• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권6호
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• pp.1424-1436
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• 2020

Although huge progress has been made in current image segmentation work, there are still no efficient segmentation strategies for tree image which is taken from natural environment and contains complex background. To improve those problems, we propose a method for tree image segmentation combining adaptive mean shifting with image abstraction. Our approach perform better than others because it focuses mainly on the background of image and characteristics of the tree itself. First, we abstract the original tree image using bilateral filtering and image pyramid from multiple perspectives, which can reduce the influence of the background and tree canopy gaps on clustering. Spatial location and gray scale features are obtained by step detection and the insertion rule method, respectively. Bandwidths calculated by spatial location and gray scale features are then used to determine the size of the Gaussian kernel function and in the mean shift clustering. Furthermore, the flood fill method is employed to fill the results of clustering and highlight the region of interest. To prove the effectiveness of tree image abstractions on image clustering, we compared different abstraction levels and achieved the optimal clustering results. For our algorithm, the average segmentation accuracy (SA), over-segmentation rate (OR), and under-segmentation rate (UR) of the crown are 91.21%, 3.54%, and 9.85%, respectively. The average values of the trunk are 92.78%, 8.16%, and 7.93%, respectively. Comparing the results of our method experimentally with other popular tree image segmentation methods, our segmentation method get rid of human interaction and shows higher SA. Meanwhile, this work shows a promising application prospect on visual reconstruction and factors measurement of tree.

• 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.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제10권3호
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• pp.45-54
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• 2003

Security system with web camera remarkably has been developed at an Internet era. Using transmitted images from remote camera, the system can recognize current situation and take a proper action through web. Existing motion detection methods use simply difference image, background image techniques or block matching algorithm which establish initial block by set search area and find similar block. But these methods are difficult to detect exact motion because of useless noise. In this paper, the proposed method is updating changed background image as much as $N{\times}M$pixel mask as time goes on after get a difference between imput image and first background image. And checking image pixel can efficiently detect motion by computing fixed distance pixel instead of operate all pixel.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권6호
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• pp.195-202
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• 2005

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.

• 정보교육학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.173-180
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• 2012

본 연구는 적응형 학습시스템을 위한 요구 사항을 도출하여 효율적인 적응형 코스웨어를 개발하기 위한 기반을 제공하는 것이다. 이러닝 활성화와 더불어 적응형 코스웨어에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 적응형 코스웨어 개발시 학습자들의 요구 사항을 충분히 반영하지 못하고 있다. 학습자들의 요구 사항을 제대로 반영한다면 더욱 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 따라서 본 연구는 적응형 코스웨어 활용이 높은 교육대학 컴퓨터 교육 전공 학생들을 대상으로 적응형 코스웨어에 대한 요구를 분석하고 도출한다. 연구 방법은 설문을 통한 요인분석과 빈도 분석을 하였다. 연구 결과 적응형 코스웨어의 중요한 요소로 학습자들의 개인차에 따른 학습 스타일에 대한 적응성 뿐만 아니라 교과 내용에 따른 교수 모형의 적응성 제공도 중요함을 알 수 있었다. 적응형 코스웨어에서 적응성을 지원하기에 우선순위는 학습자 수준 및 학습 목표, 학습 스타일 순으로 비슷하게 나타났다. 따라서 대부분 적응형 코스웨어들이 학습 스타일의 적응성을 제공하고 있는데, 추후 적응형 코스웨어 개발시 교수 목표 및 교수 모형에 대한 적응성도 반영할 필요가 있음이 나타났다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제16권1호
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• pp.49-56
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• 1995

본 논문은 새로운 QRS comlex의 검출 알고리듬의 설계에 관한 연구로서 전처리 과정에 있어서 2단계의 적응 여파기를 설계하여 효과적인 잡음 제거 능력을 갖는 알고리듬을 제안 하였다. 1단계에서는 배경 잡음을 제거하고 2단계에서는 QRS complex만을 통과시킴으로, 잡음의 변동 뿐만 아니라 QRS comlex의 변화에도 적응 할 수 있게 하였다. 2단계의 적응 여파기는 각각 예측 오차 여과기와 유한 임펄스 응답을 갖는 여과기로 구성된다. 이때, 유한 임펄스 여과기의 계수는 예측 아 여과기의 계수를 이용하였다. MIT/BIT 데이타 베이스 중에서 비교적 잡음이 심한 105번과 108번을 가지고 실험을 한 결과 각각 99.3%와 97.4%의 검출율을 나타내었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.485-500
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• 2000

본 논문에서는 element-free Galerkin(EFG) 방법에 기반한 적응적 정적균열진전해석기법을 제시하였다. 균열진전 매단계마다 적응적해석을 수행함으로써 전체 해석의 일관성과 정밀성을 동시에 확보할 수 있었다. 균열진전과정에 있어서의 적응적해석은 산정된 오차지표에 따라 적분을 위한 격자구조에 따라 절점을 추가하고 소거하는 과정을 통해 구현되었다. 이 때 사용된 오차지표는 원 EFG해석결과 얻어진 응력과 절점응력을 다시 투영한 응력의 차에 의해 얻어졌다. 제안된 해석기법의 타당성과 효용성을 수치예제에 의해 검증하였다. 그 결과 제안된 해석기법이 균열진전해석시 효율적으로 적용될 수 있음을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.70-72
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• 2009

In this paper, nonlinear active noise control(ANC) of a 3rd-order Volterra system, which is robust to background noise variation, is proposed along with a variable step-size Gauss-Seidel pseudo affine projection(VSSGS-PAP) algorithm. Simulation results demonstrate that the proposed approach yields better nonlinear ANC performance in a background noise variation environment, compared with the conventional methods for the nonlinear ANC.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제16권4호
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• pp.30-35
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• 2017

Moving object segmentation from a nonstationary camera is a difficult problem due to the motion of both camera and the object. In this paper, we propose a new confidence-based background subtraction technique from moving camera. The method is based on clustering of motion vectors and generating adaptive multi-homography from a pair of adjacent video frames. The main innovation concerns the use of confidence images for each foreground and background motion groups. Experimental results revealed that our confidence-based approach robustly detect moving targets in sequences taken by a freely moving camera.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권1호
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• pp.111-121
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• 2011

지능형 비디오 분석시스템은 불특정 다수의 객체가 가지는 행동을 분석하고, 불의의 사고를 사전에 예측하여 관리자에게 경고를 전달하는 기술을 필요로 한다. 본 논문은 적응적으로 배경을 생성하여 월담, 실신, 버려진 물체, 배회와 같이 사전에 정의된 이상행위를 분석하는 기술을 제안한다. 제안된 비디오 분석 시스템은 배경 생성과 이상 행위 분석 모듈로 구성된다. 강건한 배경 생성을 위해서 영상 내의 움직임 변화를 검출하여 매 순간마다 움직임이 없는 영역을 지속적으로 갱신하고, 이를 기반으로 객체를 검출한다. 또한 객체 검출의 정확성을 높이기 위해 검출된 결과에서 잡음과 그림자 제거 단계를 추가하였다. 이상행위 분석 모듈에서는 검출된 객체로부터 무게 중심, 실루엣, 크기, 이동 궤적 정보를 추출한다. 이때 이상행위의 판단은 월담, 실신, 버려진 물체, 배회에 따라 시나리오 환경으로 구성하고 분석하였다. 실험 결과에서 제안된 시스템은 복잡한 배경 환경에서도 이동 객체 검출 및 이상행위 분석이 가능하였다.