HOG(Histogram of Oriented Gradients)의 특징벡터를 이용하여 여러 객체가 움직이는 환경에서의 효과적인 개별객체 추적 방법을 제안한다. 알고리즘의 구성은 크게 영상의 전처리 과정, 객체검출, 객체추적으로 구성하였고, 다양한 궤적과 객체의 움직임을 갖는 6개의 동영상을 이용하여 실험하였다. 객체간에 겹치는 현상이 일어났을 때, 객체의 중심좌표와 예측좌표를 이용하여 개별 객체를 구분하였다. 제안한 시스템을 실험에 사용한 비디오에 적용한 결과 85.45%의 추적 성공률을 보였다. 제안한 시스템은 사물의 위치 및 움직임 패턴을 분석을 요하는 보안 시스템에 적용할 수 있을 것이다.
H.264/AVC is an international video coding standard that is established in cooperation with ITU-T VCEG and ISO/IEC MPEG, which shows improved code and efficiency than the previous video standards. Motion estimation using various macroblock from 44 to 1616 among the compression techniques of H.264/AVC contributes much to high compression efficiency. Generally, in the case of small motion vector or low complexity about P slice is decided $P16{\times}16$ mode encoding method. But according to circumstances, macroblock is decided $P16{\times}16$ mode despite large motion vector. If the motion vector variance is more than threshold and final select mode is $P16{\times}16$ mode, it is switched to $P8{\times}8$ mode, so this paper shows that the storage capacity is reduced. The results of experiment show that the proposed algorithm increases the compression efficiency of the H.264/AVC algorithm to 0.4%, even reducing the time and without increasing complexity.
여기는 본 논문에서는 움직이는 물체 추적을 위한 윤곽선 및 형태 파라미터 추출을 위해 웨이블릿 변환을 이용한 능동형태모델의 계층적인 접근방법에 대해 제안한다. 능동형태 모델의 여러 단계 중 지역구조 모델링은 비정형 객체의 형태를 추출하기 위해 가장 중요한 비중을 차지한다. 제안한 알고리듬은 웨이블릿을 이용하여 계층적인 접근은 물론 지역구조 모델링단계를 웨이블릿 대역 분할을 이용하여 복잡한 환경에서의 객체를 강건하게 추적할 수 있도록 하였다. 또한 비정형객체를 실시간 비디오 추적에 이용하기 위해 웨이블릿을 이용한 계층적 움직임 추정방법을 적용하여 객체의 움직임을 예측, 보정하는 효과적인 방법을 제시하였다. 제안하는 알고리듬은 객체 추적에 대한 성능을 평가하기 위해 다양한 실험영상을 통해 우수함을 확인하였다.
센서 네트워크는 무선 네트워킹 기능이 있는 작고, 독립적인 장치이다. 실제 응용에서의 적응성을 향상시키기 위해서 에너지 소모를 최소화하는 것이 중요한 문제 중의 하나이다. 그러므로 무선 센서 네트워크를 평가하기 위해서는 정확한 에너지 모델이 필요하다. 센서 노드의 수명을 추정하기 위해 TinyOS로 동작하는 Telosb 플래폼 기반의 센서 노드의 에너지 특성을 측정하였다. 제안한 모델을 사용하면 배터리로 구동되는 센서 노드는 1시간 동안 10번 움직임을 감지한다면 약 6.925개월을 사용할 수 있다.
이 연구는 과학적 문제해결을 위한 소집단 논의과정에서 생성된 비유의 수준, 상호작용, 결과 예측에 대한 불확실성을 분석하여 설명적 모델과의 관계를 논의하였다. 이 연구의 참여자는 4년제 K 대학에 재학 중인 대학생 8명으로 4명 2개조로 편성되어 과학적 문제해결과제를 수행하였다. 연구 참여자들은 개별적으로 과학적 문제해결과제 수행한 이후, 조별로 모여 논의에 참여하였다. 이후 다시 개별적 면담을 통해 소집단 논의 활동을 통한 사고의 변화를 알아보았다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 논의 과정에서 속성/실체 수준의 비유는 논의 과정에서 어떠한 실체나 속성의 특징을 보다 명료하게 이해시키기 위해 사용되었다. 논의과정에서 생성된 공간적 배치/움직임 수준의 비유는 다른 참여자가 문제해결결과를 예측하는데 불확실성을 낮추어주었다. 메커니즘/인과성 수준의 비유 생성은 문제 상황의 구조를 변화시켜 다른 참여자가 설명적 모델을 재구성하는데 도움을 주거나, 자신이 생성한 메커니즘을 정당화하기 위해 메커니즘 상황이 유지된 채 이전에는 경험하지 못하였던 새로운 상황을 떠올려 적용하는 형태의 비유로 생성되었으며, 이를 통해 논의과정에서 사고실험의 생성 사례를 확인할 수 있었다. 소집단 과정에서 생성된 비유의 변화를 살펴보면, 논의과정에서 각 개인의 비유 패러다임은 생산적 패러다임, 수용-생산 패러다임, 생산-수용 패러다임, 수용 패러다임으로 나타났다. 설명적 모델의 생성과 재구성은 비유의 생산적 패러다임에서 나타났으며, 비유의 수용적 패러다임에서 예측이 바뀌거나, 예측에 대한 불확실성이 달라졌다.
본 연구는 실내 상업적 공간, 특히 카페에서 보안 카메라를 이용해 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하고, 이를 통해 사용 가능한 좌석 정보와 혼잡도 예측을 제공하는 시스템의 개발을 목표로 한다. 우리는 실시간 객체 탐지 및 추적 알고리즘인 YOLO를 활용하여 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하며, 이 정보를 카페 실내 지도에 업데이트하여 카페 방문자가 사용 가능한 좌석을 확인할 수 있도록 한다. 또한, 우리는 vanishing gradient문제를 해결한 장단기 메모리(Long Short Term Memory, LSTM)와 시간적인 관계를 가지는 데이터를 처리하는데 유용한 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)기법을 활용해 다양한 시간 간격에 따른 방문자 수와 움직임 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 카페의 혼잡도를 실시간으로 예측하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 카페의 관리자와 이용자 모두에게 예상 혼잡도를 제공함으로써, 카페의 운영 효율성을 향상시키고, 고객 만족도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 보안 카메라를 활용한 실내 위치 추적 기술의 효용성을 입증하며, 상업적 공간에서의 활용 가능성과 더불어 미래 연구 방향을 제시한다.
고효율 영상 부호화 기술인 high efficiency video coding (HEVC)은 부호화 효율을 높이기 위하여 coding tree unit (CTU)을 사용한다. CTU는 coding unit (CU), prediction unit (PU), transform unit (TU)으로 구성되며 모든 가능한 경우의 CU, PU, TU 분할연산을 통해 최적의 분할 조합을 찾아내게 된다. 블록 분할 연산의 복잡도를 감소시키기 위하여 본 논문은 움직임 벡터에 의한 관심 영역 CTU 추출에 근거하는 PU 분할 결정 방법과 이전에 부호화된 프레임의 같은 위치의 CTU 정보를 사용하는 CU 깊이 결정 분할 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 방법은 프레임 중 움직임이 많은 동적 CTU 부분과 움직임이 적은 정적 CTU 부분으로 나누어 정적인 영역에 대해 PU 분할 연산을 감소시키는 방법이며, 두 번째 방법은 이전 프레임의 CTU 깊이 정보를 기반으로 현재 CTU의 분할 깊이를 미리 예측하여 CU 분할 연산을 감소시킨다. 결과적으로 제안하는 알고리즘은 HEVC test model (HM) 14.0 버전 대비 BDBR 손실은 2.5% 발생했지만, 전체 부호화 시간이 약 44.8%로 크게 감소했다.
오류 은닉은 데이타 전송시 발생한 오류를 처리하는 데 중요한 역할을 하는 기술로 우수한 데이타 품질을 보이는 다양한 오류 은닉 방법들은 대개 복잡도가 높다. 하지만 복잡한 알고리즘은 실시간 응용 분야에 적용하기 어렵다. 본 연구에서는 오류 내성 기술과 데이터 숨김 기법을 이용하여 디코더의 오류 은닉 부담을 줄이는 방법을 제안한다. 이를 위해 공간적 오류 내성 인코딩 방법으로써 손실 블록의 확산을 막는 블록 인터리빙을 적용하며, 시간적 오류 내성 방법으로는 움직임 벡터의 손실을 확인할 수 있는 패리티 비트를 데이터 숨김 방법을 이용하여 디코더로 전송하는 구조를 적응한다. 또한 전송 비디오 블록의 경계선 특징을 미리 추출한 후 이 데이터를 데이터 숨김을 통해 디코더로 전달하여 비디오 데이터가 전송시 손상되면 전달된 특징을 이용하여 은닉 처리함으로써 디코더에서 오류 은닉시 손실 정보를 주변 블록으로부터 예측해야 하는 과정을 줄여 계산 복잡도를 낮춘다. 본 연구에서 제안한 움직임 벡터 확인 패리티 비트와 블록 경계선 특징 데이터를 전송 블록에 데이터 숨김방법으로 전송하는 것은 표준 인코더의 복잡도에 큰 영향을 미치지 않는다. 제안 오류 은닉 방법이 인터넷과 같이 버스트 오류가 많은 채널에서도 디코더에서 전송 오류를 효과적으로 빠르게 처리함을 실험 결과를 통해 알 수 있다.
본 논문에서는 초음파 및 적외선 센서와 무선 카메라를 장착한 소형 이동 로봇의 물체 검출 방법을 제시한다. 전방 물체의 존재 여부를 판단하기 위해, 초음파 센서는 초음파 발생 신호의 귀환시간, 적외선 센서는 감지한 적외선 아날로그신호의 양, 카메라는 영상 데이터 중 물체의 특징 등을 추출하여 그 결과를 융합함으로써 물체의 유무 또는 이동 로봇과 물체와의 거리를 판단하여 로봇의 움직임을 제어하는데 사용한다. 초음파와 적외선 센서는 물체의 유무와 물체의 대략의 거리를 예측하는 1차 센서로 사용되며 거리 계산결과와 실제 거리 값과의 오차는 5%이내이다. 영상처리에 의해 2차의 섬세한 물체 검출 및 추적을 수행하여 최종적으로 센서 융합에 의한 물체 검출율을 개선하였다. 영상처리방법은 물체와 배경 및 유사잡음들과의 강인한 분리를 위하여 고유색상정보와 움직임 정보 등의 사전정보를 활용하였으며, 형태의 변화가 수반되는 경우에도 유연한 대처능력을 갖도록 하기 위해 시그니처를 이용한 영역분할 방법을 통해 모든 후보영역내의 물체의 존재를 확인하고 목표 물체영역만을 검출하였다. 세가지 센서에 의한 대상 물체 검출 결과의 합은 최종적인 검출을 결정하는데 확률적 근거로 활용되며 각 개별 센서를 사용한 경우보다 최소 7% 이상의 검출율이 개선되었다.
인터넷을 통해 동영상을 전송할 때, 네트워크의 상태에 따라 패킷 손실이 발생할 수 있다. 패킷 손실이 발생하면 해당 프레임 뿐 아니라, 그 프레임을 참조하는 다른 프레임의 화질에도 영향을 미치는 오류전파가 발생한다. 본 논문에서는 전송 중 패킷 손실로 인한 오류전파를 최소화하기 위한 부호화 기법인 AMV(Auxiliary Motion Vector)를 제안한다. AMV 기법에서 부호기는 한 개의 매크로블록을 압축하기 위해 여러 프레임과의 움직임 예측을 수행한 후, 상위 두 개의 매칭블록을 선택한다. 두 블록 중 압축 대상 매크로블록과 더 유사한 블록을 움직임 보상에 이용하며 이 블록을 참조블록 또는 기본블록이라 한다. 나머지 블록을 보조블록이라 하며 참조블록이 손실된 경우 복호기가 참조블록의 대체용으로 이용한다. 보조블록의 정보는 압축된 매크로블록의 헤더에 블록의 모션벡터와 프레임 번호를 삽입함으로써 전송된다. 이 기법은 다른 기법에 비해 압축에 이용되는 참조블록의 수를 최소화하고 보조블록을 이용하여 오류를 요구함으로써 오류전파가 발생하는 범위와 그 강도를 줄이는 장점이 있다. 제안된 기법의 코덱을 구현하기 위해 H.263 표준 소스를 수정하였으며, 다양한 패킷 손실율의 트레이스를 생성하기 위해 시뮬레이션 툴인 NS-2를 이용하였다. 실험 결과 제안된 기법은 전체적으로 H.253 표준에 비하여 높은 성능을 나타냈으며 특히 화면의 변화가 적은 경우 패킷 손실율이 높을수록, 변화가 심한 경우 패킷 손실율이 낮을수록 높은 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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