• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.12 no.6
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• pp.78-86
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• 2013

In this paper, we propose design of a high-performance vehicle imaging information system for an efficient vehicle imaging stabilization. The proposed system was designed the algorithm by divided as motion estimation and motion compensation. The motion estimation were configured as local motion vector estimation and irregular local motion vector detection, global motion vector estimation. The motion compensation was corrected for the four directions for compensate to the shake of vehicle video image using estimate GMV. The designed algorithm were designed the motion compensation technology chip by applied to IP for vehicle imaging stabilization. In this paper, the experimental results of the proposed vehicle imaging information system were proved to the effectiveness by compared with other methods, because imaging stabilization of moving vehicle was not used of memory by processing real-time. Also, it could be obtained to reduction effect of calculation time by arithmetic operation through to block matching.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.277-279
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• 2003

본 논문에서는 입력 시퀀스의 각 영상으로부터 신체 영역을 분리한 후 신체 영역의 2차원 특징정보들을 이용하여 제스처를 자동적으로 인식할 수 있는 알고리듬을 제안한다. 먼저, 샘플 영상들로부터 구한 2차원 특징 벡터들의 통계적 정보를 주성분 분석법으로 분석하고 제스처 모델 공간을 구성한다. 입력 영상들은 미리 구성된 모델과 비교되어지고 각각의 영상은 모델 공간의 한 부분으로 심볼화되어진다. 마지막으로 심볼 시퀀스로 형상화되어진 영상 시퀀스는 은닉 마르코프 모델(HMM)을 이용하여 하나의 제스처로 인식된다. 우리가 이용하는 2차원 특징 정보는 대략적으로 신체의 어느 부분이 움직이는지를 알 수 있는 로컬정보와 전체적인 신체 모션의 정보를 나타내는 글로벌 정보를 이용하는 것으로 실세계에서 적용하기 용이하고, 좋은 인식 결과를 얻을 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.3
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• pp.317-322
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• 2009

If vibration occurs due to fast movement of the robot, the camera image is unstable. No longer the eyes of a robot can not perform the role. Research methods for the stabilization of shaky video is required. The most popular method is to use the motion vector. But, the drawback to this method will require a large amount of operation. And the limits of the embedded robot. Therefore, in real-time transmission of images to be difficult. This paper proposes a motion sensor using the image stabilization. Uses data that is output from the motion sensor. So, not related to the progress of the robot movement is a way to remove it from the video.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.4
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• pp.957-964
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• 2011

The image stabilization is the procedure of stabilizing the blurred image with image processing method. Due to easy detection of global motion, PA(Projection algorithm) based on digital image stabilization has been studied by many researchers. PA has the advantage of easy implementation and low complexity, but in the case of serious rotational motion the accuracy of the algorithm will be cut down because of its fixed exploring range, and, on the other hand, if extending the exploring range, the block for detecting motion will become small, then we cannot detect correct global motion. In this paper, to overcome the drawback of conventional PA, an Iterative Projection Algorithm (IPA) is proposed, which improved the correctness of global motion by detecting global motion with detecting block which is appropriate to different extent of motion. With IPA, in the case of processing 1000 continual frames shot in automobile, compared with conventional algorithm and other detecting range, the results of PSNR is improved 6.8% at least, and 28.9% at the most.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.279-283
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• 2004

본 논문에서는 일반적인 비디오 스트림에서 자동으로 인간의 제스처를 인식하는 알고리즘에 대하여 기술한다. 본 알고리즘은 입력된 비디오 영상으로부터 추출된 신체영역의 2차원적 특징 벡터를 사용하며, 주성분 분석법(Principle Component Analysis)을 통하여 모델 제스처 공간(Model Gesture space)을 구성함으로서 제스처를 통계학적으로 분석/표현하며, 이 제스처 공간에서 새로 입력되는 영상을 같은 방법으로 투영시키고, HMM(Hidden Markov Model) 이론을 적용하여 심볼화함으로써 최종적으로 제스처를 인식하게 된다. 본 방법은 기존의 제스처 인식 방법들과는 달리 전체적인 영상 정보(Global Information)와 세부적인 영상 정보(Partial Information)를 조합하여 사용한다는데 특징이 있으며, 본 알고리즘을 통해 보다 정확하게 강건한 제스처 인식 기술을 실생활에 적용할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.887-887
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• 2012

기후변화에 의한 강우패턴의 변화는 강우량 및 강우강도의 증가로 대표되며 국립기상연구소 (2011)에 의하면 현재와 같은 탄소배출이 줄어들지 않는다면 2050년 우리나라의 강수량은 16% 증가하고 일 강수량 80mm 이상의 호우발생일수가 60%이상 증가될 것으로 전망하고 있다. 이와 같이 기후변화로 인해 발생빈도가 증가추세인 집중호우는 산사태와 같은 2차 피해를 유발하고 있으며 강우의 예측 및 실시간 모니터링은 재해 예방 및 수자원관리, 국가 방재역량 강화를 위해 연구되어야 할 분야이다. 이에 본 연구에서는 광역적 강우자료로서 미국 NOAA의 기후예측센터에 의해 제공되는 글로벌 강우량 CMORPH와 지상 강우자료와의 비교 분석을 통해 CMORPH 자료의 수자원 분야 이용 가능성을 분석하는 것을 목적으로 한다. CMORPH는 고급의 시공간적 해상도를 가지며, 단기간의 기후 예측센터 모핑(morphing) 방법에 의한 "CMORPH"라 불리우는 강우평가 알고리즘과 새로운 위성 기반 기술을 이용하여 개발되었다. CMORPH 기술에 의해 생산된 글로벌 강우 추정은 저궤도 위성 수동 마이크로파(passive microwaves, PMW) 관측으로부터 유도되고, 그 형태는 전적으로 정지궤도 위성(geostationary satellite) 적외선(IR) 데이터로부터 얻어진 공간적 전파 정보 (모션 벡터)를 통해 전송된다. 이 기술은 PMW 데이터로부터 유도된 비교적 고품질의 추정 강우를 전파하기 위하여 30분 간격의 정지궤도 위성 IR 이미지로부터 파생된 모션 벡터를 이용하며, 때때로 레이더보다 더 나은 성능을 보이기도 하고(Apip 등 2010), CMORPH의 지역적 제공범위는 $60^{\circ}N-60^{\circ}S$이고 2002년 12월부터 제공하고 있다. 본 연구에서는 CMORPH 자료 중 2002년 12월부터 제공하는 3시간 누가강우 자료를 수집하였고, 자료의 정확도 분석은 갑천유역을 대상으로 하였다. 3시간 누가 강우량을 1일 누가 강우량으로 변환한 후 금강홍수통제소의 갑천 유역 강우관측소 5곳의 강우자료를 티센 평균에 의한 유역 평균강우자료와 비교하였다. 2009년 1년간의 지상관측자료와 CMORPH자료를 비교한 결과 가 0.34 정도로 분석되었으나 추가 연구를 통해 마이크로 웨이브 강우자료 및 3시간 강우자료, 그리고 30분 강우자료의 분석을 통해 다양한 형태의 강우자료 확보뿐만 아니라 광역적인 강우특성 분석도 가능하여 연구 결과의 동아시아지역 등으로 확대 적용할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.766-768
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• 2004

동영상에서 객체의 추출은 객체 단위로 압축하는 MPEG-4와 객체의 특성을 기술하고 유사한 영상을 검색하는 기능을 가진 MPEG-7에 기반 기술로, 동영상의 효과적인 압축 및 색인, 검색에 유용하게 사용되는 방법이다. 본 논문에서는 시간적 정보와 공간적 정보를 이용한 영상 분할 방법을 제시한다. 동영상은 배경 화면과 전방 객체로 이루어져 있는데, 여기서 프레임간 모션벡터로 글로벌영상(배경영상)의 움직임을 분리할 수 있다. 이 Motion-based Segmentation을 통해 배경과 전방객체를 분리하여 rough한 전방객체를 추출하게 된다. 그리고 시간적 분할을 통해 얻은 rough한 전방객체에 모폴로지 변환과 Watershed 알고리즘을 적용하여 배경과 전방객체의 모호한 부분을 제거함으로써 효과적으로 전방객체를 추출한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.7
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• pp.858-865
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• 2011

In order to allow the user to efficiently browse, select, and retrieve a desired video part without having to deal directly with GBytes of compressed data, classification of shot motion characteristic has to be carried out as a preparation for such user interaction. The organization of video information for video database requires segmentation of a video into its constituent shots and their subsequent characterization in terms of content and camera movement in shot. In order to classify shot motion, it is a conventional way to use element of motion vector. However, there is a limit to estimate global camera motion because the way that uses motion vectors only represents local movement. For shot classification in terms of motion information, we propose a new scheme consisting of partial decoding of INTRA pictures and comparing the x, y displacement vector curve between the decoded I-frame and next P-frame in compressed video data.