• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.778-780
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• 2004

본 논문에서는 오브젝트가 서로 겹쳤다가 분리되는 상황 하에서도 오브젝트를 정확히 추적할 수 있는 칼라관계(color relationship)특징 벡터를 제안한다. 오브젝트의 정확한 추적경로와 이벤트 검출을 위하여 신뢰성 있는 특징 벡터 추출은 필수적이다. 향상된 오브젝트 추적을 위해 면적. 크기뿐만 아니라 본 논문에서 제안한 칼라관계 특징 벡터를 사용한다. 실험 영상에 적용한 결과 제안된 방법을 사용하였을 경우 멀티오브젝트의 영상에서 겹침(occlusion)과 나타남(disocclusion)이 발생하는 경우에도 정확한 경로 추적이 이루어짐을 볼 수 있었다

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.11
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• pp.2547-2552
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• 2013

To achieve better performance in dynamic spectrum access networks, each secondary user tracks channels and chooses a good channel to transmit its packet. When all secondary users adopt the same dynamic spectrum access policy, they have similar channel information, which leads secondary users to choose the same channel and more collisions among them. To relieve this problem, we propose an access policy using belief vector tracking method for other competing secondary users. Simulation results are provided to show that the proposed policy yields better performance than the existing policies which do not take into account what other secondary users are doing.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.8 no.1
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• pp.77-82
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• 2013

The object tracking method using particle filtering has been proved successful since it is based on the Monte Carlo simulation to estimate the posterior distribution of the state vector that is nonlinear and non-Gaussian in the real-world situation. In this paper, we present two nobel methods that can improve the performance of the object tracking algorithm based on the particle filtering. First one is the feedback method that replace the low-weighted tracking sample by the estimated state vector in the previous frame. The second one is an tracking box correction method to find an confidence interval of back projection probability on the estimated candidate object area. An sample propagation equation is also presented, which is obtained by experiments. We designed well-organized test data set which reflects various challenging circumstances, and, by using it, experimental results proved that the proposed methods improves the traditional particle filter based object tracking method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.855-858
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• 2001

본 논문에서는 교통 정보 제공 시스템에서 기본적으로 필요로 하는 신뢰성 있는 교통데이터 획득을 위한 교통 영상검지기를 ASIC을 이용하여 효과적으로 구현할 수 있는 구조를 제안한다. 본 논문의 교통 영상검지기에서는 먼저 저가의 CMOS 이미지 센서를 이용하여 영상을 획득한다. 그 다음에 영상을 여러 개의 블록으로 분할하고 블록 매칭 기법을 이용하여 각 블록의 모션 벡터, 즉 각 블록이 다음 프레임에서 어느 방향으로 얼마만큼의 거리를 이동했는지를 추적한다. 그 다음에는 블록들의 모션 벡터로부터 자동차의 속도와 크기를 추출한다. 본 논문의 교통 검지기는 실시간으로 시내 도로나 고속도로에서 실시간으로 교통 정보를 검지할 수 있을 뿐만 아니라 보정이 필요 없어 설치가 매우 간편하다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.38 no.2
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• pp.160-168
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• 2001

Change detection using difference picture has been used to detect the location of moving targets and to track them. This method needs the assumption of static camera, and the global motion compensation is required in case of a moving camera. This paper suggests a method for finding a minimum bounding rectangles(MBR) of moving targets in the image sequences using moving region detection, especially with a moving camera. If the global motion parameter is inaccurately estimated, the estimated locations of targets will be accurate either To alleviate this problem, we introduce the concept of the confidence measure and achieve more accurate estimation of global motion. Experimental results show that the proposed method successfully removes background region and extracts MBRs of the targets. Even with a moving camera, the new global motion estimation algorithm performs more precise]y and it reduces the background compensation errors of change detection.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.20 no.1
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• pp.29-36
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• 1999

The objective of this study is to analyse the flow field in the branching duct by visualizing the flow phenomena using the PIV system. A bifurcation model is fabricated with transparent acrylic resin to visualize the whole flow field with the PIV system. Water was used as the working fluid and the conifer powder as the tracer particles. The single-frame and two-frame methods of the PIV system and 2-frame of the grey level correlation method are applied to obtain the velocity vectors from the images captured in the flow filed. The velocity distributions in a lid-driven cavity flow are compared with the so-called standard experimental data, which was obtained from by 4-frame method in order to validate experimental results of the PIV measurements. The flow patterns of a Newtonian fluid in a branching duct were successfully visualized by using the PIV system and the sub-pixel and the area interpolation method were used to obtain the final velocity vectors. The velocity vectors obtained from the PIV system are in good agreement with the numerical results of the 3-dimensional branch flow. The results of numerical analyses and the PIV experiments for the three-dimensional flows in the branch ing duct show the recirculation zone distal to the branching point and the sizes of the recirculation length and height of the tow different methods are in good agreement.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.172-172
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• 2022

분산계수는 하천에서 오염물질의 혼합능을 파악할 수 있는 대표적인 인자이다. 특히 하수처리장 방류수 혼합예측과 같이 횡 방향 혼합에 대한 예측이 중요한 경우, 하천의 지형적, 수리학적 특성을 고려한 2차원 횡 분산계수의 결정이 필요하다. 2차원 횡 분산계수의 결정을 위해 기존 연구에서는 추적자실험결과로부터 경험식을 만들어 횡 분산계수 산정에 사용해왔다. 회귀분석을 통한 경험식 산정을 위해서는 충분한 데이터가 필요하지만, 2차원 추적자 실험 건수가 충분치 않아 신뢰성 높은 경험식 산정이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 SMOTE기법을 이용하여 횡분산계수 실험데이터를 증폭시켜 이로부터 횡 분산계수 경험식을 산정하고자 한다. 또한 다중선형회귀분석을 통해 도출된 경험식의 한계를 보완하기 위해 다양한 머신러닝 기법을 적용하고, 횡 분산계수 산정에 적합한 머신러닝 기법을 제안하고자 한다. 기존 추적자실험 데이터로부터 하폭 대 수심비, 유속 대 마찰유속비, 횡 분산계수 데이터 셋을 수집하였으며, SMOTE 알고리즘의 적용을 통해 회귀분석과 머신러닝 기법 적용에 필요한 데이터그룹을 생성했다. 새롭게 생성된 데이터 셋을 포함하여 다중선형회귀분석을 통해 횡 분산계수 경험식을 결정하였으며, 새로 제안한 경험식과 기존 경험식에 대한 정확도를 비교했다. 또한 다중선형회귀분석을 통해 결정된 경험식은 횡 분산계수 예측범위에 한계를 보였기 때문에 머신러닝기법을 적용하여 다중선형회귀분석에 대한 예측성능을 평가했다. 이를 위해 머신러닝 기법으로서 서포트 벡터 머신 회귀(SVR), K근접이웃 회귀(KNN-R), 랜덤 포레스트 회귀(RFR)를 활용했다. 세 가지 머신러닝 기법을 통해 도출된 횡 분산계수와 경험식으로부터 결정된 횡 분산계수를 비교하여 예측 성능을 비교했다. 이를 통해 제한된 실험데이터 셋으로부터 2차원 횡 분산계수 산정을 위한 데이터 전처리 기법 및 횡 분산계수 산정에 적합한 머신러닝 절차와 최적 학습기법을 도출했다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.48 no.4
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• pp.27-34
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• 2011

In this paper, it was presented a design on the dynamic multimedia fingerprinting code for anti-collusion code(ACC) in the protection of multimedia content. Multimedia fingerprinting code for the conventional ACC, is designed with a mathematical method to increase k to k+1 by transform from BIBD's an incidence matrix to a complement matrix. A codevector of the complement matrix is allowanced fingerprinting code to a user' authority and embedded into a content. In the proposed algorithm, the feature points were drawing from a content which user bought, with based on these to design the dynamical multimedia fingerprinting code. The candidate codes of ACC which satisfied BIBD's v and k+1 condition is registered in the codebook, and then a matrix is generated(Below that it calls "Rhee matrix") with ${\lambda}+1$ condition. In the experimental results, the codevector of Rhee matrix based on a feature point of the content is generated to exist k in the confidence interval at the significance level ($1-{\alpha}$). Euclidean distances between row and row and column and column each other of Rhee matrix is working out same k value as like the compliment matrices based on BIBD and Graph. Moreover, first row and column of Rhee matrix are an initial firing vector and to be a forensic mark of content protection. Because of the connection of the rest codevectors is reported in the codebook, when trace a colluded code, it isn't necessity to solve a correlation coefficient between original fingerprinting code and the colluded code but only search the codebook then a trace of the colluder is easy. Thus, the generated Rhee matrix in this paper has an excellent robustness and fidelity more than the mathematically generated matrix based on BIBD as ACC.

• 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 Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1894-1897
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• 2009

최근 개발된 표면영상유속계(Surface Image Velocimetry)를 이용한 유량측정기법은 비교적 짧은 시간에 급변하는 홍수량을 정확도를 유지하면서도 간편하고 안전하게 측정할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 표면영상유속계는 현장 상황과 사용 방법에 따라 측정된 유속값의 오차가 얼마나 발생하는지에 대한 근거가 없으며, 그 오차 범위가 명확하게 제시된 바가 없기 때문에 표면영상유속계의 신뢰성에 대해 의구심을 갖는 경우가 많다. 표면영상유속계의 유속측정 원리는 일정 시간간격을 갖는 두 영상내의 입자군 이동을 추적하여 유속벡터를 산정하는 것이다. 즉, 두 영상의 탐색 영역(searching area)내에서 각 입자군의 상관계수를 계산하여 최대상관계수를 갖는 입자군을 동일 입자군으로 판별하고, 동일 입자군의 도심간 거리와 두 영상의 시간간격을 이용하여 유속을 구하게 된다. 그러므로 상관계수가 높을수록 유속값이 정확하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 상관계수에 따른 유속측정 오차를 분석하여 상관계수에 따른 표면영상유속계의 오차범위를 결정하고자 한다. 분석방법은 활차의 속도와 영상분석을 통해 얻은 속도를 비교하여 상관계수에 따른 오차범위를 살펴보았고, 실제 적용을 위하여 개수로내의 표면유속를 측정하여 상관계수에 따른 오차를 분석하였다. 분석 결과 상관계수가 0.7 이상인 측정유속의 정확도는 10% 이내로 확인되었으며, 향후 표면영상 유속계를 이용한 유속측정시 상관계수별 오차범위를 이용하여 현장적용시 정확도 개선을 위해 많은 도움이 될 것으로 기대된다.