Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.37
no.3
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pp.79-87
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2000
In this paper, we propose a model based moving object tracking algorithm In dynamic scenes To adapt shape change of the moving object, the Hausdorff distance is applied as the measurement of similarity between model and image To reduce processing time, 2D logarithmic search method is applied for locate the position of moving object Experiments on a running vehicle and motorcycle, the result showed that the mean square error of real position and tracking result is 1150 and 1845; matching times are reduced average 1125times and 523 times than existing algorithm for vehicle image and motorcycle image, respectively It showed that the proposed algorithm could track the moving object accurately.
In the coming age of information warfare, information security patterns take on a more offensive than defensive stance. It is necessary to develop an active form of offensive approach to security protection in order to guard vital information infrastructures and thwart hackers. Information security products need to support an automatic response facility without human intervention in order to minimize damage to the attacked system and cope with the intrusion immediately. This paper presents an automatic intrusion response model which is developed on a Self-Extension Monitoring. It also proposes an ARTEMIS(Advanced Realtime Emergency Management and Intruder Identification System), which is designed and implemented based on the suggested model. The Self-Extension Monitoring using self-protection and replication minimizes spatial limitations on collection of monitoring information and intruder tracing. It enhances the accuracy of intrusion detection and tracing.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.800-802
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2003
이 논문에서는 웹 기반의 하이퍼미디어 교육시스템에서 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 제안하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접근 방식을 이용하여 모델링 한다. 제안한 확률적 해석은 웹 미디어 구조에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.
기업들은 ITIL 기반의 IT 서비스 관리체계 도입으로 IT 서비스에 대한 객관적인 가치 평가를 기대하고 도입한다. 하지만 기업들의 IT 서비스 관리체계의 성과지표들은 관리 중심적인 성과모델로써 가치 평가보다는 IT 운영 관리 중심으로 활용되고 있으며, IT 거버넌스의 전략적 의사결정을 위한 가치 연계와 책임 추적성, 성과 측정 및 위험 관리를 지원하지 못하고 있다. 가치 중심의 성과지표 모델을 통해 IT 거버넌스를 지원하고, 기업의 지속적이고 체계적인 투자관리를 통해 기업 가치 향상과 투명한 IT 투자에 기여하길 기대한다.
Kernel-based mean-shift object tracking has gained more interests nowadays, with the aid of its feasibility of reliable real-time implementation of object tracking. This algorithm calculates the best mean-shift vector based on the color histogram similarity between target model and target candidate models, where the color histograms are usually produced after uniform color-space quantization for the implementation of real-time tracker. However, when the image of target model has a reduced contrast, such uniform quantization produces the histogram model having large values only for a few histogram bins, resulting in a reduced accuracy of similarity comparison. To solve this problem, a non-uniform quantization algorithm has been proposed, but it is hard to apply to real-time tracking applications due to its high complexity. Therefore, this paper proposes a fast non-uniform color-space quantization method using the histogram equalization, providing an adjusted histogram distribution such that the bins of target model histogram have as many meaningful values as possible. Using the proposed method, the number of bins involved in similarity comparison has been increased, resulting in an enhanced accuracy of the proposed mean-shift tracker. Simulations with various test videos demonstrate the proposed algorithm provides similar or better tracking results to the previous non-uniform quantization scheme with significantly reduced computation complexity.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39A
no.1
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pp.1-11
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2014
In this paper we propose a system for vehicle detection and tracking which has the ability to learn on-line appearance changes of vehicles being tracked. The proposed system uses feature-based tracking method to estimate rapidly and robustly the motion of the newly detected vehicles between consecutive frames. Simultaneously, the system trains an online vehicle detector for the tracked vehicles. If the tracker fails, it is re-initialized by the detection of the online vehicle detector. An improved vehicle appearance model update rule is presented to increase a tracking performance and a speed of the proposed system. Performance of the proposed system is evaluated on the dataset acquired on various driving environment. In particular, the experimental results proved that the performance of the vehicle tracking is significantly improved under bad conditions such as entering a tunnel and passing rain.
In modem societies, a monitoring system is required to automatically detect and track persons from several cameras scattered in a wide area. Combining multiple cameras with non-overlapping views and a tracking technique, we propose a method that tracks automatically the target persons in one camera and transfers the tracking information to other networked cameras through a server. So the proposed method tracks thoroughly the target persons over the cameras. In this paper, we use a person model to detect and distinguish the corresponding person and to transfer the person's tracking information. A movement of the tracked persons is defined on FOV lines of the networked cameras. The tracked person has 6 statuses. The proposed system was experimented in several indoor scenario. We achieved 91.2% in an averaged tracking rate and 96% in an averaged status rate.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.44
no.5
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pp.64-72
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2007
In this paper we proposed a combined active contour model and motion estimation-based object tracking technique. After assigning the initial contour, we find the object's boundary and update the initial contour by using object's motion information. In the following frames, similar snake algorithm is repeated to make continuously estimated object's region. The snake algerian plays a role in separating the object from background, while motion estimation provides object's moving direction and displacement. The proposed algorithm provides equivalently stable, robust, tracking performance with significantly reduced amount of computation, compared with the existing shape model-based algorithms.
Human motion tracking algorithm is receiving attention from many research areas, such as human computer interaction, video conference, surveillance analysis, and game or entertainment applications. Over the last decade, various tracking technologies for each application have been demonstrated and refined among them such of real time computer vision and image processing, advanced man-machine interface, and so on. In this paper, we introduce cost-effective and real-time human motion tracking algorithms based on depth image 3D point matching with a given superellipsoid body representation. The body representative model is made by using parametric volume modeling method based on superellipsoid and consists of 18 articulated joints. For more accurate estimation, we exploit initial inverse kinematic solution with classified body parts' information, and then, the initial pose is modified to more accurate pose by using 3D point matching algorithm.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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1999.10a
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pp.199-206
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1999
본 연구에서는 웹기반의 화물차량위치추적시스템의 개발과 관련된 문제를 다루고 있다. 화물위치추적 시스템이란 이동하는 화물차량으로부터 위치데이터 및 관련 정보를 수신하여 중앙관제센터에서 이 정보를 데이터베이스에 저장하여 두고 화물위치 정보를 지도 위에 표시하는 시스템으로 화주, 운송회사 등 육상물류관련 기관에서 화물위치추적, 공동수배송, 화물차량 통제 등 다양한 목적으로 사용될 수 있다. 화물차량위치추적시스템은 AVLS(Automatic Vehicle Location System)라 불리우면서 산업계에서 활용되고 있으며 위치획득 방법의 종류에 따라 다양한 유형의 AVLS모델이 등장하고 있다. 예를 들면 전통적인 GPS(Global Positioning System) 위성 수신, DGPS(Differential GPS) 기지국, PCS(Personal Communication System) Cell, 도로기반 시설에 포함되는 비콘 등의 방법에 의해 AVLS는 구현되고 있다. AVLS는 정보통신 요소 기술과 정보통신 기반 시설로 구성되는데, 정보통신 요소기술로는 위치획측의 매개체인 AVL단말기와 관제시스템 S/W. 그리고 GIS(Geographic Information System)가 있고, 정보통신 기반 시설로는 차량의 단말기와 관제시스템 사이의 데이터 중계를 담당하는 네트워크가 있다. 화물차량위치추적시스템을 구성하기 위한 구비요건으로 중계망의 안정성과 신뢰성, 획득한 위치데이터의 정확성, 관제시스템의 완성도와 AVL단말기의 사용자 인터페이스, GIS S/W개발을 위한 Map API(Application Program Interface)등을 들 수 있다. 본 연구에서는 PCS Cell 방식에 의한 위치결정방식을 채택하였는데, 이것은 PCS망을 기반으로 데이터를 주고받이며 인터넷 단말기로 확장 가능한 PCS 단말기를 사용해서 위치추적을 하는 시스템이다. 이러한 시스템을 선정하게된 배경은 단말기아 망 이용료의 가격이 저렴하여 현실적으로 트럭이 쉽게 부착할 수 있다는 장점이 있으며 나아가 인터넷 단말기를 활용하여 차량과 관제센터사이에 메시지 전송 등 부가적인 서비스가 가능하기 때문이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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