• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.344-352
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• 2003

본 논문에서는 CCD 카메라를 통해 전송되는 영상 시퀀스를 대상으로 움직이는 물체의 형태가 보행중인 사람, 혹은 자동차인지를 식별하고 이의 이동 방향을 판단하여, 이를 추적하는 무인 감시 시스템을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 고정 카메라 환경에서 유동적인 배경으로부터 안정된 움직임 추출을 위하여 배경과 이동 물체를 통계적 매개 변수로 모델링하고 배경만이 존재하는 초기 연속 영상 중 일부에 대하여 통계적으로 학습한다. 또한, 능동카메라 환경에서는 카메라 움직임에 의하여 배경에서도 움직임 에너지가 발생하므로 예측된 이동 궤적정보를 이용함으로써 연산량의 감소와 정확성을 기하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 고정카메라 및 능동카메라 환경에서 취득한 연속 영상에 적용한 결과 안정된 추적 결과를 얻었다. 제안한 알고리즘은 제한된 지역내의 무인 감시 시스템 도로 환경에서 교통흐름의 모니터링 시스템 및 나아가서 지능형 도로망을 위한 자가 주행 시스템에 적용이 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.808-810
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• 2011

입력영상에 대하여 전처리과정으로 배경을 분리하는 것이 영상처리 및 인식 성능에 중요한 영향을 준다. 본 논문에서는 화재검출을 위한 영상인식 전처리로 활용하는 다양한 배경추정 알고리즘에 대하여 계산량과 배경추정 성능 분석하였다. 비교하는 배경추정알고리즘은 Gaussian Running Average 추정기법, Mixture of Gaussian 모델, 그리고 KDE (kernel density estimate) 알고리즘에 대한 성능을 평가하였다. 입력영상에 대하여 배경영상차로부터 연기를 검출하는데 있어 KDE 알고리즘이 배경추정 성능은 우수한 것을 확인하였다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.II
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• pp.279-286
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• 2000

The objective of this research is to detect the papaya fruits on tree in an orchard. The detection of papaya on natural background is difficult because colors of fruits and background such as leaves are similarly green. We cannot separate it from leaves by color information. Therefore, this research will use shape information instead. First, we detect an interested object by detecting its boundary using edge detection technique. However, the edge detection will detect every objects boundary in the image. Therefore, shape description technique will be used to describe which one is the interested object boundary. The good shape description should be invariant in scaling, rotating, and translating. The successful concept is to use Fourier series, which is called "Fourier Descriptors". Elliptic Fourier Descriptors can completely represent any shape, which is selected to describe the shape of papaya. From the edge detection image, it takes a long time to match every boundary directly. The pre-processing task will reduce non-papaya edge to speed up matching time. The deformable template is used to optimize the matching. Then, clustering the similar shapes by the distance between each centroid, papaya can be completely detected from the background.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권12호
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• pp.2355-2373
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• 2011

Vision-based vehicle detector systems are becoming increasingly important in ITS applications. Real-time operation, robustness, precision, accurate estimation of traffic parameters, and ease of setup are important features to be considered in developing such systems. Further, accurate vehicle detection is difficult in varied complex traffic environments. These environments include changes in weather as well as challenging traffic conditions, such as shadow effects and jams. To meet real-time requirements, the proposed system first applies a color background to extract moving objects, which are then tracked by considering their relative distances and directions. To achieve robustness and precision, the color background is regularly updated by the proposed algorithm to overcome luminance variations. This paper also proposes a scheme of feedback compensation to resolve background convergence errors, which occur when vehicles temporarily park on the roadside while the background image is being converged. Next, vehicle occlusion is resolved using the proposed prior split approach and through reasoning for rule-based tracking. This approach can automatically detect straight lanes. Following this step, trajectories are applied to derive traffic parameters; finally, to facilitate easy setup, we propose a means to automate the setting of the system parameters. Experimental results show that the system can operate well under various complex traffic conditions in real time.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.77-85
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• 2018

This paper proposes a robust digital video stabilization algorithm to extract and track an object, which uses a phase correlation-based motion correction. The proposed video stabilization algorithm consists of background stabilization based on motion estimation and extraction of a moving object. The motion vectors can be estimated by calculating the phase correlation of a series of frames in the eight sub-images, which are located in the corner of the video. The global motion vector can be estimated and the image can be compensated by using the multiple local motions of sub-images. Through the calculations of the phase correlation, the motion of the background can be subtracted from the former frame and the compensated frame, which share the same background. The moving objects in the video can also be extracted. In this paper, calculating the phase correlation to track the robust motion vectors results in the compensation of vibrations, such as movement, rotation, expansion and the downsize of videos from all directions of the sub-images. Experimental results show that the proposed digital image stabilization algorithm can provide continuously stabilized videos and tracking object movements.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1-12
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• 2008

본 논문에서는 카메라 회전에 의한 배경의 왜곡이 존재하는 환경에서 조명변화와 대상물체의 흔들림에도 강건한 에지 세그먼트 정합을 통한 이동물체 자동 검출방법을 제안한다. 이동물체 검출을 위한 기존의 연구는 카메라가 고정되어 있는 환경을 대상으로 한 연구가 주를 이루지만 응용분야의 확대로 카메라를 회전함으로써 하나의 카메라로 보다 넓은 영역을 커버할 수 있는 시스템에 대한 요구가 커지고 있다. 본 연구에서는 왜곡이 적은 에지세그먼트 기반 배경 파노라마 영상 생성 방안, 왜곡이 포함된 파노라마 영상에서 신속하게 현재 영상의 배경에지영상을 추출할 수 있는 에지특징 기반 GHT를 이용한 배경영상생성 방안, 시점의 차이와 왜곡을 극복하고 신뢰성 있게 이동 에지 세그먼트를 추출할 수 있는 에지 정합방안을 제안한다. 실험결과 제안한 방법은 조명 변화와 카메라의 흔들림에도 정확한 이동물체 검출이 가능함이 입증되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.243-250
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• 2007

본 연구의 주요 목적은 대학생들을 대상으로 스트레스와 인터넷 중독의 관계를 규명하는 것이다. 인터넷 중독 정도를 측정하기 위해 미국 온라인 중독센터에서 사용하고 있는 인터넷 중독검사를 이용했으며, 20-49점을 정상이용집단, 50-79점을 중독위험집단, 80점 이상을 인터넷 중독집단으로 분류하였다. 연구결과 스트레스 요인 중 대인관계에서 느끼는 스트레스, 가정생활에서 느끼는 스트레스, 학교생활에서 느끼는 스트레스가 인터넷 중독에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.915-920
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• 2007

수중 음향 탐지기를 통해서 수집한 표적 방사음의 스펙트럼은 음향 표적의 토널 성분과 대 양의 유체역학적 배경 잡음 성분들로 구성되어 있다. 음향 표적의 토널 성분은 주요 식별 정보가 되기 때문에 배경 잡음을 추정, 제거함으로써 표적의 토널 성분을 견실하게 추출할 수 있는 알고리즘이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 배경 잡음을 제거하고, 미약한 크기의 표적 토널도 탐지 할 수 있는 이중 회귀 신경망을 이용한 토널 추출 방법을 제안한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 이중 회귀 신경망을 이용한 토널 추출 기법이 기존의 방법보다 토널 추출 성능이 우수함을 확인하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제20권1호
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• pp.18-24
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• 2021

The current settlement and distribution used in theme, background and signal music market other than conventional music is being carried out with either the comprehensive settlement method or the measured meter-rate settlement method in the payment process of collected user fees and compensation depending on the use-permission types. In this settlement and distribution process, however, the reliability issues are often being raised because of the difficulty of tracking rights due to changes in music source rights management information, etc, and the opaque settlement and distribution method itself. This paper proposes a new settlement and distribution platform using a blockchain for the reliable collection and distribution of copyright fees among music user group, monitoring organization group, trust organization group and copyright holders, based on the monitoring information of the theme, background and signal music usage. This platform also provides the transparency in settlement and distribution process among stakeholders through smart contract system.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권4호
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• pp.466-471
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• 2010

We have proposed a method to detect and track moving ships using position from Radar and image processor. Real-time segmentation of moving regions in image sequences is a fundamental step in the radar-camera integrated system. Algorithms for segmentation of objects are implemented by composing of background subtraction, morphologic operation, connected components labeling, region growing, and minimum enclosing rectangle. Once the moving objects are detected, tracking is only performed upon pixels labeled as foreground with reduced additional computational burdens.