• 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.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권3호
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• pp.55-63
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• 2008

본 논문은 전 방향을 감시할 수 있는 Pan-Tilt-Zoom(PTZ) 카메라를 이용한 파노라마 배경 생성과 객체 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 연속되는 두 영상의 외곽 영역에서 미리 정한 지역만 위상정합(phase correlation)을 하여 카메라의 지역 움직임을 빠르게 추정하고 벡터 양자화를 통하여 움직임 추정 오차를 최소화 한다. 추정된 움직임 값을 이용하여 겹침 영역이 존재하는 영상들을 획득하여 실린더에 투영시키고 영상을 재 정렬함으로써 파노라마 배경 영상을 생성할 수 있다. 객체 추적은 미리 생성된 파노라마 배경과 입력 영상의 차분 방법을 이용하여 배경과 객체를 분리하고 객체의 움직임을 추적한다. 제안된 객체 추적 방법은 PTZ 카메라를 이용하여 빠르고 안정적인 배경 생성이 가능하고, 전방향의 객체를 지속적으로 추적하는 것이 가능하다. 제안된 방법은 실시간 처리가 가능하며 넓은 감시 지역에서 객체의 형태를 추적하거나 얼굴인식과 같은 분야에서 이용될 수 있을 것이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.11-23
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• 2011

본 논문에서 우리는 실시간 성능이 요구되는 비디오 화상회의 시스템을 위해 사전정보 없이 정확하면서도 완전히 자동으로 비디오 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 두 단계로 이루어진다: 1) 초기 프레임에서의 정확한 객체 추출, 2) 객체 추출 결과를 이용한 그 이후 프레임에서의 실시간 객체 추출. 초기 프레임에서의 객체 추출은 초기 프레임들의 차영상으로부터 구한 에지들을 누적시킨 누적 에지맵 생성으로부터 시작된다. 즉, 객체의 초기 움직임의 누적으로부터 객체의 형상을 추측하고자 하는 것이다. 이 추측된 형상은 그래프 컷(Graph-Cut) 영상 분할을 위한 객체 씨드(seeds)와 배경 씨드를 할당하는데 이용된다. 그래프 컷 기반 객체 추출 이후 프레임부터는 객체 추출 결과와 연속된 프레임의 차영상의 에지맵을 이용하여 실시간 객체 추출이 수행된다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 이전 연구들과 달리 VGA 크기의 비디오에 대해서도 실시간으로 동작함을 보이고, 따라서 몰입적인 비디오 화상회의 시스템의 개발을 위한 유용한 도구임을 보이고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.97-103
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• 2008

이 논문은 응급상황을 인식하기 위하여 어안렌즈를 통해 획득된 영상을 이용하여 기절 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 거실의 천장 중앙에 위치한 어안렌즈(fish-eye lens)를 장착한 카메라로부터 영상을 입력 받은 뒤, 가우시안 혼합 모델 기반의 적응적 배경 모델링 방법을 이용하여 전경 픽셀을 추출한다. 그리고 연결되어 있는 전경픽셀 영역들의 외곽점들을 추적하여 타원으로 매핑한다. 이 타원을 추적하면서 어안 렌즈 영상을 투시 영상으로 변환한 다음 타원의 크기 변화, 위치 변화, 이동 속도정보를 추출하여 이동과 정지 및 움직임이 기절동작과 유사한지를 판단한다. 실험 결과 어안 렌즈 영상을 그대로 사용하는 것보다 투시 영상으로 변환하여 타원의 크기변화, 위치변화, 이동속도 정보를 추출하는 방법이 보다 높은 인식률을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제36권3호
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• pp.198-203
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• 2009

최근 멀티미디어 기술의 발달과 더불어 3차원 영상에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 이 중 다시점 영상은 사실감 넘치는 화면을 사용자에게 제공하지만, 대역폭의 급격한 증가는 풀어야 할 주요 문제이다. 본 논문은 부호화 과정의 복잡도와 시간 소요를 줄일 수 있는 빠른 예측모드 결정 알고리즘을 제안한다. 이것은 빠르게 움직이는 전경 객체를 효과적으로 구분할 수 있는 객체 분할을 기반으로 한다. 빠른 움직임을 가진 전경 객체가 시점 방향 예측 모드로 부호화 될 가능성이 더 높기 때문에 움직임 보상 과정을 사전에 제한할 수 있다. 제안한 기법을 적용한 결과, 기존의 부호화 과정과 비교하여 화질의 큰 저하 없이 평균 45% 연산량이 감소하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.1-6
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• 2021

현대사회에서는 차량을 소유하는 사람들이 증가하면서 교통문제가 발생하고 있다. 특히 고속도로 교통사고 문제는 발생률이 낮지만 치사율은 높다. 따라서 차량의 이상을 탐지하는 기술이 연구되고 있다. 이 중에는 딥러닝을 이용한 차량 이상탐지 기술이 있다. 이는 사고 및 엔진고장으로 인한 정차차량 등의 차량 이상을 탐지한다. 그러나 도로에서 이상이 발생할 경우 운전자의 위치를 파악할 수 있어야 빠른 대처가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 도로 CCTV 데이터를 활용한 딥러닝 기반 차량 이상 감지 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 도로 CCTV 데이터를 전처리한다. 전처리는 배경 추출 알고리즘인 MOG2를 이용하여 배경과 전경을 분리한다. 전경은 변위가 존재하는 차량을 의미하며 도로 위에서 이상이 존재하는 차는 변위가 없어 배경으로 판단된다. 배경이 추출된 이미지는 이상을 탐지하기 위해 YOLOv4를 이용하여 객체를 탐지한다. 해당 차량은 이상이 있음으로 판단한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.555-564
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• 2014

DIBR(Depth Image Based Rendering)을 이용한 영상 합성 시에 발생하는 경계 잡음은 원래 전경 영역에 속하던 화소가 배경으로 흩어져 나와 생성된 잡음이며, 이는 주로 참조 영상과 깊이지도 간 경계 불일치나 참조 영상에서의 블러링 때문에 발생된다. 영상 합성 과정에서 발생된 홀 영역은 일반적으로 주위 화소를 이용하여 채워지게 되므로, 홀에 인접한 경계 잡음은 합성 영상의 화질을 저하시키는 주요 원인으로 작용한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 깊이지도의 전처리를 이용한 새로운 경계 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 기존의 전처리 기법들은 경계 불일치에 따른 경계 잡음의 제거를 위해 참조 영상과 깊이지도의 경계가 일치되도록 깊이지도를 수정한다. 그러나 대부분의 기존 기법들이 신호 기울기 기반의 단순 경계 탐색 알고리즘에 기반을 두고 있어 블러링이 존재하는 경계에서는 탐색 성능의 저하가 나타난다. 제안 알고리즘은 이의 해결을 위해 2단계 경계 탐색을 이용함으로써 이행 영역과 배경 영역 간 경계를 보다 효과적으로 탐색할 수 있는 구조를 제안하였다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 우수한 경계 잡음 제거 성능을 가짐을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권3호
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• pp.275-302
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• 2007

본 논문은 고품질 텍스트 압축 기능을 지원하는 우수한 정지영상 압축 시스템을 제안한다. 영상에서 텍스트 부분을 분리하여 압축을 수행함으로서 고품질의 텍스트 압축 기능을 지원한다. 시스템은 코드블록 단위로 적응 이진 산술부호화를 수행하여 48:1 이상의 높은 정지영상 압축률을 보여주고 있다. 코드블록은 비트평면을 구성하는 비트들을 서브블록 단위로 파악하여 산술부호에 적합한 코드블록을 구성한 것이다. 산술부호기는 구성된 코드블록을 문맥을 기반으로 압축한다. 시스템의 입력 모드는 분할(Segmentation) 모드와 ROI(Region Of Interest) 모드로 구성된다. 분할 모드는 입력 영상을 텍스트 부분과 배경 영상 부분으로 분할하여 입력할 수 있게 한다. ROI 모드는 입력 영상을 관심 영역과 그 밖의 영역으로 구분하여 입력할 수 있게 한다. 현재 시스템이 나타내는 텍스트 압축 기능과 높은 압축률은 다른 JPEG2000 시스템들과 충분히 비교할 수 있는 수준이다. 시스템은 그 밖에 그레이 코딩을 수행하여 압축률을 향상시킨다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.449-471
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• 2012

In intelligent surveillance systems, it is required to robustly track multiple people. Most of the previous studies adopted a Gaussian mixture model (GMM) for discriminating the object from the background. However, it has a weakness that its performance is affected by illumination variations and shadow regions can be merged with the object. And when two foreground objects overlap, the GMM method cannot correctly discriminate the occluded regions. To overcome these problems, we propose a new method of tracking and identifying multiple people. The proposed research is novel in the following three ways compared to previous research: First, the illuminative variations and shadow regions are reduced by an illumination normalization based on the median and inverse filtering of the L*a*b* image. Second, the multiple occluded and overlapped people are tracked by combining the GMM in the still image and the Lucas-Kanade-Tomasi (LKT) method in successive images. Third, with the proposed human tracking and the existing face detection & recognition methods, the tracked multiple people are successfully identified. The experimental results show that the proposed method could track and recognize multiple people with accuracy.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권5호
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• pp.407-412
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• 2008

잡음이 심한 배경을 가진 영상 내부의 영역 분할 처리 과정은 해결하기 매우 어려운 문제로 인식되어 왔다. 그에 따라 이 문제를 해결하기 위한 기초적 방법론에 관한 연구 및 주어진 문제에 따라 실제적 적용을 위한 다양한 노력이 있어왔다. 본 논문에서는 영상 분할을 위한 새로운 접근법을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 새로운 방법론으로서 기존의 관심 객체 분할의 반대인 배경 영역 분할이라는 새로운 관점을 연구의 중심으로 하였다. 기반 이론으로는 승자 독식 원리의 자기 학습 이론 알고리즘에서 특징 선택을 위한 자기 조직화를 분석하고 이를 문제 해결에 적용하였다. 실제적 영상 데이터를 통한 실험을 통해 배경 영역 분할을 적용한 영상 분할은 효과적으로 수행될 수 있음을 실험 결과로 제시해 보였다.