• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.11a
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• pp.164-165
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• 2017

본 논문에서는 고속의 이동체를 추적하기 위하여 적외선 스테레오 카메라 시스템을 이용하였다. 열원을 감지할 수 있는 적외선 카메라를 이용해 고온의 추진체를 찾는다, 그리고 고속 이동체의 3 차원 위치를 계산하기 위해 스테레오 카메라 시스템을 사용하여 카메라와 고속 이동체 사이의 거리를 계산하였다. 마지막으로 인공신경망을 이용한 회귀분석으로 고속 이동체의 궤적을 추정하였다. 제안한 시스템이 동작하는 것을 실험 결과를 통해 보인다.

• ETRI Journal
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• v.37 no.1
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• pp.138-146
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• 2015

This paper presents a new non-constraining online optical handwritten signature reconstruction system that, in the main, makes use of a transparent glass pad placed in front of a color camera. The reconstruction approach allows efficient exploitation of hand activity during a signing process; thus, the system as a whole can be seen as a viable alternative to other similar acquisition tools. This proposed system allows people with physical or emotional problems to carry out their own signatures without having to use a pen or sophisticated acquisition system. Moreover, the developed reconstruction signature algorithms have low computational complexity and are therefore well suited for a hardware implementation on a dedicated smart system.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1845_1846
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• 2009

본 논문에서는 특징 벡터를 이용한 강인한 물체 추적 방법을 제안한다. 먼저, 초기 이동 물체의 움직임 영역을 추출하고, KLT알고리즘을 입력 영상에 적용시켜 특징 벡터들을 추출한다. 초기 추출된 이동 물체의 움직임 영역에 추출된 특징 벡터를 적용시켜 1차 정규화 한다. 그 후, RGB 칼라모델과 HSI 칼라모델을 이용하여 이동 물체에 대한 Blob 영역을 설정하고 설정된 Blob 영역에 대해 1차 특징벡터를 Snake 알고리즘으로 동정하여 2차 정규화 과정을 마무리 한다. 최종 정규화 된 특징 벡터를 Particle filter에 입력 데이터로 이용하여 이동 물체를 추적 한다. 마지막으로, 복잡한 환경에서 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.337-339
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• 2006

이동 카메라 환경에서의 객체 추적은 배경과 객체의 동시 이동으로 인친 배경 모델링과 같은 고정 카메라 환경에서의 접근방법으로는 해결이 어려운 문제이다. 또한 다중 객체의 추적에서는 객체간 가려짐이 발생하는 상황에 대한 안정적 기법이 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 커널에 기반한 객체의 표현과 Mean shift 알고리즘을 통해 여러 명의 사람을 실시간으로 추적하고, 객체간의 공간 정보와 확률적 유사도에 기반한 객체간의 가려짐의 발생과 가려짐 후의 복원에 대한 방법을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.364-366
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• 2006

본 논문에서는 인간의 눈 움직임이 반영된 물체 추적 기능을 모방하여 CCD 카메라를 통하여 실시간으로 입력되는 영상 데이터로부터 특징기반 정합방법을 응용하여 움직임 정보를 추출한 후, 팬-틸트(pan-tilt) 기능의 하드웨어를 제어하여 실시간으로 이동하는 물체를 효율적으로 추적하는 시스템을 제안하였다. 기존의 연구들에서는 주로 물체의 색상값을 이용하여 추적이 이루어지므로 조명이나 카메라의 변화에 따라 이동 물체를 놓치거나 유사한 색의 다른 물체를 잘못 추적하는 문제가 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 측정기반의 정합을 응용하여 이동하는 카메라에서 이동물체를 추출하고 이 이동 물체의 좌표를 이동하여 팬-틸트 하드웨어를 제어하여 추적을 수행하였다. 실험 결과 본 시스템은 움직이는 물체를 감지해서 팬-틸트 하드웨어를 올바르게 제어하며 카메라의 움직임을 보정해가며 전체적으로 움직이는 영상 내에서 실제 움직이는 물체를 일관성 있게 추적하는 만족스러운 결과를 보인다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.04a
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• pp.1187-1188
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• 2017

본 논문에서는 6축 가속도센서를 이용하여 빠른속도로 이동하는 물체의 속도와 궤적을 추적하는 기법을 다룬다. 특히, 이동속도와 궤적을 지속적으로 추적하기 위해 일반적으로 사용되는 일반적분을 이용하는 기법보다 효율적인 방법을 소개하고 기존 기법과 실험을 통해 비교평가한다. 또한 6축 가속도 센서 중 자이로센서의 값을 이용하여 궤적 추정을 통하여 움직임을 표시하는 기법을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.10a
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• pp.396-397
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• 2015

본 논문에서는 이동 물체의 연속 위치 추적을 위한 무선 저전력 기저대역 모뎀을 설계 및 구현하였다. 설계된 모뎀은 단일 하드웨어로 16칩 및 32칩 대역확산을 통해 900MHz 대역 및 2.4GHz 대역을 동시에 지원하며, 250Kbps 이하 가변전송률 전송을 통해 다양한 통달거리 지원이 가능하다. FPGA 기반 구현 결과, 설계된 기저대역 모뎀은 8,010 Slice, 20,672 Slice LUT, 25,512 Flip Flop, 18Kb Block RAM으로 구성되었음을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.05a
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• pp.319-322
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• 2013

본 연구에서는 이동 객체를 컬러기반에서 추적하는데 있어 주변 환경 변화와 추적중인 객체 색상이 유사한 물체가 존재할 경우 보다 안정적으로 추적할 수 있는 방법을 제시한다. 백그라운드 차영상과 모폴로지 연산을 통하여 이동 객체를 검출하고, 매 프레임마다 발생하는 밝기 및 주변 환경의 영향을 고려하여 기존의 CamShift 알고리즘을 보완하였다. 추적 물체와 색상이 비슷한 주변 물체가 존재할 경우 개선된 CamShift는 불안정한 추적을 보여주었는데 이를 해결하기 위해 Optical Flow기반의 KLT 알고리즘과 병합하는 방법을 제시하였다. 실험 결과를 통해 제안된 추적 방법은 기존의 단점을 보완하였으며 추적성능이 개선됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.355-358
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• 2012

배경 영상에서 움직이는 물체 검출은 대상의 정확한 분류나 움직임, 패턴의 이해 또는 감시 시스템에 활용이 된다. 동적 물체 검출을 위한 여러 방법이 연구되고 제시되었으며, 그 중 일반적으로 차 영상 검출 방법이 많이 사용된다. 이는 시간적으로 연속된 영상 프레임간의 차를 구하고, 이 차 영상에 임계값을 설정하여 이진 영상을 만들어 물체를 검출한다. 기존 여러 연구에서는 이 임계값을 대부분을 고정하여 사용하거나 특정 환경에만 적합하게 설정하였다. 본 논문에서는 주변 환경에 적응하여 임계값을 자동으로 설정하는 방법을 제시하였고, 차 영상 검출 방법에 실제 적용하여 기존 방법에 비해 더 나은 결과를 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.11a
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• pp.579-582
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• 2003

본 논문에서는 동영상에서 에지 정보와 히스토그램 분석을 이용하여 실시간으로 움직이는 물체를 검출하고 추적하는 방법을 제안하였다. 물체 검출에서는 먼저, 입력영상에 대하여 형태에 관한 정보를 그대로 유지하면서 자료의 양을 줄일 수 있는 에지(Edge)를 추출한다. 추출된 에지 영상에 차연산과 이진화를 수행하여 물체를 검출하고, 검출된 물체 영역은 이진 변환밀도에 대한 수평 누적값의 합을 수평 수직 최대 누적값을 더한 값으로 나눈 임계값으로 구한다. 물체 추적에서는 현재 프레임에서 검출된 물체와 이전 프레임에서 검출된 물체와의 유사성을 비교하여 추적한다. 실험결과 물체 검출속도를 개선시켰고, 실시간으로 물체를 추적할 수 있었으며, 국부적인 움직임까지도 추적할 수 있었다.