• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.353-356
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• 2007

본 논문은 비정형 객체를 추적함에 있어서 다른 객체와 겹쳐진 후 계속 추적할 수 있는 방법을 제시한다. 기본적으로 색 정보 기반의 CAMshift 알고리즘을 바탕으로 각 프레임마다 color template를 업데이트하여 현재의 객체와 template를 비교하고, 업데이트 된 color template를 바탕으로 색 분포를 사용하여 CAMshift 결과를 비교하여 추적하는 물체를 보다 정확하게 판별할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.566-569
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• 2010

레이저 포인터를 검출하는 과정은 포인터의 위치를 검출하는 과정과 입력된 레이저 포인터의 좌표를 모니터의 좌표로 변환하는 과정으로 나눌 수 있다. 레이저 포인터의 추적에 있어서 다변하는 환경의 영향으로 강건성의 확보가 어렵다. 기존의 추적 방식인 Mean-Shift 알고리즘의 경우에는 계산량이 많아서 실시간으로 입력되는 동영상에는 부적합하다. 반면에 CamShift 알고리즘은 빠른 수행이 가능하여 비디오 영상 및 실시간 영상에 적용하기에 적합하고 배경 변화의 영향을 적게 받는다. 또한 검출하려는 색과 같은 색에 의해서 간섭 받는 현상을 방지할 수 있다. 배경이 복잡한 형태이거나 배경이 동적으로 움직일 때에도 강건한 결과를 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘을 실환경에 적용한 결과 검출하고자 하는 물체가 예측 영역을 넘나들거나 또는 화면으로부터 지나치게 멀어지거나 가까워져서 상대적인 크기가 변화할 수 있는 불확실한 변화에도 안정적으로 반응함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.25-28
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• 2016

본 논문에서는 실시간 얼굴 추적을 위하여 기존의 CamShift 알고리즘의 단점을 보완한 새로운 CamShift 알고리즘을 제안한다. 배경 내 추적 객체와 색상이 유사한 객체가 존재할 경우 기존 CamShift 알고리즘은 불안정한 추적을 보여준다. 이러한 문제점을 화소 단위로 거리정보를 획득할 수 있는 Kinect 의 깊이 정보와 HSV 색공간 기반의 피부색 후보영역을 추출하는 Skin Detection 알고리즘을 이용하여 색상분포만 이용하는 기존의 CamShift 의 단점을 보완한다. 또한 추적하던 객체가 사라지거나 가려짐이 발생할 경우에도 다시 추적할 수 있는 특징점 기반의 매칭 알고리즘을 통하여 차폐영역에 강인한 특성을 가지게 한다. 이러한 향상된 CamShift 알고리즘을 사람의 얼굴 추적에 적용함으로써 다양한 분야에 활용 가능한 강인한 얼굴추적 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 기존의 추적 알고리즘인 TLD 보다 월등히 빠른 처리속도와 더 우수한 추적성능을 보여주었고, CamShift 보다 조금 느리지만 기존의 CamShift 가 가지고 있는 문제점들을 해결하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.11
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• pp.167-174
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• 2013

TIn this paper, we find the face in color images and the ability to track the face was implemented. Face tracking is the work to find face regions in the image using the functions of the computer system and this function is a necessary for the robot. But such as extracting skin color in the image face tracking can not be performed. Because face in image varies according to the condition such as light conditions, facial expressions condition. In this paper, we use the skin color pixel extraction function added lighting compensation function and the entire processing system was implemented, include performing finding the features of eyes, nose, mouth are confirmed as face. Lighting compensation function is a adjusted sine function and although the result is not suitable for human vision, the function showed about 4% improvement. Face features are detected by amplifying, reducing the value and make a comparison between the represented image. The eye and nose position, lips are detected. Face tracking efficiency was good.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.42 no.6
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• pp.1-8
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• 2005

In this paper, we propose a two-stage head tracking algorithm adequate for real-time active camera system having pan-tilt-zoom functions. In the color convergence stage, we first assume that the shape of a head is an ellipse and its model color histogram is acquired in advance. Then, the min-shift method is applied to roughly estimate a target position by examining the histogram similarity of the model and a candidate ellipse. To reflect the temporal change of object color and enhance the reliability of mean-shift based tracking, the target histogram obtained in the previous frame is considered to update the model histogram. In the updating process, to alleviate error-accumulation due to outliers in the target ellipse of the previous frame, the target histogram in the previous frame is obtained within an ellipse adaptively shrunken on the basis of the model histogram. In addition, to enhance tracking reliability further, we set the initial position closer to the true position by compensating the global motion, which is rapidly estimated on the basis of two 1-D projection datasets. In the subsequent stage, we refine the position and size of the ellipse obtained in the first stage by using shape information. Here, we define a robust shape-similarity function based on the gradient direction. Extensive experimental results proved that the proposed algorithm performs head hacking well, even when a person moves fast, the head size changes drastically, or the background has many clusters and distracting colors. Also, the propose algorithm can perform tracking with the processing speed of about 30 fps on a standard PC.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.364-366
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• 2006

본 논문에서는 인간의 눈 움직임이 반영된 물체 추적 기능을 모방하여 CCD 카메라를 통하여 실시간으로 입력되는 영상 데이터로부터 특징기반 정합방법을 응용하여 움직임 정보를 추출한 후, 팬-틸트(pan-tilt) 기능의 하드웨어를 제어하여 실시간으로 이동하는 물체를 효율적으로 추적하는 시스템을 제안하였다. 기존의 연구들에서는 주로 물체의 색상값을 이용하여 추적이 이루어지므로 조명이나 카메라의 변화에 따라 이동 물체를 놓치거나 유사한 색의 다른 물체를 잘못 추적하는 문제가 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 측정기반의 정합을 응용하여 이동하는 카메라에서 이동물체를 추출하고 이 이동 물체의 좌표를 이동하여 팬-틸트 하드웨어를 제어하여 추적을 수행하였다. 실험 결과 본 시스템은 움직이는 물체를 감지해서 팬-틸트 하드웨어를 올바르게 제어하며 카메라의 움직임을 보정해가며 전체적으로 움직이는 영상 내에서 실제 움직이는 물체를 일관성 있게 추적하는 만족스러운 결과를 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1461-1463
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• 2015

본 논문에서는 이동 객체를 추적하기 위해 HSI 색상 모델 기반으로 하는 파티클 필터를 이용하고, 차영상을 통해 추적하고자 하는 객체의 중심점을 보완하는 방법을 제안한다. 색상 모델 기반 파티클 필터로 이동 객체를 추적했을 때, 객체의 색 혼합도의 문제로 객체의 중심과 파티클들의 분포에 대한 정확성이 떨어져 추적의 어려움이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 각 프레임마다 차영상을 만들어 이동객체의 중심점을 찾고, 파티클 필터로 추적한 중심점과 비교하여 객체의 중심점을 보완해 추적에 대한 정확성을 높일 수 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.5
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• pp.23-31
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• 2010

With the advances in the information technology and mobile communications, we now face increasing demands for various services based on both of position tracking of moving objects and their efficient index scheme. Accordingly, the $TPR^*$-tree, which were proposed for efficiently tracking moving objects and predicting their positions in the future time, has drawn much intention. As the $TPR^*$-tree came from the R-tree that is suitable for indexing static objects, it does not support cheap update costs. Therefore, it seems to be very costly to index moving objects if there are frequent occurrences of node updates caused by continuously changing velocities and positions. If some moving objects with high velocities have node updates, in particular, then the $TPR^*$-tree may suffer from many unnecessary updates in the wide range of tree regions. To avoid such a problem, we propose a method that can keep fast-moving objects in the child nodes of the root node, thereby saving node update costs in the $TPR^*$-tree. To show our performance advantages and retaining $TPR^*$-tree features, we performed some performance experiments using a simulation technique.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.537-538
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• 2018

이 논문에서는 CDP (Continuous Data Protection)에서 연속적인 데이터 보존 및 복원을 위한 파일시스템 변경 로그 레코드 색인 방법을 제안한다. 제안하는 파일시스템 변경 로그 레코드 색인 방법은 CDP에서 특정 시점의 파일들에 대한 복원 속도를 향상시키는 것이 목적이다. 제안하는 방법은 각 파일들을 논리적인 청크 (chunk) 단위로 나누고 각 청크에 대해서 일정 시간대별로 비트를 할당하여 파일의 변경을 추적하는 비트맵 (bitmap) 기반의 색인이다. 제안하는 비트맵 기반의 색인 방법은 멀티 레벨로 구성하여 비트맵 연산의 횟수를 줄일 수 있도록 한다. 이 논문에서는 제안하는 비트맵 기반의 색인 방법의 효율성을 입증하기 위해서 시뮬레이션을 수행한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.653-659
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• 2006

다중 객체 추적이란 컴퓨터 비전의 한 분야로, 주어진 비디오 시퀀스 내에서 관심 있는 객체들을 추적하는 것을 말한다. 다중 객체 추적 시스템은 감시 시스템, 사용자 행동 인식, 스포츠 중계, 비디오 회의와 같은 다양한 응용 분야에 핵심 기반 기술로 쓰이고 있어 그 중요성이 매우 크다. 본 논문은 감시 목적의 다중 객체를 추적하는 방법에 대하여 다룬다. 감시 시스템의 특성상, 객체의 외관이나 움직임 등에 대한 가정을 하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 크기, 색, 형태 같은 객체의 단순하고 직관적인 외관 특성을 이용하면서도, 객체들끼리 부분적으로 혹은 완전히 겹쳐졌을 때에도 객체들의 위치를 적절히 추적할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 객체들의 경로에 대한 정보를 유지하는데 그래프 구조를 이용한다. 그래프를 확장하고, 제거하여 영상에 대한 정보를 추론한다. 크게 보면 객체들을 영역 레벨, 객체 레벨 두 단계에 걸쳐 추적한다. 영역 레벨에서는 각 객체들이 있을 수 있을만한 영역에 대한 가설을 세우고, 객체 레벨에서는 각 가설에 대한 검증을 한다. 제안된 방법은 직관적인 정보만을 이용하여 서로 다른 형태의 객체를 빠르게 추적할 수 있음을 보여준다. 다만 객체의 외관 정보만을 이용하였기 추적하기 때문에, 객체가 다른 객체에 의해 완전히 가려진 채 또다시 다른 객체와 겹쳐지면, 정확한 추적이 되지 않는다. 이를 해결하기 위해서는 객체가 겹쳐졌을 때, 그 관계에 대한 정보를 모아야 하는데 이는 향후 연구를 통해 해결하고자 한다.