• Journal of KIISE:Databases
• /
• v.31 no.5
• /
• pp.505-515
• /
• 2004

One of the most important issue in location-aware computing is tracking moving objects efficiently. To this end, an efficient protocol which updates location information in a location server is highly needed. In fact, the performance of a location update strategy highly depends on the assumed mobility pattern. In most existing works, however, the mobility issue has been disregarded and too simplified as linear function of time. In this paper, we propose a new mobility model, called state-based mobility model (SMM) to provide more generalized framework for both describing the mobility and updating location information of complexly moving objects. We also introduce the state-based location update protocol (SLUP) based on this mobility model. Using experimental comparison, we illustrate that the proposed technique is many times better in reducing location update cost and the communication bandwidth consumption.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2012.06c
• /
• pp.448-450
• /
• 2012

본 논문에서는 Kinect 방식의 RGB-D 영상센서를 사용하여, 깊이(Depth) 영상으로부터 3차원 객체의 기하정보를 표현하는 표면 정규 벡터(Surface Normal Vector)를 추출하고, 그 결과를 영상화하는 방법을 제안하며, 제안된 방법으로 생성된 영상으로부터 깊이 영상의 특징점 및 특징 기술자를 추출하여 3차원 객체 인식 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 또한 생성된 RGB-D 특징 기술자들을 객체 단위로 구분 가능한 코드북(CodeBook) 학습을 통한 인식방법을 제안하여 객체의 인식 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 RGB-D 기반의 특징 추출 및 학습 방법은 텍스쳐 유무, 카메라 회전 및 이동 변화 등의 환경변화에 강건함을 실험적으로 증명하였으며, 이 방법은 Kinect 방식의 RGB-D 영상을 사용하는 3차원 객체/공간 인식 및 추적, 혹은 이를 응용하는 증강현실 시스템에 적용하여 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.07b
• /
• pp.40-42
• /
• 2005

RFID(Radio Frequency Identification)는 자동 인식 데이터 수집 장치의 한 분야로써 GPS장치를 장착한 차량과 같이, RFID 태그(전자태그)를 상품에 부착하여 인식, 추적할 수 있다. 이러한 전자태그 객체는 시간에 따라 경로 정보가 누적되는 이동체와 유사한 특성을 가진다. 그러나 기존의 이동체 색인과 달리 태그 객체의 위치는 판독기의 위치로 인식되며 위치보고가 판독기의 인식영역 안에서만 이루어지므로 보고 주기를 예측할 수 없다. 기존의 이동체 색인에서 전자태그의 특성을 표현하기 힘들기 때문에 전자태그의 특성을 고려란 색인이 필요하게 되었다. 최근 전자태그의 특성을 고려한 색인인 TPIR-Tree(Time parameterized Interval R-Tree)가 발표되었다. 그러나 이 색인은 기존 공간 색인에서의 균등분할 기법을 사용하여 위치보고가 시간의 순서를 가지는 전자태그의 특성을 고려하지 못하여 과거노드의 저장효율이 좋지 못하다. 이 논문에서는 TPIR-Tree의 저장효율 및 검색 성능 향상을 위해서 시간의 순서에 따라 위치를 보고하는 전자태그 객체의 특성을 고려하여 분할축 선정 기법 및 시간축 분할시 비균등 분할정책을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.11a
• /
• pp.1455-1456
• /
• 2013

최근 스마트 이동단말에 장착된 영상 센서를 통해 획득한 영상에서 실시간으로 사용자의 눈을 인식하거나 시선을 추적하여 콘텐츠 제어, 행태 분석 등을 수행하는 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다. 기존의 영상 분석 기반 시선 추적 기술은 고가의 시선 추적기를 기반으로 하며, 추적한 시선 좌표를 통해 실제 응시객체를 분석하는 사후 작업이 필요하다. 이에, 본 논문에서는 OpenCV를 기반으로 스마트 이동단말의 전면에 장착된 영상 센서에서 사용자의 눈을 인식하고, 시선을 추적한 후, 이를 실시간으로 시선 좌표와 화면의 콘텐츠 내 객체 영역을 매칭함으로써, 응시객체를 분석하는 스마트 이동단말 기반 시선 추적기를 설계하였다. 본 논문의 시선 추적기는 시선 추적을 수행하기 위해, 사용자에게 5개의 화면 교정점을 제공하고 응시하도록 하여 시선 추적 범위를 측정한다. 또한, 스마트 이동단말에 내장된 자이로스코프 센서를 통해 기울기가 변경될 시, 이를 반영하여 시선 교정을 수행하도록 설계하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
• /
• v.22 no.4
• /
• pp.149-155
• /
• 2021

In this study, we intend to develop a defective road surface object recognition model that automatically detects road surface defects that restrict the movement of the transportation handicapped using electric mobile devices with deep learning. For this purpose, road surface information was collected from the pedestrian and running routes where the electric mobility aid device is expected to move in five areas within the city of Busan. For data, images were collected by dividing the road surface and surroundings into objects constituting the surroundings. A series of recognition items such as the detection of breakage levels of sidewalk blocks were defined by classifying according to the degree of impeding the movement of the transportation handicapped in traffic from the collected data. A road surface object recognition deep learning model was implemented. In the final stage of the study, the performance verification process of a deep learning model that automatically detects defective road surface objects through model learning and validation after processing, refining, and annotation of image data separated and collected in units of objects through actual driving. proceeded.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.40 no.9
• /
• pp.1828-1836
• /
• 2015

Object tracking algorithms can reduce computational cost by avoiding computation over the whole image through the selection of region of interests based on object detection. So, accurate object detection is an important task for object tracking. The background subtraction algorithm has been widely used in moving object detection using a stationary camera. However, it has the problem of object detection error due to incorrect background modeling, whereas the method of background modeling has been improved by many researches. This paper proposes a new moving object detection algorithm to overcome the drawback of the conventional background subtraction algorithm by combining the background subtraction algorithm with the motion history image algorithm that is usually used in gesture detection. Although the proposed algorithm demands more processing time because of time taken for combining two algorithms, it meet the real-time processing requirement. Moreover, experimental results show that it has higher accuracy compared with the previous two algorithms.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2010.05a
• /
• pp.414-418
• /
• 2010

일반적으로 넓은 공간상에서 시간의 흐름에 따라 변화하는 이동객체의 '위치 정보'를 기반으로 사용자의 작업과 관련 있는 적절한 정보 또는 서비스를 제공하는 경우 이를 위치 추적(인식) 시스템으로 정의한다. RFID, USN, RTLS, GPS는 위치 인식 시스템의 대표적인 기술이며 해양, 농촌, 병원, 건축 등의 다양한 분야에서 적용 확산이 빠르게 진행되고 있다. 이러한 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술로서 현대사회의 관심이 집중되고 있는 아동실종, 도난, 학교폭력 등의 문제를 해결하는데 적용될 수 있다. 본 논문에서는 이동객체를 모니터링하기 위한 접근법을 분석하고 이를 기반으로 RFID를 이용한 학생 이동 관리 시스템의 구축 내용을 기술한다. 이 시스템은 RFID로부터 획득되는 이동객체(학생)에 대한 실시간 데이터를 업무에 적절한 정보로 변환하여 사용자에게 알려준다. 이 시스템을 구축함으로써 관리자는 학교내부의 학생 위치를 실시간으로 식별 할 수 있고 미리 설정된 제한구역에 접근하는 학생을 신속하게 인지 할 수 있다. 또한 과거의 이력정보를 검색 할 수 있음으로써 실종, 도난 등에 대한 사후예측이 가능해짐에 따라 수동적이었던 학생 관리에 비해 융통적인 관리의 효과가 있고 안전한 학교생활을 학생들에게 제공해 줄 수 있게 된다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.36 no.7C
• /
• pp.421-427
• /
• 2011

The importance of the real-time object recognition and tracking field has been growing steadily due to rapid advancement in the computer vision applications industry. As is well known, the mean-shift algorithm is widely used in robust real-time object tracking systems. Since the mentioned algorithm is easy to implement and efficient in object tracking computation, many say it is suitable to be applied to real-time object tracking systems. However, one of the major drawbacks of this algorithm is that it always converges to a local mode, failing to perform well in a cluttered environment. In this paper, an Optical Flow-based algorithm which fits for real-time recognition of multiple moving objects is proposed. Also in the tests, the newly proposed method contributed to raising the similarity of multiple moving objects, the similarity was as high as 0.96, up 13.4% over that of the mean-shift algorithm. Meanwhile, the level of pixel errors from using the new method keenly decreased by more than 50% over that from applying the mean-shift algorithm. If the data processing speed in the video surveillance systems can be reduced further, owing to improved algorithms for faster moving object recognition and tracking functions, we will be able to expect much more efficient intelligent systems in this industrial arena.

• Journal of Korea Game Society
• /
• v.13 no.3
• /
• pp.47-54
• /
• 2013

In general, algorithms to find continuous k-nearest neighbors has been researched on the location based services monitoring periodically the moving objects such as vehicles and mobile phone. Those researches assume the environment that the number of query points is much less than that of moving objects and the query points are not moved but fixed. In gaming environments, cases to find k-nearest neighbors are when computing the next movement considering the neighbors such as flocking, crowd and robot simulations. Thus, every moving object becomes a query point so that the number of query point is same to that of moving objects and the query points are also moving. In this paper, we analyze the performance of the existing algorithms focused on location based services how they operate under the gaming environments.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.19 no.5
• /
• pp.71-78
• /
• 2014

The RFID-tag objects can be recognized by a distinct reader where it is installed. The RFID-tag objects are likely described as storages rather than the mobiles in the use of GPS. As RFID tags are large in number compared to moving objects, so the storing and retrieval costs are highly expensive. Here, two solutions for spatio-temporal model taking account of the feature in the tagged objects are proposed. First, the moving-tag objects are expressed by the terms "now" as well as "path location". Second, the size of storing index was noticeably reduced by not saving the tag information of palletizing products but mapping the tagged objects.