• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.396-402
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• 2021

최근 스마트 도시를 구축하기 위해 무인 차량 관제 시스템의 보급이 활성화 되고 있다. 본 논문은 적응적 배경영상 모델링 방법을 이용한 불법주정차 무인단속시스템에 관한 것으로서, 적응적 가우시안 혼합 모델로 배경 영상을 모델링할 때, 이동 물체의 상황 변화에 따라 전역적으로 배경 영상을 업데이트하거나 국소적으로 배경 영상을 업데이트하는 방법에 대해 기술한다. 특히, 이동 물체가 배경 영상에 미치는 영향을 최소화하는 방법과 배경 영상을 정확하게 업데이트하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 시스템의 구현을 통해 제안하는 시스템이 이동하고 있는 물체 또는 정지상태의 물체를 신속하고 정확하게 구분할 수 있음을 증명하였다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제28권1호
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• pp.24-34
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• 2009

The purpose of this study is to examine the effects of background knowledge on problem solving. To achieve this aim, I proposed the model which shows problem solving process centering around background knowledge, conducted the lessons concerning the concept 'weightlessness' on pre-service elementary teachers, and then classified the pre-service elementary teachers into several groups by the difference of the results presented in the process of solving the problems on weightlessness. And I examined qualitatively the effects of background knowledge on problem solving through the interview with 11 volunteers. On the cause of the failing the problem solving, the failure of acquiring or activating the background knowledge related to the learning concept was most frequently, secondly the use of the background knowledge unrelated to the learning concept, and thirdly the failure of understanding the teaming concept. To acquire or activate the background knowledge related to the teaming concept was more difficult than to understand the new teaming concept, and the cases that use the background knowledge unrelated to the learning concept failed to solve problem. The result of interview, all interviewee understood the learning concept correctly, but all of them who fail to acquire or activate the background knowledge related to the learning concept, or use the background knowledge unrelated to the learning concept, could not solve the problem.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권3호
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• pp.1377-1389
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• 2016

This paper presents a target model update scheme for the mean-shift tracking with background weighted histogram. In the scheme, the target candidate histogram is corrected by considering the back-projection weight of each pixel in the kernel after the best target candidate in the current frame image is chosen. In each frame, the target model is updated by the weighted average of the current target model and the corrected target candidate. We compared our target model update scheme with the previous ones by applying several test sequences. The experimental results showed that the object tracking accuracy was greatly improved by using the proposed scheme.

• 방송공학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.178-181
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• 2011

최근, 모바일 기기의 발전, 팬/틸트 카메라를 사용한 지능형 감시 시스템 등이 발전하면서 비정적 환경에서의 추적알고리즘에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 비정적 환경에서는 배경에 대한 모델링이 어렵기 때문에 주로 컬러, 텍스쳐 등의 피쳐를 이용한 객체 추적이 이루어진다. 이 경우 배경에 나타나는 객체의 컬러와 유사한 컬러들로 인해 추적이 불안정해진다. 본 논문에서는 컬러에 기반한 객체추적 방법들 중에 상대적으로 안정적이고 속도가 빠른 중심 이동 (Centroid Shifting) 기반의 추적 알고리즘을 더욱 안정화하기 위해 배경에 대한 영향을 줄이고, 시간 필터링을 접목하는 방법에 대하여 제안하고자 한다.

• 환경정책연구
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• 제7권4호
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• pp.57-73
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• 2008

이 논문은 어떤 환경정책이 의사결정자들의 부(wealth)에 외생적인 위험을 증대시키는 경우 그러한 환경정책의 파급효과가 직접적으로는 상관이 없는 것으로 보일 수 있는 여타 경제적 의사결정에까지 미친다는 것을 기회향상모형을 통해 이론적으로 보인다. 이 논문에서 우리는 어떠한 환경정책에 의해 의사결정자들의 부에 외생적 위험이 커지는 경우 위험기피적인 의사결정자들은 여타 기회향상적 의사결정에서 보다 더 위험기피적으로 행동한다는 것을 입증하고, 이러한 결론이 환경정책의 수립과 시행과정에서 가지는 함의를 논의한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.2419-2424
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• 2013

기존 MOG (Mixture of Gaussian) 알고리즘에서 배경 결정을 위한 작은 임계치는 주기적인 배경에서 배경 인식 지연을 발생시키고, 큰 임계치는 고정 배경에서 지나가는 객체를 배경으로 인식하게 한다. 본 논문은 적응적인 임계치를 이용한 개선된 MOG 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 MOG 알고리즘의 주도적인 배경 모델에서 가중치 변화를 단 장기적으로 평가하고, 배경을 정적 배경과 주기성 배경으로 분류하여 그들에 적절한 임계치를 설정한다. 실험결과들은 제안된 알고리즘이 정적 배경에서 기존 알고리즘과 등등한 성능을 유지하면서 주기성 배경에서 배경인식 지연의 최대 프레임수를 137에서 4로 줄여주는 것을 보여주고 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.2793-2799
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• 2013

본 논문에서는 시간에 따라 변하는 잡음 환경에 강인한 음성 인식을 위해 효과적인 특징 보상 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 기존의 Variational 모델 생성 기법의 모델 정확도를 향상시키고자 PCA를 도입한다. 제안된 기법은 다중 모델을 사용하는 PCGMM 기반의 특징 보상에 적용된다. 실험 결과는 제안한 PCA 기반의 Variational 모델 생성 기법이 배경 음악 환경의 다양한 SNR 조건에서 기존의 전처리 기법에 비하여 음성 인식 성능을 향상 시키는데 우수함을 입증한다. 제안한 모델 생성 기법이 기존의 Variational 모델 생성 방법에 비해 배경 음악 환경에서 평균 12.14%의 상대적 인식 성능 향상률을 나타낸다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.422-428
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• 2008

본 논문에서는 spatial gradient를 이용한 강인한 물체 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 복잡한 환경과 다양한 빛의 변화에 의해 나타나는 에러 값 등을 해결하기 위해 기존에 제안된 입력 영상과 기준 영상에서 밝기와 색 성분을 이용하여 최초 배경을 제거한다. 배경을 제거한 다음, 그림자로 인식되어 전경 영역에 추가된 부분을 RGB 칼라 모델과 정규화 된 RGB 칼라 모델을 이용하여 제거하고, HSI 칼라 모델을 이용하여 불필요한 정보 값을 갖는 영역을 제거한다. 마지막으로, 배경으로 인식되어 전경으로부터 제거된 부분을 입력 영상의 공간상 정보인 spatial gradient와 HSI 칼라 모델을 이용하여 복구하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 알고리즘은 복잡하고 다양한 실내 외 환경에서의 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.392-395
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• 2000

본 논문은 도로상에 고정된 카메라의 영상에 들어오는 여러 대의 차량을 추적(tracking)하기 위한 시스템에 대하여 연구하고자 한다. 제안된 차량 추적 시스템은 주변 환경 변화에 따른 배경 이미지 처리를 위하여 적응적 배경 모델(Adaptive Background Model)을 이용한 배경 영상과 연속되어 들어오는 입력 영상과의 차 영상을 이용한 차량 추출 부분과 칼만 필터를 이용하여 효과적으로 위치를 추적하기 위한 차량 추적 단계로 나누어 진다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권9호
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• pp.51-61
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• 2018

본 연구의 목적은 국내의 연구개발과 그 결과물의 기술이전, 이전된 기술을 활용한 사업화의 배경적 특징을 반영한 기술이전-사업화 모델을 제시하고자 한다. 이에 기존 연구에서 제시된 기술사업화 모델을 개괄하고, 국내 기술이전 현황과 기술이전 주체의 배경을 조사하여 제시할 모델의 적합성을 밝히고자 한다. 이어서 기술이전-사업화 모델을 제시하고, 이 모델을 적용한 사례를 소개하는 절차로 연구를 진행하였다. 연구결과로 제시하는 기술이전-사업화 모델은 사업화의 각 단계에서 참여 주체별 역할을 제시하면서 추가개발 단계를 중심으로 공급자 주도 영역 영역과 수요자 주도 영역이 구분하였다. 그리고 기술이전 과정에서의 공급자와 수요자 및 중개기관의 역할을 제안하였다. 본 모델의 활용은 기술공급자의 경우 사업화 완료 단계까지 점진적으로 역할을 줄여가는 방식으로, 기술수요자의 경우 제품화 및 수익실현까지 주도적 역할을 점진적으로 확대하는 기업혁신 모델로 삼을 수 있다. 본 연구는 기술이전 주체들의 역할과 주도 수준을 명확히 제시한 점에서 의의가 있으며, 향후 사례로 분석한 기업에 대한 분석을 통해 기술의 적용 및 성과에 대한 연구로 확장하고자 한다.