• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.3004-3006
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• 1999

In this paper, we present the ball position and path plain method for the robot-soccer using optical flow. As we compare a optical flow method with a general method within the accurate and effective ball position information of robot-soccer or the path planning, we prove accurate and effective optical flow algorithm to apply ball position and path plain for robot-soccer

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (B)
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• pp.340-344
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• 2007

유비쿼터스 지능공간에서 사람의 행동과 위치를 모니터링하는 것은 서비스 제공을 위해 기본적이며 필수적인 단계이다. 본 논문에서는 스마트 펜던트(SmartPendant)의 카메라 영상과 GPS위치 정보를 이용한 새로운 웨어러블 컴퓨터를 제안한다. 우선, 행동 인식를 위해 영상간에 특정 픽셀 값 차와 옵티컬 플로우를 사용하였으며, 인식이 가능한 행동으로는 걷기, 멈춤, 방향전환이다. 또한, GPS를 이용한 사용자의 위치 정보는 위도와 경도에 대한 스트링값을 패킷값으로 변환하여 지능형 상황인지 서버에 전달된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.488-491
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• 2012

최근 카메라 센서 및 알고리즘의 발달로 엔터테인먼트 목적의 영상 시스템을 비롯한 공정 기술, 교육 및 의료 등 다양한 목적의 영상 시스템이 개발 되고 있다. 또한 범죄 예방, 사고 상황 인식을 위한 감시 영상 시스템의 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이상 상황 인식을 위한 지능형 교통 시스템에 대해 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 크게 학습 과정과 이상 상황 인식 과정으로 나누어진다. 학습 과정에서는 CCTV와 같은 정적인 카메라에서 촬영된 도로 교통 영상에서 이동 객체의 특징을 추출하고 이를 추적하여 특징 벡터를 구성한다. 구성된 특징 벡터들은 클러스터링 기법을 통해 장면을 모델링하는데 이용되며 최종적으로 이 모델을 이용해 실시간으로 도로 교통 영상에서 이상 상황을 인식할 수 있게 된다. 실험을 통한 성능 평가를 통해 시스템의 우수함을 확인 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.173-176
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• 2009

본 논문에서는 감시시스템이 갖추어진 환경 내에서 발생할 수 있는 특이 행동을 효율적으로 감지하기 위한 기법을 제시한다. 최근 대형 범죄 및 방화 사건 등의 방지목적으로 DVR 의 단순 녹화를 벗어나 지능형 감시시스템을 도입하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 시스템들은 아직 초기 연구 단계에 있으며 영상내의 관심물체 추출을 위한 전경과 배경의 분리 및 추적 단계에 그치고 있다. 이에 본 논문에서는 가우시안 혼합 모델을 통하여 전경과 배경을 분리하고, 관심영역에 한해서 Optical Flow 기법을 이용하여 폭력상황과 같은 특이 행동의 감지 여부를 판단 할 수 있는 방법에 대해 실험을 통해 평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.417-419
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• 2022

감각대체기술은 손상된 감각 정보를 다른 감각으로 전환하여 전달하는 기술로써 기존의 시각장애인을 위한 시각 정보의 촉각 대체 기술은 주로 거리 정보나 물체의 윤곽선 정보를 전달하여 사용자가 주변 환경을 이해하는 데 어려움이 있었다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 딥러닝을 사용하여 사용자 주변의 모션 정보를 분석하고, 이를 촉각 정보로 전달함으로써 사용자가 주변 상황 정보를 인지 할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안 방법과 기존의 윤곽선 정보 전달 방법을 사용자 실험을 통하여 비교하였을 때, 제안 방법이 영상 속 물체의 움직임 정보를 이해하는 데에 더욱 효과적임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.93-102
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• 2011

본 논문은 야외 환경에서 하나의 카메라를 이용한 시각 장애인을 위한 보행 안내 시스템을 제안한다. 기존의 스테레오 비전을 이용한 보행 지원 시스템과는 다르게 제안된 시스템은 사용자의 허리에 고정된 하나의 카메라를 이용하여 꼭 필요한 정보만을 얻는 것을 목표로 하는 시스템이다. 제안하는 시스템은 먼저 탑-뷰 영상을 생성하고, 생성된 탑-뷰 영상 내 지역적인 코너 극점을 검출한다. 검출된 극점에서 방사형의 히스토그램을 분석하여 장애물을 검출한다. 그리고 사용자 움직임은 사용자에 가까운 지역 안에서 옵티컬 플로우를 사용하여 추정한다. 이렇게 영상으로부터 추출된 정보들을 기반으로 음성 메시지 생성 모듈은 보행 지시 정보를 합성된 음성을 통해 시각 장애인에게 전달한다. 다양한실험 영상들을 사용하여 제안한 보행 안내 시스템이 일반 인도에서 유용한 안내 지시를 제공하는 것이 가능함을 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.519-528
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• 2012

음성구간을 검출하는 일반적인 방법은 음향신호로부터 특징값을 추출하여 판별식을 거치는 것이다. 그러나 잡음이 많은 환경에서 그 성능은 당연히 저하되며, 이 경우 영상신호를 이용하거나 영상과 음성을 동시에 사용함으로써 성능향상을 도모할 수 있다. 영상신호를 이용하여 음성구간을 검출하는 기존 방법들에서는 액티브 어피어런스 모델, 옵티컬 플로우, 밝기 변화 등 주로 하나의 특징값을 이용하고 있다. 그러나 음성구간의 참값은 음향신호에 의해 결정되므로 한 가지의 영상정보만으로는 음성구간을 검출하는데 한계를 보이고 있다. 본 논문에서는 입술 영역의 옵티컬 플로우와 밝기 변화 두 가지 영상정보로부터 특징값을 추출하고, 추출된 특징값들을 결합하여 음성구간을 검출하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한, 음성구간 검출 알고리즘이 다른 시스템의 전처리로 활용되는 경우에 적은 계산량만으로 수행되는 것이 바람직하므로, 통계적 모델링에 의한 방법보다는 추출된 특징값으로부터 간단한 대수적 연산만으로 스코어를 산정하여 문턱값과 비교하는 방법을 제안하고자 한다. 입술 영역 검출을 위해서는 얼굴에서 가장 두드러진 특징점을 갖는 눈을 먼저 검출한 후, 얼굴의 구조와 밝기값을 이용하는 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 두 가지 특징값을 결합한 음성구간 검출 알고리즘이 하나의 특징값만을 이용했을 때보다 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.20-26
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• 2018

본 논문에서는 오인식률 감소를 위한 다중 프레임 특징점 추적 정보 기반 이동 물체 검출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구에서는 이동 물체 탐지의 오인식과 추적의 속도 문제가 존재 하였다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위해 먼저, 카메라 이동 보상과 물체의 추적을 위해 다중 프레임의 코너 특징점과 옵티컬 플로우를 계산한다. 다음으로 다중 프레임 전-후방향 추적으로 옵티컬 플로우의 추적 오류를 감소시키고, 카메라 이동 보상을 위해 호모그래피와 RANSAC 알고리즘 기반으로 추적된 코너 특징점을 배경영역과 이동 물체 후보 영역으로 구분한다. 변환된 코너 특징점들 중 RANSAC에 의해 제거되는 이상점들을 군집화하고 일정 크기 이상의 이상점 군집 영역을 이동 물체 후보군으로 구분한다. 이동 물체 후보군으로 구분된 물체는 라벨 추적 기반 데이터 상관 분석에 따라 라벨 번호를 할당하고 추적한다. 이동 물체 후보군으로 구분된 물체는 라벨 추적 기반 데이터 상관 분석에 따라 라벨 번호를 할당하고 추적한다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 Precision과 Recall 모두 향상됨을 쿼드로터 영상기반 탐지 및 추적 성능 실험으로 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권8호
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• pp.132-139
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• 2015

카메라를 이용하는 시각(visual) SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)은 로봇의 위치 등을 파악하는데 널리 이용되고 있다. 일반적으로 시각 SLAM은 움직임이 없는 고정된 특징점을 대상으로 연속적인 시퀀스 상에서 카메라의 움직임을 추정한다. 따라서 이동하는 객체가 많이 존재하는 상황에서는 안정적인 결과를 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 이동 객체가 많은 상황에서 스테레오 카메라를 이용한 SLAM을 안정화하는 방법을 제안한다. 먼저, 스테레오 카메라를 이용하여 깊이영상을 추출하고 옵티컬 플로우를 계산한다. 그리고 좌우 영상의 옵티컬 플로우를 이용하여 시차변화(disparity change)를 계산한다. 그리고 깊이 영상에서 사람과 같이 움직이는 객체에 대한 ROI(Region Of Interest)를 구한다. 실내 상황에서는 벽과 같은 정적인 평면들이 움직이는 영역으로 잘못 판단되는 경우가 자주 발생한다. 이런 문제점을 해결하기 위해 깊이 영상을 X-Z 평면으로 사영하고 허프(hough) 변환하여 장면을 구성하는 평면을 결정한다. 앞의 과정에서 판단된 이동 객체 중에서 벽과 같은 장면 요소를 제외한다. 제안된 방법을 통해 정적인 특징점이 요구되는 SLAM의 성능을 보다 안정화할 수 있음을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.440-448
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• 2015

논문에서는 지능형 차량에 적용하기 위해 보행자의 의도를 분석하여 보행자와의 사고를 미연에 방지하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 블랙박스 영상으로부터 실시간으로 보행자를 검출하고, 소실점을 바탕으로 한 보행자의 상대 위치와 옵티컬 플로우를 이용한 움직임 방향 정보를 추출한다. 이러한 보행자의 정보와 차량의 현재 속도에 기반한 차량 정지 거리를 이용하여 보행자와의 충돌 위험도를 파악하는 퍼지 로직을 구현하였다. 최종적으로 퍼지 로직의 출력 정보인 충돌 위험도에 따라 운전자에게 경고를 주도록 하였다. 마지막으로 실제 주행 영상을 이용하여 제안된 시스템의 성능과 한계점을 분석하였다.