• 전기전자학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.54-64
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• 2002

본 논문에서는 화상회의 영상 데이터에서 화자를 분할하고, 그 움직임을 추적하는 알고리즘을 제안하였다. 실시간 처리가 가능하도록 화자 분할과 움직임 추적 순으로 처리되는 알고리즘으로 단순화하였다. 분할 한계에서는 차분 방법에 의해 구한 움직임 정보와 영상의 밝기 정보를 사용하여 화자를 분할하였다. 분할된 화자로부터 기준 마스크 영상을 생성하였다. 움직임 추적 단계에서는 움직임 추적에 불필요한 블록들은 제외함으로써 빠르게 움직임을 추적할 수 있는 블록정합 알고리즘을 사용하여 추적하였다. 시뮬레이션에서 여러 시험 영상에 제안한 알고리즘을 적용하여 움직이는 화자를 분할하고, 그 움직임를 추적하는 올바른 결과를 얻을 수 있었다.

• Smart Structures and Systems
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• 제26권4호
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• pp.419-433
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• 2020

Investigation of structural integrity has been a critical issue in the field of civil engineering for years. Visual inspection is one of the most available methods to explore deteriorative components in structures. Still, this method is not applicable to invisible damage of structures. Alternatively, system identification methods are capable of tracking modal properties of structures over time. The deviation of these dynamic properties can serve as indicators to access structural integrity. In this study, a modal tracking technique using frequency-domain system identification from seismic responses of structures is proposed. The method first segments the measured signals into overlapped sequential portions and then establishes multiple Hankel matrices. Each Hankel matrix is then converted to the frequency domain, and a temporal-average frequency-domain Hankel matrix can be calculated. This study also proposes the frequency band selection that can divide the frequency-domain Hankel matrix into several portions in accordance with referenced natural frequencies. Once these referenced natural frequencies are unavailable, the first few right singular vectors by the singular value decomposition can offer these references. Finally, the frequency-domain stochastic subspace identification tracks the natural frequencies and mode shapes of structures through quick stabilization diagrams. To evaluate performance of the proposed method, a numerical study is carried out. Moreover, the long-term monitoring strong motion records at a specific site are exploited to assess the tracking performance. As seen in results, the proposed method is capable of tracking modal properties through seismic responses of structures.

• 한국기계가공학회지
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• 제20권11호
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• pp.43-51
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• 2021

A robust tracking controller design was developed for a rotary motion control system. The friction force versus the angular velocity was measured and modeled as a combination of linear and nonlinear components. By adding a model-based friction compensator to a nominal proportional-integral-derivative controller, it was possible to build a simulated control system model that agreed well with the experimental results. A zero-phase error tracking controller was selected as the feedforward tracking controller and implemented based on the estimated closed-loop transfer function. To provide robustness against external disturbances and modeling uncertainties, a disturbance observer was added in the position feedback loop. The performance improvement of the overall tracking controller structure was verified through simulations and experiments.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권8C호
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• pp.1175-1183
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• 2004

본 논문에서는 MPEG2비디오 스트림에서 복호화 과정 없이 압축비디오에서 직접 얻을 수 있는 정보들을 활용하여 움직이는 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 MPEG2의 움직임 벡터로부터 근사적으로 움직임 플로(motion flow)를 구성하고, 전역적인 움직임 플로우로부터 일반화된 Hough 변환을 이용 카메라의 기본적인 움직임인 팬(pan), 틸트(tilt), 줌(zoom)량 등을 계산하였다. 계산된 카메라 움직임은 국부적으로 일어나는 객체의 움직임을 보정하는데 사용하였다. 움직이는 객체의 추적은 사용자가 원하는 객체를 바운딩 박스 형태로 정의함으로 시동된다. 이후의 객체의 추적은 카메라 움직임이 보정된 객체의 움직임 플로우를 이용하여 Mean-Shift 알고리즘을 이용하여 추적하였다. 제안된 방법은 압축된 비디오 스트림에서 직접 정보를 얻음으로써 계산속도의 향상을 기할 수 있으나, 압축된 MPEG2 비디오에서 얻을 수 있는 정보들이 최대 블록 단위이므로 객체의 정의도 블록단위 이상의 객체로 제한된다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권11호
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• pp.79-88
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• 1999

본 논문은 움직이는 물체가 존재하는 영상열에서 특정 물체만을 계속 추적하고자 하는 방법을 제안하였다. 밝기값과 동작(motion)경계점에 기반을 둔 윤곽선(contour) 추적 알고리즘을 이용하였다. 영상에서 움직이는 물체의 윤곽선의 동작은 이동, 회전, 크기변화를 나타내는 아핀 동작 모델에 의해 잘 묘사되어짐을 가정한다. 움직이는 물체의 윤곽선은 영상열을 따라 추정되는 B-스플라인에 의해 위치와 동작이 표현된다. 패턴인식을 이용하여 추적하고자하는 물체인지를 판별한다. 선형 칼만 필터를 사용하기 위해 아핀 동작 매개변수와 움직이는 물체의 윤곽선 모양(shape)의 두 필터로 추정과정을 나누었다. 차량계기판을 대상으로 한 실험영상에서 이 방법을 이용하여 방해물체가 존재하는 경우에도 안정된 동작의 추정과 추적된 궤적의 획득이 가능함을 보였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제10권3호
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• pp.115-123
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• 1999

2 차원 심초음파는 좌심실벽 운동을 실시간으로 보여줄 수 있어 국소 좌심실벽 운동장애를 진단하는 데 널리 사용되고 있다. 심초음파를 통하여 국소 좌심실벽 운동기능을 평가하고 정량화하기 위한 많은 연구들이 진행되어왔다. 본 논문에서는 국소 좌심실벽 운동장애의 진단을 위한 좌심실벽 운동 추 적 및 정량적 분석 알고리듬을 제안하였다. 정상 피검자들과 국소 좌심실벽 운동이상 환자로부터 얻은 심초음파 흉골연단축단면 영상들이 알고리듬의 시험을 위해 사용되었다. 자동화된 경계선 검출과 좌심실내벽 윤곽선 연결 알고리듬을 각 프레임들에 적용하였고 영역분할에 기초한 정량적 분석을 수행하였으며 운동량을 의미하는 칼라가 프레임 및 영역별로 심초음파 영상들 위에 덧씌워졌고 칼라화된 영상들이 동영상으로 구현되었다. 제안된 알고리듬은 좌심실벽 운동장애의 자동화된 정량적 진단을 제공하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.2579-2585
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• 2010

본 논문은 단안 카메라로부터 입력된 영상에서 모션 기반의 검색을 사용한 동적인 사람 자세 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 3차원 공간에서 하나의 사람 자세 후보를 생성하고, 생성된 자세 후보를 2차원 이미지 공간으로 투영하여, 투영된 사람 자세 후보와 입력 이미지와의 특징 값 유사성을 비교한다. 이 과정을 정해진 조건을 만족 할 때까지 반복하여 이미지와의 유사성과, 신체 부분간 연결성이 가장 좋은 3차원 자세를 추정한다. 제안된 방법에서는 입력 이미지에 적합한 3차원 자세를 검색할 때, 2차원 영상에서 추정된 신체 각 부분들의 모션 정보를 사용해 검색 공간을 정하고 정해진 검색 공간에서 탐색하여 사람의 자세를 추정한다. 2차원 이미지 모션은 비교적 높은 제약이 있어서 검색 공간을 의미있게 줄일 수 있다. 이 방법은 모션 추정이 검색 공간을 효율적으로 할당 해주고, 자세 추적이 여러 가지 다양한 모션에 적응할 수 있다는 장점을 가진다

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.23-34
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• 2004

본 논문에서는 사전학습이 필요 없는 능동 특징점 모델(non-prior training active feature model; NPT AFM) 기반에서 광류(optical flow)를 이용한 객체추적 기술을 제안한다. 제안한 알고리듬은 비정형 객체에 대한 분석[1]에 초점을 두고 있으며, 실시간에서 NPT-AFM을 사용한 강건한 추적을 가능하게 한다. NPT-AFM 알고리듬은 관심 객체의 위치를 파악하는 과정 (localization)과 이전 프레임 정보와 현재 프레임 정보를 이용하여, 객체의 위치를 예측(prediction), 보정(correction)하는 과정으로 나눌 수 있다 위치 파악 과정에서는 움직임 분할(motion segmentation)을 수행한 후 개선된 Shi-Tomasi의 특징점 추적 알고리듬[2]을 사용 하였다. 예측 및 보정 과정에서는 광류 정보를 사용하여 특징점을 추적하고[3] 만약, 특징점이 적절히 추적 되지 않거나 추적에 실패하면 특징점들의 시간(temporal), 공간(spatial)적 정보를 이용하여 예측, 보정하게 된다. 객체의 형태 (shape)대신 특징점을 사용하였으며, 객체를 추적하는 과정에서 특징점들은 능동 특징점 모델(active feature model; AFM)을 위한 학습 집합(training sets)의 요소로 갱신된다. 실험결과, 제안한 NPT-AF% 기반 추적 알고리듬은 실시간에서 비정형 객체를 추적하는데 강건함을 보석준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권2C호
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• pp.16-24
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• 2005

본 논문에서는 관찰자의 시점에 적응적인 다시점 영상 합성 시스템을 위한 얼굴 추적 기법을 제안한다. depth 카메라를 이용하여 텍스쳐 영상과 깊이 정보를 획득한 후, 회전(rotation)과 이동(translation) 등 기하학적인 변환을 이용하여 관찰자의 위치를 고려한 다시점 영상을 생성할 수 있다. 관찰 시점의 위치와 각도에 의한 입체감(motion parallex cue)을 제공하기 위하여 주 관찰자의 얼굴을 추적하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 모니터에 설치된 얼굴 획득용 카메라로부터 얻은 영상에서 얼굴 색상의 통계학적 특성과 변형적 형판(template)을 이용하여, 실시간으로 초기에 설정된 주요 관찰자(dominant face)의 얼굴영역을 추적하게 된다. 실험 결과 복잡한 배경 하에서도 얼굴 영역의 위치를 성공적으로 검출 및 추적하여 관찰자 시점에 해당하는 3차원 입체 영상을 디스플레이 할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권4호
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• pp.135-144
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• 2018

좁은 공간에 돼지들을 밀집 사육하는 구조가 대부분인 국내 돈사의 환경은 구제역과 같은 전염병 확산에 취약하다. 이러한 밀집 사육의 문제점을 해결하기 위한 방법으로 감시 카메라를 활용한 돈사 내 개별 돼지들의 행동을 자동으로 분석하는 연구가 진행 되고 있다. 그러나 공격행동 등 복잡한 상황에서 개별 돼지들을 추적하기 위해서는 근접한 돼지들에 대한 올바른 분리가 우선적으로 수행되어야 하지만, 정확도가 떨어지는 키넥트 카메라의 깊이 정보를 이용할 경우 돼지들 간의 경계선이 정확히 추출되지 않는다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 움직임 정보를 활용하여 근접 돼지를 분리하는 방법을 제안한다. 또한, 제안된 방법은 혼잡한 돈방에서 개별 돼지를 추적하는 경우 추적 오류를 탐지하는 문제에도 적용될 수 있다. 실험 결과, 실제 돈사에서 획득한 두 개의 근접 돼지 시퀀스에 대하여 86%의 정확도로 분리 가능함을 확인하였고, 객체 추적에 대한 검증을 통하여 식별 번호가 잘못 부여된 객체를 정확히 탐지할 수 있음을 확인하였다.