• 전자공학회논문지SC
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• 제40권3호
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• pp.109-116
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• 2003

본 논문에서는 LCD 패널 제어를 위한 UXGA급 LCD 컨트롤러를 제안하였다. 제안한 컨트롤러는 전화면 디스플레이를 위해 입력 해상도와 출력 해상도 간의 최대 공약수를 이용하여 화면의 확대 기능을 지원하며, 확대 영상의 질을 높이기 위해 입력 영상의 움직임을 3 단계로 구분해서 검출하여 각 단계에 따라 서로 다른 보간 알고리즘을 사용하는 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 정량적인 성능 평가를 위해 PSNR을 도입하였으며, 다양한 실험 영상을 이용하여 기존의 알고리즘과 비교 분석을 수행하였다. 그리고 제안한 움직임 검출기의 움직임 검출 성능 평가를 위해 시각적 검증 및 화소 변화 추정을 도입하였다. 제안한 컨트롤러는 VHDL을 이용해 설계되었으며, 기능적 시뮬레이션을 통하여 각각의 세부 블록들의 기능을 검증하고 Xilinx VirtexE FPGA를 이용해 회로 합성을 수행하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.410-412
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• 1999

히스토그램 장면 전환 검출(histogram scene change detection) 기법은 입력 영상 내에 카메라 동작(camera operation)이 발생한 부분을 컷(cut)으로 나누는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 프레임 사이의 움직임 벡터를 측정하여 카메라 동작이 일어났는지를 판단하고, 이를 이용하여 잘못된 컷의 인식을 막는다. 카메라 동작이 발생하는 샷의 경제는 컷이 될 수 없으므로, 이외의 샷에 대해 컬러 히스토그램 교집합(color histogram intersection)을 구해서 장면 전환 여부를 판단한다. 제안된 기법은 기존의 히스토그램 장면 전환 검출 기법보다 프리시젼(Precision) 면에서 성능 향상을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.229-235
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• 2010

본 논문은 실시간 감시 카메라 시스템에서 움직임 검출 효율을 높일 수 있는 방법을 제안하였다. 기존 방법인 차영상에 의한 방법과 배경 영상에 의한 객체 추적 방법은 외부에서 촬영되는 동영상에서의 움직이고 있는 객체를 검출하는 것이 상당히 어려운 일이다. 제안 방법은 배경 영상을 바로 이전 프레임과의 차를 구하여 급격하게 움직임이 검출되지 않으면 기존 배경 영상을 유지하고 해당 영역에서 움직임 객체가 사려졌을 때를 감지하여 배경 영상을 갱신하는 방법을 제안하였다. 멧돼지와 사람을 판단하기 위해 검출 영역 안에 있는 움직임 객체 각각에 박스로 표시하였다. 실시간 영상으로 시뮬레이션 한 결과 기존 방법보다 우수한 결과를 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.28-34
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• 1999

본 논문에서는 DCT 영역에서 DCT블록내의 DC성분과 매크로블록내의 움직임 벡터성분을 이용하여 동영상 장면전환 자동 검출에 관한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 압축된 MPEG 신호열내의 픽쳐 종류와 상관없이 임의의 신호열에서 장면전환을 검출한다. 이를 위해 MPEG 신호열의 DCT 영역에서 픽쳐구성요소의 특징을 이용하여 새로운 비교잣대를 정의하고 움직임 벡터에 예민한 B-picture 의 특성을 이용하여 정확한 장면전환을 검출한다. 이때. I-picture를 가지고 급격한(cut) 장면전환을 검출하고 P. B picture 를 가지고 점진적인(gradual) 장면 전환을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 MPEG 신호열에 대하여 시험결과 그 효율성이 우수함을 보인다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권12호
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• pp.295-302
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• 2013

사람 검출은 정지된 영상 혹은 동영상으로부터 사람의 움직임이나 자세를 추정하고, 사람이 찾아질 경우 영상 내 사람의 좌표, 동작 인식, 보안관련 인증 등을 알아내는 기술로 정의된다. 이러한 사람 검출은 다른 객체의 검출이나 사람과 컴퓨터와의 상호작용, 동작 인식 등의 기초 기술로서 해당 시스템의 성능에 영향을 미치는 매우 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 영상 내의 사람은 움직임, 자세, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 다른 객체와의 중복 등의 환경적 변화로 인해 사람 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 피셔의 선형 판별 분석을 이용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 사람 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사람 움직임 및 자세와 배경에 무관하게 빠른 시간 안에 사람을 검출하는 것이 가능하다. 이를 위해 계층적인 방법으로 사람 검출을 수행하며, 휴리스틱한 방법, 피셔의 판별 분석을 이용하여 사람 검출을 수행하고, 검색 영역의 축소와 선형 결정의 계산 시간의 단축으로 검출 응답 시간을 빠르게 하였다. 추출된 사람 영상에서 사람의 자세를 추정하고 사람의 영역을 검출함으로써 사람 정보의 사용에 있어 보다 많은 정보를 추출할 수 있도록 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.553-555
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• 2001

Markov Random Fields(MRF) 모델은 영상 분할 및 복원 등에 주로 사용되는 확률적 영상모델이다. 본 논문에서는 MRF 모델을 3차원으로 확장하여 분할을 위한 선 필드 모델(Line Field Model)과 움직임 검출을 위한 움직임 필드 모델(Motion Field Model)을 도입하여 동영상 내에서 움직이는 물체의 형상과 움직임을 추정한다. 제안된 방법을 이용하여 한국어 수화 동작에서 손의 형상과 이동방향을 검출하였다. 그 결과 optical flow를 사용하는 방법에 비해서 이동 방향이 왜곡되는 것을 방지하여 보다 정확한 이동 방향을 검출할 수 있었다. 또한 영상 추출의 경우에 있어서도 형상의 윤곽면과 내부가 하나의 라벨(label)로 묶이기 때문에 보다 깨끗한 영상을 추출할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.755-758
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• 2002

보행자 추적은 무인 자동차 시스템, 보안 또는 감시 시스템, 횡단보도 신호제어 시스템 등 실세계의 다양한 응용 분야에서 사용될 수 있다. 본 논문에서는 걸어다니는 보행자의 움직임 정보를 이용하여 다수의 보행자를 추적하는 새로운 방법을 제안한다. 보행자의 움직임 정보는 연속된 두 개의 비디오 프레임간의 그레이 레벨 차를 이용하여 추하고, 이를 통하여 물체를 검출한다. 검출된 물체에는 보행자뿐만 아니라 다른 이동 물체가 포함될 수 있으므로 프로젝션 히스토그램(PH: Projection Histogram)을 생성한 후 보행자 유형을 기반으로 PH를 분석하여 보행자를 검출, 추적한다. 제안된 방법의 성능 평가를 위해서 복잡한 도시 환경 영상에 적용하고 그 성공적인 결과를 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.977-984
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• 2007

동영상으로부터 움직임 분석 및 색상정보를 이용한 실시간 얼굴 추적 방법을 제안한다. 시간미분연산에 의하여 실시간으로 입력되는 동영상으로부터 움직임 영역을 검출한 후, 컬러공간 융합 필터링에 의하여 얼굴 영역 후보 화소를 검출하고 눈, 입등 얼굴 구성 요소 검출에 의하여 얼굴 영역의 실시간 추적을 행하였다. 얼굴 구성요소의 참조 템플릿을 구축한 후 신규 입력되는 연속영상의 얼굴 영역으로부터 템플릿 매칭을 행함으로써 추출된 얼굴 영역의 신뢰도를 판정하는 방법으로 얼굴 영역 추적의 안정도를 향상시켰다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.510-517
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• 2001

본 논문에서는 다수의 사람이 존재하는 입력영상에서 입술 움직임 정보를 이용한 실시간 화자 클로즈업(close-up) 시스템을 구현한다. 칼라 CCD 카메라를 통해 입력되는 동영상에서 화자를 검출한 후 입술 움직임 정보를 이용하여 다른 한 대의 카메라로 화자를 클로즈업한다. 구현된 시스템은 얼굴색 정보와 형태 정보를 이용하여 각 사람의 얼굴 및 입술 영역을 검출한 후, 입술 영역 변화량을 이용하여 화자를 검출한다. 검출된 화자를 클로즈업하기 위하여 PTZ(Pan/Tilt/Zoom) 카메라를 사용하였으며, RS-232C 시리얼 포트를 이용하여 카메라를 제어한다. 실험결과 3인 이상의 입력 동영상에서 정확하게 화자를 검출할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.71-72
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• 2020

본 논문에서는 자동차 블랙박스를 사용하여 촬영된 비디오에서 자동차 사고 발생 여부를 판단하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 우선 객체 추적 과정에서 구한 조감도 좌표를 사용하여 각 차량 사이의 거리에 기반을 두고 교통사고 여부를 판단한다. 그런데 거리만을 사용하여 사고 여부를 판단하는 경우 자동차가 밀집된 주·정차 환경에서는 오검출의 확률이 높아질 수 있다. 이를 위해 각 차량에 대한 움직임 벡터를 계산하고 벡터 간의 정보(사잇각과 크기 등)를 사용하여 차량의 주·정차 여부를 판단한 후 사고 검출 대상에서 배제할 수 있도록 한다. 주·정차 판단 여부를 통해 사고 검출의 정확도를 향상할 수 있는 것을 실험적으로 확인하였다.