정지 영상이나 비디오 영상 시퀀스에서 배경 영상으로부터 움직이는 관심 물체를 구별하기 위한 실시간 물체 검출은 물체의 위치 추적과 인식에 있어 필수적인 단계이다. 물체 분할 후에 그림자 영역이 움직이는 물체 영역에 포함되어지기 때문에 그림자는 물체의 일부분 혹은 움직이는 물체로 오분류될 수 있다. 이러한 이유로 그림자 제거 알고리즘은 움직이는 물체 검출 및 추적 시스템의 결과에 중요한 역할을 한다. 이 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 움직이는 물체의 특징과 색상공간에서 그림자의 특징에 기반을 둔 정확한 물체 검출과 그림자 제거 알고리즘을 제안한다. 실험결과는 제안 알고리즘이 실험 영상에서 물체 검출과 그림자 제거에 대해 효과적인 것을 알 수가 있다.
본 논문에서는 신호 교차로에서 red-time 및 green-time의 backward moving 충격파 속도를 자동 측정하는 영상처리 기반 방법을 제안한다. 충격파(shockwave)란 서로 다른 교통류 상태가 만나는 불연속적인 경계선을 의미하며, 충격파 속도는 충격파가 움직이는 속도 즉, 경계선의 기울기로 구해진다. 본 논문에서는 충격파 속도를 자동 측정하기 위해 거리-시간 다이어그램(distance-time diagram)을 작성하였다. 차량의 전역 추적을 통해서 모든 개별 차량의 이동 경로를 거리-시간 다이어그램에 나타내었고, 이동 경로 곡선의 기울기 변화 패턴을 분석하여 red-time 및 green-time의 backward moving 충격파 속도를 계산하였다. 제안된 방법을 신호 교차로에서 실험하였고 red-time 및 green-time backward moving 충격파 속도의 측정 결과를 얻었다. 충격파 속도를 측정하게 되면 차량 진행 방향의 교통 혼잡 상황을 쉽게 파악할 수 있으므로 고속 도로의 진입차선 제어, 교차로의 자동 신호제어에 효과적으로 응용할 수 있다.
뇌기능 장애 환자에서 자세균형 제어능력의 저하는 보행 및 일상생활동작 수행 등에 어려움을 초래하며 이에 대한 정확한 평가 및 치료를 위하여 일상의 환경변화와 유사한 상황을 제공하고 이에 따른 자세균형 조절 능력을 파악하는 것이 중요하다. 본 연구는 뇌기능 장애 환자에서 가상적 움직이는 환경에 따른 자세균형 조절 기능을 정확히 평가하고 환경의 움직임이 자세균형 조절에 미치는 영향을 분석하였다. 15명의 뇌기능 장애 환자들과 정상인 15명을 대상으로 실생활과 유사한 환경의 조성을 위하여 HMD를 이용한 가상 환경 움직임(Virtual Moving Surround)을 네 가지 다른 패턴으로 제공하였다. 자세동요의 정도는 힘판을 이용하여 신체압력중심의 변화를 전체이동거리, 동요주파수, 최대 빈도 COP 위치로 측정하였으며 가상 환경의 차이에 따른 변화를 비교 분석하였다. 연구결과 검사 재검사 신뢰도평가에서 일관된 분석결과를 나타냈고 뇌 기능장애 환자와 정상인의 분석에서는 두 그룹간의 차이를 확인할 수 있었다. 특히 전후로 빠르게 변하는 가상 환경에서 가장 큰 자세동요를 나타내었고 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 본 연구를 통해 뇌기능 장애 환자에서 가상 환경 변화가 자세균형 조절에 미치는 영향을 확인할 수 있었으며 이러한 환자들을 위한 치료와 평가 환경 조성 등에도 유용한 자료로 쓰일 수 있을 것으로 사료된다
전장분석을 위해서는 대상이 되는 적 부대에 대한 식별 및 이동 상황에 관한 정확한 정보가 요구된다. 그러나 통신 기술, 전파 방해, 전술 등의 이유로 모든 정보를 완벽하게 수집하는 것은 어렵다. 따라서 이미 수집된 이동 정보 및 도메인 지식을 이용한 미래 이동 상황의 예측 및 분석이 필요하다. 특히, 이동하는 부대들은 시간에 따라 위치 및 모양이 변하는 이동 객체의 특성을 가지므로, 전장분석을 위해서는 이동 객체를 관리하고 위치를 예측하는 기능이 필수적이다. 따라서 이 논문에서는 전장분석을 위한 이동 부대들의 위치를 예측하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 전장분석 응용 도메인에 적합한 미상의 부대 추론, 미확인 부대 추론, 주타격 방향을 예측하며, 데이타베이스에 저장되지 않은 이동 객체의 과거 및 미래의 위치를 추정한다.
최근 이동 객체의 위치 데이타를 이용하기 위한 무선 측위 기술과 모바일 컴퓨팅 기술이 급속도로 발전하였다. 또한, 이동 객체의 위치 데이타를 활용하는 위치 기반 서비스에 대한 수요가 급증하고 있으며, 이러한 서비스를 지원하기 위해서는 이동 객체의 위치 데이타를 효과적으로 저장할 수 있는 시스템이 필요하다. 이러한 시스템은 이동 객체의 수가 많고 위치 획득 간격이 짧을수록 위치 데이타가 급격히 늘어나기 때문에 대용량의 위치 데이타 처리가 가능해야 하며, 위치 기반 서비스를 위한 다양한 시공간 질의를 지원해야 하고, 또한 이동 객체의 불확실성 문제를 해결할 수 있어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 이동 객체의 위치 데이타를 효율적으로 관리하기 위한 해쉬 기법, 클러스터링 기법, 시간 질의 검색 기법을 제시하였다. 그리고, 대용량의 이동 객체 위치 데이타를 효과적으로 저장하고 검색할 수 있으며, 시공간 질의 기능과 불확실한 과거 위치 데이타 처리 기능을 제공하는 디스크 기반의 대용량 이동 객체 위치 데이타 관리 시스템을 개발하였다. 본 시스템을 SQL-Server과 성능 비교한 결과 이동 객체 저장 성능은 약 5% 증가하였으며, 이동 객체 검색성능은 약 300% 증가하였다.
본 논문에서는 매칭 에러 영상과 이동벡터를 이용한 효율적인 이동물체 외곽선 검출 알고리즘과 부분외곽선 정보를 이용한 이동물체 고속 추적 알고리즘을 제안하였다. 이동물체의 외곽선 검출은 watershed 알고리즘을 기반으로 확률분포함수를 적용하여 seed 영역을 생성하고 seed 영역을 확장하여 이동물체의 윤곽선을 검출한 다음 이동벡터를 이용하여 최종 외곽선을 추출한다. 외곽선 중 일부를 특징으로 하여 이동물체를 추적하는 알고리즘을 사용하였다. 이동물체 초기 특징 벡터는 이동물체의 외곽선 영역 중 상하좌우의 외곽선 일부분을 특징벡터로 정한다. 다음은 추적단계로 이전 프레임에서 얻은 특징벡터를 이용하여 현재 프레임에서 이동물체의 추적을 수행하였다. 실제영상에 대하여 제안된 알고리즘으로 이동물체추적 모의 실험을 수행한 결과 기존 능동 윤곽선 추적알고리즘은 물체 외곽선 전체를 추적하기 때문에 물체의 외곽선 길이에 따라 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 이동물체의 외곽선 영역을 특징정보로 하여 추적하기 때문에 추적 연산이 간단하였다. 고속이동벡터를 추출 BMA 연산은 기존 알고리즘 보다 연산량이 약 39% 감소였고, 이동 물체 외곽선 검출 알고리즘은 과분할 문제점이 발생하지 않았으며, 상하 좌우 외곽선 정보를 이용하여 이동물체를 추적한 결과 추적오차는 특징벡터의 크기가 $(15\times{5)}$일 때 검색오차가 4 화소 이하로 양호하게 나타났다.
생체의 움직임을 판별을 예측하는 기술은 흐름판별율과 스트림판별율로 변화의 형태를 구성하여 진행한다. 떨림의 움직이는 형태는 판별율의 조건에 따라 움직임의 유동시스템으로 구성한다. 흐름판별율은 생체 내 물질에서 특별한 부위의 신호를 대상으로 생체의 움직임을 정의하고 그 주변에 형태에 따라 흐름을 판별하여 떨림을 비교하여 신호값으로 선정한다. 스트림판별율은 스트림상태의 기준값을 설정하고 측정된 값과 비교하여 신호값으로 선정한다. 대상조건에 따라 판별은 특정부위의 상-아래-주변-중앙을 대상으로 최대치와 최소치 및 평균값으로 변수를 측정하였다. 떨림의 변화에 따라 상 $(-0.817){\pm}0.15$, 주변 $(-2.53){\pm}(-0.11)$, 아래 $(-0.29){\pm}0.03$, 중앙 $(-0.09){\pm}(-0.01)$ 의 최대치-최소치-평균값이 나타났다. 형태의 변화에 따른 현상을 통하여 생체의 움직임의 범위가 어떠한 형태의 유동현상을 갖고 있는지 예측할 수 있고, 특정부위의 상-아래-주변-중앙의 움직임으로 데이터를 구성하면 앞으로 특정부위의 여러 변화를 주었을 때 신체의 다양한 변화를 판별하는 예측기술이 진행될 것으로 판단된다.
위치 기반 서비스(Location Based Services) 지원을 위해 이동체(Moving Objects)의 위치 정보를 효과적으로 저장 및 검색하기 위한 기술이 요구되었으며, 이러한 이동체를 효율적으로 관리하기 위한 이동체 색인에 대한 연구가 진행되어 왔다. 이러한 이동체 색인들은 실 세계에 응용이 많이 되는 제한된 망 구조(도로, 철도 선로 등)를 따라 움직이는 이동체에 대해 고려가 되어 있지 않기 때문에, 제한된 망 구조 기반 이동체 색인들이 제안되었다. 그러나 이 색인들은 다음과 같은 두 가지 문제점을 가지고 있다. 첫 번째로, 제한된 망 구조에 기반한 이동체 색인은 시간 도메인 별로 나뉘어져 있기 때문에 이동체의 현재부터 과거까지의 위치를 모두 필요로 하는 경우 현재 위치 색인과 과거 위치 색인에서 중복된 공간 탐색을 해야 하는 문제점이 있다. 두 번째로, 이러한 경우 현재 위치 색인과 과거 위치 색인을 모두 구축해 놓아야 하므로 색인의 공간적인 비용 및 갱신 비용에 대한 부담이 따른다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 제한된 망 구조 내의 이동체를 위한 통합 색인을 제안한다. 제안 색인은 이동체의 현재 위치뿐만 아니라 과거 위치까지 함께 지원하기 때문에 기존 이동체 색인의 문제점인 이동체의 현재 및 과거 위치 검색 시 별도의 계산 과정이 필요했던 점을 해결한다. 또한 현재 위치 색인 및 과거 위치 색인의 공통된 부분을 통합하였기 때문에 색인을 별도로 유지하는 것 보다 색인의 공간적인 비용 및 갱신 비용을 감소시킨다.
This study has estimated the traits of conscious eye moving with the objects of the halls of subway stations. For that estimation, the observation data from eye-tracking were matched with the experiment images, while an independent program was produced and utilized for the analysis of the eye moving in the selected sections, which could provide the ground for clarifying the traits of space-users' eye moving. The outcomes can be defines as the followings. First, The application of the independently produced program provides the method for coding the great amount of observation data, which cut down a lot of analysis time for finding out the traits of conscious eye moving. Accordingly, the inclusion of eye's intentionality in the method for extracting the characteristics of eye moving enabled the features of entrance and exit of particular objects with the course of observing time to be organized. Second, The examination of eye moving at each area surrounding the object factors showed that [out]${\rightarrow}$[in], which the line of sight is from the surround area to the objects, characteristically moved from the left-top (Area I) of the selected object to the object while [in]${\rightarrow}$[out], which is from the inside of the object to the outside, also moved to the left-top (Area I). Overall, there were much eye moving from the tops of right and left (Area I, II) to the object, but the eye moving to the outside was found to move to the left-top (Area I), the right-middle (Area IV) and the right-top (Area II). Third, In order to find if there was any intense eye-moving toward a particular factor, the dominant standards were presented for analysis, which showed that there was much eye-moving from the tops (Area I, II) to the sections of 1 and 2. While the eye-moving of [in] was [I $I{\rightarrow}A$](23.0%), [$I{\rightarrow}B$](16.1%) and [$II{\rightarrow}B$](13.8%), that of [out] was [$A{\rightarrow}I$](14.8%), [$B{\rightarrow}I$](13.6%), [$A{\rightarrow}II$](11.4%), [$B{\rightarrow}IV$](11.4%) and [$B{\rightarrow}II$](10.2%). Though the eye-moving toward objects took place in specific directions (areas), that (out) from the objects to the outside was found to be dispersed widely to different areas.
This paper addresses vibration comfort evaluation on suspension bridge subjected to moving vehicles. The moving load method is commonly employed for the analysis, even though it is less accurate than the moving mass approach which considers vehicle-bridge interaction effects and roughness of the pavement. In this study, a parametric study on modeling method by means of the moving load technique, such as the number of modes included in the analysis, types of moving loads, and length of the stiffening girder, is carried out. The numerical result indicated that use of the triangular pulse load may result in significant overestimation on vibration discomfortness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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