• Convergence Security Journal
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• v.7 no.1
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• pp.1-10
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• 2007

Surveillance system with the fixed field of view generally has an identical background and is easy to extract and segment a moving object. However, it is difficult to extract the object when the gray level of the background is varied due to illumination condition in the real circumstance. In this paper we propose the segmentation algorithm to extract effectively the object in spite of the illumination change. In order to minimize the effect of illumination, the proposed algorithm is composed of three modes according to the background generation and the illuminational change. Then the object is finally obtained by using projection and the morphological operator in post-processing. A good segmentation performance is demonstrated by the simulation result.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.14 no.1
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• pp.117-124
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• 2013

This paper suggests the robust method of extraction for moving objects in illumination variation by using image sequence from an immovable camera. The most difficult part of the implication is the effect by illumination and noise. The object area is hardly estimated when the dusky area occurs in illumination variation by time change. This thesis describes the extraction of moving objects employed by Gaussian mixture model which is noise robust measure. Also, the report suggests the elimination method of illumination part in input image by the representative illumination image which is defined to minimize the illumination influence.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.53-56
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• 2003

본 논문에서는 비디오 지리정보시스템 구축을 위해 특징점을 이용한 객체 추적 알고리즘을 제안한다. 기존의 특징점을 이용한 객체 추적 알고리즘은 카메라의 움직임이 배제된, 즉 배경이 고정된 영상에서 객체의 특성을 이용한 방식으로, 운행중인 차량에 부착된 카메라에서 획득한 영상에서는 배경이 움직이므로 객체를 정확하게 추적하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 연속된 카메라 영상에서 모션벡터를 이용해 시간에 따른 객체의 변화율을 유도하고 유도된 변화율을 이용하여 객체 추적 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.430-432
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• 2000

시뮬레이션을 구현할 때 대부분의 경우 eventlist 라는 자료구조를 사용하여 사건(event)를 처리하고 시간을 스케쥴링(scheduling)한다. 그러나 eventlist를 사용하는 것은 객체 스스로가 사건을 처리하고 시간 스케쥴링을 하지 않는다는 점에서 객체지향적이지는 못하다. 그래서 본 논문에서는 객체 스스로가 상태를 가지며 사건을 처리하고 시간을 스케쥴링하는 전차대 전차, 전차대 헬기 교전을 위한 시뮬레이션을 설계 및 구현하였다. 설계는 상태변화를 쉽게 하고 시간 전진 문제를 쉽게 처리할 수 있는 Fa$\square$ade Pattern방법을 사용하였으며, 시간전진 방법은 상태변화에는 논리시간(logical time)을 이용한 이산사건(discrete event) 전진방법을 사용하였고 Graphic Visualization에는 실시간(real time)을 이용한 이산(discrete) 전진방법을 사용하여 논리시간과 실시간을 병렬로 동기화시켜 처리하였다. 구현은 Visual C++의 MFC 라이브러리를 사용한 MDI구조로 구현하였다. 논문의 시뮬레이션은 교전모델을 응용하였고 객체지향(Objected-Oriented)으로 설계 및 구현되어 각 객체의 재사용과 확장 및 수정이 용이하다는 장점을 가진다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1998.10a
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• pp.66-70
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• 1998

제조환경 정보의 급속한 변화는 변화에 유연(flexible)하게 대처할 수 있는 제조관리 시스템 개발을 요구하게 되었으며 이를 위한 방법으로 객체지향 개발방법론을 이용한 제조관리 시스템이 구축되어 시스템 구성요소들의 재사용성, 확장성, 유연성을 높일 수 있게 되었다. 그러나 개발된 객체지향 제조관리 시스템은 과거 데이터와 불확실한 데이터를 바탕으로 개발된 시스템이므로 시스템의 타당성 및 효율성의 검증을 위한 방법으로 객체지향 시뮬레이터를 개발하였다. 객체지향 시뮬레이터는 개발된 제조관리 시스템이 현장에 구축되었을 때 발생될 수 있는 문제점을 사전에 검출할 수 있을 뿐만 아니라 시스템의 성능을 사전에 측정할 수 있어 제조관리 시스템의 개발비용을 단축할 수 있게 된다. 본 연구에서는 가상공장의 특성을 구현한 가상공장(virtual factory) 콤포넌트, 제조관리 시스템과의 인터페이스를 담당하는 커넥터(connector) 콤포넌트, 제조시스템의 구성환경을 모델링하는 컨피규레이션(configuration) 콤포넌트, 시뮬레이션의 시간전진을 담당하는 시계(clock) 콤포넌트 등으로 이루어진 객체지향 시뮬레이션의 프레임워크(framework)를 제시하고, 제조관리 시스템과 연계된 시뮬레이션을 통해 제조관리 시스템의 검증, 평가 방안으로 이용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.184-186
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• 2003

실세계의 공간 객체는 시간이 흐름에 따라 위치 또는 모양과 같은 속성이 변경되고, 이로 인해 대용량의 이력 데이터가 발생된다. 이러한 시공간 객체의 이력을 효율적으로 저장하고 빠르게 검색하기 위하여 색인 기법들에 대한 연구가 최근까지 활발히 진행되어 왔다. 그러나 기존의 공간 데이터베이스의 색인 기법들은 시공간 객체의 이력을 지원하기에 적절치 못하거나 실세계의 객체에 직접 적용하기 어려운 문제점을 갖는다. 따라서 이 논문에서는 이산적으로 변화하는 시공간 객체의 이력을 효율적으로 관리하기 위해 다중 버전 구조의 색인을 설계한다. 그리고 실세계의 시공간 객체가 갖는 일반적인 특징을 분석하여 그 결과를 토대로 확장된 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.261-264
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• 2006

본 논문은 조명의 변화가 심한 연속영상에서 동적객체를 안정적으로 추출하기 위하여 색상강도 및 기울기 기반 배경모델을 구축하고 이를 이용하여 입력영상으로부터 동적 객체의 윤곽선을 안정적으로 추출하는 기법을 제시한다. 제안기법에서는 우선, 동적객체가 포함되지 않은 배경 연속영상의 HSI 컬러공간에서 색상(Hue) 강도와 색상 기울기에 대한 배경모델을 생성한다. 실시간으로 입력되는 동적 객체를 포함한 연속영상에 대하여 각 화소에 대한 색상(Hue)성분을 추출하고 이웃 화소와의 색상성분에 대한 기울기 크기를 계산한다. 이를 기구축된 배경모델과 비교하여 그 차분값이 일정 임계값을 초과하는 경우 동적객체의 윤곽선으로 판별한다. 제안 기법은 극심한 조명 변화에 강건하게 동적 객체의 윤곽정보를 실시간 추출하였다. 본 논문에서는 기존 RGB 기반 배경 모델링 기법을 적용한 경우와의 비교 실험을 통하여 제안 기법의 안정성을 보였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.47-52
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• 2005

본 논문에서는 4S-Van에 의하여 수집된 동영상으로부터 공간정보, 특히 도로 표지판을 구축하고 갱신할 수 있는 변화탐지 기술에 대하여 소개한다. 4S-Van은 차량의 위치/자세정보와 영상을 동기화하여 취득하고 이로부터 공간객체의 위치정보를 구축하는 시스템이다. 4S-Van에서 취득한 영상으로부터 표지판을 구축하고 갱신하는 작업은 수동 입력에 의한 많은 시간을 필요로 하며, 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 영상으로부터 표지판 정보를 구축 및 갱신할 때 수동 입력을 최소화하기 위한 방법을 제안하고 시스템을 구축한 결과를 제시한다. 4S-Van 데이터로부터 객체의 위치를 결정하는 사진측량기술과 영상처리기술을 결합하여 공간객체를 인식할 수 있는 기술을 제안하였으며, 새로 취득된 동영상에서 객체의 변화를 탐지함으로써 해당객체의 정보만을 새로 구축할 수 있도록 하였다. 개발된 시스템은 표지판 정보의 효율적 구축과 갱신을 지원할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.40-42
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• 2005

1990년대 중반 이후 위치 기반 서비스에 대한 활용이 증가되면서 이동 객체를 효과적으로 저장, 관리하기 위한 않은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 미래 위치를 검색하기 위한 시공간 색인 구조에서 계속적인 이동 객체의 위치 변화를 효과적인 갱신하기 위한 기법을 제안한다. 제안하는 갱신 기법은 이동 객체의 위치 변화에 따른 색인 구조의 재구성 시간을 감소시키기 위해 전통적인 공간 분할 방식의 색인 구조를 변형한다. 이동 객체의 위치 변화를 처리하기 위해 보조 색인 구조를 통해 단말 노드를 직접 접근하여 상향식으로 갱신을 수행한다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.5_1
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• pp.535-543
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• 2022

A drone is used to diagnose crop growth and to provide information through images in the agriculture field. In the case of using high spatial resolution drone images, growth information for each object can be produced. However, accurate object detection is required and adjacent objects should be efficiently classified. The purpose of this study is to develop a Chinese cabbage object detection algorithm using multispectral reflectance images observed from drone and computer vision techniques. Drone images were captured between 7 and 15 days after planting a Chinese cabbage from 2018 to 2020 years. The thresholds of object detection algorithm were set based on 2019 year, and the algorithm was evaluated based on images in 2018 and 2019 years. The vegetation area was classified using the characteristics of spectral reflectance. Then, morphology techniques such as dilatation, erosion, and image segmentation by considering the size of the object were applied to improve the object detection accuracy in the vegetation area. The precision of the developed object detection algorithm was over 95.19%, and the recall and accuracy were over 95.4% and 93.68%, respectively. The F1-Score of the algorithm was over 0.967 for 2 years. The location information about the center of the Chinese cabbage object extracted using the developed algorithm will be used as data to provide decision-making information during the growing season of crops.