비디오 모니터링은 자율주행차뿐만 아니라 농장 내 병든 동물 탐지 등과 같은 스마트팜 분야에서도 사람을 대신하여 24시간 연속 모니터링할 수 있는 중요한 응용 분야이다. 본 논문에서는 비디오 모니터링의 계산양을 줄이면서도 혼잡한 돈방에서 빠르게 움직이는 돼지들을 정확히 탐지하기 위해 CNN 기반 객체 탐지기의 정확도를 고려한 방법을 제안한다. 즉, 연속되는 비디오 영상에서 key frame을 먼저 추출한 후, 비디오의 특성인 움직임 정보가 포함된 영상에서 GMM을 이용하여 움직인 돼지와 움직이지 않은 돼지의 위치를 구분하고, 최종적으로 YOLOv4를 적용하여 움직인 돼지와 움직이지 않은 돼지를 탐지한다. 돈사에서 촬영된 비디오 데이터로 실험한 결과, 제안 방법은 효과적으로 움직인 돼지를 탐지할 수 있음을 확인하였다.
항공 비디오의 가장 큰 장점은 협각조망범위에 동영상을 제공함으로서 저렴한 경비로 소폭/장거리 지상물체를 감시하는 최적의 원격탐사도구로 알려져 있다. 선형감시에 대한 비디오의 이와 같은 이론적인 장점에 의거하여 하천수질을 모니터링 하기 위한 비디오 샘플링 기법이 본 연구를 통해 제시되었다. 본 연구의 근본적인 의도는 전통적인 샘플링에 기반을항공 비디오의 가장 큰 장점은 협각조망범위에 동영상을 제공함으로서 저렴한 경비로 소폭/장거리 지상물체를 감시하는 최적의 원격탐사도구로 알려져 있다. 선형감시에 대한 비디오의 이와 같은 이론적인 장점에 의거하여 하천수질을 모니터링 하기 위한 비디오 샘플링 기법이 본 연구를 통해 제시되었다. 본 연구의 근본적인 의도는 전통적인 샘플링에 기반을 둔 현장조사의 개념을 디지털 비디오의 해석기법에 연계시키려는 것이었다. 특정 지점에서 시료를 채취하는 현지 샘플링조사와 동일한 방식으로 장거리에 걸친 하천의 수질감시를 위해 원격동영상을 컴퓨터 모니터에 디스플레이 하면서 비디오 샘플지점을 선정하여 수질을 감시하였다. 비디오 샘플링 기법은 하천 색조의 변화실태에 대한 가상현실의 형태로 정보를 제공했다. 다양한 샘플지점에서 나타나는 하천 색조의 변화추세를 가시적으로 파악할 수 있었으며 전통적인 현장 샘플링 방법으로는 추적하는 데 한계가 있는 특정오염원에 기인한 하천수질의 광역적인 변화패턴을 파악하는 데 상당한 가능성을 보여주었다. 이와 같이 영구적으로 보전된 영상기록은 오염 물질의 이동확산 등 수질환경의 광역적인 변화 추이에 대한 시각적인 정보를 제공하고 있어 현장샘플링과 동시에 사용할 경우 하천수질감시에 있어 상당히 유용한 도구가 될 수 있음을 보여주었다. 본 연구를 통해서 제시된 비디오 샘플링 기법이 도로, 철도, 송유관 등 다양한 선형지형지물의 환경감시에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 사료된다. 둔 현장조사의 개념을 디지털 비디오의 해석기법에 연계시키려는 것이었다. 특정 지점에서 시료를 채취하는 현지 샘플링조사와 동일한 방식으로 장거리에 걸친 하천의 수질감시를 위해 원격동영상을 컴퓨터 모니터에 디스플레이 하면서 비디오 샘플지점을 선정하여 수질을 감시하였다. 비디오 샘플링 기법은 하천 색조의 변화실태에 대한 가상현실의 형태로 정보를 제공했다. 다양한 샘플지점에서 나타나는 하천 색조의 변화추세를 가시적으로 파악할 수 있었으며 전통적인 현장 샘플링 방법으로는 추적하는 데 한계가 있는 특정오염원에 기인한 하천수질의 광역적인 변화패턴을 파악하는 데 상당한 가능성을 보여주었다. 이와 같이 영구적으로 보전된 영상기록은 오염 물질의 이동확산 등 수질환경의 광역적인 변화 추이에 대한 시각적인 정보를 제공하고 있어 현장샘플링과 동시에 사용할 경우 하천수질감시에 있어 상당히 유용한 도구가 될 수 있음을 보여주었다. 본 연구를 통해서 제시된 비디오 샘플링 기법이 도로, 철도, 송유관 등 다양한 선형지형지물의 환경감시에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
무선통신 기술과 모바일 장비의 발전에 따라 의사는 언제, 어디서나 환자의 상태를 실시간으로 모니터링 할 수 있게 되었다. 이 연구에서는 원격지 PC에서 인코딩한 환자의 비디오 영상을 무선통신으로 전송한다.[1] 이때, 모바일 장비(PDA)는 PC에서 보낸 비디오 영상을 전송 받고, 디코딩하여 화면에 출력한다. 이번 논문에서 개발한 시스템은 후자에 기술된 모바일 실시간 비디오 모니터링 시스템이다. 개발에 사용된 비디오 코덱은 MPEG-4 계열의 오픈소스 코덱인 Xvid이다. 데스탑 PC용 Xvid 오픈소스를 모바일 디바이스에서 사용할 수 있도록 컨버전하여 사용하였다. 무선 통신망은 WiBro를 사용하여 고화질 비디오를 전송받을 수 있는 대역폭을 확보였다. 이 논문 목적은 의사가 PC앞에 앉아 있지 않아도 이동간에 환자의 현재 상태를 실시간으로 확인할 수 있음으로서 의사의 작업효율을 증진시키는데 있다.
비디오_모니터링 기술 및 이의 해안에서의 적용에 대하여 검토하였다. 최근에 비디오 하드웨어 및 영상처리 기술의 발달로 인하여 비디오카메라를 이용한 해안선 변화, 연안 사주의 형태, 파의 쳐올림 및 스워쉬(swash)운동 등에 대한 관측이 가능해졌다 특히 영상의 디지털화(digitization),좌표수정(rectification)및 영상 처리과정을 통하여 비디오 영상으로부터 정량적인 정보를 얻을 수 있게 되었다. 비디오 모니터링 기술은, 비록 정밀도가 낮고 육지 및 해수 표면에 대한 정보만을 간접적으로 제공하지만, 기존의 관측 기술에 비해 훨씬 적은 비용으로 장기간의 관측을 가능하게 해 준다.
자원개발 및 해사채취 그리고 최근에는 기후변화에 따른 해수면상승, 고파랑 및 태풍강화 등의 영향으로 연안침식이 가속화되고 있어 연안재해의 측면에서 체계적이며 지속적으로 관리할 필요성이 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 끊임없이 변화하고 있는 해수 욕장의 해안선 변화를 파악하기 위하여 매우 경제적이고 연속적으로 해안선 변화를 파악할 수 있는 비디오 영상을 이용한 모니터링 기법을 이용하여 2003년 부터 우리나라 주요 20개 백사장에 대해 연안침식의 정량적 현황분석을 실시하여 왔다. 그 외에도 백사장 62개소에 대해 모니터링의 일환인 연안침식 이력조사를 매년 실시하여 침식현황에 대한 정성적 평가를 실시하고 있다. 모니터링에 의한 침식현황 분석결과에 의하면 우리나라의 전 연안은 양빈을 실시하여 인위적으로 현상황을 유지하고 있는 몇몇 지역을 제외하고는 완만한 침식경향을 보이고 있어 대책수립의 필요성이 제기되고 있다. 더욱이 전국적으로 침식지역이 확대되고 있어, 2007년${\sim}$2010년까지 주요 백사장 16개소에 비디오 모니터링 체계를 추가 구축하고 전국 120개의 침식 지역에 대하여 침식이력조사를 확대 수행하여 연안관리 및 대책수립에 필요한 기초자료를 축적할 계획이다.
본 연구에서는 무구속적으로 사용자의 활동상태를 모니터링하고 이를 기반으로 산만도를 추정하기 위한 연구를 수행하였다. 사용자의 활동상태 모니터링을 위해서는 키넥트 센서를 활용하여 머리에서의 관절정보와 어깨관절정보를 검출하고, 각 검출지점의 시간당 좌표변화를 인덱스화하여 움직임 변화정도를 측정하였다. 이러한 움직임정보로부터 산만도의 추정을 위하여 움직임의 빈도와 움직임의 강도를 분석하고 이로부터 산만도를 추정하기위한 인덱스를 개발하였다. 실제 사용자의 활동상태로부터 추출된 움직임정보 및 산만도 추정인덱스의 모니터링을 위하여 PC기반의 모니터링 및 스마트폰기반의 어플리케이션을 구현하였다. 구현된 시스템의 성능평가를 위하여 키넥트를 이용한 산만도 추정 어플리케이션과 동시에 비디오 계측을 통해 움직임의 정도에 따른 산만도 추정식의 결과를 비교분석한 결과 개발된 산만도 추정시스템과 비디오분석결과의 상관관계가 높음을 실험으로 확인하였다.
해저보행로봇 CR200은 여러 개의 관절로 이루어진 6개의 다리를 이용하여 해저면에서 보행으로 이동하며 해저 정밀탐사 및 작업을 수행하는 로봇으로, 케이블로 연결된 선상제어실에서 원격 제어된다. CR200 시스템에서는 16개의 카메라가 장착될 예정이며, 취득된 카메라의 영상은 선상제어실의 비디오 컴퓨터로 전송되어 모니터링 및 녹화된다. 설계된 비디오 시스템에서 영상 전송은 전자기 간섭에 의한 화질 열화를 최소화하기 위하여 기가비트의 대역폭을 가진 이더넷과 광케이블을 통하여 디지털 형태로 전송되며, 아날로그 카메라의 영상은 비디오 인코더를 사용하여 디지털 영상으로 변환된 후에 전송된다. 본 논문에서는 CR200의 비디오 시스템의 설계를 소개하고, 실제로 제작하기 전에 설계된 비디오 시스템을 검증하기 위하여 테스트베드를 사용한 통합 테스트 결과를 제시한다. 아직 준비되지 않은 카메라에 대해서는 아이패드의 아날로그 영상 출력을 비디오 인코더의 입력으로 전달하여, 설계된 모든 카메라들이 동작하는 상황을 테스트베드로 실험하였다. 16개 카메라의 영상이 모니터링 및 녹화되는 상황을 테스트베드로 실험한 결과에 따르면, 압축률 10%의 H.264 동영상 압축 알고리즘을 사용할 경우에 30fps 영상의 모니터링 및 녹화에 각각 60Mbps의 전송량으로 비디오 시스템이 정상적으로 동작하는 것을 확인할 수 있었다. 비디오 데이터의 전송은 센서 및 제어 데이터의 전송과 같은 네트워크를 사용하지만, 비디오 데이터의 기가비트 네트워크 사용률은 평균 12%이기 때문에 비디오 데이터 전송으로 인하여 데이터 통신은 거의 영향을 받지 않는다.
본 논문은 고품질 파노라마 영상 획득을 위하여 대상 공간을 여러 대의 카메라로 촬영 시, 촬영 정보를 제공하는 모니터링 시스템과 클라우드 컴퓨팅을 이용한 생성 과정 분산 처리에 관한 것이다. 파노라믹 비디오의 특성상 이웃 카메라 간 일정한 중복영역을 가져야 하지만 이로 인하여 동일한 촬영 대상에 대해 촬영 화각이 다르고, 카메라의 물리적인 크기로 인하여 촬영 중심점을 동일하게 맞추기 어려운 상황에서 2D 입력 영상기반으로 모니터링 하여 카메라를 보정하는 경우 시차원인으로 오보정이 발생하는 문제가 있다. 이를 해결하기 위하여 카메라별 촬영 화각에 따라 3차원으로 투영하여 모니터링 함으로써 카메라 오보정 문제를 최소화하고 획득 영상의 품질을 높이는 3차원 기반 모니터링 시스템을 제안한다. 또한 여러 영상을 하나의 영상으로 합성하는 파노라믹 비디오 생성알고리즘은 합성 정보추출과 합성, 두 부분으로 나눌 수 있는데 이를 클라우드와 클라이언트에 적절히 분산하여 고화질의 파노라믹 비디오를 효율적으로 서비스 하는 방법에 대해 제안한다.
목 적 : 다양한 생리적 현상, 기질적 질환, 정신병리 등이 돌발적 행동 이상(paroxysmal behavioral events)으로 나타날 수 있다. 돌발적 비간질 발작(Paroxysmal nonepileptic events, PNEs)은 영아, 소아 및 청소년에서 매우 흔하게 볼 수 있으며 자세한 병력청취와 진찰을 통해 상당 부분 정확히 감별할 수 있다. 그러나 일부 환자에서는 간질성 발작과의 구분을 위해 비디오-뇌파 모니터링이 필요하게 된다. 본 연구에서는 비디오-뇌파 모니터링을 시행하여 PNEs로 진단한 환자의 임상특징과 PNEs를 진단하는데 있어 비디오-뇌파 모니터링의 유용성을 알아보고자 하였다. 방 법 : 2004년 9월부터 2006년 6월까지 고려대학교 구로병원과 안산병원에 내원한 130명의 환자에서 비디오-뇌파 모니터링을 시행하였고, 이들의 모니터링 결과와 진료 기록을 후향적으로 분석하였다. 결 과 : 비디오-뇌파 모니터링을 시행한 130명의 환자 중 이 발작과 동시에 기록된 뇌파에서 간질 패턴을 보이지 않았고, 전형적인 증후(semiology)와 임상 소견을 근거로 전두엽 간질로 정정된 2명을 제외하고 최종적으로 31명(23.8%)이 PNEs로 진단되었다. 이들의 평균연령은 $7.2{\pm}5.8$세였으며, 남녀 비는 15:16(1:0.94)이었다. 31명 중 15명이 동반 이상으로 간질, 발달지체, 뇌성마비, 위궤양, 주의력결핍-과잉행동장애, 우울증 등이 있었다. 신체형장애와 인위성장애는 5세 미만의 연령군에 비해 5세 이상의 연령군에서 많았으며(P<0.05), 여아(n=6)가 남아(n=2)보다 심인성 질환을 갖는 경우가 더 많았다(P>0.05). 결 론 : 비디오-뇌파 모니터링을 통해 대부분의 환자에서 정확한 진단이 가능하였고 일부 환자에서 기존의 진단과 치료 방향이 수정되었다. 따라서 PNEs를 진단하는데 있어 비디오-뇌파 모니터링과 같은 유용한 검사를 적극적으로 시행함으로써 불필요한 항간질약제의 복용을 막고 보다 적절한 치료를 제공할 수 있을 것으로 생각된다.
고정 카메라 환경에서 움직이는 객체만을 탐지하는 것은 비디오 모니터링의 중요한 응용 분야이다. 본 논문에서는 비디오의 특성인 움직임 정보가 포함된 영상에서 GMM을 이용하여 움직인 돼지와 움직이지 않은 돼지의 위치를 대략적으로 구분하고, 추가적인 영상 처리 기법과 딥러닝 기반 객체 탐지기를 적용한 박스 단위 객체 탐지 결과를 활용하여 움직인 돼지의 외곽선을 보정한다. 돈사에서 촬영된 비디오 데이터로 실험한 결과, 제안 방법은 효과적으로 움직인 돼지를 탐지할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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