• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
• /
• v.48 no.5
• /
• pp.16-22
• /
• 2011

This paper presents the multi-object tracking approach using the background difference and particle filtering by monte carlo sampling. We apply particle filters based on probabilistic importance sampling to multi-object independently. We formulate the object observation model by the histogram distribution using color information and the object dynaminc model for the object motion information. Our approach does not increase computational complexity and derive stable performance. We implement the whole Bayesian maximum likelihood framework and describes robust methods coping with the real-world object tracking situation by the observation and transition model.

• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• v.31 no.3
• /
• pp.1-8
• /
• 2016

최근 개인화된 미디어의 출현과 더불어 방송통신 미디어 분야에서 개인별 맞춤형 방송 서비스에 대한 관심과 지원이 빠르게 확산되는 추세다. 특히, 다중 카메라를 이용한 관심 인물에 대한 다각도 영상과 같은 차별화된 영상을 제공하려는 수요가 꾸준히 증가하고 있다. 객체 중심의 영상을 생성하기 위한 관련 기술의 발전 및 수요 변화에 발맞춰 본고에서는 관련 기술의 개요 및 연구동향을 살펴보고, ETRI에서 개발 중인 객체 추적 기반의 다중 Pan-Tilt-Zoom(PTZ) 카메라 제어를 통한 객체 중심 다각도 영상 획득 기술을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2012.11a
• /
• pp.652-654
• /
• 2012

본 논문에서는 다중 심도 카메라 기반의 실시간 피플 카운팅 시스템을 제안 한다. 카메라 영상으로부터 사람을 감지하고 추적하는 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 피플 카운팅 시스템은 쇼핑몰이나 대형건물의 출입구 등과 같은 다양한 환경에 적용될 수 있다. 기존 피플 카운팅 시스템에서의 급격한 조명의 변화나 겹침 현상, 가림 현상에 대한 해결 방법으로, 다중 심도 카메라 환경에서 동일 객체 추적을 위해 RLM(Range Laser Method)를 적용하고, 조명 등 환경 변화에 강인한 배경 제거 및 물체 검출 기법으로 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 적용해 객체인식에 대한 정확도를 높인다. 또한, 객체를 블랍(Blob)으로 지정해 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF) 방법으로 객체를 추적한다. 본 제안은 피플 카운팅 시스템에의 객체 검출 및 인식에 대한 정확도를 향상시킬 수 있으리라 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.641-642
• /
• 2022

단일 데이터로부터의 이동 객체에 대한 행동 인식 연구는 데이터 수집 과정에서 발생하는 노이즈의 영향을 크게 받는다. 본 논문은 영상 데이터와 센서 데이터를 이용하여 다중 융합 네트워크 기반 이동 객체 행동 인식 방법을 제안한다. 영상으로부터 객체가 감지된 영역의 추출과 센서 데이터의 이상치 제거 및 결측치 보간을 통해 전처리된 데이터들을 융합하여 시퀀스를 생성한다. 생성된 시퀀스는 CNN(Convolutional Neural Networks)과 LSTM(Long Short Term Memory)기반 다중 융합 네트워크 모델을 통해 시계열에 따른 행동 특징들을 추출하고, 깊은 FC(Fully Connected) 계층을 통해 특징들을 융합하여 행동을 예측한다. 본 연구에서 제시된 방법은 사람을 포함한 동물, 로봇 등의 다양한 객체에 적용될 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.22 no.1
• /
• pp.147-154
• /
• 2018

In this paper, we propose methods to acquire enemy object information, which is frequently required in multi-resolution model based war game and affects the simulation performance. In the information request method, a multi-resolution model selects information of a specific resolution and provides them to external objects. In the information announcement method, a multi-resolution model announces all information, and external objects select information of a specific resolution. In the information sharing method, external objects obtains information of a specific resolution by inquiring all information of a multi-resolution model which are stored in a shared space. Simulation results show that the information sharing method is more efficient than the information request method and the information announcement method because the information acquisition is fast. In addition, the proposed methods will increase the efficiency of war game operation by shortening the time for acquiring enemy forces' information.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2002.11c
• /
• pp.1949-1952
• /
• 2002

본 연구는 객체지향 컴포넌트 검색을 위해서 개선된 Spreading Activation 방법을 이용하여 다중 패싯 분류된 컴포넌트를 효율적으로 검색할 수 있는 방법을 제안하였다. 객체지향 코드 기반의 관계정의를 위해 특성과 컨텍스트 간에 연관관계를 설정하고, 컨덱스트의 자동 추출을 위한 Spreading Activation 방법의 초기 활성값을 정의하였다. 쿼리에 대해 자동 검색된 컨텍스트에 의해 후보컴포넌트가 선정되고, 쿼리와 컴포넌트 간의 신뢰도가 계산됨으로써 컴포넌트가 검색될 수 있도록 하였다. 본 연구는 다중 패싯 분류된 객체지향 컴포넌트의 검색에 효율적이며, 사용자 수작업의 부담을 최대한 감소시켜 컴포넌트의 재사용성을 높일 수 있도록 하였다.

• The KIPS Transactions:PartA
• /
• v.12A no.5 s.95
• /
• pp.433-440
• /
• 2005

The sharing of objects for authoring frequently occurs among participating users in a cooperative authoring system where many users can collaborate. Floor control is therefore needed not only for minimizing the race condition during object accesses but also for ensuring the exclusive use of objects. h floor is a temporary access right that is given to a participating user who wants to use a shared object. Although the floor control methods for a single session environment can be found in various literature, those methods for a multi-session environment can hardly be found. In a multi-session environment, an object can be shared by multiple sessions. As a solution to the problems due to object sharing in such an environment, this paper presents a floor control method based on the chair-of-chair guidance. This method is an extension of those based on traditional chair guidance; the chair-of-chair elected among session chairs exists in this method.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.10 no.3
• /
• pp.167-172
• /
• 2012

This paper presents the technique separating objects on the single frame image from the background using region segmentation technique based on active contour. Active contour is to extract contours of objects from the image, which is set to have multi-search starting point to extract each objects contours for multi-object segmentation. Initial rough object segments are generated from binary-coded image using object specific contour information, and then the hole filling is performed to compensate internal segmentation caused by the change of inner object hole area and pixels. This procedure complements the problems caused by the noise from the region segmentation and the errors of segmentation near by the contour. The proposed method and conventional method is compared to verify the superiority of the proposed method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2008.06a
• /
• pp.17-22
• /
• 2008

최근접 객체 질의(Nearest Neighbor Query)는 질의가 요청된 지점으로부터 가장 가까운 객체를 찾는 질 의로 위치기반 서비스 분야에서 가장 널리 사용되고 있는 질의의 형태이다. 이를 기반으로 한 지역 최근접 객체 질의 (Range Nearest Neighbor), 연속 최근접 객체 질의(Continuos Nearest Neighbor)등의 확장 된 개념으로 다양한 최근접 객체 질의가 제안되어 왔다. 그러나 지금까지의 최근접 객체 질의를 기반으로 한 연구들은 점으로 표현된 질의를 기준으로 하여 최근접 객체를 찾는 기준점 최근접 객체(Point Nearest Neighbor) 질의를 기반으로 하고 있어, 점으로 표현이 불가능한 1 차원 형태의 질의에 대하여 효과적인 최근접 객체를 검색하는 연구는 연구된 바 없다. 본 논문에서는 한 개 이상의 1 차원 형태의 선분으로 이루어진 질의에 대하여 질의 주변의 객체 중 최근접 객체를 찾는 다중선 최근접 객체 질의 (Polyline Nearest Neighbor)를 정의하고 효과적인 질의 처리 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기법의 성능 분석을 위한 실험은 객체와 질의가 다양한 형태로 분포되어 있는 환경아래 진행되었으며, 실험 결과는 기대 값과 근접한 결과 값을 얻었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.10b
• /
• pp.184-186
• /
• 2003

실세계의 공간 객체는 시간이 흐름에 따라 위치 또는 모양과 같은 속성이 변경되고, 이로 인해 대용량의 이력 데이터가 발생된다. 이러한 시공간 객체의 이력을 효율적으로 저장하고 빠르게 검색하기 위하여 색인 기법들에 대한 연구가 최근까지 활발히 진행되어 왔다. 그러나 기존의 공간 데이터베이스의 색인 기법들은 시공간 객체의 이력을 지원하기에 적절치 못하거나 실세계의 객체에 직접 적용하기 어려운 문제점을 갖는다. 따라서 이 논문에서는 이산적으로 변화하는 시공간 객체의 이력을 효율적으로 관리하기 위해 다중 버전 구조의 색인을 설계한다. 그리고 실세계의 시공간 객체가 갖는 일반적인 특징을 분석하여 그 결과를 토대로 확장된 알고리즘을 제안한다.