• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2006.05a
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• pp.78-83
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• 2006

선택율 추정은 질의 최적화를 위한 기법중의 하나이다. 이동객체에 대한 기존 선택율 추정 기법은 시간에 따른 빈번한 이동객체의 위치 변화를 요약 정보에 반영하지 못함으로써 선택 율 추정시 많은 에러를 발생시키고 있다. 따라서 이 논문에서는 이동객체의 질의에 대한 선택율 추정을 위한 색인 기반의 히스토그램 기법을 제안하였다. 또한 제안된 기법의 구현과 평가를 통 해 제안된 기법의 성능을 분석하였다. 이 논문에서 제안된 기법은 차량 추적 시스템, 위치 기반 서비스, 응급 구조 서비스, 그리고 텔레매틱스 서비스 통과 같은 연속적으로 위치를 변경하는 이동객체의 정보를 실시간으로 관리하고 검색하는 응용분야에 활용 가능할 것이다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.5
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• pp.619-628
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• 2013

In this paper, we describe a strongly improved tracking method using combination of CAMshift and Kalman filter algorithm. CAMshift algorithm doesn't consider the object's moving direction and velocity information when it set the search windows for tracking. However if Kalman filter is combined with CAMshift for setting the search window, it can accurately predict the object's location with the object's present location and velocity information. By using this prediction before CAMshift algorithm, we can track fast moving objects successfully. Also in this research, we show better tracking results than conventional approaches which make use of single color information by using both color information of HSV and YCrCb simultaneously. This modified approach obtains more robust color segmentation than others using single color information.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.90-92
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• 2008

컴퓨터 비전 시스템에서 장면간의 객체 추적은 매우 유용한 도구이다. 이러한 추적 문제를 손쉽게 해결하기 위하여, 많이 알려진 Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)는 6 개의 인자를 사용한 시스템을 설계를 하였다. 그러나, 현실적으로 많은 지역 영역(local patch)을 추적하는데 있어서는 4 개의 인자 (수평과 수직방향 이동, 균등 비례적 축소, 회전)으로 충분히 설명이 가능할 수 있다. 본 실험에서는 이 4 개의 인자로 정의되는 시스템을 새롭게 정의하고, 실제적인 KLT 와 비교실험을 하였다. 실험결과 적은 수의 인자로 설명하였음에도 불구하고, KLT 보다 좋은 성능을 나타냈다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.12 no.3
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• pp.155-162
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• 2012

In this paper, we proposed a method of improving the location estimation error existing in RTLS (Real Time Location Service) system for the mobility individual. According as Ubiquitous comes, interest for indoor location tracking system was more increased socially. However, existing indoor location tracking system doesn't correspond actively in frequent change of indoor environment, and there is a problem that correct location measurement of transfer object is difficult by NLOS property of indoor environment. Purpose of this paper proposes environment accommodation location tracking system that is improved location precision of transfer object and grasps location of indoor transfer object effectively that is essential element effectively to provide service to satisfy various user's request according as Ubiquitous comes.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.71-74
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• 2006

유비쿼터스 시대가 도래함에 따라 실내 환경에서의 위치 기반 서비스의 요구가 높아지고 중요해지고 있다. 따라서 본 논문은 실내 환경에서 이동객체의 위치를 추적하고, 이로 인해 생성된 위치데이터를 활용한 색인 알고리즘을 통해 이동 객체의 궤적을 트리에 저장, 색인하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존에 사용되던 삼각측량 기법을 통해 실내 환경에서의 위치 데이터를 생성한 후, Kalman Filter를 사용하여 오차를 보정한다. 보정된 최종 위치 데이터를 기존에 연구된 HR 트리의 성능을 개선한 EHR-트리에 저장하여 이동객체의 위치를 색인 한다. 이를 통해 실내 환경에서 이동 객체의 이동 경로를 수집함으로 대형 쇼핑몰에서 미아를 찾거나 유통과 물류 등에서 사용자 또는 물품의 이동경로 분석을 통해 새로운 비즈니스 모델을 도입하는 등 다양한 서비스를 제공할 수 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.1
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• pp.552-560
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• 2021

Currently, the domestic aquaculture industry is pursuing smartization, but it is still proceeding with human subjective judgment in many processes in the aquaculture stage. The prerequisite for the smart aquaculture industry is to effectively grasp the condition of fish in the farm. If real-time monitoring is possible by identifying the number of fish populations, size, pathways, and speed of movement, various forms of automation such as automatic feed supply and disease determination can be carried out. In this study, we proposed an algorithm to identify the state of fish in real time using underwater video data. The fish detection performance was compared and evaluated by applying the latest deep learning-based object detection models, and an algorithm was proposed to measure fish object identification, path tracking, and moving speed in continuous image frames in the video using the fish detection results. The proposed algorithm showed 92% object detection performance (based on F1-score), and it was confirmed that it effectively tracks a large number of fish objects in real time on the actual test video. It is expected that the algorithm proposed in this paper can be effectively used in various smart farming technologies such as automatic feed feeding and fish disease prediction in the future.

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

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.407-410
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• 2009

본 논문에서는 인덱싱 카메라나, 감시 시스템의 네트워크로 부터 입력받은 영상들에서 사용자가 원하는 오브젝트를 추출해내고, 카메라의 위치와 시간으로 정렬되어진 데이터베이스상의 이미지들과 비교 분석하여 원하는 객체와의 유사도를 측정하고, 이것을 바탕으로 동일한 오브젝트들을 가진 이미지들의 집합을 시간과 공간데이터를 이용하여 객체의 이동경로를 파악하는 시스템을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.715-718
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• 2002

실시간 동영상에서 객체의 추적은 배경영상에서 움직이는 객체를 추출하고 추출된 객체의 이동을 추적하는 것으로 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제중 하나이다. 본 논문에서는 실시간 객체의 추적에서 배경영상과 입력영상의 차영상을 이용하는 방법의 전 처리로 시간의 흐름에 따라 변화되는 배경영상의 잡음을 최소화하기 위하여 입력영상의 일부분을 배경영상으로 대체함으로 최신의 배경영상을 유지 할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 실시간 동영상의 객체추적은 배경영상과 입력영상의 차를 이용하는데 최초의 배경영상은 시간의 흐름에 의해 빛의 양이나 주위환경에 의해 많은 변화를 가져오게 된다. 또한 실시간으로 처리해야 하는 시간성으로 인해 최신의 배경영상을 획득하는데 많은 처리시간을 할애할 수 없다. 따라서 전체 영상의 일부분을 대상으로 점진적으로 누적영상을 배경영상에 적용함으로 실시간 환경에서의 배경영상의 변화에 의한 잡음을 최소화 하도록 하였다.

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