• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.83-90
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• 2009

본 논문은 스테레오 영상의 깊이정보특성을 이용하여 물체의 이등성분과 외란광에 의해 오인식되는 이동성분을 구분하여 외란광에 의한 오인식률을 경감하기 위한 방법을 제안한다. 추출된 이동성분으로부터 깊이정보의 변화를 측정, 변화가 미약한 경우 외란광으로 인식하여 이동물체가 없는 것으로 판단하도록 하였다. 실험 결과 외란광에 의한 오인식률과 그림자와 같은 허상에 의한 오인식률이 87.3[%]의 감소를 보여 본 논문에서 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.106-115
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• 2003

보안 방범설비 시스템 구축시 교차식 스테레오 카메라 방식으로 이동객체를 추적하고, 카메라에서 이동 객체까지 거리를 측정하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 이동 객체를 추출하기 위해서 스테레오 입력 영상을 화소 단위로 정합하였으며, 입력 영상의 주변명암 변화에 대한 오류를 보정하기 위하여 적응형 임계값으로 이동성분을 구한 후 잡음제거 알고리즘으로 이동객체 영역만 추출하였다. 그리고 이동 객체의 위치값을 이용하여 카메라의 팬/틸트를 제어함으로써 이동객체를 추적하였으며, 교차식 스테레오 카메라 시스템의 파라미터 특징을 이용하여 이동객체까지의 거리를 측정하는 방법을 제시하였다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 스테레오 방범 카메라 시스템에서 이동객체의 거리 측정과 추적이 가능함을 알 수 있었다. 거리측정 오차도 6%이내에 존재하였다. 따라서 제안한 알고리즘을 이용하여 시스템을 구현할 경우 스테레오 방범 시스템, 이동자율 로봇 시스템 및 스테레오 원격제어 시스템 등에 응용할 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제15권4호
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• pp.783-791
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• 2004

In this paper we review recent developments in nonlinear time series modeling on both conditional mean and conditional variance. Traditional linear model in conditional mean is referred to as ARMA(autoregressive moving average) process investigated by Box and Jenkins(1976). Nonlinear mean models such as threshold, exponential and random coefficient models are reviewed and their characteristics are explained. In terms of conditional variances, ARCH(autoregressive conditional heteroscedasticity) class is considered as typical linear models. As nonlinear variants of ARCH, diverse nonlinear models appearing in recent literature including threshold ARCH, beta-ARCH and Box-Cox ARCH models are remarked. Also, a class of unified nonlinear models are considered and parameter estimation for that class is briefly discussed.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제19권1호
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• pp.1-17
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• 2010

This paper proposes an updating policy of indoor moving object databases (IMODB) for location-based services. our method applies the Ka1man filter on the recently collected measured positions to estimate the moving object's position and velocity at the moment of the most recent measurement, and extrapolate the current position with the estimated position and velocity. If the distance between the extrapolated current position and the measured current position is within the threshold, in other words if they are close then we skip updating the IMODB. When the IMODB needs to know the moving object's position at a certain moment T, it applies the Kalman filter on the series of the measurements received before T and extrapolates the position at T with the estimations obtained by the Kalman filter. In order to verify the efficiency of our updating method, we performed the experiments of applying our method on the series of measured positions obtained by applying the fingerprinting indoor positioning method while we are actually walking through the test bed. In the analysis of the test results, we estimated the communication saving rate of our method and the error increment rate caused by the communication saving.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.277-285
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• 2016

Moving object detection system has been an emerging research field in various advanced driver assistance systems (ADAS) and surveillance system. In this paper, we propose two optical flow based moving object detection methods at dynamic scenes. Both proposed methods consist of three successive steps; pre-processing, foreground segmentation, and post-processing steps. Two proposed methods have the same pre-processing and post-processing steps, but different foreground segmentation step. Pre-processing calculates mainly optical flow map of which each pixel has the amplitude of motion vector. Dense optical flows are estimated by using Farneback technique, and the amplitude of the motion normalized into the range from 0 to 255 is assigned to each pixel of optical flow map. In the foreground segmentation step, moving object and background are classified by using the optical flow map. Here, we proposed two algorithms. One is Gaussian mixture model (GMM) based background subtraction, which is applied on optical map. Another is adaptive thresholding based foreground segmentation, which classifies each pixel into object and background by updating threshold value column by column. Through the simulations, we show that both optical flow based methods can achieve good enough object detection performances in dynamic scenes.

• ETRI Journal
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• 제16권4호
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• pp.13-25
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• 1995

We have derived a nonlinear spatiotemporal differential equation for space-charge fields from Kukhtarev’s material equations in a moving coordinate system and obtained the spatial subharmonic instability boundaries by using linear stability analysis. It is also found that there is an analogy between the temporal subharmonic and the spatial subharmonc instabilities in the sense that the governing differential equations describing the instability boundaries are formally identical. The experiments for generating spatial subharmonic waves are performed in a photorefractive $Bi_{12}SiO_{20}$ crystal by using conventional moving grating technique. The threshold detunings are experimentally determined and the results are compared with the theory.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.9-16
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• 2015

This paper proposes the parallel design of a shot change detection algorithm using frame segmentation and moving blocks. In the proposed approach, the high parallel processing components, such as frame histogram calculation, block histogram calculation, Otsu threshold setting function, frame moving operation, and block histogram comparison, are designed in parallel for NVIDIA GPU. In order to minimize memory access delay time and guarantee fast computation, the output of a GPU kernel becomes the input data of another kernel in a pipeline way using the shared memory of GPU. In addition, the optimal sizes of CUDA processing blocks and threads are estimated through the prior experiments. In the experimental test of the proposed shot change detection algorithm, the detection rate of the GPU based parallel algorithm is the same as that of the CPU based algorithm, but the average of processing time speeds up about 6~8 times.

• 비파괴검사학회지
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• 제34권6호
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• pp.419-427
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• 2014

Nonlinear features of ultrasonic waves are more sensitive to the presence of a fatigue crack than their linear counterparts are. For this reason, the use of nonlinear ultrasonic techniques to detect a fatigue crack at its early stage has been widely investigated. Of the different proposed techniques, laser nonlinear wave modulation spectroscopy (LNWMS) is unique because a pulse laser is used to exert a single broadband input and a noncontact measurement can be performed. Broadband excitation causes a nonlinear source to exhibit modulation at multiple spectral peaks owing to interactions among various input frequency components. A feature called maximum sideband peak count difference (MSPCD), which is extracted from the spectral plot, measures the degree of crack-induced material nonlinearity. First, the ratios of spectral peaks whose amplitudes are above a moving threshold to the total number of peaks are computed for spectral signals obtained from the pristine and the current state of a target structure. Then, the difference of these ratios are computed as a function of the moving threshold. Finally, the MSPCD is defined as the maximum difference between these ratios. The basic premise is that the MSPCD will increase as the nonlinearity of the material increases. This technique has been used successfully for localizing fatigue cracks in metallic plates.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.978-980
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• 2014

본 연구에서는 스트레스 상태 측정을 위한 심전도 신호 QRS 검출 알고리즘을 제안한다. 심전도 신호의 QRS 검출 과정은 4단계로 wavelet, moving average, squaring, threshold method로 구성된다. wavelet은 기저선 변동과 노이즈를 제거하고 moving average는 전체 신호를 부드럽게 하고 잔여 노이즈를 제거하며 squaring은 신호를 강조하는 역할을 한다. 마지막으로 threshold 기법을 이용해 검출간격을 설정하여 QRS를 검출하였다. 그 결과 Sensitivity는 99.54%, Positive Predictivity는 99.69%, Detection Error는 0.76%를 보였다. 또한, 피험자를 대상으로 게임을 이용해 스트레스 상태 변화에 대한 실험을 하였고, HRV 시간-주파수 파라미터를 분석함으로써 스트레스 상태 변화를 관찰할 수 있었다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.137-145
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• 2004

본 논문은 평행식 스테레오 영상감시 시스템을 이용하여 3차원 공간에서 다중 이동물체를 검출하고, 카메라에서 이동 물체까지의 거리를 측정하는 알고리즘을 제안하였다. 스테레오 영상감시 시스템의 좌, 우측 영상을 입력을 받아 적응형 임계값과 화소귀납 알고리즘(PRA, pixel recursive algorithm)을 사용하여 다중 이동물체 영역을 추출하였다. 그리고 각각의 물체영역을 윈도우 마스크로 검출하고, 다중 이동물체 각각의 위치좌표와 스테레오 시차를 구하였다. 이 시차와 스테레오 비전 시스템의 특성 및 삼각 함수를 이용하여 다중 이동물체의 거리를 측정하였다. 실험결과 거리측정 오차도 7.28％이내에 존재하였으며, 따라서 제안한 알고리즘을 이용하여 시스템을 구현할 경우 스테레오 방범 시스템, 자율 이동로봇 및 스테레오 원격제어 시스템 등에 응용될 수 있을 것이다.