• 방송공학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.493-505
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• 2016

컴퓨터 비전이나 감시영상 시스템에서 유동인구 수 측정은 안전, 스케줄링, 광고효과 측면에서 중요한 과제 중 하나이다. 유동인구 수 측정은 조명변화, 부분적인 폐색, 중첩, 사람검출과 같은 다양한 어려움을 겪고 있다. 가장 큰 문제점은 혼잡한 상황에서 추적되는 객체에 대한 폐색과 중첩이다. 정확한 유동인구 수 측정을 위해 폐색과 중첩은 반드시 해결해야 할 과제이다. 본 논문에서는 기존의 보행자 추적 방법을 개선한 효율적인 유동인구 수 측정 시스템을 제안한다. 기존의 보행자 추적과 달리, 제안된 방법은 평균 필터 추적방법을 적용하여 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다. 또한 객체 추적의 성능향상을 위한 프레임 보상, 아웃라이어 제거를 통해서 추적을 개선한다. 그와 동시에 제안된 시스템은 추적된 객체의 다양한 정보를 저장한다. 데이터 셋 S6와 데이터 셋 S7에 대하여 유동인구 수 측정 정확도를 향상시키고 에러율을 줄인다. 또한 제안된 방법은 실시간으로 평균 80fps의 검출을 제공한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.478-484
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• 2014

본 논문에서는 Kinect Depth 카메라에서 손가락의 방향을 이용한 마우스 커서의 위치 선정에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 손가락의 방향이 카메라를 향해 있을 경우는 거리변환을 이용한 손의 중점좌표를 이용한다. 손가락의 방향이 카메라를 향해 있지 않을 경우에는 손가락의 끝점 좌표를 이용한다. 손의 중점좌표는 전처리를 거친 영상의 거리변환 결과에서 가장 밝은 픽셀의 좌표를 이용하여 구한다. 손가락의 방향이 카메라를 향해 있을 경우에는 손가락의 끝점 좌표와 손의 중점 좌표 사이의 거리가 가까워지므로 중점좌표를 이용하여, 위치 선정의 정확도를 향상시킬 수 있게 된다. 손가락의 끝점 좌표는 손 영역만을 추출한 영상에서 팔 부분을 제거하여 영상의 중심에서 가장 멀리 떨어져있는 픽셀을 이용하여 구한다. 본 논문에서 제안하는 커서 위치 선정의 정확도를 측정하기 위해 임의의 5개의 기준 좌표를 선정하고 기준 좌표와 측정된 마우스 좌표사이의 오차를 500회 반복하여 측정하여 에러율을 측정한 결과, 평균 11 % 미만의 오차율을 나타내어 제안한 방법의 정확도를 확인할 수가 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권4호통권316호
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• pp.36-44
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• 2007

본 논문에서는 무선 오디오와 영상 인터페이스를 이용한 스위치 제어 및 인식 등의 다양한 유비쿼터스 센서 네트워크 응용 서비스를 지원하기 위한 음성과 얼굴인식 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 하드웨어 부분으로 무선 오디오 및 이미지 센서, 심리응용모델을 이용한 음성인식과 주성분 분석법(PCA: Principal Components Analysis)을 이용한 얼굴이식 알고리즘, 그리고 LDPC(Low Density Parity Check)로 구성되어 있다. 제안된 음성과 얼굴인식 시스템은 센서의 효율적인 에너지 사용을 위하여 HOST PC에 삽입된다. 그리고 인식 시스템의 정확도를 개선하기 위하여 전방향 에러 정정 시스템을 구현하였다. 또한, 무선 채널 잡음의 효과적인 제거와 정정을 위하여 테스트환경과 시뮬레이션 계수를 최적화하였다. 결과적으로 사람 음성과 음성센서의 거리가 1.5m 이하일 경우에 FAR과 FRR을 각각 0.126%, 7.5%를 얻었고, 얼굴인식 알고리즘을 2회로 제한하였을 경우, GAR과 FAR을 각각 98.5%와 0.036%를 획득하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권7A호
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• pp.994-1004
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• 2000

본 논문에서는 무선과 같은 대역 제한되고 잡음의 영향이 심한 환경에서 동영상 부호화를 위해 H.263를 이용하여 비트스트림을 구성하였다. 구현된 비트스트림의 실제 데이터 부분에 대한 UEP를 위해 제안된 EREC 알고리즘을 적용하여 EREC 서부프레임을 구현한다. 이러한 것은 블록단위의 재동기를 할 수 있어 에러의 전파를 최소로할 수 있고 INTRADC, MVD와 같은 중요 비트위치알 수 있다. 이러한 중요비트 위치를 이용하여 클래스를 분류하고 클래스정보에 의해 가변적인 puncturing 테이블을 설계하였으며 터보 코드의 부호율을 클래스에 따라 다르게 설계하였다. 채널코딩은 터보 코드를 사용하고 인터리버는 EREC 서브프레임 단위의 가변 부호율을 적용시 중요비트의 부가 비트가 제거되지 않고 가변적인 크기이지만 송, 수신단에서 항상 동일하게 설계한다. 시뮬레이션 결과 비트오류확률 측면에서 EEP와 비슷한 부호율을 갖는 UEP는 개선된 결과를 얻을 수 있었고 영상에 적용한 결과 중요 비트들의 보호에의해 주관적, 객관적 화질이 좋아짐을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1812-1816
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• 2009

이미지 해석에 의한 유속장 측정방법은 유체역학분야에서 지난 30 여년 동안 많이 활용되어온 속도측정 기법으로 오늘날에는 이를 수공학 분야에서 이를 유량측정 등 수리현상 해석에 활용하려는 시도가 다각적으로 이루어지고 있다. 이에 본 연구에서는 이미지 해석에 의한 유속장 측정방법을 용담댐 시험유역에 적용하여 그의 자연하천에서의 적용성을 검토하고자 한다. 이미지 해석에 의한 유속장 측정방법은 PIV(Particle Image Velocimetry)로 통칭되고 있으며, PIV는 seeding, illumination, recording, 및 image processing의 네 가지 요소로 구성된다. seeding을 위해서 유체를 따라 흐를수 있는 작은 입자를 유체에 첨가한다. 유체를 따라 흐르는 입자들의 선명한 이미지를 얻기 위해서illumination이 필요하다. PIV를 이용하여 흐름을 해석하기 위한 illumination은 일반적으로 이중펄스 레이저가 이용된다. 이렇게 유속장 해석을 하려는 유체에 대하여 seeding 및 illumination이 준비되면 단일노출- 다중 프레임법, 혹은 다중노출-단일 프레임법으로 흐름을 recording을 한다. image processing은 이미지를 다운로드하고, 디지타이징 및 화질향상을 하는 전처리(pre-processing), 상관계수의 산정에 의한 유속 벡터의 결정 및 에러 벡터를 제거하고 유속장을 그래프화하는 후처리(post-processing) 과정으로 구성된다. LSPIV(Large Scale PIV)는 PIV의 기본원리를 근거로 하여 기존의 PIV에 비하여 실험실 내에서의 수리모형실험이나 일반 하천에서의 유속측정과 같은 큰 규모$(4m^2\sim45,000m^2$)의 흐름해석을 할 수 있도록 Fujita et al.(1994)와 Aya et al.(1995)이 확장시킨 것이다. PIV와 비교시 LSPIV의 다른 점은 넓은 흐름 표면적을 포함하기 위하여 촬영시에 카메라의 광축과 흐름 사이의 각도가 PIV에서 이용하는 수직이 아닌 경사각을 이용하였고 이에 따라 발생하는 이미지의 왜곡을 제거하기 위하여 이미지 변환기법을 적용하여 왜곡이 없는 정사촬영 이미지로 변환시킨다. 이후부터는 PIV의 이미지 처리 방법이 적용되어 표면유속을 산정한다. 다만 이미지 변환을 PIV 이미지 처리 전에 하느냐 후에 하느냐에 따라 유속장 해석결과에 차이가 있다. PIV의 네가지 단계를 포함하여 LSPIV의 각 단계를 구분하면, seeding, illumination, recording, image transformation,image processing 및 post-processing의 여섯 단계로 나뉘어진다 (Li, 2002). LSPIV를 적용시 물표면 입자의 Tracing을 위하여 자연하천에서 사용하기에 적합한 환경친화적인 seeding 재료인 Wood Mulch를 사용하여 유속을 측정하였다. 적용지점은 용담댐 상류의 동향수위관측소 지점으로 이 지점은 한국수자원공사의 수자원시험유역이 위치하고 있다. 이미지의 촬영은 가정용 비디오 캠코더 (Sony DCR-PC 350)을 이용하여 두 줄기의 흐름에 대하여 각각 약 5분 동안의 영상을 촬영한후 이중에서 seeding의 분포가 잘 이루어진 약 1분간을 추출한후 이를 이용하여 PIV 분석에 이용하였다. 대체적으로 유속장의 계산이 무난하게 이루어지었으나 비교적 수질 상태가 양호하고, 수심이 낮고, 하상재료가 자갈로 이루어져 있어 비슷한 색상의 seeding 재료를 추적하기 어려운 구간이 발생한 부분에서는 유속의 계산이 정확히 이루어지지 않았다.