• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.910-912
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• 2005

영상감시기술은 공공장소의 사랑 행동패턴 분석을 통한 범죄 예측, 실내 환경에서의 사람의 출입여부 확인, 다중 카메라에서의 특정 이동객체 추적 등 다양하게 이용되고 있다. 또한 유비쿼터스 환경에서 영상센서로 사용 될 수 있다. 영상감시기술에서는 입력된 영상을 여러 과정을 통하여 분석 하게 된다. 여러 과정 중 이동 객체의 정확한 분석을 위해서는 효과적인 이동객체 검출 방법이 필요하게 된다. 어떤 감시카메라는 객체가 감지되었을 때 감지된 영상을 자동으로 보정한다. 이와 같이 자동보정 카메라에 입력된 영상을 분석할 경우 보정된 정도에 따른 영상처리가 필요하게 된다. 이동객체 검출 단계는 배경영상 모델링, 이동객체 검출, 그림자 제거 단계로 나눌 수 있다. 이 같은 과정 중에 감지된 영상의 자동보정 정도를 측정하고 영상 분석시 측정값을 적용하게 된다. 보정 정도를 적용한 방법과 하지 않은 방법 중에 적용한 방법이 더욱 정확한 검출 정도를 나타냈으며, 검출된 이진 이미지의 개선을 위한 과정 중 Reconstruction의 형태학적 영상처리 방법을 적용하여 기존의 검출 방법보다 향상된 결과 영상을 획득할 수 있었다. 이렇게 검출된 이동객체의 분석을 통해 보다 향상된 분석을 할 수 있게 되며, 차후 유비쿼터스 환경에서의 영상 센서로 사용 될 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.213-216
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• 2013

본 논문에서는 객체 위주의 컬러 영상 검색을 위하여 영상의 saliency map을 이용해 객체 중심의 영상을 생성하고, 객체와 그 주변 영역에서의 대표 색상이 가지는 통계적 특성과 공간적 분포 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 먼저, 영상의 saliency map을 이진화하여 영상을 객체/배경으로 분할하고 객체를 중심으로 객체/배경의 비율이 일정한 일정 크기의 영상을 생성한다. 생성된 영상에서 대표 색상을 추출하고, 각 색상이 영상에서 어떻게 분포하는가를 나타내는 이진 공간분포 지도를 형성한다. 그 후 영상 간의 대표 색상마다 이진 공간분포의 차이를 비교함으로써, 색상의 통계적 특성과 공간적 분포가 동시에 반영된 특징으로 영상을 검색한다. 본 논문에서 제안한 saliency map을 이용한 대표 색상 기반의 영상 검색 기법은 기존의 대표 색상 기반의 영상 검색보다 우수한 성능을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.251-252
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• 2014

본 논문에서는 차영상 기법을 이용하여 이동하는 객체를 탐지하고 계수하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 카메라를 통해 들어온 입력 영상과 배경의 차이를 통해 객체를 탐지하고 객체의 움직임을 분석하여 이동 객체를 계수한다. 실험 결과를 통해 물체의 이동 객체의 탐지 및 계수가 이루어짐을 확인 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.159-160
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• 2019

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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.317-318
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• 2019

가상/증강현실로 대표되는 공간정보 기반 실감형 콘텐츠에 대한 관심이 증대되면서 객체인식 등의 지능형 공간인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 HMD등의 영상 시각화 장치의 발달 및 5G 통신기술의 출현으로 인해 실시간 대용량 영상정보의 송, 수신 및 가시화 처리 기술의 기반이 구축됨에 따라, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상정보 처리와 같은 고자유도 콘텐츠를 위한 관련 연구의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 지능형 영상정보 처리의 대표적 연구인 딥 러닝(Deep Learning) 기반 객체 인식 기술의 경우 대부분 일반적인 평면 영상(Planar Image)에 대한 처리를 다루고 있고, 파노라마 영상(Panorama Image) 특히, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상 처리를 위한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 딥 러닝을 이용하여 $360^{\circ}$ 스트리밍 영상에서의 객체인식 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 $360^{\circ}$ 카메라 영상에서 딥 러닝을 위한 학습 데이터를 획득하고, 실시간 객체 인식이 가능한 YOLO(You Only Look Once)기법을 이용하여 학습을 한다. 실험 결과에서는 학습 데이터를 이용하여 $360^{\circ}$영상에서 객체 인식 결과와, 학습 횟수에 따른 객체 인식에 대한 결과를 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.131-133
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• 2016

본 논문은 연속적인 비디오 시퀀스에서 움직이는 객체의 영역을 효율적으로 분할하기 위하여 커널 기반 객체 추적과 Grab-Cut 알고리즘을 결합한 비디오 영역 분할 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 추적 목표 객체의 초기 위치를 사각영역으로 선택하면, 사각의 외부 영역을 배경색상으로 인지하고, 배경 색상을 고려한 목표 객체의 주요 색상을 분석한다. 이를 기반으로 커널기반 객체 추적 기법을 적용하여 빠르게 객체의 영역을 추출한다. 추적한 각 객체의 영역에서 중앙 객체 영역과 배경 영역의 색 정보를 초기값으로 하여 Grab-Cut 알고리즘을 수행하고 사각형 형태가 아닌 객체의 실루엣 최적화된 영역으로 분할한다. 제안 방법을 스포츠 방송, 광고, 영화 등의 특수 효과로 활용되고 있는 stromotion 영상 생성에 적용하기 위하여 프레임별 추출된 객체의 영상을 새로운 프레임 영상에 합성하는 작업을 수행하여, 초당 10 프레임의 처리 속도에서 원하는 스트로모션 효과 영상을 생성하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.251-254
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• 2020

비디오 영상으로부터 객체를 추적하는 문제에 있어서 폐색은 오늘날까지도 해결해야하는 문제 중 하나다. 폐색이란 영상 속 찾고자 하는 객체가 이전 프레임에서는 존재했지만 특정 프레임에서는 전경 혹은 다른 객체에 의해 가려져 모습이 보이지 않는 것을 의미한다. 폐색이 나타난 상황에서 해당 객체를 추적하기 위해서는 이전 프레임까지 추적된 정보를 바탕으로 영상에 다시 객체가 나타날 때까지 위치를 잘 예측해야 한다. 본 논문은 비디오 영상의 폐색 환경에 강인한 다중 객체 추적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 딥러닝 기반의 LSTM 구조를 활용하여 객체의 형태 정보를 학습하고 칼만 필터를 이용해 객체의 속도 정보를 학습한다. 두 정보를 조합하여 폐색이 발생하였을 때 객체의 형태와 위치를 예측하여 영상 속에 객체가 다시 등장하더라도 추적 성능을 최대화 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.532-534
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• 2002

동영상에서 객체 추적은 몇 년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 본 논문에서는 감시 시스템 분야에서 적용되어 질 수 있는 실시간 객체 추적 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 카메라가 고정되어 있고 배경영상의 변화가 거의 없는 환경으로 제한하고, 입력영상과 배경영상의 차를 이용하여 객체의 위치를 탐지하고 움직임을 추적한다. 객체 위치 탐지시 객체의 윤곽선 중 일부 점을 추출하고 추출된 점들을 이용, 객체의 무게중심을 구한다. 객체 추적시 가변 탐색창을 이용해 실시간으로 빠른 처리가 가능하도록 하였다. 그리고 실험을 통하여 제한된 환경하에서 실시간으로 빠른객체의 추적을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.19-22
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• 2021

기존 영상 콘텐츠에 새로운 물체를 삽입하는 등의 영상 재구성 기술은 새로운 게임, 가상현실, 증강현실 콘텐츠를 생성하거나 인공신경망 학습을 위한 데이터 증대를 위해 사용될 수 있다. 하지만, 기존 기술은 컴퓨터 그래픽스, 사람에 의한 수동적인 영상 편집에 의존하고 있어 금전적/시간적 비용이 높다. 이에 본 연구에서는 인공지능 신경망을 활용하여 낮은 비용으로 영상을 재구성하는 기술을 소개하고자 한다. 제안하는 방법은 기존 콘텐츠와 삽입하고자 하는 객체를 포함하는 영상이 주어졌을 때, 객체 세그먼테이션 네트워크를 활용하여 입력 영상에서 객체를 분리하고, 스타일 변환 네트워크를 활용하여 입력 영상을 스타일 변환한 후, 사용자 입력과 두 네트워크의 결과를 활용하여 기존 콘텐츠에 새로운 객체를 삽입하는 것이다. 실험에서는 기존 콘텐츠는 온라인 영상을 활용하였으며 삽입 객체를 포함한 영상은 ImageNet 영상 분류 데이터 세트를 활용하였다. 실험을 통해 제안한 방법을 활용하면 기존 콘텐츠와 잘 어우러지게끔 객체를 삽입할 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.391-393
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• 1998

최근 병원의 전산화가 급속도로 이루어지고 있는 가운데 환자의 의료영상(X-ray, CT, MRI등)을 이용하는 의료영상 회의 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 Web환경에서 분산객체 처리환경인 CORBA(Common Object Request Broker Architecture)를 잉요한 의료영상 회의시스템의 전체 구성도를 제시하고, 제시된 시스템의 핵심 요소인 영상 처리 객체 관리자를 설계하고 구현하였다. 영상 처리 객체는 그 특성상 CPU-bound이며 처리 속도 향상을 위하여 C++로 구현하였고, 영상처리 객체의 추가 및 확장이 용이하도록 구성하였다. 또한 여러 객체가 서버에 활성화되어 있을 경우 서버의 리소스 낭비가 심하며 이의 해결을 위해 객체들을 비 활성화 상태로 관리하다가 클라이언트의 요청에 위해 활성화 시켜주는 영상처리 객체 관리자가 필요하다.