본 논문에서는 지능형 감시 시스템을 위해 공간적 확률 분포와 방향 서술자를 이용하여 다양한 배회행위를 검출하는 방법을 제안한다. 적응적 배경 모델링 기법을 이용하여 움직이는 객체를 검출하고, 검출된 객체로부터 움직임의 정보를 추출한다. 추출된 객체의 움직임 정보는 이동 궤적과 방향에 대해 특징벡터를 생성한다. 생성된 특징벡터는 k-Nearest Neighbor를 통해 최종적으로 배회행위를 검출하게 된다. 제안한 방법을 실내외 다양한 환경에서 테스트하여 배회 행위를 검출하는 결과를 나타내었으며 이는 실시간으로 검출되는 것을 확인하였다.
본고에서는 지능형 국방 감시시스템에 적용할 수 있는 핵심 기술인 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 네트워크 카메라를 이용한 액티브 객체 추적 및 객체 특성 분석 기법을 소개한다. 본고에서 소개하는 기법은 기존의 적응적 배경 모델링 기반의 객체 검출에서 발생하는 고스트 현상을 제거하고 정지객체를 안정적으로 추적할 수 있는 방법과 PTZ 카메라의 Panning, Tilting, Zooming을 통하여 카메라의 FOV를 지속적으로 추적하기 위한 카메라 이동 위치 예측 알고리즘을 포함하고 있다. 본고에서는 또한, 지능형 감시시스템의 한 종류로서 일반인이 통행할 수 있는 구역에서 출입자의 의상 특성을 분석하여 비인증 출입자를 검출하는 방법과 추적하는 객체가 차량일 경우, 차량의 종류를 자동 분류하는 기법을 소개한다.
본 논문에서 Pan, Tilt 카메라를 이용한 객체 추적을 위하여 초기 지역정보를 이용하여 객체를 검출하고 검출된 객체의 색 정보를 이용하여 능동 객체를 추적하는 기술을 제안한다. 외부 환경의 잡음을 제거하기 위해 적응적인 가우시안 혼합 모델링을 이용하여 배경과 객체를 분리한다. 객체가 정해지면 카메라가 이동하는 동안에도 추적이 가능한 CAMShift 추적 알고리즘을 이용하여 객체를 실시간으로 추적한다. CAMShift 추적 알고리즘은 객체의 크기를 계산하므로 객체의 크기가 변하더라도 유동적인 객체 판별이 가능하다. Pan, Tilt의 위치는 구좌표계(Spherical coordinates system)를 이용하여 계산하였다. 이렇게 구해진 Pan, Tilt 위치는 Pan, Tilt 프로토콜을 이용하여 객체의 위치를 화면의 중심에 놓이게 함으로써 적합한 추적을 가능하게 한다.
적응 분할 알고리즘은 국부 비 균질 영상에서 효율적인 표적 탐지를 위해 사용된다. 지금까지 영상 분할에 여러 가지 적응방법이 제안되었다. 하지만 이들 알고리즘이 레이다 표적 탐지에 바로 적용하기는 어려운데 이는, 레이다 자체 신호 특성 때문이다. 일반적으로 레이다 표적은 배경신호에 비해 상대적으로 적은 도수 함수를 갖고 있으며, 배경 분포는 외부환경에 따라 다양한 형태를 갖는다. 본 논문에서는 도수함수의 최대 값에서 우측 하향 직선인 히스토그램 현을 이용한 적응 표적분할 알고리즘을 제안한다. 제안한 방식은 임계값 탐색에 사용되는 적용 현이 외부환경조건에 영향을 적게 받음으로 인해 다양한 레이다 환경에 최적인 임계 값을 선택한다. 시뮬레이션 결과, 제안한 알고리즘이 기존 표적분할알고리즘인 전역 임계 값 방법 및 분포 중앙값 추정방식에 비해 탐지성능측면에서 우수함을 보였다.
본 논문에서는, 원거리 음성인식을 위한 서브밴드 필터링 기반의 빠르고 효율적인 에코제거 시스템을 제안한다. 제안하는 에코제거 시스템은 우선 채널간 유사도 (correlation) 가 높을 경우 적응필터가 오작동하는 것을 방지하기 위해 spatial decorrelation 을 적용하게 된다. 그리고 tree 형태를 가지는 IIR filterbank 기반의 subband 구조를 채택함으로써, 적은 차수로도 효과적인 analysis, synthesis 필터링을 수행할 수 있도록 한다. 이 과정에서 불가피하게 발생하는 서브 밴드간 spectral aliasing은 notch filter를 적용해 해결할 수 있다. 또한 적응 필터로는 improved proportionate normalized least-mean-square (IP-NLMS) 알고리즘을 사용해 수렴속도 및 에코제거 성능에서 우수함을 확인하였다. 마지막으로 decision-directed estimation 기반의 residual echo suppressor를 적용해 잔여 에코를 제거하게 된다. 본 논문에서는 각 단계를 구성하게 된 이론적인 배경을 소개하고, 실제 에코가 존재하는 환경에서 ERLE, 원거리 음성 인식률, computational complexity를 통해 제안하는 에코제거 시스템의 효과를 입증하도록 한다.
In this paper, we propose a robust clutter pre-thresholding method using background adaptive Threshold Map for the clutter rejection in the complex coastal environment. The proposed algorithm is composed of the use of Threshold Map's and method of its calculation. Additionally we also suggest an automatic decision method of Thresold Map's update. Experimental results on some sets of real infrared image sequence show that the proposed method could remove clutters effectively without any loss of detection rate for the aim target and reduce processing time dramatically.
본 논문에서는 실제 영상과는 다른 특성을 지니는 깊이정보 맵의 효율적인 부호화 방법을 제안한다. 깊이정보 맵은 객체 내부 혹은 배경 부분에서 상당히 완만한 특성을 지니지만, 객체 경계 부분에서는 아주 날카로운 에지 성분이 존재한다는 특징이 있다. 그리고 깊이정보 맵을 비트평면 단위로 분리하였을 때, 비트평면 간 완전일치/반전일치되는 특성이 객체 경계 부분에서 자주 발생한다는 특징이 있다. 그래서 본 논문에서는 객체 경계 부분에서 비트평면의 이진 영상간 일치여부를 적절하게 이용하기 위하여 깊이정보 맵을 비트평면 단위로 분리하여 비트평면 간 적응적 XOR 연산을 이용한 블록 기반 비트평면 부호화 방법을 제안한다. 또한 비트평면 단위 영상 부호화 방법과 DCT 기반 동영상 압축 방법(H.264/AVC)의 장점을 적절하게 이용하기 위하여 블록 단위 비트평면 부호화 방법과 기존의 블록 단위 동영상 부호화 방법을 적응적으로 선택하여 부호화하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 H.264/AVC보다 BD-PSNR이 0.9 dB ~ 1.5 dB 향상되었고 BD-rate가 11.8 % ~ 20.8 % 감소되었다. 또한 제안하는 방법이 블록 기반 적응적 깊이정보 맵 부호화 방법보다 BD-PSNR이 0.5 dB ~ 0.8 dB 향상되었고 BD-rate가 7.7 % ~ 12.2 % 감소되어 제안하는 방법의 우수함을 확인할 수 있었다. 또한 복원된 깊이정보 맵을 이용하여 생성된 가상 영상 간의 비교에서 제안하는 방법이 DCT 기반 동영상 압축 방법보다 주관적 화질이 향상된 것을 확인할 수 있었으며, 블록 기반 적응적 깊이정보 맵 부호화 방법과 비교하여 주관적 화질이 비슷하다는 것을 확인 할 수 있었다.
일반적인 ATR시스템에서는 대부분 FLIR센서에 의존하여 영상을 획득하나, 표적의 경계가 모호한 경우 견실한 표적 분할을 보장할 수 없는 한계점이 있다. 이에 본 논문은 FLIR과 CCD센서를 통해 획득된 영상에 대한 적응적 가중치 기반의 융합 방법을 제안함으로써 보다 정확한 표적 분할 성능을 재현한다. 융합을 위한 FLIR영상의 가중치는 모호한 경계를 구분하기 위한 bi-modality 척도와 표적 경계와의 거리를 통해 결정되고, CCD영상의 가중치는 표적과 배경의 질감차이를 나타내는 질감 척도와 거리 척도를 통해 도출된다. 제안 방법의 타당성 검증을 위하여 다양한 환경에서 획득된 표적 영상에 대한 제안 방법과 단일 센서 기반의 표적 분할의 성능 비교를 수행하였다.
적외선 영상의 근거리 표적 (near targets)은 표적의 내부영역은 화소 값이 균일하고, 경계 영역은 배경과 인접해 있기 때문에 화소 값 변화가 불균일하다. 이러한 특성에 기초하여 본 논문은 적응적 구조요소 (adaptive structure element)를 이용한 열림 연산자에 의한 적외선 영상 표적 검출 기법을 제안한다 먼저, 국부 분산 가중치 정보 엔트로피 (weighted information entropy, WIE)를 이용하여 후보 표적군의 위치와 경계영역을 추출한 후, 이 경계 영역에 대하여 라벨링 연산을 수행하여 대략의 표적 영역을 검출한다. 이 대략의 표적 영역에 대하여 제한한 적응적 구조 요소를 이용한 열림 연산자를 수행함으로써 정확한 표적 모양을 검출한다. 이 구조 요소는 표적 경계 영역에서 필터창의 가중치 정보 엔트로피의 평균값을 계산함으로써 얻어진 표적 경계 폭에 의한 결정된다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 추출 성능이 뛰어남을 확인할 수 있었다.
학문은 다양한 이론적 배경을 토대로 시대적 환경에 적응하여 발전한다. 즉, 서로의 영역을 공유하면서 새로운 이론을 창출하고 실제로 이를 응용하고 있는 것이다. 계량서지학, 계량과학학, 문헌과학학등으로 일컫고 있는 계량정보학은 문헌의 분석을 위해 수량학적 방법으로 적용하여 연구하는 학문으로, 활발히 연구되어 응용되고있는 분야는 텍스트검색시스템, OPACs, 비디오텍스시스템, 하이퍼텍스트시스템, CD-ROM, 온라인 정보서비스, 전자출판, 전자우편, 케이블 TV 등의 전자정보서비스 분야이다. 본 연구에서는 계량정보학의 사적변천과 연구영역, 그 응용과 실제를 고찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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