 영향 등으로 인한 잡음을 최소화하기 위해 몇 가지 잡음 제거 알고리즘을 결합하여 적용하였다. 이 도구에서 가상 그림자의 표정 애니메이션은 사용자의 손동작에 따라 변화하며, 손동작 및 머리 위치의 추적을 위해 새로이 고안한 자질 기반 추적 기법을 적용하였다. 이 도구는 공연장에서의 인터렉티브 미디어 아트 전시 또는 공연, 아동 대상의 미술 교육, 예술치료 등의 분야에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권1호
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• pp.25-36
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• 2008

본 논문은 조명의 변화가 심한 영상에서 손 형태를 안정적으로 인지하는 기법에 관한 것이다. 제안한 방법은 HSI 색상공간에서 색상(Hue) 및 색상 기울기(Hue-Gradient)를 기반으로 정의된 배경모델을 구축하고, 실시간으로 입력되는 영상과의 배경차분(background subtraction)기법을 이용하여 배경과 손을 구분한다. 추출된 손의 영역으로부터 18가지의 특징요소를 추출하고 이를 기반으로 다중클래스 SVM(Support Vector Machine) 학습 기법을 사용하여 손의 형태를 인지한다. 제안 기법은 색상 기울기를 배경 차분에 적용함으로써, 조명 환경이 배경 모델의 조명과 다르게 급격한 변화가 이루어졌을 때도 안정적으로 손의 윤곽정보를 추출할 수 있도록 하였다. 또한, 실시간 처리를 저해하는 복잡한 손의 특성정보 대신, OBB의 크기에 대하여 정규화된 두 개의 고유값과 객체 기반 바운딩 박스(OBB)를 구성하는 16개 세부 영역에서의 손 윤곽픽셀의 개수를 손의 특성정보로 사용하였다. 본 논문에서는 급격한 조명 변화 상황에서 기존 RGB 색상요소를 기반으로 하는 배경차분법과 색상을 기반으로 하는 배경차분법, 본 논문에서 제안하는 색상 기울기 기반 배경 차분법의 결과를 비교함으로써 제안 기법의 안정성을 입증하였다. 6명의 실험대상자의 1부터 9까지의 수지화 2700개의 영상으로부터 손 특성 정보를 추출하고 이에 대하여 훈련을 통한 학습 모델을 생성하였다. 학습모델을 기반으로 실험자 6인의 손 형태 1620개의 데이터에 대하여 인지 실험을 실시하여 92.6%에 이르는 손 형태 인식 성공률을 얻었다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권6호
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• pp.957-966
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• 2018

최근 들어 고령화 및 1인 가구 증가로 인해 IoT기반 원격환자모니터링에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 원격환자모니터링을 위한 다중의 IR-UWB레이더를 이용한 비접촉식 생체신호측정시스템을 제안하였다. 기존에는 생체신호처리를 위해 배경차분알고리즘을 적용하였으나, 전압노이즈, 계단현상 등의 에러 발생을 없애고자 다중 배경차분 알고리즘을 적용하였다. 다중배경차분알고리즘은 이전 클러터와 현재 클러터의 변화량을 계산하여 신호를 추출하며, 본 연구에서는 SVD알고리즘을 이용하였다. 개선된 다중배경차분알고리즘을 생체신호측정에 응용하여 고속 푸리에 변환을 통해 호흡수를 계산하였다. 제안한 IR-UWB레이더를 이용한 시스템 및 다중배경차분알고리즘의 검증을 위해 호흡수 측정을 진행하였다. Neulog사의 부착형 공기압착식 호흡측정기를 대조군으로 실험한 결과 97.36%의 정밀도를 확보함으로서 본 연구의 타당성을 검증하였다. 구현된 알고리즘은 기존의 접촉식 웨어러블 방식의 불편함을 개선하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.268-271
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• 2016

배경 모델과 배경 차분화로 구성되어 있는 전경객체 추출은 다양한 컴퓨터 비젼 응용에서 중요한 기능이다. 조명 변화를 고려하지 않은 기존 방법들은 급격한 조명 변화에서는 성능이 저하된다. 본 레터에서는 이 문제를 해결할 수 있는 조명 변화에 강인한 배경 모델링 방법을 제안한다. 제안 방법은 다른 적응률을 가진 두 개의 배경 모델을 사용함으로써 조명 조건에 신속하게 적응할 수 있다. 본 논문의 제안 방법은 non-parametric 기법으로서 실험에서는 기존 non-parametric 기법들보다 우수한 성능 및 낮은 복잡도를 보여줌을 증명하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권5호
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• pp.16-22
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• 2011

본 논문에서는 배경 차분에 의해 객체를 검출하고 확률적으로 표본화된 입자 필터링(particle filtering)기법을 사용한 다중객체 추적 기법을 제안한다. 확률적으로 표본화된 입자들을 사용하여 다중 객체에 독립적으로 적용할 때 발생하는 계산 복잡도(computational complexity)를 감소시키는 동시에 안정적인 추적을 가능하게 하였다. 객체의 색상정보를 사용한 히스토그램 분포에 의한 관측 모델(observation model)을 구성하고 객체의 움직임 정보를 위해 동적 모델을 공식화하여 영상을 해석하였다. 전체적인 추적 시스템은 베이시언 최대 우도 기법(Bayesian maximum likelihood method)을 근간으로 하되, 입자 필터링을 객체 추적에 적용하여 실용적인 현실 객체 추적 상황에도 강건하게 대처할 수 있음을 실험을 통해서 증명하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.407-409
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• 2015

가우시안 혼합 모델(GMM)과 배경 차분 기법을 이용한 이동 객체 검출(MOD) 알고리듬을 하드웨어로 구현하였다. 구현된 MOD 프로세서는 EGML(Effective Gaussian Mixture Learning)을 기반으로 배경을 생성하고 업데이트하며, EGML 계산 일부의 근사화를 통해 하드웨어 복잡도를 줄였고, 파이프라이닝 기법을 통해 동작속도를 개선하였다. 또한 가우시안 파라미터들을 가변시킬 수 있도록 함으로써 다양한 조건에서 이동 객체 검출 성능이 향상되도록 구현하였다. 설계된 회로는 FPGA-in-the-loop방식으로 하드웨어 동작을 검증하였으며, XC5VSX95T FPGA 디바이스에서 최대 109 MHz의 클록 주파수로 동작 가능한 것으로 평가되었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.98-99
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• 2015

사람 검출은 다양한 분야에서 활용이 많은 기술이다. 검출은 노이즈, 그림자, 조명 변화, 사람형태 등을 고려해야 우수한 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 블록기반으로 복잡한 실내환경에서 상기 문제를 극복할 수 있는 사람 검출 방법을 제안한다. 제안방법은 모션 추출, 배경차분화, 전경객체 추출, 사람의 고유색 검출로 구성된다. 다양한 실내환경에서 제안방법을 적용하여 우수성을 증명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.2213-2220
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• 2017

EGML (Effective Gaussian Mixture Learning) 기반의 배경차분 기법을 이용한 이동객체 검출 (Moving Object Detection; MOD) 프로세서의 효율적인 하드웨어 구현 방식을 제안한다. 하드웨어 복잡도를 감소시키기 위해 배경 생성에 사용되는 일부 연산을 근사화하여 구현하였으며, 배경차분과 가우시안 계산의 나눗셈 연산에 사용되는 하드웨어 자원이 공유되도록 설계하였다. 설계한 MOD 프로세서는 MATLAB/Simulink를 이용한 HDL-netlist 시뮬레이션과 FPGA-in-the-loop 방식을 통해 기능을 검증하였다. IEEE CDW-2014 데이터 세트의 6가지 영상을 입력으로 사용하여 MOD 성능을 평가한 결과, 평균 재현율(recall)은 0.7700, 평균 정밀도(precision)는 0.7170, F-measure가 0.7293으로 평가되었다. Xilinx ISE를 이용하여 FPGA 합성한 결과, Virtex5 XC5VSX95T 디바이스에서 총 882 슬라이스와 $146{\times}36kbit$의 블록 램으로 구현되었으며, 동일한 알고리듬을 적용한 기존의 구현 사례에 비해 약 60%의 하드웨어를 감소시켰다. MOD 프로세서는 최대 75 MHz의 클록 주파수로 동작하여 $800{\times}600$ 해상도의 영상에 대해 39 fps의 성능으로 실시간 처리가 가능한 것으로 평가되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.359-366
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• 2016

방사선 치료에 있어서 정상 조직에는 방사선을 최소화 하고 종양 부위에 정확한 방사선을 집중해서 조사하여 국소 종양 제어율(Local Tumor Rate)을 극대화 하는 것이 가장 중요하다. 이를 위해서 초기에는 치료사들이 직접 환자의 움직임을 감지했으나 정확도가 떨어지고 치료사들의 피로가 가중되는 문제점들이 있었다. 또한 웹카메라를 이용하여 기준영상과 갱신되는 영상의 차분값을 계산하여 그 결과가 기준값을 초과하면 움직임이 발생한 것으로 판단하는 시스템을 사용하였다. 그러나 이 시스템은 환자의 움직임을 정량적으로 분석할 수 없고 토모치료기의 치료베드 이동시 변화되는 배경을 환자와 가려낼 수 없었다. 이에 본 논문에서는 이러한 한계점을 해결하고자 지수가중치(${\alpha}$) 필터를 이용하여 환자의 움직임을 정량화 하고 환자와 치료환경의 배경이미지를 분리하여 치료중 환자의 움직임만을 감지하여 환자의 움직임으로 인한 문제를 줄일 수 있었다.