• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.153-160
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• 2016

영상취득 장치를 이용한 지능화된 감시 장치의 개발 기술 또한 발전하고 있다. 비교적 고속으로 움직이는 객체를 탐지해야 하는 분야에서 무엇보다 중요한 것은 배경영상 갱신에 대한 부하를 효과적으로 줄여서 실시간적으로 갱신할 수 있어야 하는데 현재 범용 컴퓨터 능력으로는 질감 등을 특징으로 추출하는 방법 등은 대부분 연산처리의 부하 때문에 적용상의 한계가 있다. 본 논문에서는 적어도 초당 30프레임의 카메라 영상에서 주행 중인 자동차와 같이 고속으로 움직이는 객체를 탐지하는 응용영역에서 실시간으로 배경 영상을 갱신하는 알고리즘을 제시하고, 실제 입력영상에서 객체 영역을 추출하는 시험을 통해 성능을 분석하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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• pp.174-177
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• 1995

Detecting a small threat object either fast moving or floating on shallow water presents a formidable challenge to shipboard sensor systems, which must determine whether or not to launch defensive weapons in a timely manner. An integrated multisensor concept is envisioned wherein the combined use of active and passive sensor is employed for the detection of short duration targets in dense ocean surface clutter to maximize detection range. The objective is to develop multisensor integration techniques that operate on detection data prior to track formation while simultaneously fusing contacts to tracks. In the system concept, detections from a low grazing angle search radar render designations to a sensor-search infrared sensor for target classification which in turn designates an active electro-optical sensor for sector search and target verification.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.741-747
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• 2012

본 논문에서는 감시 시스템에서 다중 물체를 감지하고 추적하기 위한 빠르고 강인한 알고리즘을 제안한다. 제안된 시스템은 감지 모듈과 추적 모듈, 2개의 모듈로 구성된다. 이동 물체의 감지 모듈에서는 우리는 영상 이진화 기법과 프레임별 영상을 이용하여 움직이는 물체를 추출하고, 모폴로지 기법을 이용하여 각종 노이즈를 제거한다. 또한, 블록 기반 히스토그램기법을 사용하여 인간과 다른 물체를 구분하는 방법을 제안한다. 이동 물체의 추적 모듈에서는 색상 기반 추적 알고리즘과 칼만 필터가 이용된다. 먼저 RGB 영상을 HSV 영상으로 변환한 후, 다중 물체를 추적하기위해 색상 기반 추적 알고리즘을 사용한다. 이때 다른 물체와의 충돌시 물체를 추적하기 위해 칼만 필터를 사용한다. 마지막으로, 제안된 방법을 몇 가지 실험을 통해 그 효용성 및 응용 가능성을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권12호
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• pp.1267-1279
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• 2014

본 논문에서는 근거리 레이더의 특성 분석을 통한 선박 내 안전을 위한 물체탐지 시스템의 개발에 초점을 두었다. 근거리용 레이더들은 가격이 저렴한 대신에 자동차와 같은 특수 용도로 개발되었으므로 다른 곳에 적용하기 위해서는 기기의 특성 분석과 다양한 환경에서의 실험을 통한 데이터 특성 분석이 필수적이다. 또한 본 연구의 목표인 사람 및 물체의 정확하고 신속한 감지 시스템의 구성을 위해서는 입력되는 많은 반사 신호들 중에서 이동하는 물체만을 정확하게 분류하여 표시하기 위한 데이터 클러스터링 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 이를 위해 반사되는 데이터들의 궤적정보와 속도 및 RCS 값을 이용한 클러스터링 알고리즘을 제안 하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권7호
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• pp.190-200
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• 2014

전 세계적으로 방송사 및 영상 관련 기관들의 비디오 기반 시스템이 디지털로 전환되고 있다. 이송 과정에서 발생하는 디지털 드롭아웃은 콘텐츠의 질을 낮추게 만든다. 게다가 디지털 드롭아웃에 초점이 맞춰진 연구가 매우 미미하며 기존 방법들로 해결하기에는 한계점이 존재한다. 상기 이유로, 우리는 디지털 드롭아웃 블록이 가지는 독특한 패턴들의 주파수 특성을 강조할 수 있도록 이산 코사인 변환 (Discrete Cosine Transform) 계수를 기반으로 하는 새로운 특징표현 방법을 제안한다. 또한, 분류를 위해 특징 벡터를 효율적으로 활용할 수 있는 SVM 기반의 오류블록 분류방법을 활용한다. 더 나아가 이 방법은 기존 방법들의 프레임 간 연속성을 이용해 발생하는 문제점들을 극복하였다. 단독 프레임의 정보만을 이용함으로써 빠른 물체의 존재하에서도 동작이 가능하고, 특정 모델이나 추정이 필요하지 않아 최소의 복잡도 하에 오류 검출이 가능하다.