객체 지향 개발 방법을 이용하여 실시간 시스템을 개발할 경우에는 반드시 시간제약 문제를 고려해야 한다. 본 논문에서는 사건의 발생에 따른 시스템의 상태 변이를 상태도로 나타내는 동적 모델에 대한 실시간 규격화로서, OMT와 SDL을 이용한 객체 지향 실시간 시스템 모델링 방법을 제안하였다. 현재 가장 널리 활용되고 있는 OMT방법론의 분석과정에서 생성되는 동적 모델에 실시간 시스템의 시간제약을 반영함으로써 예상시간 도표를 작성하였고, 실시간 예측이 가능하도록 순차 수행, 반복 수행, 병렬 수행에 대한 최대 및 최소 실시간 예측 공식을 제시하였다. 또한, 제안된 방법론을 이용하여 ATM 시스템의 최대 수행 시간을 예측해 보았고 객체 상호 작용 그래프와 SDL의 구문적 표현을 이용하여 ATM 시스템의 사용자 인터페이스에 대한 기능 명세서를 기술하였다.
비디오 객체 분할(Video Object Segmentation)은 MPEG-4 부호화의 핵심기술로 실시간 요구사항을 위해 빠르고 정확하여야 한다. 그러나 대부분의 존재하는 알고리즘은 계산량이 많으며 실시간 응용을 위해 적합하지 않다. 또한 이전 MPEG-4 VM(Verification Model) 기본 모델은 MPEG-4 부호화 처리를 위한 기본 알고리즘을 제공하였으나 실시간 요구사항을 위한 카메라 입력 시스템, 실용적인 소프트웨어 개발, 비디오 객체 분할 그리고 압축효율에 많은 제한이 있다. 이에 본 논문은 기본 MPEG-4 VM모델에 내용 기반 비디오 코딩의 핵심인 VOP 추출알고리즘, 실시간 카메라 입력 시스템, 압축율을 높일 수 있는 움직임 감지 알고리즘을 추가하여 최대 180:1의 압축율을 보여주는 실시간 고압축 MPEG-4 전처리 시스템을 개발하였다.
본 논문에서는 비젼 카메라와 다중 객체 추적 방법을 이용한 실시간 수질 감시 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기존의 센서 방식의 감시 시스템과 달리 비젼 카메라를 이용해 객체를 개별적으로 분석한다. 비젼 카메라를 이용한 시스템은 영상에서 개별 객체를 분리해 내는 방법과, 연속하는 두 프레임간의 상관관계에 의해서 다수의 객체를 추적하는 방법으로 구성된다. 실시간 처리를 위해 비모수 예측을 사용하여 배경 영상을 생성하고 이를 이용해 객체를 추출한다. 비모수 예측을 이용하면 연산량을 줄이는 동시에 비교적 정확하게 객체를 추출 할 수 있다. 다중 객체 추적 방법은 개별 객체가 움직이는 방향, 속도 및 가속도를 이용해 다음 움직임을 예측하고 이를 기반으로 추적을 수행하였다. 또한 추적 성공률을 향상시키기 위해 예외처리 알고리즘을 적용하였다. 다양한 환경에서 실험한 결과 제안한 시스템은 처리 시간이 짧고 정확하게 다중 객체를 추적할 수 있어 실시간 수질 감시 시스템에 사용이 가능함을 확인하였다.
모바일 보안 시스템은 웹 카메라에 실시간으로 입력되어지는 객체를 추적한 후, 영상처리를 거쳐, 추적된 객체를 휴대폰으로 전송하는 시스템을 말한다. 본 논문에서는 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출하고, 추출된 객체를 휴대폰으로 전송한다. 휴대폰은 데이터의 전송속도에서 많은 문제점을 가지고 있기 때문에 객체가 이동했을 경우에만 휴대폰으로 영상을 전송함으로써 트래픽을 최소화하는 방법을 제안한다. 핸드폰은 사용자가 항상 소지하고 있기 때문에, 긴급 상태 발생시 현장의 상황을 실시간 영상을 전송함으로서 사용자가 긴급 상황에 따른 대책을 신속 정확히 할 수 있다.
본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하고 추적하는 방법을 제안it다. 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.
본 논문에서는 ORB 알고리즘을 기반으로 하는 다중객체 인식 구현을 위하여 개선된 매칭 기법을 제안한다. 객체 인식 알고리즘으로 잘 알려진 SURF 알고리즘은 객체인식에 강인하지만 연산량이 많아 실시간으로 구현하기에는 어려운 단점이 있다. 따라서 ORB 알고리즘을 활용하여 객체를 인식하였고, 실시간 다중객체인식을 위해 매칭 단계를 개선하여 속도를 약 70% 향상 시켰다.
본 논문에서 우리는 실시간 성능이 요구되는 비디오 화상회의 시스템을 위해 사전정보 없이 정확하면서도 완전히 자동으로 비디오 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 두 단계로 이루어진다: 1) 초기 프레임에서의 정확한 객체 추출, 2) 객체 추출 결과를 이용한 그 이후 프레임에서의 실시간 객체 추출. 초기 프레임에서의 객체 추출은 초기 프레임들의 차영상으로부터 구한 에지들을 누적시킨 누적 에지맵 생성으로부터 시작된다. 즉, 객체의 초기 움직임의 누적으로부터 객체의 형상을 추측하고자 하는 것이다. 이 추측된 형상은 그래프 컷(Graph-Cut) 영상 분할을 위한 객체 씨드(seeds)와 배경 씨드를 할당하는데 이용된다. 그래프 컷 기반 객체 추출 이후 프레임부터는 객체 추출 결과와 연속된 프레임의 차영상의 에지맵을 이용하여 실시간 객체 추출이 수행된다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 이전 연구들과 달리 VGA 크기의 비디오에 대해서도 실시간으로 동작함을 보이고, 따라서 몰입적인 비디오 화상회의 시스템의 개발을 위한 유용한 도구임을 보이고자 한다.
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.
최근 COVID19 상황에서 생활 속 거리두기가 강조되면서 관광지나 다중이용시설 등의 이용객 수와 밀집도를 파악하는 것이 중요해지고 있다. 따라서, CCTV 영상을 활용하여 저렴한 비용으로 다중이용시설의 출입자수에 대한 정보를 실시간으로 모니터링할 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 실시간 객체인식기술을 활용한 출입자의 수와 동선을 측정하여 출입자에 대한 통계정보를 웹브라우저를 통해 제공하는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식기술인 YOLOv4와 YOLOv4-tiny 알고리즘을 Nvidia사의 Jetson AGX Xavier 와 데스크톱PC에 적용하여 각 알고리즘의 FPS와 객체 인식률을 비교 분석 하여 알고리즘을 적용하였다.
논문에서는 MPEG-4(Moving Picture Expert Group-4) 객체기반 부호화를 위하여 영상에서 실 시간적으로 변화영역(객체)을 추출하는 알고리즘에 대하여 제안한다. 기존의 객체 분리방법 들은 Off-Line 방법으로 객체를분리하므로 실시간 처리를 필요로 하는 영상전화나 영상회의 시스템에서는 사용할 수 없었다. 그리고 또 MPEG-4표준의 버전1에서 권장하는 객체분할 방식인 공간적인 분할(Spatial Segmentation)방법과 시간적인 분할(Temporal Segmentation)방법은 픽셀단위로 연산을 하므로 연산의 복잡도가 높아서 실시간 영상전송에 어렵다. 그러나 이 논문에서 제안하는 알고리즘은 연산단위를 픽셀단위로 연산하는 것이 아니라 매크로블록 단위로 연산이 이루어지므로 실시간 전송을 가능케 한다. 그러나MPEG-4권고 안에서 제시한 알고리즘처럼 이 번에 제안한 알고리즘도 한 영상에서 여러 개의 객체를 추출하는 것이 이루어지지 않았다. 그리고 전체 시스템 구성을 보면 크게 부호기와 복호기로 나누어지고 부호기에 본 논문에서 제안한 실시간 객체추출 알고리즘이 전처리 단으로 삽입되어 구현되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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