본 연구는 미국백인 고등학생들의 성별에 따른 직업소망을 가족배경변인과 시간제 취업경험을 중심으로 살펴보고 각 변인들이 남학생과 여학생에게 어떠한 영향을 끼치는가를 분석해보는데 의의가 있다 본연구는 미국 North Carolina주의 농촌지역에 위치한 고등학교 에 재학하고 있는 학생들중 시간제취업에 종사하고 있는 남학생 189명과 여학생 169명을 분 석대상으로 하였다. 가정배경변인과 시간제취어변인이 고등학생들의 직업소망에 어떠한 영 향을 미치는가에 대하여 경로모델을 제시하였고 모델을 사용하여 남학생과 여학생의 직업소 망에 영향을 미치는 정도를 검사하였다 남학생의 경우 아버지의 교육정도 어머니의 직업수 준 그리고 사회적 개방태도가 그들의 직업 소망에 영향을 미쳤으며 여학생의 경우에는 학업 성적만이 유일하게 직업소망에 영향을 미치는 변인으로 밝혀졌다.
본 논문에서는 센서 융합과 배경 추정 기법을 이용하여 연속된 영상에서 물체 영역을 검출하는 기법을 제안하였다. IR/CCD각각의 카메라로부터 얻은 입력 영상을 정렬하고 융합하는 과정을 거친 후, 각 화소 단위의 배경 모델을 추정하고 시간이 지남에 따라 이를 갱신함으로써 물체 영역을 효과적으로 검출하는 기법을 제시하고 있다. 실험은 차량을 대상으로 하였고, 카메라가 움직이는 상황과 비교적 복잡한 환경에서도 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
가우시안 혼합 모델(GMM)과 배경 차분 기법을 이용한 이동 객체 검출(MOD) 알고리듬을 하드웨어로 구현하였다. 구현된 MOD 프로세서는 EGML(Effective Gaussian Mixture Learning)을 기반으로 배경을 생성하고 업데이트하며, EGML 계산 일부의 근사화를 통해 하드웨어 복잡도를 줄였고, 파이프라이닝 기법을 통해 동작속도를 개선하였다. 또한 가우시안 파라미터들을 가변시킬 수 있도록 함으로써 다양한 조건에서 이동 객체 검출 성능이 향상되도록 구현하였다. 설계된 회로는 FPGA-in-the-loop방식으로 하드웨어 동작을 검증하였으며, XC5VSX95T FPGA 디바이스에서 최대 109 MHz의 클록 주파수로 동작 가능한 것으로 평가되었다.
본 논문은 다시점 영상 획득에서 영상 기반 3D 모델 생성까지 실시간으로 처리가 가능한 실시간 3D 모델 생성 시스템을 소개한다. 이 시스템은 18대의 카메라에서 입력되는 HD급 영상을 수집, 전송, 관리하는 방법을 소개하며, 전경과 배경의 분리와 부드러운 3D 볼륨 모델 생성 과정을 설명한다. 이 논문은 18대의 카메라에서 입력되는 HD급 영상을 실시간으로 처리하기 위한 새로운 분산 데이터 송수신 및 관리 방법을 제안한다. 또한, 다시점 영상으로부터 부드러운 3D 모델을 생성하기 위한 시각 차이를 이용한 코드북 기반 전경과 배경 분리 알고리즘, 원근 보정 보간법을 이용한 수정된 마칭 큐브 알고리즘을 기술한다. 이 시스템은 현재 초당 30프레임 처리 속도로 구축되어 있다.
In this paper, we present the detection method of moving objects based on two background models. These background models support to understand multi layered environment belonged in images taken by shaking camera and each model is MBM(Multiple Background Model) and TMBM (Temporal Median Background Model). Because two background models are Pixel-based model, it must have noise by camera movement. Therefore correlation coefficient calculates the similarity between consecutive images and measures camera motion vector which indicates camera movement. For the calculation of correlation coefficient, we choose the selected region and searching area in the current and previous image respectively then we have a displacement vector by the correlation process. Every selected region must have its own displacement vector therefore the global maximum of a histogram of displacement vectors is the camera motion vector between consecutive images. The MBM classifies the intensity distribution of each pixel continuously related by camera motion vector to the multi clusters. However, MBM has weak sensitivity for temporal intensity variation thus we use TMBM to support the weakness of system. In the video-based experiment, we verify the presented algorithm needs around 49(ms) to generate two background models and detect moving objects.
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.
배경추출은 비디오 감시 시스템에서 움직이는 물체를 찾는데 중요한 기술이다. 본 논문에서는 벡터 정렬을 이용한 새로운 온라인 컬러 배경 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 배경은 물체보다 발생빈도가 높다는 사실을 이용하여, 연속된 프레임의 컬러화소 값들의 벡터 미디언을 그 화소에서의 배경이라 간주한다. 본 알고리즘에서 현재 프레임의 물체는 얻어진 배경과의 거리가 문턱치보다 큰 화소들의 집합으로 구성된다. 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 온라인 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 이용한 다중 배경추출 방법과 비교하였으며, 비교결과 유사 또는 우월한 실험 결과를 확인하였다.
본 연구에서는 GAT(Geometry Acoustic Theory)를 이용한 표적신호 합성모델의 이론적 배경을 제시하고, 수치모델의 결과를 음향수조에서 축소표적 실험자료 결과와 비교한다. GAT에 의한 표적신호 합성모델은 3차원 해양환경에서 음원과 표적에 의한 음장을 적절히 묘사할 뿐만 아니라 표적 형상에 의한 효과를 정밀하게 계산함으로써 고 정밀도의 표적신호 합성을 가능하게 한다.
본 논문에서는 야간 영상 감시(night-time video surveillance)에 특화된 GMM(Gausssian mixture model)기반의 배경 모델링(background modeling)을 이용한 배경 차분(background subtraction)방법을 제안한다. 야간 영상에서는 낮 영상에 비해 배경과 객체의 구분이 뚜렷하지 않아 매우 흡사한 픽셀 값들을 이용하여 배경을 분리해야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 전처리 단계에서 조정된 범위의 히스토그램 스트레칭을 이용하여 입력 픽셀 값을 배경 모델링에 이로운 픽셀 값으로 변경해준다. 조정된 픽셀 값을 이용하여 가장 이상적인 배경을 찾기 위해 픽셀 단위로 GMM기반의 배경 모델링 방법을 적용한다. GMM을 기반으로 한 배경모델링 방법에서는 새로운 픽셀 값이 입력되었을 때 어떤 가우시안에도 속하지 않는다면 가장 낮은 가중치를 가진 가우시안 분포를 제거함으로써 이전의 축적된 배경의 정보를 무시하는 결과를 낳게 된다. 따라서 본 논문에서는 낮은 가중치의 가우시안을 제거하는 대신 기존 가우시안의 평균과 입력된 픽셀 값의 차를 이용하여 새로운 평균에 적용함으로써 기존의 쌓여진 정보를 고려한다. 실험결과 제안된 배경 모델링 방법이 기존 방법의 이점을 유지하면서 야간 영상 감지에 특화된 배경 차분 결과를 보였다.
단일 영상의 시야각 한계를 극복하기 위해 다중 영상으로부터 하나의 파노라마 영상으로 만들 수 있다. 파노라마 영상은 좌우 360도까지의 시야각을 확보할 수 있어서 복잡한 실제 환경을 가상 환경에서의 배경으로 사용하고자 할 경우에 유용하다. 본 논문에서는 가상 환경에서의 배경으로 사용할 수 있는 파노라마 영상 생성 기법을 제안한다. 다중 영상들을 촬영하고 이를 사용하여 하나의 구형 파노라마 영상을 생성한다. 상하 시야각을 180도까지 확보하기 위한 제작 기법을 제시한다. 또한 생성된 구형 파노라마 영상으로부터 3차원 렌더링에 적합한 텍스쳐로의 변환과정을 제시한다 실제 환경을 가상화할 시에 파노라마 배경을 사용하면 조밀한 배경을3차원적으로 모델링하지 않고도 배경을 3차원적으로 표현할 수 있으므로 제안된 기법은 가상현실 응용에 유용하게 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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