• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.546-554
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• 2019

본 논문에서는 CCTV를 통해 실시간 범죄에 대응할 수 있도록 CCTV 카메라 간 협업이 가능한 기술과 이를 활용한 실시간 범죄대응 서비스에 대해 연구하였다. 본 연구에서 개발하고자 하는 CCTV 협업 기술은 한 곳의 CCTV에서 추출된 이동 객체(용의자)가 범위를 벗어나 다른 CCTV로 이동했을 때 객체의 유사도 정보를 관제자에게 전달하여 선택된 객체를 추적하는 프로그램 모델이다. 일련의 유사도 정보 획득 과정은 객체 감지(object detection), 사전 분류(pre-classification), 특징 추출(feature extraction), 분류(classification)의 4단계의 프로세스로 진행된다. 이는 주로 사후처리용으로 사용되던 CCTV 모니터링을 긴박한 실시간 범죄에 대응하도록 개선시켜 범죄발생 초기대응 체계를 강화 할 수 있다. 또한 관제요원의 모니터링에만 의존하는 CCTV 관제시스템을 부분 자동화하여 지자체 관제센터 운영효율성을 증대시킬 수 있다. 해당 기술 및 서비스는 안양시 테스트베드에 구축하여 시범운영할 예정으로, 서비스가 안정화가 되면 전국 지자체에 확산하여 상용화가 될 것으로 예상된다. 향후 CCTV 협업 뿐 아니라 실시간 개인 정밀위치결정, 스마트폰 연계 등 통합 방범서비스 연구가 진행되어 시민들이 보다 안전한 생활을 영위할 수 있기를 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.962-970
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• 2021

대부분의 자동차 사고는 졸음운전과 같은 운전자의 부주의로 인해 발생한다. 전방 추돌 경보 시스템 (FCWS)은 전방 차량으로부터 추돌 위험을 감지하여 운전자에게 사전에 경고함으로써 사고의 위험을 현저하게 줄여준다. 본 논문은 주행 안전을 위한 저전력 임베디드 기반 FCWS를 소개한다. 단일 카메라로부터 전방 차량에 대해 검출, 추적, 거리를 계산하고 현재 차량의 속도 정보를 통해 충돌시간 (TTC)을 계산한다. 또한 저성능 임베디드 시스템에서 실시간으로 동작하기 위해 높고 낮은 수준의 프로그램 최적화 기법을 소개한다. 이 시스템은 임베디드 시스템에서 사전에 취득해둔 주행 영상을 통해서 테스트 하였다. 최적화 기법을 사용한 결과는 이전에 최적화를 하지 않은 프로세스 보다 실행 시간이 약 170배 향상되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권10호
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• pp.47-57
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• 2024

본 논문은 대기 인원이 많은 혼잡한 환경에서 대기 시간이 지체되어 관리되지 않는 상황을 효율적으로 관리하는 시스템을 제안한다. 혼잡하고 긴 대기 줄은 불편하고 안전사고를 유발할 수 있다. 기존의 시스템은 단순한 하나의 영상 기반으로 대기 줄을 관리했지만, 혼잡한 상황에 다수의 카메라를 통해서 관리해야 하는 복잡한 상황에서는 적용이 어렵다. 이러한 상황에서 효율적으로 다수의 카메라로 탐지된 하나의 줄을 관리하기 위해 다수의 비전 알고리즘을 융합하여 여러 형태의 대기 줄을 정확하게 인식하는 효율적인 멀티비전 긴 대기 줄 탐지 시스템을 개발하였다. 이 줄 인식 융합 알고리즘은 다수의 카메라의 실시간 영상 데이터를 활용하여 중첩된 부분을 이어 붙여 하나의 실시간 파노라마 영상 이미지로 가공한다. 이러한 영상 데이터를 바탕으로 비전 객체 탐지, 객체 추적, 이미지 스티칭, 각도, 간격, 위치 변화량을 융합해 Queue Recognition 알고리즘을 개발하여, 많은 군중 속에서 다양한 형태의 긴 줄을 인식한다. 본 연구는 다양한 환경에서 실시간 대기 다수의 카메라로 인식된 긴 줄을 탐지하는 융합 알고리즘을 통해서 정확도 96%와 F1-score 92%로 높은 성능을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권1호
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• pp.15-22
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• 2010

비디오 감시 시스템에서 정확한 물체 추적을 위해서는 움직이는 물체가 없는 정적인 배경 영상이 필수적이다. 하지만 기존의 배경 생성 방법들은 주로 시간 축에 따른 화소 정보를 이용하여 오랫동안 정지해 있는 물체들이 존재하는 경우에는 적용하기 어려운 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 mean-shift와 fast marching method(FMM)을 이용해 시간 축 화소 정보와 공간 축 화소 정보를 이용하여 배경을 생성하는 방법을 제안한다. mean-shift를 이용해 시간 축에 따른 화소 값의 최빈값을 추정하여 배경을 생성하고, FMM을 이용해공간 축에 따른 화소 정보를 이용하여 일정 기간 동안 움직이지 않은 물체가 있는 환경에서 바람직한 배경을 생성한다. 실험 결과는 제안한 방법이 기존의 시간에 따른 빈도만을 이용하는 방법보다 더 효율적임을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권6호
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• pp.459-463
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• 2009

배경 모델링 및 물체 검출 기술은 실시간 비디오 처리 기술에서 중요한 부분을 차지하고 있다. 그동안 많은 연구들이 진행되었지만 안정적인 성능을 위해서는 아직도 상당한 계산량을 요구한다. 이 때문에 고해상도 영상 처리나 객체 추적, 행동 분석 및 대상 인식 등의 알고리즘과 함께 사용되는 경우, 실시간 처리에 어려움이 있다. 본 논문에서는 가장 일반적으로 쓰이는 배경 모델링 기법 중의 하나인 혼합정규모델(mixtures of Gaussian)을 근사화한 효과적인 다봉(multimodal) 배경 모델링 및 물체 검출 방법을 제안한다. 근사화의 타당성과 각 과정들을 유도 및 검증하였고, 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존 방법의 안정성과 유연성을 유지하면서 3배 이상의 처리 속도를 나타냄을 보였다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2015년 정기학술대회
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• pp.96-99
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• 2015

본 논문에서는 중복되지 않는 서로 다른 카메라의 영상을 활용한 동일 객체 판단 및 추적 기술에 대하여 소개한다. 영상분석에서 색상 정보는 가장 기본이 되는 중요한 정보라 할 수 있다. 특히 색상 정보를 이용하는 히스토그램은 일반적으로 추적, 인식 등에 많이 사용되고 있으나 이동 객체나 조도 변화 등에 따라 성능에 차이를 보인다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 동일 객체 판단을 위해 대표적으로 사용되는 히스토그램 정합의 두 알고리즘(HSV 공간에서의 Histogram matching 방법과 RGB 공간에서의MCSHR 알고리즘) 결합을 통해 분할 히스토그램은 객체를 3조각으로 나누어 전체와 각각의 히스토그램을 구하며 MCSHR을 RGB공간이 아니 Hue 공간 히스토그램으로 변경하여 유사도를 도출 하였으며 조도 변화에 강인한 모델을 만들기 위해 Controlled equalization기법을 사용하여 원 영상의 히스토그램의 확률과 평활화한 히스토그램의 확률 융합을 시도 하였다. 해당 실험의 비교 결과 기존 HSV공간에서 Histogram matching을 통한 유사도 비교보다 12.9% 향상된 정합율의 결과를 보였다. 또한 영상 정보와 스마트 기기를 통한 인식 방법의 융합을 통해 영상 내에서 동일 객체 판단에 대한 추가 정보 제공에 대해 방법론 적인 부분을 제안 하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.117-124
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• 2014

모바일 기기를 사용한 실시간 비디오 영상처리분야의 중요 객체탐색 및 추적의 문제에 있어서 난제는 복잡한 배경속에서 전경을 구분해 내는 일이다. 본 논문에서는 기계학습을 위한 특성벡터 선정의 문제를 위한 문맥인식 모델을 제시하여 잡음제거를 위한 기계학습기반의 구분자를 구현하였다. 수학적으로 NP-hard로 알려진 가장 가까운 이웃을 사용한 문맥인식 특성벡터 선정 알고리즘의 구현에 있어서, 본 논문은 연산횟수를 줄인 유사방법론에 대해 자세히 거론하였다. 또한, 문맥인식 성격을 가미한 특성벡터 선정을 통해 얻어진 특성 공간에서의 향상된 분리성에 대해 주성분 분석을 통해 엄밀한 분석결과를 제시하였다. 전반적인 성능 향상의 정도를 계측하기 위해 다양한 기계학습 방법론, 예를 들어, 다층신경망, 지원벡터기계, 나이브베이지안, 회귀분석 등을 사용해 비교결과를 제시하였다. 본 논문에서 제시한 방법론의 성능과 계산상 자원사용에 대한 내용을 결론으로 서술하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.97-105
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• 2020

열 영상은 온도에 따라 방출하는 에너지의 차이를 나타낸 영상이다. 주야간 사용이 가능하기 때문에 군사적인 용도로 많이 활용되고 있으나, 열 영상은 물체의 경계가 불명확하고 흐릿하게 표현되는 경우가 많으며 화염 등의 열기로 인해 경계부분이 변질되는 단점이 있다. 따라서, 열 영상을 이용하여 표적의 종류를 분류할 때 정확하게 분할된 경계선을 이용할 경우 효과적으로 분류 할 수 있지만, 물체의 경계가 잘못 추출되는 경우 분류의 정확도가 크게 감소한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해서 표적 영상의 분할 신뢰도에 따라 형태특징과 지역특징의 분류결과를 융합하는 계층적 분류기법을 제안하였으며, 연속 영상 기반으로 분류 결과를 갱신하는 기법을 새롭게 제안하여 차량 표적 분류 정확도를 개선하였다. 제안하는 방법은 실제 군용 표적 4종(전차, 장갑차, 상용차, 군용트럭)이 있는 다양한 자세의 열 영상 20,000장 이상을 이용하여 성능을 검증하였으며, 우수한 성능의 기존 방법 대비 정확도 개선에 효과가 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권3호
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• pp.11-19
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• 2008

영상 내에서 이동하는 객체를 추출하는 전경 분리 방법은 객체의 일치 추적 및 인식에 있어서 필수적인 기술이다. 하지만 이동하는 객체 주변에 그림자가 발생하는 경우 이러한 전경 분리 방법에서는 그림자도 전경 영역으로 잘못 판단하여 분리하게 되어 이동 객체의 정확한 형태를 파악하거나 위치를 추정하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 색상 정보를 이용하여 그림자를 모델링하고 이를 통해 전경 영역 내의 그림자 화소를 Bayesian 분류법에 따라 제거하는 방법을 제안하였다. 특히 제안하는 방법은 매개변수 갱신 과정을 통해 그림자의 특성이 동적으로 모델링되기 때문에 주변 조명의 지속적인 변화에 적응적으로 대응할 수 있다. 실험 결과 제안하는 방법은 다양한 환경에서 그림자를 효과적으로 제거하는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1310-1316
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• 2021

최근 인공지능과 IoT 기술의 발달에 따라 물체 추적, 의료 영상, 객체 인식과 같은 영상처리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 전처리 과정에서 사용되는 잡음제거 기술은 시스템에서 영상의 중요성이 높아짐에 따라 잡음을 효율적으로 제거하며 세부적인 특징을 보존하는 성능을 요구하고 있다. 본 논문에서는 AWGN 환경에서 화소매칭 기반의 변형된 가중치 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에서 화소값이 크게 변하는 고주파성분을 보존하기 위해 화소매칭 기법을 사용하며, 주변 영역에서 연관성이 높은 패턴을 지닌 영역을 검출하여 출력계산에 필요한 매칭 화소값을 분류한다. 최종 출력은 필터링 과정에서 에지성분을 고려하기 위해 중심화소와 매칭화소 사이의 격차값 및 공간적 거리에 따라 가중치를 계산하여 구한다.