본 연구에서는 영상 내 도로의 형태와 영상 내 객체들의 속성을 실시간으로 자기 학습하고 영상 전체에서 나타난 객체와 각 도로 차선을 지나는 객체들의 이상 징후를 판별하기 위해 교통 CCTV 영상을 활용한다. 각 도로 구간을 촬영한 교통 영상에서 추출한 이동 객체 로그에서 영상 내 도로 형태와 영상 내 객체들의 속성을 통해 감시 공간을 학습하고 학습된 정상 프로파일 대비 각 차선을 지나는 객체들과 영상 내 객체들의 이상 상황을 실시간에 판별한다.
본 논문에서는 CORBA의 고장 감내(fault tolerance) 방식을 이용하여 교환기 시스템을 위한 객체 지향 실시간 운영체계상에서의 고장 감내 객체서비스 구현을 목표로 한다. 이를 위해 먼저 CORBA의 고장 감내 방식을 분석하고, 전자 교환기에 적합한 실시간 고장 감내 방식에 대하여 제안한다. 이 방식에서는 교환기내의 이중화 시스템을 이용하여 객체 단위에서 고장 감내 기능을 제공하게 된다.
원자력 발전소와 같이 환경적으로 큰 재난을 가져 올 수 있는 시스템에서는 전체 시스템을 구축하기 전에 구축하고자 하는 시스템의 안전성을 보장할 수 있는지의 여부와 그러한 시스템의 조작자들의 훈련을 위해 실시간 시뮬레이션이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 원자력 발전소의 SIS(Safety Injection System)를 실시간 객체 TMO(Time-triggered Message Triggered Model)를 이용 모델링하는 기법과, 분산 실시간 객체 플랫폼인 WTMOS위에서 구현된 SIS 시뮬레이션 시스템에 대해 기술하였다.
실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하고 추적하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다. 아울러 제안방법의 성능에 대한 실험결과를 기존 추적알고리즘과 비교, 분석하여 평가한다.
객체 지향 분산 실시간 시스템은 1990년도에 시작되어 현재 빠르게 급성장하고 있는 공학의 한 분야이다. 분산 실시간 시뮬레이션은 실시간의 초기 분야로서 실시간 시뮬레이션의 중요함을 광범위하게 나타냈으며 점진적으로 시뮬레이션이 크게 사용 할 수 있음을 TMO를 통해 보인다. 분산 시간-구동 시뮬레이션 구조도 개념적으로 간단하고, 사용하기 쉬우며, 또한 광범위하게 적용 및 응용이 가능함도 연구한다. 차세대 객체 지향 실시간 시뮬레이션 프로그래밍 구조에서 시간구동과 메시지 구동 객체지향(TMO) 프로그래밍 구조를 실시간 시뮬레이션 프로그래밍의 특별한 예시로서 사용하였다. 연구에서 제시한 TMO 구조도 일반적인 형태의 컴포넌트 구조로 이루어졌기 때문에 구조 내에서 실시간 객체 또는 비실시간 객체를 포함한 모든 형태의 컴포넌트 설계 등으로 지원함을 보인다.
실시간 객체지향 분산 컴퓨팅은 객체 네트워크 형태에서 분산된 컴퓨터 시스템 구조와 관련 된 실시간 분산 컴퓨팅의 한가지 형태이다. 최근에 실시간 응용분야에 적합한 기존의 객체지향 시스템 구조를 확장한 몇 가지 의 구조가 제안되었다. 실시간 시뮬레이션 프로그램의 하나인 시간 및 메시지 트리거 객체지향 프로그램밍이 분산된 시간 트리거 시뮬레이션으로 설계될 수 있으며, 일반적이고 보편적인 설계 타입으로서 사용되고, 하나 의 실시간 시뮬레이션 패러다임으로 제안하였다. 실시간 객체지향 프로그램밍은 안전을 중요시하게 여기는 응용분야에 적용할 수 있으며, 실시간 운영체제 시스템 커널로서 객체지향 프로그램밍 언어인 비쥬얼 C++언어로 작성되었다. 응용 시스템에서 실시간 서비스를 보장하기 위한 설계자들의 노력을 현저하게 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다.
단일 카메라를 통하여 실시간으로 입력되는 객체의 추적은 환경의 제약을 많이 받는다. 입력되는 영상에서의 움직임이 있는 객체는 단일하여야 하며, 동시에 많은 움직임이 발생하면 추적하고자 하는 객체를 구분하기 어려워진다. 본 논문에서는 동일공간을 감시하는 두 대의 카메라가 서로 데이터를 주고 받으며 추적하고자 하는 특정객체를 오류 없이 추적할 수 있는 방법을 제시하였다. 실시간 객체 추적은 입력되는 영상에서 객체의 위치를 가장 빠르게 검색하기 위한 고속탐색 알고리즘이 필요하다. 본 논문은 실시간영상에서 객체의 움직임을 추출하고 추적을 위하여 각각 위치가 다른 두 대의 카메라가 상호 협력하면서 객체 추적에 대한 연산을 현저하게 줄일 수 있었다. 또한 객체의 움직임이 많은 공간에서도 추적하고자 하는 특정객체를 잃어버리지 않고 추적하였다. 실험결과, 제안한 방법은 97% 이상의 높은 객체 추적율을 보였다.
최근 모바일 장치의 영상 데이터 처리 능력 확대와 더불어 사용자가 요구하는 다양한 영상 데이터의 효율적인 인식 기술 연구가 요구되어지고 있다. 모바일 환경은 고성능 PC 환경과 달리 저사양의 CPU와 메모리를 탑재하고 있어, 영상에서 원하는 객체를 인식하기 위한 기존의 방법론으로는 사용자 요구를 실시간으로 충족하기 어려운 부분이 존재한다. 이에 모바일 환경에 맞는 객체 인식 방법론의 개발이 요구된다. 모바일 환경에서 실시간으로 객체 인식을 하기 위하여, 본 논문에서는 객체 코너 정보를 이용한 Harris corner detector[1]로부터 객체의 특징점을 추출하고, 이를 바탕으로 하여 영상내의 객체 정보 인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법에 의해, 입력 영상에서 객체의 코너 정보를 빠르게 추출, 기존 특징점과의 비교를 통하여 영상 내부의 객체 인식을 진행한다. 일반적으로, 회전된 특징점 객체의 정보는 객체의 회전 정도에 따라 코너 픽셀 색상 정보의 변화가 발생하게 된다. 특징점의 색상값은 객체의 회전 정도에 영향을 받아 주변의 픽셀값과 혼합되는 특성이 존재한다. 본 논문에서는 회전 변경된 픽셀 색상값의 영향을 분석하여, 회전된 객체의 특징점 추출 및 객체 검출에 반영하도록 하여, 영상 내부의 회전된 객체 검출의 수행에 효과적으로 이용될 수 있도록 한다. 특징점의 코너 정보를 이용하여 객체를 인식하는 것은, 객체의 인식률은 다소 감소하더라도 모바일 환경에서 계산량의 감소를 통한 실시간 활용이 가능하도록 한다. 이러한 특성은 저성능 CPU와 메모리에서도 회전된 객체의 인식을 수행할 수 있게 하는데 상당히 효과적이다.
시공간 데이타베이스에서 저장대상이 되는 이동객체는 실시간으로 위치가 변화하는 동적인 데이타이다. 동일한 객체의 위치정보가 여러 데이타베이스 서버에 분산 저장 될 수 있으며, 질의 역시 여러 서버에 걸쳐서 분산질의 형태로 수행될 필요성이 있다. 이를 위해서 본 논문에서는 실시간 객체 모델인 TMO(Time-triggered Message-triggered Object)를 이용하여 이동 객체를 발생시키고 객체의 위치를 저장, 질의하는 시스템을 설계 및 구현하였다. TMO를 이용한 분산 저장을 통해 입력 시 발생할 수 있는 오버헤드를 줄이고. 데이타베이스간에 완전 연결 네트워크가 형성되어 각 데이타베이스 서버간의 상호 작용을 최소화 할 수 있게 된다. 이 시스템은 실시간으로 분산 위치정보를 관리해야 하는 여러 응용 분야에서 효과적으로 활용될 수 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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