• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.29-29
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• 2019

급격한 도시화와 기후변화로 인한 자연적인 물순환 구조의 변화는 기존 수자원 이용 경향을 변화시키며 하천건천화 현상을 유발하고 있다. 이를 관리하기 위해 하천건천화 평가 및 예측이 가능한 영향 평가 기술이 필요하며, 국내에서는 GIS 기반의 분포형 수문 모형인 Drying Stream Assessment Tool and Water Flow Tracking (DrySAT-WFT)이 개발되어 활용되고 있다. 그러나 격자기반의 물수지 모형은 단위 cell 안의 수직적인 물의 거동은 파악하기 용이하나, 모형의 특성상 저수지, 댐, 보와 같은 수리 시설물의 방류량에 따른 하도의 흐름 추적에는 어려움이 있다. 본 연구의 목적은 DrySAT-WFT 모형에 댐?보 방류량 자료와 연계한 하도추적 알고리즘을 개발하여 모형의 유출 모의 성능을 개선하고, 1976년부터 2015년까지의 유출 모의를 통해 전국 표준유역을 대상으로 각 유역에 대한 하천건천화 원인 추적 및 평가를 수행하고자 한다. 하천건천화영향요소를 고려하기 위한 모형의 입력 자료로 산림높이, 도로망, 지하수 이용량, 토지이용, 토심, 기상 변화에 대해 1976년부터 2015년까지 구축한 시계열 전국 자료를 활용하였으며, 일별 강우량, 상대습도, 평균풍속, 평균 및 최고, 최저 기온, 일조시간의 기상자료를 구축하였다. 개선된 DrySAT-WFT 유출 모의 결과는 선행 연구와의 비교를 통해 모의 개선점을 정량적으로 제시하고자 한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2100-2103
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• 2003

기존의 객체 추출 및 추적 기법은 외형 변화가 없는 객체를 대상으로 하거나 배경이 고정된 영상만을 고려하였다 본 논문에서는 영역의 색상과 움직임 정보, 그리고 인접한 영역의 상관 관계를 고려한 Markov Random Field (MRF) 모델을 제안한다. MRF 모델은 영상의 시간적 공간적 상관성을 기반으로 최적의 레이블 셋을 계산함으로써 보다 정확하게 객체를 추출 및 추적할 수 있다. 또한, 블록 기반 움직임 추출 알고리즘인 Diamond Search (DS)를 분할된 영역에 적용하여 빠르게 영역의 움직임과 전역 움직임을 추정하였다. 실험 결과 제안한 방법이 객체의 외형 변화와 카메라 움직임이 있는 동영상에서 빠른 속도로 정확하게 객체를 추출 및 추적하는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.147-150
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• 2000

본 논문은 무인감시 시스템의 특성상 조명 상태의 변화나 카메라의 흔들림과 같은 환경의 변화에 적응할 수 있도록 연속된 세 프레임간의 차영상를 이용하는 방법을 적용하여 움직임 정보를 추출하고, 영역의 분할 및 특징점 추출을 수행한 후에, 인공 신경회로망 기법을 적용하여 이동표적을 추적한다. 추적시에는 추출된 각각의 표적간의 데이터 연결을 움직임 정보의 특징점들을 이용, 레이블링하여 각각의 표적을 연결시켜 추적의 성능을 높였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.250-253
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• 2020

파일 추적은 디지털 포렌식에서 매우 중요한 요소이며, 파일 추적에는 파일의 원본 확인과 이동 경로 분석이 수반된다. 본 논문은 다양한 매체를 통해 이미지 파일이 전송될 때 변화하는 시각정보와 원본 확인에 사용되는 해시값의 변화를 분석함으로써 파일 추적 시 고려해야 할 사항을 연구하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.2714-2716
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• 2000

칼라는 물체의 특성을 나타내는 고유한 성질 중의 하나로 칼라 정보를 이용하면 물체를 추적하는데 많은 도움을 얻을 수 있다. 그러나 동일한 칼라의 물체일지라도 조명의 상태나 물체의 형태 등에 따라 실제 이미지 상에 나타나는 칼라는 조금씩 다른 칼라값을 갖는다. 따라서 칼라를 이용하여 물체를 표현하기 위해서는 이미지 상에 나타나는 이러한 물체의 칼라 분포를 효과적으로 모델링할 수 있는 방법이 필요하다. 또한 한번 모델링된 칼라일지라도 물체가 이동하거나 조명이 변화하게 되면 칼라의 분포가 변화하므로 모델링된 칼라가 이러한 변화에도 적절히 대응할 수 있어야 칼라 정보를 이용하여 물체를 추적할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 물체의 칼라 분포를 look-up table을 이용하여 모델링하고 추적하는 물체의 칼라 정보를 이용하여 모델링된 칼라 분포를 다시 갱신하는 적응형 look-up table 방법을 제시하였다. 적응형 look-up table은 모든 칼라값을 테이블로 표현하므로 어떠한 칼라 분포도 모델링할 수 있으며 연산시 단순 참조 방식으로 처리되기 때문에 빠른 계산이 가능하다. 또한 look-up table은 지속적으로 갱신되므로 조명의 변화나 물체의 이동 등으로 인한 칼라 분포의 변화에도 적절히 대응할 수 있다. 본 논문에서는 칼라 정보를 이용하여 물체를 추적하는데 적응형 look-up table을 이용함으로써 적응형 look-up table의 타당성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2007.02a
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• pp.83-86
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• 2007

비디오에서의 물체 추적은 컴퓨터비젼(computer vision)의 주요 연구 분야로 지능형 로봇, 무인 감시 체제 등의 영역의 핵심 기술로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 다중물체추적을 통해 카메라로 부터 입력된 동영상에서 특정 장소를 지나가는 사람들을 추적함으로서, 그 지역에서의 인구의 이동 패턴을 추출하고 자 한다. 물체 추적은 블롭 추적(blob tracking) 방식을 이용하며, 이를 위해 정확한 전경물체 추출, 추출된 이미지 블롭(blob)과 기존 트랙과의 연결, 새로운 물체(사람)의 등장과 퇴장등의 작업을 수행한다. 추적된 물체들이 궤적을 통해, 시간의 변화에 따른 그 지역에서의 인구의 밀도, 주 이동 경로, 방향 등의 변화를 추출한다. 이러한 통계치는 해당 지역의 개발 정책 수립 및 시장성 조사를 위한 2차 데이타로 활용할 수 있다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2009.06a
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• pp.61-64
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• 2009

본 논문에서는 단축과 2축 회전형추적시스템의 장점을 가진 시간 제어 극축회전형(Chronological Polar axis tracking) 태양광추적발전시스템에 대한 연구결과를 보여주고 있다. 천체 망원경의 별 추적 방식과 같은 시간 제어 극축 회전 방식으로 태양 추적방법의 정밀도를 높이면서 제어를 간소화하였고 계절 변화에 따른 태양 남중고도의 변화를 패널이 동시 추적 가능하도록 하였다. 향후 집광형태양광발전시스템에 적용가능성을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.239-241
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• 2007

최근에 지능형 로봇분야에서 주위 카메라를 기반으로 실시간으로 환경인식 및 물체 추적 등 다양한 분야에서 연구가 활발히 진행되고 있다. 환경인식 및 물체 추적은 결국 배경과 관심물체를 분리하는 것이라고 볼 수 있는 데, 차 연산을 이용하여 물체의 움직임만을 배경으로 분리하는 방법과 물체인식을 통해 배경으로부터 분리하여 추적하는 방법에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 배경과 물체 사이에서 변화하는 색상의 변화를 퍼지기법을 이용하여 물체를 배경과 분리하여 실시간으로 물체를 추적하고자 한다. 실시간 물체 추적을 위해 전체영상에 대한 전역적 탐색을 통해 여러 후보 물체 중 관심물체를 배경에서 추출 후, 추출된 물체의 크기에 따른 지역탐색을 통하여 물체를 추적하는 방법이다. 그리고 본 논문에서는 ARM프로세서를 이용한 카메라시스템을 제작하여 실시간으로 영상분활을 실험하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.135-138
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• 2001

증강현실 시스템을 구축하는데 있어 실시간 가상객체 위치 추적은 실세계와 가상객체를 정확하고 깊이감 있게 정합하고, 실세계 움직임에 따른 가상객체 위치변화 추적에 중요하다. 따라서 실시간 카메라 입력영상으로부터 가상객체의 위치를 추적하는데 있어 정확성과 함께 빠른 수행시간이 요구된다. 본 논문에서는 HMD(Head Mounted Display)장비에 장착된 두 개의 카메라로부터 관찰자의 시점 이동에 따른 가상객체 정합위치 정보를 입력받아 그 위치를 정확하게 인식하고 빠르게 추적하기 위하여 인위적인 랜드마크 형태를 정의하였으며, 실시간 입력영상으로부터 랜드마크 중심점 위치를 실시간으로 추적하기 위해 일정시간 간격마다 입력받은 첫 영상으로부터 얻은 랜드마크 영역 정보를 이용하여 중심점의 위치를 추적함으로써 수행시간을 줄이고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.594-596
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• 2012

본 논문에서는 손 모션에 대하여 피부색 검출을 기반으로 전역적인 모션을 추적하고 모션 벡터를 생성하여 제스처를 인식하는 방법을 제안한다. 추적을 위하여 Shi-Tomasi 특징점 검출 방법과 Lucas-Kanade 옵티컬 플로우 추정 방법을 사용한다. 손 모션을 추적하는 경우 손의 모양이 다양하게 변화하므로 초기에 검출된 특징점을 계속적으로 추적하는 일반적인 방법으로는 손의 모션을 제대로 추적할 수 없다. 이에 본 논문에서는 프레임마다 새로운 특징점을 검출한 후 옵티컬 플로우를 추정하고 이상치(outlier)를 제거하여 손 모양의 변화에도 추적을 통한 모션 벡터 생성이 가능하도록 한다. 모션 벡터들로 인공 신경망을 사용한 판별 과정을 수행하여 최종적으로 손 모션 제스처에 대한 인식이 가능하도록 한다.