• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2007.05a
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• pp.1-8
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• 2007

본 논문은 저해상도와 많은 노이즈를 갖는 일반 CCTV의 입력 영상에서 실시간으로 움직이는 물체를 검출하고 그 물체의 움직임을 추적하는 방법을 제안 한다. 본 논문은 CCTV영상으로부터의 입력 영상을 순차를 갖는 명암도 영상으로 실시간 변환 하여 진행 한다. 움직이는 물체의 추출은 첫째, 획득한 영상의 그레이 영상을 포스터라이징을 이용하여 명암 분포를 축소하고 차영상을 통해 윤곽을 추출한다. 둘째, 본 논문이 제안하는 영역 단위 이진화를 통해 이진화와 잡음의 제거를 동시에 수행한다. 셋째, 손실된 정보의 보정을 위해 이진 영상의 팽창을 수행한다. 넷째, 이진 영상의 가로/세로 명암 밀도 분포를 통해 움직이는 물체 영역을 검출한다. 검출된 물체의 추적은 현 재 프레임의 물체 영역과 이전 프레임의 물체 영역의 중심을 계산한 후, 두 중심의 거리 차를 계산한다. 계산된 거리가 임계값보다 작을 경우 같은 물체로 인식하고 계속 추적하며, 임계값 이상의 값일 경우 새로운 물체로 인식한다. 추적된 이동물체의 중심점이 화면의 중앙 부분에 있지 않을 경우, 이동물체의 중심으로 카메라의 방향을 조정한다. 실험결과, 제안한 방법으로 저해상도와 많은 노이즈를 갖는 일반 CCTV 의 입력 영상에서도 실시간으로 움직이는 물체를 검출하고, 그 물체의 움직임을 추적 할 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.16 no.11
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• pp.1201-1209
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• 1991

Generally, the conventional tracking algorithms are very limited in the practical applications because of its exponential increase in the required computation time for the number of targets being tracked. Therefore, in this paper, a new real-time moving target tracking system is proposed, which is based on the neural networks with massive parallel processing capabilities. Through the theoretical and experimental results, the target tracking system based on neural network algorithm is analyzed to be computationally independent of the number of objects being tracked and performs the optimized tracking through its massive parallel computation and learning capabilities. And this system also has massive matched filtering effects because the moving target data can be compactly stored in the interconnection weights by learning. Accordingly, a possibility of the proposed neural network target tracking system can be suggested to the fields of real-time application.

• The Journal of Korean Institute of Information Technology
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• v.17 no.8
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• pp.75-83
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• 2019

In this paper, we propose a method that can detect and trace the end point of real - time reinforcement steel to various environmental conditions of industrial field by using Median flow and Depth information. We proposed a method to derive two steel end points by using Median filter, Binarization, Morphology, and Blob algorithm on image depth information. The coordinates of the final position were determined by comparing the coordinates of the reinforcement steel endpoints detected in the Depth image and the position tracking coordinates of the reinforcement steel using Median Flow. As a result, when the existing Median Flow method was used, the success rate of the final position determination of reinforcement steel of 75% was increased to 95% when the Depth of reinforcement steel was used.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.11a
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• pp.120-122
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• 2011

과학 기술과 의학 기술의 발달로 전 세계적인 고령화 인구 비율도 해마다 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 고령화 인구 증가 현상에 대한 대책 방안의 하나로 U-HealthCare 시스템에 구글맵(Google Map) 3D 기반의 실시간 위치 추적기법을 적용 시켜 노약자들이 이동하는 중간에 실시간 위치 추적을 실시하여 추후 발생 할 수 있는 위험 사태에 대비하고자 한다. 제안 방식은 구글 맵 3D 서비스 방식이기에 2D 서비스나 문자 서비스 방식보다 시각적으로 건물의 생김새나 주변의 건물에 대한 정확한 파악이 가능하여 노약자들의 위치 정보에 대한 신속한 대체가 가능하다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2468-2470
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• 2003

비주얼 서보잉이란 로봇팔 등과 같은 제어기의 폐루프에서 입력단에 영상을 이용하는 것이다. 영상에 나타난 정보는 특징점을 통해 얻을 수 있으며, 매시간 이 특징점의 위치를 추적함으로써 제어기의 출력값을 결정한다. Optical flow를 이용하는 가나데 특징점 추적기는 특징점 추적기 중에서 성능이 우수하다고 알려져 있다. 본 논문에서는 가나데 특징점 추적기를 이용하여 실시간으로 로봇팔을 제어하고 결과를 분석하도록 한다. 실험에 이용되는 로봇팔은 전체 6축이며 기존의 5축 상용로봇의 end-effector에 ccd카메라를 좌우로 회전가능하도록 기구부를 추가하였다. 6DOF를 갖도륵 변형된 로봇팔을 기구적으로 분석하고 자코비안을 획득한 후, 로봇팔의 end-effector에 설치된 카메라를 통하여 특정 영상이 얻어지도록 로봇의 end-effector의 속도를 생성해내고, 자코비안의 역행렬을 통해 로봇의 각 관절을 제어하는 과정을 기술하고 분석한다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.7 no.3
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• pp.59-66
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• 2007

Ray tracing is one of the classical global illumination methods to generate a photo-realistic rendering image with various lighting effects such as reflection and refraction. However, there are some restrictions on real-time applications because of its computation load. In order to overcome these limitations, many researches of the ray tracing based on GPU (Graphics Processing Unit) have been presented up to now. In this paper, we implement the ray tracing algorithm by J. Purcell and combine it with two methods in order to improve the rendering performance for interactive applications. First, intersection points of the primary ray are determined efficiently using rasterization on graphics hardware. We then construct the acceleration structure of 3D objects to improve the rendering performance. There are few researches on a detail analysis of improved performance by these considerations in ray tracing rendering. We compare the rendering system with environment mapping based on GPU and implement the wireless remote rendering system. This system is useful for interactive applications such as the realtime composition, augmented reality and virtual reality.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.9D no.6
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• pp.1071-1082
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• 2002

Recent development in wireless computing and GPS technology cause the active development in the application system of location information in real-time environment such as transportation vehicle management, air traffic control and location based system. Especially, study about vehicle location tracking system, which monitors the vehicle's position in a control center, is appeared to be a representative application system. However, the current vehicle location tracking system can not provide vehicle position information that is not stored in a database at a specific time to users. We designed a vehicle location tracking system that could track vehicle location using mobile interface such as PDA. The proposed system consist of a vehicle location retrieving server and a mobile interface. It is provide not only the moving vehicle's current location but also the position at a past and future time which is not stored in database for users.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.575-578
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• 2003

본 논문은 제한된 영역 안의 다수 물고기를 추적하는 방법을 제안한다. 고정된 카메라로 물고기가 있는 수조의 영상을 얻은 다음 실시간으로 얻는 매경영상을 통해 물고기의 이미지만을 얻는다. 이렇게 얻어진 이미지를 ART2 알고리즘을 통해 clustering을 하고 각각의 물고기라 추정되는 cluster와 이전까지 측정되어진 물고기 좌표와의 거리 계산을 통해 각각의 물고기의 개체 인식을 하게 된다. 본 논문에서는 기존의 물고기 이미지를 얻는 방법을 개선하여 다 개체 추적을 위한 깨끗한 개체 이미지를 얻는 방법과, 각 cluster들과 이진 물고기 위치와의 거리계산을 통한 개체 인식 방법에 대해 초점을 맞추었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.3 s.99
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• pp.273-282
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• 2005

Real-time Object tracking is an important field in developing vision applications such as surveillance systems and vision based navigation. mean-shift algerian and Condensation algorithm are widely used in robust object tracking systems. Since the mean-shift algorithm is easy to implement and is effective in object tracking computation, it is widely used, especially in real-time tracking systems. One of the drawbacks is that it always converges to a local maximum which may not be a global maximum. Therefore, in a cluttered environment, the Mean-shift algorithm does not perform well. On the other hand, since it uses multiple hypotheses, the Condensation algorithm is useful in tracking in a cluttered background. Since it requires a complex object model and many hypotheses, it contains a high computational complexity. Therefore, it is not easy to apply a Condensation algorithm in real-time systems. In this paper, by combining the merits of the Condensation algorithm and the mean-shift algorithm we propose a new model which is suitable for real-time tracking. Although it uses only a few hypotheses, the proposed method use a high-likelihood hypotheses using mean-shift algorithm. As a result, we can obtain a better result than either the result produced by the Condensation algorithm or the result produced by the mean-shift algorithm.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.6
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• pp.707-714
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• 2002

This paper presents a real-time Hausdorff matching algorithm for tracking of moving object acquired from an active camera. The proposed method uses the edge image of object as its model and uses Hausdorff distance as the cost function to identify hypothesis with the model. To enable real-time processing, a high speed approach to calculate Hausdorff distance and half cross matching method to improve performance of existing search methods are also presented. the experimental results demonstrate that the proposed method can accurately track moving object in real-time.