영상 처리 기법을 이용한 영상 인식 분야는 버스 승차 및 하차 시에 승객을 움직이는 객체로 검출하고 개수하는 방법이 연구되고 있다. 이러한 기술 중에는 인공지능 기법의 하나인 딥러닝 기법이 사용되고 있다. 또 다른 방법으로 스테레오 비전 카메라를 이용하여 객체를 검출하는 방법도 사용되고 있다. 그러나 이러한 방법들은 객체를 검출할 때 사용되는 장비의 연산량이 많이 들어 고가의 하드웨어 장비가 필요하다. 그러나 대중교통 중 하나인 버스 승객을 검출하기 위해 상대적으로 연산량이 적은 기법을 이용하여 다양한 장비에 맞는 영상 처리 기술이 필요하다. 이에 본 논문에서는 다양한 장비에 맞는 이동 객체 검출 기법 중 배경 제거를 통한 객체의 윤곽선을 검출하여 대중교통 중의 하나인 버스에 탑승객의 수를 효율적으로 획득 할 수 있는 기법을 제안한다. 실험 결과 스테레오 비전을 장착한 장비보다 더 저사양의 장비에서 약 70%의 정확도로 승객을 개수하였다.
배타적 최근접 쌍 검색 방법은 가까이 있는 승객과 택시 간에 쌍을 맺어주는 것과 같은 실 생활 응용 분야에 유용하게 쓰일 수 있으나, 그 중요성에 비해 많은 연구가 진행되지 않았다. 두 이동 객체가 배타적으로 최근접 쌍이 되기 위해서는 객체는 반드시 하나의 결과 쌍에 속해야 한다. 하지만, 이동 객체는 위치가 빈번하게 변하기 때문에 초기의 배타적 최근접 쌍 결과를 모니터링 해 줄 필요가 있다. 본 논문에서는 도로 네트워크를 기반으로 k 개의 배타적 최근접 쌍을 구하고 그 결과를 모니터링 하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모든 객체에 대해 배타적 최근접 쌍 검색을 재수행하지 않고, 결과가 갱신되는 범위를 제한하여 부분적인 재수행을 함으로써 모니터링 수행 시간을 줄였다. 다양한 실제 도로 네트워크를 이용한 실험들을 통해 본 논문에서 제안하는 모니터링 방법의 성능을 측정하였다. 실험 결과는 본 논문에서 제안하는 모니터링 방법의 정확도가 일반적인 일괄처리 방법들에 비해 뛰어남을 보인다.
스네이크 알고리즘은 객체와 배경 사이의 활성 윤곽(active contour)을 추출하여 객체를 추적하는 기법으로 널리 사용되고 있지만, 객체 윤곽의 밝기 기울기 성분보다 배경에 존재하는 기울기 성분이 크면 객체 윤곽이 배경으로 잘못 수렴되는 문제를 갖는다. 또 객체의 급격한 이동으로 인해 객체의 윤곽이 탐색영역을 벗어나면 윤곽선이 객체의 내부로 수축되는(shrink) 현상이 발생하게 되어 객체 추적에 실패하게 된다. 본 논문에서는 이러한 기존의 문제점을 개선한 새로운 스네이크 윤곽 추적 방법을 제안한다. 먼저, 객체 경계에 존재하는 평균 기울기 방향만을 고려하도록 개선된 에지 에너지 함수와 스플라인 경계의 안쪽과 바깥쪽 영역의 명암차를 이용한 컨트라스트 에너지 함수를 제안하여 윤곽선이 배경에 잘못 수렴되는 문제를 해결하였다. 또한 이전 프레임과 현재 프레임의 차영상으로부터 스네이크 포인터의 모션 벡터를 얻고 이를 이용하여 이전 프레임의 스네이크 포인터를 현재 프레임의 객체 윤곽 부근으로 빠르게 이동시켜 윤곽선이 객체 내부로 수축되는 현상을 방지하였다. 실험 결과 제안하는 기법은 기존 방법들에 비하여 복잡한 배경에 더 강인하며 움직임이 큰 객체를 정확하게 추적할 수 있었다.
이동 객체의 위치 정보는 차량 추적, 디지털 전장, 위치 기반 서비스, 텔레메틱스 등에 적용되며, 일정한 시간의 주기마다 측정된 위치 좌표가 시스템에 저장된다. 이 때 시스템에 저장되지 않은 질의 시점에서의 위치 정보를 추정하기 위해 선형 함수가 주로 사용된다. 그러나 선형 함수를 사용한 위치 추정에는 오차가 발생되므로, 위치 표현의 부정확성을 보완하기 위한 방법이 필요하다. 이 논문에서는 선형위치 추정 함수의 오차를 감소시키기 위해 3차 스플라인 보간법의 적용을 제안한다. 먼저 2차원 공간에서 이동하는 객체의 위치 정보를 정의한다. 다음으로 3차 스플라인 보간법을 제안한 데이타 모델의 위치 추정에 적용하고, 위치 추정 연산 알고리즘을 기술한다. 마지막으로 제안한 위치 추정 연산 모델의 정확성을 실험한다. 실험 결과, 이 논문에서 제안한 위치 추정 연산은 적은 량의 위치 정보를 사용함에도 불구하고, 선형 함수를 사용한 경우보다 더 정확한 결과를 나타내었다. 제안 방법은 이동 객체의 위치 정보 관리를 위한 데이타 저장공간 및 통신비용을 감소시키는 장점을 가진다.
LBS는 이동 객체의 위치를 정확하게 확인하기 위해 주로 GPS 기술을 이용한다. 그러나 지금까지 휴대폰의 WiFi 기술을 활용한 이동 객체의 위치 관리 기법을 제시되지 않았으며, 또한 보호자의 위치를 고려한 이동 객체의 위치 관리 기법 또한 제시되지 않았다. 이 논문에서는 보호자의 위치를 고려한 WiFi 기반 이동 객체의 위치 관리 시스템을 제안한다. 구체적으로 미아 찾기 및 통보를 위해 다음과 같은 3가지 방법을 제안한다. 1) 스마트폰 앱 기반, 2) 관제 서버 기반, 3) 관제 서버와 고정 AP(Access Point) 기반 방법이 그것이다. 시스템은 보호자의 위치를 고려하므로 즉각적인 보호 아동 상태의 확인이 가능하다.
자동차, 보행자 등 다양한 교통 요소와 도로를 공유하는 자전거를 이용하는 이용자의 수가 증가함에 따라 자전거 관련 사고도 증가하고 있다. 특히 복잡한 교통 환경에서 자전거 이용자는 보행자 등 이동 객체를 사전에 인지하지 못해 발생하는 자전거 사고도 자전거 사고의 많은 부분을 차지하고 있다. 본 논문에서는 자동차간 네트워크에 자전거를 연결하여 객체의 이동 방향 등의 정보를 획득함으로써 자전거 사고 감소 또는 방지하기 위한 자전거 충돌 회피 시스템 구조를 제안한다. 이 구조에서는 자동차 등의 교통 요소가 이동 객체를 인지하고 이 객체의 위치와 이동 방향을 네트워크를 통해 전송하며, 이 정보를 수신한 자전거의 시스템은 자전거 이용자에세 경고를 하여 충돌 사고를 방지할 수 있다.
무선 통신 및 모바일 기술의 급속한 발전으로 인해 위치 기반 서비스 및 모바일 응용 서비스와 같은 이동 객체에 기반한 다양한 서비스에 대한 요구가 증가하게 되었다. 이를 위해, 본 논문에서는 모바일 응용에서 이동 객체에 대한 다양한 질의 중에서 특히 궤적-기반 질의에 대한 성능을 향상시킬 수 있는 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 이동 객체의 궤적-기반 질의를 위해 제안되었던 기존의 TB-tree의 삽입 및 검색 성능의 효율성을 높이기 위해 연결테이블(LinkTable:L-Table)을 유지한다. L-Table은 선행 노드를 한번에 직접 접근하기 위해 이동 객체의 처음 세그먼트와 마지막 세그먼트가 저장된 단말 노드를 가리키는 포인터 정보와 디스크에서의 페이지를 가리키는 페이지 번호를 저장한다. 아울러 시스템의 가용메모리가 제약을 받는 경우에도 일정한 크기의 버퍼를 유지해 색인의 일부만을 메모리에 상주시킬 수 있도록 설계한다. 마지막으로 제안하는 색인 구조의 성능을 평가하기 위하여 다양한 실험 데이타를 이용해 성능 평가를 수행한 결과, 삽입 및 궤적-기반 질의 측면에서 기존의 색인 구조들에 비해 더 나은 성능을 보인다.
본 연구에서는 연속된 비디오 프레임을 대상으로 움직임을 검출하고, 이에 따른 움직임 벡터를 이용하여 카메라를 좌우 상하로 제어함으로써 이동 객체 중심의 비디오 프레임을 지속적으로 확보할 수 있는 웹 기반의 이동 객체 추적방법을 제안한다. 비디오 스트림에서 두 프레임간 일정 간격의 격자점에서의 차분을 계산하고, 임계치 이상의 차분을 갖는 격자점들에 대한 수평 및 수직 투영 히스토그램을 이용하여 움직임의 방향과 거리를 결정한다. 이 방향과 거리 정보를 이용하여 RCM을 제어함으로써 이동 객체의 움직임 영역이 비디오 스트림의 중앙에 위치하도록 한다. 실험 결과, 움직임이 있는 부분이 비디오 프레임의 중앙에 위치하는 것을 확인할 수 있었으며, 웹상의 서버/클라이언트 방식으로 구현함으로써 인터넷을 이용하여 원격의 클라이언트가 비디오 스트림을 모니터할 수 있었다.
대부분의 이동객체들은 공간 네트워크상을 움직이기 때문에, 그들의 궤적을 효과적으로 색인 검색할 수 있는 궤적 기반 색인 구조가 필요하다. 하지만 도로와 같은 공간 네트워크상의 궤적 기반 색인 구조에 대한 연구는 FNR-트리나 MON-트리와 같은 연구가 진행되었을 뿐 연구가 많이 진행되어 있지 않다. 하지만, FNR-트리나 MON-트리 또한 이동객체의 세그먼트만을 저장할 뿐 전체 궤적을 유지하지 못하여, 궤적 질의에 대해 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크상의 이동객체를 위한 궤적기반 색인 구조인 TMN -Tree(Trajectory of Moving objects on Network-Tree)를 제안한다. 이를 위해, 이동객체를 공간과 시간 특성으로 분류하고, 궤적을 유지함으로써 영역질의와 궤적질의를 동시에 처리할 수 있는 색인 구조를 설계한다. 아울러, 사용자 질의를 시공간영역 내 궤적 질의, 시간영역 내 유사궤적 질의, k-최근접 질의로 분류하고, 이들을 처리하기 위한 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 궤적 기반 색인 구조가 기존의 색인구조인 FNR-Tree, MON-Tree보다 성능이 향상되었음을 보여준다.
이동 객체(moving objects)의 궤적(trajectories)은 내용 기반 비디오 검색을 위해 비디오의 내용이나 의미를 색인하는 데 있어 매우 중요한 역할을 한다. 따라서 본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 이동 객체의 궤적(moving objects' trajectories)에 대한 효율적인 검색을 위해 k-워핑(k-warping) 알고리즘에 기반한 유사 부분궤적 검색(similar sub-trajectory retrieval) 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 궤적을 구성하는 움직임 요소 모두에 대해서 고정된 값(k)만큼까지의 반복을 허용하는 고정 반복 유사 부분궤적 검색(Fixed-Replication similar Sub-trajectory Retrieval: VRSR)과 움직임 요소 각각에 대해서 서로 다른 값으로 할당하고 그 값만큼까지의 반복을 허용하는 가변 반복 유사 부분궤적 검색(Variable-Replication similar Sub-trajectory Retrieval: VRSR) 방법이다. 제안하는 방법은 이동 객체의 궤적을 모델링하기 위해 주로 사용되는 방향만의 단일 속성(property) 뿐만 아니라, 방향, 거리, 그리고 시간 등을 포함하는 다중 속성(multiple properties)을 지원한다. 마지막으로, 성능 평가를 통해, 제안하는 k-워핑 알고리즘에 기반한 유사 부분궤적 검색 기법이 동등한 재현율을 유지하면서, 기존의 Li의 방법(no-warping)과 Shan의 OCMR방법(infinite-warping)에 비해 정확율 측면에서 좋은 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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