• Journal of agricultural medicine and community health
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• v.45 no.2
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• pp.79-88
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• 2020

연구목적: 이 연구는 지역사회 치면열구전색 사업의 치아우식 예방효과를 평가하고자 시행되었다. 연구방법: 연구 대상자는 2005년부터 2008년까지 김천시에 소재한 34개 초등학교에 재학 중인 9,001명 중 2005년 최초 구강검사 당시 상·하악 제1대구치에 치아우식이 없는 치아와 학생 4,768명을 최종 대상자로 선정하였다. 2005년도에 치면열구전색을 실시한 1,478명에 대해 3년간 추적조사가 이루어졌고, 2006년에 치면열구전색을 실시한 999명에 대해 2년간 추적조사를 하였으며, 2007년에 치면열구전색을 실시한 458명에 대해 1년간 추적조사 후 기술통계 및 교차분석을 시행하였다. 연구결과: 치면열구전색 실시군의 DMFT rate는 1년 추적 후 1.4%에서 3년 추적 후 4.1%, DMFT index는 1년 추적 후 0.18개에서 3년 추적 후 0.70개로 추적기간이 길어질수록 높게 나타났다. 1일 평균 칫솔질 횟수는 DMFT rate와 DMFT index에 영향을 미쳤다. 즉 치면열구전색을 실시한 대상자라도 1일 평균 칫솔질 횟수가 적으면 DMFT rate와 DMFT index는 높게 나타났다. 결론: 치면열구전색을 실시한 대상자에서도 올바른 칫솔질에 대한 구강보건교육이 선행되어야 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.5
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• pp.666-671
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• 2008

In this paper, we propose a new method for tracking objects continously and successively based on fusion of region information, color information and motion template when multiple objects are occluded and splitted. For each frame, color template is updated and compared with the present object. The predicted region, dynamic template and color histogram are used to classify the objects. The vertical histogram of the silhouettes is analyzed to determine whether or not the foreground region contains multiple objects. The proposed method can recognize more correctly the objects to be tracked.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.1933-1934
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• 2006

이 논문은 비강체 객체에 대한 실시간 추적시 다른 객체에 의한 간섭의 영향을 줄이는 방법을 제시한다. 제시한 방법에서 객체 추적에 대한 알고리즘은 현재 프레임에서 확률적으로 목표의 위치를 찾는 Mean shift 방법에 기초를 두고 있다. 기존의 방법에서는 mean shift 의 파라미터로서 색분포만 사용한다. 하나의 파라미터에만 의존하므로 같은 색분포를 갖는 다른 객체가 추적 영역 내에 들어오게 되면 새로운 객체를 기존 객체로 인식하게 되는 문제가 발생한다. 여기서 우리는 강인한 객체추적을 하기 위해 다른 하나의 파라미터로서 거리정보를 이용을 제안한다. 거리정보에 최적화된 흐름 추정(optical flow estimation)방법을 확장 도입한 강인한 에러 기준(robust error norm) 방법을 사용하여 기존의 객체에게 더 많은 가중치를 주는 방식으로 mean shift 추적 방법을 기초로 하여 강력하게 추적하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1324-1327
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• 2013

최근 무인로봇 시장이 커지면서 국방관련, 민간, 상업적으로 무인로봇의 수요가 증가하고 있다. 이는 사람이 직접 접근할 수 없는 재난발생지역, 환경오염지역, 방사능위험지역, 국가 간 분쟁지역 등에 무인항공기나 무인지상로봇을 투입하여 실시간 원격으로 재난피해 정도를 관찰하고 인명구조작업, 생존자 위치파악, 국경지대 순찰 등에 효과적인 시스템으로 활용할 수 있다. 하지만, 제한적인 환경에서 가지고 있는 부품들이 기능을 제대로 동작하지 않을 때, 하나의 센서 또는 부품을 활용한 위치추적, 원격제어 및 자율주행 등이 가능해야 한다. 따라서 본 논문에서는 1개의 이미지 센서를 통해, 객체의 색을 인식하고 추적하는 시스템을 개발하고자 한다. 특히, 기존의 거리감지 센서 기반의 색 객체 추적 알고리즘에 비교하여, 면적중심 값의 변화량에 따라 객체추적의 반응속도를 증가시켜 쉽게 객체를 추적할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.19 no.3
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• pp.329-341
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• 2014

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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06c
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• pp.52-54
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• 2006

RFID를 이용하는 물류 시스템에서 태그 객체의 위치 추적을 위해서는 태그 객체의 궤적을 모델링하고 효율적으로 검색하기 위한 색인 구성이 필수적이다. 태그 객체의 궤적은 리더의 인식 영역에 들어오고 나가는 두 점을 연결한 시공간 선분으로 표현할 수 있다. 그러나 태그 객체가 리더의 인식영역 밖으로 벗어나게 되면 태그 객체의 궤적을 표현 할 수 없으므로 위치 추적이 불가능하게 되는 문제를 가진다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 리더의 비 인식 영역에서 GPS를 이용한 태그 객체의 위치 추적을 병행할 필요가 있다. 본 논문에서는 RFID 시스템과 LBS 시스템을 연동한 환경에서 태그 궤적을 표현하기 위한 위치 추적 시스템의 모델을 제시하고. 제시된 모델에서 태그 객체의 위치 추적을 효율적으로 처리하기 위한 색인 구조를 제안한다. 제안된 색인 구조는 태그 객체의 현재 위치뿐만 아니라 과거 궤적을 효율적으로 처리하기 위한 새로운 삽입 및 분할 알고리즘을 제안하여 노드가 차지하는 영역을 최소화한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.10
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• pp.2417-2422
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• 2015

Mean-Shift tracking using hue has a problem that it fail in the object tracking when background has similar hue to the object. This paper proposes an improved Mean-Shift tracking algorithm using new data instead of a hue. The new data is generated by adaptive mixture of hue and saturation which have low interrelationship . That is, the proposed algorithm selects a main attribute of color that is able to distinguish the object and background well and a secondary one which don't, and places their upper 4 bits on upper 4 bits and lower 4 bits on the mixture data, respectively. The proposed algorithm properly tracks the object, keeping tracking error maximum 2.0~4.2 pixel and average 0.49~1.82 pixel, by selecting the saturation as the main attribute of color under tracking environment that background has similar hue to the object.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.19B no.2
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• pp.107-112
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• 2012

An active object tracking algorithm using Pan and Tilt camera based in the stepwise application of region and color information from realtime image sequences is proposed. To reduce environment noises in input sequences, Gaussian filtering is performed first. An image is divided into background and objects by using the adaptive Gaussian mixture model. Once the target object is detected, an initial search window close to an object region is set up and color information is extracted from the region. We track moving objects in realtime by using the CAMShift algorithm which enables to trace objects in active camera with the color information. The proper tracking is accomplished by controlling the amount of pan and tilt to be placed the center position of object into the middle of field of view. The experimental results show that the proposed method is more effective than the hand-operated window method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.633-636
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• 2010

본 논문에서 Pan, Tilt 카메라를 이용한 객체 추적을 위하여 초기 지역정보를 이용하여 객체를 검출하고 검출된 객체의 색 정보를 이용하여 능동 객체를 추적하는 기술을 제안한다. 외부 환경의 잡음을 제거하기 위해 적응적인 가우시안 혼합 모델링을 이용하여 배경과 객체를 분리한다. 객체가 정해지면 카메라가 이동하는 동안에도 추적이 가능한 CAMShift 추적 알고리즘을 이용하여 객체를 실시간으로 추적한다. CAMShift 추적 알고리즘은 객체의 크기를 계산하므로 객체의 크기가 변하더라도 유동적인 객체 판별이 가능하다. Pan, Tilt의 위치는 구좌표계(Spherical coordinates system)를 이용하여 계산하였다. 이렇게 구해진 Pan, Tilt 위치는 Pan, Tilt 프로토콜을 이용하여 객체의 위치를 화면의 중심에 놓이게 함으로써 적합한 추적을 가능하게 한다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.18 no.4
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• pp.387-392
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• 2014

Recently, various research for intelligent video surveillance system have been proposed, but the existing monitoring systems are inefficient because all of situational awareness is judged by the human. In this paper, shadow removal based moving object tracking method is proposed using the chromaticity and entropy image. The background subtraction model, effective in the context awareness environment, has been applied for moving object detection. After detecting the region of moving object, the shadow candidate region has been estimated and removed by RGB based chromaticity and minimum cross entropy images. For the validity of the proposed method, the highway video is used to experiment. Some experiments are conducted so as to verify the proposed method, and as a result, shadow removal and moving object tracking are well performed.