본 논문에서는 특정 지역을 연속해서 촬영하는 고정된 카메라 영상에서 사람들의 움직임을 검출하고 움직임을 분석하여 정량화 하는 방법을 제안한다. 먼저 배경 영상을 획득하기 위하여 일정 시간동안의 입력 영상을 누적하고 평균값으로 정규화 한다. 그리고 영상을 계속 누적하여 배경 영상을 실시간으로 갱신한다. 다음으로 획득된 배경 영상과 현재 영상에 대하여 차영상과 이진화를 수행하고 팽창 연산과 연결 성분 분석으로 잡영을 제거한다. 그리고 잡영이 제거된 영상에서 원근감 효과를 고려하는 가중치를 적용하여 움직임이 있는 객체를 클러스터링 하는 수정된 ART2 클러스터링 방법을 제안한다. 마지막으로 클러스터링 결과 정보를 이용하여 움직임을 정량화 한다. 제안하는 방법을 실내 환경에 설치된 네트워크 카메라로부터 영상을 획득하여 실험한 결과, 영상의 원근감 효과에 따라 군집 크기가 차이남에도 강인하게 분석할 수 있음을 확인하였다.
최근 감시시스템 구축에서 디지털 비디오 레코더(DVR)를 이용하는 방식이 주를 이루고 있다. 영상압축 기술의 발전에 따라 디지털 비디오 레코더는 H.264/AVC 인코더를 기반으로 저장 공간 대비 고화질의 영상 저장이 가능해졌다. 또한, 다수 채널의 동시 처리가 가능해졌을 뿐만 아니라 영상 압축 및 저장 기능 외에 지능형 감시를 위한 기능이 요구되고 있다. 본 논문에서는 H.264/AVC 압축 비트열에서 움직임 벡터 추출 및 분석을 통한 영상내 이동 물체 검출 방법을 제안한다. 압축 비트열에서 현재 프레임과 이전 프레임의 움직임 벡터들의 크기와 각도를 비교하여 임계값 이하인 움직임 벡터들을 추출하여 이동 물체를 검출하였다. 이동 물체 검출 성능 평가를 위해 H.264/AVC의 참조 프로그램인 JM 15.1을 사용하여 인코딩 및 비트열 분석을 수행 하였고, 움직임이 검출된 시간 구간만을 디코딩 후 저장하는 알고리즘을 구현하였다. 제안된 방식은 디코딩 부분의 연산량 감소뿐만 아니라 저장소의 물리적 공간 절약이 가능하다.
본 논문에서는 template matching을 이용한 PMMVD(Pattern Matched Motion Vector Derivation)기술에 대해 움직임 추정 방식에 따라 복잡도를 분석한다. PMMVD 기술은 HEVC의 화면 간 예측 기술과는 다르게 움직임과 관련된 정보를 부호화하지 않으며, 복호화기에서 움직임 벡터를 추정하는 방식이다. 따라서 종래의 기술 대비 높은 효율이 발생하지만 복호화기의 복잡도는 급격히 증가하게 된다. 이러한 이유로 다양한 움직임 추정 방식에 따라 성능을 분석하여 최적의 조합을 찾는 것은 매우 중요한 이슈임을 알 수 있다. 이를 위하여 현재 JVET(Joint Video Exploration Team)에서 FVC(Future Video Coding)를 위해 발표한 참조 소프트웨이인 JEM 2.0(Joint Exploration Test Model 2)을 이용하여 실험을 수행하고 향후 연구 방향을 논의한다.
본 연구의 목적은 호흡 운동에 영향을 받는 내부 장기의 움직임을 정량적으로 분석하고, 그 결과를 토대로 움직이는 내부 장기의 선량 분포를 측정하고 평가하는 것이다. 그리고 이전에 보고된 논문에서 개발된 움직임 감소 장치의 사용 유무에 따른 내부 장기의 선량 분포 또한 분석하는 것이다. 이를 위하여 1차원적으로 움직이는 구동 팬톰 시스템을 개발하였고, 6MV X-ray에서 Kodak X-omat V 필름을 사용하여 움직이는 내부 장기의 선량분포를 실험적으로 측정하였다. 이 결과로부터 호흡 운동으로 인한 움직이는 내부 장기 및 종양에 조사되는 선량의 부정확도를 평가할 수 있었고, 움직임 감소 장치를 사용했을 때 선량의 부정확도가 감소함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 다양한 디지털 컨텐츠들 중에 디지털 비디오에 대한 워터마킹 방법을 제안하였다. 현재 비디오 압축 부호화의 기본 알고리즘으로 사용되는 DCT(discrete cosine transform)는 고압축을 수행할 경우 블록킹 현상이 심하게 나타나는 단점이 있다. 제안한 방법은 이러한 단점을 극복하고 점진적 전송 특성을 갖는 비디오를 위해 웨이브릿 변환 영역에서 SPIHT(set partitioning in hierarchical trees)를 이용한 비디오 부호화 과정에 워터마크를 삽입하였다. SPIHT 부호화 과정에서 비디오 신호의 시간 중복성을 이용한 I 프레임에 대한 이전 프레임의 움직임 벡터를 이용하여 I 프레임에 워터마크를 삽입한다. 워터마크 삽입 시 HVS(human visual system)를 이용하여 움직임 벡터 분석에 의해 선택된 영역에서 지각적 중요 계수 (PSC :perceptual significant coefficient)를 선택하여 워터마크를 삽입한다. 실험 결과 시간 중복성과 HVS를 이용하여 I 프레임에 워터마크를 삽입하였기 때문에 비가시성과 강인성이 우수함을 확인하였다.
본 논문은 현재까지 제안된 여러 가지의 움직임 적응형 알고리즘을 비교 분석하였다. 비교 분석은 C++를 이용한 시뮬레이션을 하였고 여러 가지 이미지에 대잔 PSNR 값을 추출하였으며 에지 특성을 확인하고 그리고 시뮬레이션된 이미지를 원본과 비교 평가하였다. 그 결과 PSNR 값과 알고리즘의 성능과는 크게 낙관이 없었고, 에지 특성과 이미지간에 비교가 평가에 더 확실한 방법이었다. 알고리즘 성능은 어떤 이미지론 사용함에 따라 성능이 달라졌다. 전체적으로 볼 때 동영상에서는 $\Delta$- 형이 가장 좋은 결과가 확인되었으며 준동영상에서는 미디언 필터와 Adaptive형이 비슷한 성능을 보여 주었다.
움직임 보상 보간 기법은 동영상 정보의 프레임율 증가 뿐 아니라 분산 동영상 부호화 시스템에서 부가 정보 생성에 사용된다. 본 논문에서는 움직임 보상 보간 기법의 성능을 효율적으로 향상시키기 위하여 DCT(Discrete Cosine Transform) 혹은 LiftLT를 이용하여 영상의 크기를 두 배 확대 변환한 후 움직임 보상 보간을 수행하여 생성된 두 배 크기의 영상을 다시 축소 변환하여 원래 크기의 보간 프레임을 생성하는 기법을 제안한다. 또한 보간 필터를 사용하여 부화소 단위의 세밀한 움직임 보상 보간을 수행한 경우의 성능도 분석한다. 모의 실험 결과 제안하는 기법이 기존의 보간 필터를 이용한 기법에 비해서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
영상을 획득하는 과정에 있어서 영상획득 장치 또는 피사체의 흔들림은 영상에 손상을 가져온다. 이러한 손상은 움직임 열화(motion blur)라 불리며, 영상의 선명도를 크게 떨어뜨리는 주된 원인이 된다. 본 논문에서는 움직임 열화의 각도와 길이를 알아내기 위한 새로운 함수가 정의되며, 이 함수의 영역(domian)인 극점자취(Peak-Trace) 영역으로 가는 과정에서는 노이즈의 분산을 산출해 내기 위한 노이즈 지배영역과, 움직임 열화의 각도와 길이를 추정해내기 위한 신호 지배영역이 설정된다. 신호지배 영역에서의 극점의 자취는 움직임 열화의 방향을, 노이즈에 강하면서도 빠르게 파악할 수 있도록 해주며, 가변가중치(weight)를 적용한 최소자승법(Least Mean Square)은 더욱 정밀한 극점의 자취추정을 가능하게 한다. 움직임 열화의 방향이 얻어지면, 1차원 셉스트럼(Cepstrum)방법을 사용하여 고속으로 움직임 열화의 길이를 구할 수 있게 된다. 이러한 방법으로 얻어진 정보들을 이용하여, 실제 실험에 적용된 손상되어진 영상을 효과적으로 복원할 수 있었다.
최근 도로상의 비디오 영상에서 다양한 저차원 정보를 바탕으로 자동 차량 흐름 파악과 사고 탐지에 관해 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 CCTV 동영상 교통관리시스템을 이용하여 자동으로 차량의 흐름을 파악하고 이를 이용하여 교통체증과 더 나아가 사고탐지를 위한 알고리즘과 그 응용에 대해 연구하였다. 이를 위하여 우선 움직임 객체를 시공간 관계 모델링을 통해 차량의 실제 궤적과 매핑하고 이를 통해 차량의 흐름 파악에 사용하였다. 또한 시공간 관계 모델링과 차량의 실제 궤적간 매핑을 위해 TSR (Tangent Space Representation) 알고리즘을 사용하였다. 또한, 객체의 움직임 추출을 위해 먼저 차(Differece)영상을 이용하여 움직임 객체 추출을 하였고, 이를 통하여 객체의 움직임 트래킹(Tracking)을 하고 각 객체에 번호를 부여하여 동시에 여러 객체를 인식시키고 이를 저장하였다. 이를 통하여 의미적 움직임 객체를 인식하고, 차량 흐름을 파악하는 어플리케이션을 구현하였다. 본 연구를 통해 기본적인 움직임 객체에 대한 의미적인 결과를 얻을 수 있었고, 나아가 CCTV를 이용한 자동 사고 탐지에 관한 연구로 확장시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 뇌손상 환자의 상지 움직임 평가와 인공지능 융합연구를 체계적 문헌고찰 방법으로 분석하여 인공지능의 적용에 대한 경향을 파악하고자 한다. 연구수행은 PRISMA(Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses)가이드라인을 이용하여 수행되었다. 3개의 데이터베이스에서 검색된 380편 중 선정기준 및 배제기준에 따라 최종적으로 8편의 논문을 선정하였다. 상지 움직임 평가는 동작 수행 능력 평가와 FMA, ARAT가 사용되었다. 정량화를 위해 다양한 도구를 사용하여 데이터를 추출하였고, 인공지능을 이용해 상지 움직임 분류, 회복예후 예측, 평가도구 점수를 예측하였다. 본 연구는 인공지능을 이용해 상지 움직임 평가를 객관적으로 나타낸 연구들을 체계적으로 고찰하여 인공지능이 적용되고 있는 방향성을 파악했다는 점에서 의의가 있다. 이를 토대로 상지 움직임 평가에서 인공지능 기술을 도입하여 중재 효과와 환자의 회복을 객관적으로 파악하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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