• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.56-58
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• 2014

본 논문에서는 압축 도메인에서 고속으로 움직임을 검출하고 해당 구간을 저장 하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 H.264/AVC 기반의 압축 비트스트림에서 움직임 벡터와 참조프레임을 이용하여 움직임이 있는 프레임을 검출하고 움직임 유무에 따라 GOP 단위로 저장하는 과정을 수행한다. 압축도메인에서 움직임 검출과 구간 저장을 수행함으로써 복잡도를 낮추고 비디오 저장을 위한 공간을 절약해 실시간 다채널 영상 처리에 최적화 된 성능을 제공한다. 제안하는 움직임 검출 및 저장 시스템은 single thread 환경에서 실시간으로 평균 2957 프레임을 처리 가능하며, Multi thread의 경우 30 fps 영상 98개 채널을 실시간으로 처리 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.1153-1158
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• 2000

본 논문에서는 H.261로 압축된 비디오 데이터에서 움직임 검출과 장면 변환과 같은 이벤트를 압축된 정보인 움직임벡터를 이용하여 검출하는 새로운 알고리즘을 제안하고 구현하였다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 압축된 데이터를 이용함으로써 성능 향상은 물론 움직임 검출, 움직임 기간 검출, I 프레임 검출 등의 다양한 이벤트의 실시간 검출을 가능하게 한다.

• Journal of IKEEE
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• v.19 no.2
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• pp.244-253
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• 2015

Please This paper presents method of video stabilization based on detection and adaptive motion smoothing filtering of undesirable motion. The proposed algorithm consists of two stages: the detection of undesirable motion and smoothing filtering of detected undesired motion. To incorporate desired properties into the motion smoothing process, the local maximum and the local minimum are defined in a set composed of the parameters of accumulative global motion. Using the local information, the constraints on detecting undesirable motions are defined. Based on these constraints, the alpha parameter of the alpha-trimmed means filter is adjusted, so that the degree of motion smoothing in the reconstructed video sequence is controlled. The experimental results demonstrated the capability of the proposed algorithm.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.11
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• pp.1610-1620
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• 2010

This paper proposes a motion-adaptive 3-D deinterlacing algorithm based on an adaptive-thresholded motion detection and an interpolation method using binary patterns to compensate motion missing and false motion errors. For efficient motion detection, we adaptively decided a threshold value according to the complexity of image. Many edge-based interpolation algorithms have been proposed to improve the subjective quality. Recently, to efficiently interpolate low angle edge and line, a method using predefined binary patterns has been proposed. In this paper, we propose an improved method by modifying the binary patterns. Simulation results have shown that the proposed method provides better performance than the existing methods.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.10a
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• pp.580-583
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• 2003

This paper presents the motion detection algorithm that can run robustly about recusive motion. The existing motion detection algorithm that uses difference image is robustly in some degree brightness or noise, but it frequently causes false alarms to temporal clutter, at the repetitive motion within a certain area. We developed a motion detection algorithm using mean absoulte error(MAE) which calculates the set of Moving regions and performs block matching. The experimental results revealed that our approach is superior to existing methodologies to handling various temporal clutter.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.206-208
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• 2000

본 논문은 칼라 정보와 움직임 정보를 이용한 객체 분할 기법의 설계에 대하여 소개한다. 객체 분할 알고리즘은 L*u*v 공간의 칼라 특성과 움직임 특성을 결합하여 설계하였다. 즉 공간 분할은 mean shift 칼라 클러스터링 알고리즘(color clustering algorithm)을 사용하여 중심 칼라 영역에 따라 동일한 칼라 지역으로 통합한다. 시간 분할은 움직임 검출을 위하여 affine six parameter 움직임 모델과 optical flow equation를 이용하여 움직임이 발생한 부분을 검출한다. 다음에 공간 분할과 시간 분할에 따라 결과를 통합하고 MAD(mean absolute difference)를 사용하여 객체를 추출하는 알고리즘을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.5-7
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• 2018

지능형 자동차는 역사가 깊은 연구 분야이다. 과거에는 낮은 하드웨어 성능에 맞추기 위하여 복잡한 알고리즘을 경량화하면서 성능을 유지하고자 하는 제한적인 연구들이 주로 이루어졌으나, 최근 하드웨어 성능이 높아지면서는 다양한 알고리즘 적용이 가능해졌기 때문에 매우 활발하게 연구되는 분야가 되었다. 본 논문은 차량의 주행 특성을 반영한 움직임 벡터 필드 모델링을 수행하고, 이 모델 값과 실제 추정된 움직임 벡터와의 차이를 이용해서 차량의 후보 영역을 검출하는 객체 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 움직임 벡터 필드 모델링 기법은 기존의 움직임 벡터 추정 기법에 비해 계산량이 적고, 음영 영역이나 밝기가 포화된 영역에서도 움직임 필드를 모델링해낼 수 있는 장점이 있어서 상용화된 블랙박스에 적용이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.300-302
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• 2013

자연재해의 예방에 대한 인식이 화두가 되면서 최근 재해 경보 시스템을 다루는 새로운 연구들이 활발히 진행되고 있다. 제안하는 알고리듬은 영상을 통해 얻은 정보를 이용하여 산사태를 초기에 검출하는 방법이다. 기존의 검출 방법은 사람이 직접 모니터링을 해야 하기 때문에 많은 인력과 시간을 필요로 하고 접근성이나 비용문제 등의 각종 제약이 따른다. 따라서 효율적인 산사태 감지를 위해 산사태 발생 가능 지역에 비디오 기반의 감지 시스템을 통해서 자동으로 검출하는 시스템이 필요하다. 감지 시스템에서는 신뢰성 있는 재난영역의 검출이 매우 중요하다고 볼 수 있다. 본 연구는 산사태를 검출하기 위하여 먼저 블록단위의 영역 움직임 검출을 하여, 움직임 맵을 만들고 일정한 시간 간격으로 반복적으로 변하는 영역의 움직임 맵을 기록한다. 또한 움직임 방향뿐만 아니라 발생 순서를 기록하여 더욱더 정확한 움직임을 판단할 수 있다. 제안된 알고리듬은 비디오영상 실험을 통해 탐지영역의 산사태 검출이 잘 이루어짐을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.379-381
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• 2001

본 논문은 카메라의 움직임이 있는 영상에서 움직이는 사람의 얼굴을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서, 얼굴 영역을 찾기 위해 피부 색깔 정보와 움직임 정보를 이용한다. 카메라의 움직임을 어파인 모션 모델(Affine Motion Model)을 이용해 제거한 후, 적응적 임계치(adaptive thresholding)를 통해 얻어진 움직임 영역 내에서만 피부 색깔 모델(skin color model)을 이용해 얼굴 영역을 검출한다. 제안된 방법은 시간에 따라 조명이 변하거나 잡음이 포함된 영상에서도 좋은 결과를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.367-370
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• 2001

본 논문에서는 영상 합성을 위해 실시간으로 움직임 물체를 추출하고 움직임 물체의 홀이나 외곽선의 손실을 최소화하고 복원하는 알고리즘을 제안한다. 움직임은 기준영상과 현재 입력된 영상의 차이를 계산함으로써 검출 된다. 따라서 여기서 적당한 기준 영상과 검출 문턱치 방법의 선택이 필요하게 된다. 몇 가지 문턱치 선택 방법들이 연구되었나, 본 논문에서는 회귀적인 문턱치들을 이용한다. 그레이 영상을 통해 구해진 영역에서 칼라 값의 비교를 통해 손실된 영역을 복구하고 최종 실루엣 영상을 얻는다. 얻어진 움직임 물체의 실루엣 영상은 영상 합성에 이용한다.