• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1523-1526
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• 2015

본 논문에서는 커널 기반 객체 추적 방식을 이용하여 실시간으로 객체를 추적하는 기술에서 객체의 크기 추정에 대한 기존 연구를 비교 분석한다. 커널 기반 객체 추적은 추적하고자 하는 객체를 초기 프레임에서 타켓으로 설정한 후, 각 프레임마다 타켓 후보들을 제시하고 그 중 가장 객체와 유사한 후보에 초점을 맞춰가며 객체를 추적한다. 이때, 목표 객체와 객체 후보간 유사성을 기반으로 정의된 배경 영사 영상(back-projection image)을 이용하여 객체의 크기를 추정하는 방법들이 제시되고 있다. 안정적인 객체 크기 추정 방법의 설계를 위한 사전 연구로서 대표적인 객체 크기 추정 기존 연구를 비교, 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.322-323
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• 2021

증강현실이나 자율 주행, 드론 등의 기술에서 현재 위치와 시점을 파악하기 위해서는 실시간 카메라 자세 추정이 필요하다. 이를 위해 가장 일반적인 방식인 연속적인 단안 영상으로부터 카메라 자세를 추정하는 방식은 두 영상의 정적 객체 간에 견고한 특징점 매칭이 이루어져야한다. 하지만 일반적인 영상들은 다양한 이동 객체가 존재하는 동적 환경이므로 정적 객체만의 매칭을 보장하기 어렵다는 문제가 있다. 본 논문은 이 같은 동적 환경 문제를 해결하기 위해, 신경망 기반의 객체 분할 기법으로 영상 속 객체를 추출하고, 객체별 특징점 매칭 및 자세 추정 결과로 정적 객체를 특정해 매칭하는 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 정적 객체 특정 방식에 적합한 신경망 기반 특징점 추출 방법을 사용하면 동적 환경에 보다 강인한 카메라 자세 추정이 가능함을 실험을 통해 확인한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.1928-1931
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• 2003

본 논문은 가장 최근의 동영상 국제표준인 H.264 비디오 코덱을 사용하여 QCIF 영상을 초당 10 프레임 정도의 속도로 실시간 부호화하는 것을 목적으로, 부호화 시 필요한 연산의 약 80％-90％를 차지하는 움직임 추정을 고속으로 처리할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것을 내용으로 하고 있다. 제안하는 고속 움직임 추정 알고리즘은 MPEG겨 등의 고속 움직임 추정에 사용되었던 기존의 알고리즘을 다중 프레임 레퍼런스 등 새로운 특징을 갖는 H.264 코덱에 적합한 형태로 개선하고, 움직임 추정의 정밀도가 1/4 화소 단위로 향상됨으로써 늘어난 부화소단위 움직임 추정의 상대적 부담을 함께 고려하면서, 모드 선택과정과 효과적으로 결합함으로써 보다 향상된 성능을 나타내고 있다. 모의실험 결과, 기존의 공식 JVT-AVC 레퍼런스 소프트웨어인 JM (Joint Model) 에 구현되어 있는 고속 움직임 추정 알고리즘에 비해서 최대 80％, 평균적으로 60％의 속도개선 효과가 있음이 입증되어, 최근 JM 의 새로운 고속 움직임 추정 알고리즘으로 채택된 JVT-F0l7 알고리즘에 본 논문에서 제안하는 레퍼런스 프레임 탐색 제한 알고리즘을 결합시킴으로써 추가적으로 약 45％의 속도 개선을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.217-218
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• 2008

이 논문은 이산신호에 고속푸리에 변환을 적용하여 신호에 포함되어 있는 저주파수의 진동 파라미터를 추정하는 새로운 방법에 대해서 기술하고 있다. 제안한 방법은 지수감쇠 정현파함수의 푸리에 변환에 기초를 두고 푸리에스펙트럼으로부터 직접 파라미터를 추정하는 방법이다. 푸리에스펙트럼의 첨두치와 첨두주파수 사이에 일정한 수학적 관계에서 모드를 추정하고 추정한 모드를 이용하여 모드의 크기와 위상을 추정하는 방법을 제안하고 있다. 이 논문에서 제안한 파라미터 추정방법은 수식에 기반을 둔 매우 단순한 알고리즘으로 계산속도가 매우 빠르고 작은 기억장소를 필요로 하므로 DSP 수준의 실시간 연산에 매우 적합한 알고리즘이다. 제안한 알고리즘을 간단한 시험함수에 적용한 결과, 정확하게 파라미터를 추정하여 알고리즘의 정확성을 검증하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.780-785
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• 2006

HCI, 비전 기반 사용자 인터페이스 또는 제스쳐 인식과 같은 많은 분야에서 3 차원 얼굴 모션을 추정하는 것은 중요한 작업이다. 연속된 2 차원 이미지로부터 3 차원 모션을 추정하기 위한 방법으로는 크게 외형 기반 방법이나 모델을 이용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 동영상으로부터 3 차원 실린더 모델과 Optical flow를 이용하여 실시간으로 얼굴 모션을 추정하는 방법을 제안하고자 한다. 초기 프레임으로부터 얼굴의 피부색과 템플릿 매칭을 이용하여 얼굴 영역을 검출하고 검출된 얼굴 영역에 3 차원 실린더 모델을 투영하게 된다. 연속된 프레임으로 부터 Lucas-Kanade 의 Optical flow 를 이용하여 얼굴 모션을 추정한다. 정확한 얼굴 모션 추정을 하기 위해 IRLS 방법을 이용하여 각 픽셀에 대한 가중치를 설정하게 된다. 또한, 동적 템플릿을 이용해 오랫동안 정확한 얼굴 모션 추정하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.240-243
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• 2009

본 논문에서는 수중에서 이동하는 무인잠수정 및 수중이동체의 위치를 측정하는 방법 중의 하나인 동적 단기선 방식(SBL)에 의한 무인잠수정의 위치측정에 대한 방법을 하이드로폰과 DAQ(Data Aquisition) 시스템을 이용하여 수조에서 테스트를 수행하였고, 실 해역에서의 실험을 실시하였다. 실험을 위해서 4개의 센서가 수조의 벽면에 고정이 되어 있으며, 이동체와 고정된 4개의 센서가 신호를 송수신함으로써 상호간의 위치추적이 가능하게 하는 시뮬레이션을 실시하였으며, 제안하는 SBL시스템과 장기선 방식(Long baseline)을 비교하기위한 시뮬레이션을 실시하여 두 시스템을 비교하였다. 측정된 신호는 DAQ 시스템을 이용하여 데이터를 취득하였고, Labview 프로그램을 이용하여 실시간으로 무인잠수정의 위치를 추정하였다. 위치추정에 사용된 알고리즘은 삼각측량법에 의한 방법을 사용하였으며, X, Y방향에 대해서는 비교적 오차가 적은 추정 결과를 나타내었으나 Z방향에 대하여서는 큰 오차를 보여 데이터로 사용할 수 가 없었다. 이는 수중이동체의 수심측정 센서를 이용하여 보완할 수 있을 것으로 본다. 향후 연구로는 위치추정 알고리즘을 보완하여 실제 선박 선저부에 센서가 부착되었을 경우에 대한 적용연구를 진행할 예정이며, 위치추정 알고리즘을 발전시켜 3차원에서의 정확한 위치 추적을 가능하게 할 예정이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.1020-1023
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• 2017

Viola와 Jones가 제안한 AdaBoost(Adaptive Boosting) 알고리즘은 기존의 물체 검출기에 비해 속도와 정확도 면에서 우수하여 실시간 물체 검출기로써 좋은 성능을 보인다. 하지만 여전히 많은 계산량 때문에 성능이 낮은 임베디드 환경에서는 실시간 검출에 대한 아쉬움이 있다. 본 논문에서는 계산량을 줄이기 위해 모션 검출을 통해 배경 영역을 제거하고 얼굴 영역을 추정한다. 제거된 배경 영역은 AdaBoost 알고리즘의 검출 과정에서 제외되며 추정된 얼굴 영역에 대해서만 검출을 하게 된다. 모션검출은 ${\Sigma}-{\Delta}$(Sigma-Delta) 배경 추정에 기반한 알고리즘을 사용한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.287-288
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• 2011

본 연구에서는 마이크로프로세서 및 스마트폰 기반의 초소형, 저전력 심전도 계측 시스템에 적용하기 위한 심박동 검출 및 매트릭스 추정 기법을 이용한 실시간 이상 심전도 판별 알고리즘을 구현하였다. MIT-BIH 표준 데이터베이스를 이용하여 실시간 심전도 분석 알고리즘의 성능 평가를 수행한 결과 이상 심전도가 포함되어 있는 7개 레코드에서 심박동 검출 성공률은 99.63%, 매트릭스 추정기법을 이용한 이상 심전도 검출은 92.46%로 우수한 성능을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1121-1124
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• 2009

면적강우량은 수치예보모형(NWP; Numerical Weather Prediction)이나 분포형 강우유출모형 등에서 가장 중요한 입력변수이다. 기상레이더는 광범위한 시공간분해능을 지닌 강우관측기기로서 널리 이용되고 있다. 레이더 반사도 자료를 이용한 강우추정에 대한 연구는 Z-R 관계식을 이용한 방법, 지상우량계와 연계한 통계적인 방법 등 다양하게 전개되어 왔다. 일반적으로 많이 사용되는 Marshall and Palmer(1948)가 제시한 Z-R 관계식은 층운형 강우에는 비교적 타당한 결과를 얻을 수 있지만 적운형 강우에 대해서는 그러하지 못하다. 또한 지상우량계와 연계한 방법은 주로 geostatistic 기법(ordinary kriging, co-kringing, kriging with external drift 등)을 사용하지만, 배리오그램(variogram)을 작성해야 되는 등 계산절차가 복잡하고 시간이 많이 걸려 실무에 적용하여 실시간으로 강우정보를 제공하기에는 다소 무리가 따른다. 따라서 본 연구에서는 지상우량계로 관측된 강우량과 레이더 추정강우 사이의 보정계수를 이용한 실시간 Z-R 관계식으로 레이더강우를 추정할 경우 발생될 수 있는 문제점들을 제시하고 개선방안을 모색하여 보다 정확한 레이더 강우를 추정하고자 하였다. 연구 대상지역은 부산레이더 반경 240km 이내 지역이며, 강우사상으로는 2002년 8월 31일 (태풍 "루사")의 레이더 반사도 자료를 이용하였다. 또한, 지상관측 강우량자료는 AWS(Auto Weathering System) 중에서 부산레이더 관측범위 내에 존재하는 68곳의 1시간 누적강우량을 사용하였다. 연구 결과, 기존의 실시간 Z-R 관계식을 이용할 경우 단순히 지상우량계와 레이더 강우 사이의 보정계수를 사용하면서 물리적인 범위를 벗어나 과대 추정되는 결과를 발생시켰다. 본 연구에서는 이렇게 과대 추정되는 부분을 제한함으로써 보다 현실적이고 타당한 면적강우량을 산정할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2003.05a
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• pp.87-91
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• 2003

It has well known that MUSIC and ESPRIT algorithms estimate angle of arrival(AOA) with high resolution by eigenvalue decomposition of the covariance matrix which were obtained from the array antennas. However, the disadvantage of MUSIC and ESPRIT is that they are computationally ineffective, and then they are difficult to implement in real time. The other problem of MUSIC and ESRPIT is to require calibrated antennas with uniform features, and are sensitive to the manufacturing facult and other physical uncertainties. To overcome these disadvantages, several method using neural model have been study. For multiple signals, those require huge training data prior to AOA estimation. This paper proposes the algorithm for AOA estimation by interconnected hopfield neural model. Computer simulations show the validity of the proposed algorithm. The proposed method does not require huge training procedure and only assigns interconnected coefficients to the neural network prior to AOA estimation.