• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2008.06d
• /
• pp.367-372
• /
• 2008

최근 사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 개발하기 위한 목적으로 이동 객체의 다양한 패턴들 중 의미있는 지식인 유용한 이동 패턴을 탐사하는 문제가 주요 이슈로 부각되고 있다. 이에 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터 집합으로부터 특정 지점들 간의 최적 이동 경로나 정해진 시간내의 스케줄링 경로 탐색과 같이 복합적인 시간 및 공간 제약을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제에 대해 정의하고, 다양한 이동 패턴들 중 가장 빈발하게 발생하는 패턴이 최적의 비용을 소요할 것이라는 가정을 기반으로 최대 빈발 2-시퀀스를 추출하는 방법을 제안한다. 후보 시퀀스 집합으로부터 지지도 계산을 통해 추출되는 빈발 2-시퀀스들의 순차적인 조합은 패턴 탐사를 수행하는 각 패스 진행 시 후보 시퀀스 항목의 차수가 점차 감소하여 최적 이동 패턴 탐사 방법에 효과적으로 적용된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2020.01a
• /
• pp.231-233
• /
• 2020

최근 360도 형태로 영상을 촬영하고 제공하는 경우가 많아 일반적인 동영상과 달리 360도 형태의 영상저작물에 적절하고 효과적인 방법으로 광고를 삽입하여 노출 시킬 수 있는 방법이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 실감형 360도 영상저작물 객체 추출을 통한 추천 광고 매칭방법을 제안한다. 360도 영상저작물 내에 광고를 매칭하고 추출된 객체와 연관된 광고를 추출하여 해당 프레임에 자동으로 삽입 노출이 가능하도록 하는 방법으로 이 방법을 이용함으로써 사용자의 현재 시점 영역 내에 광고 영상이 노출되도록 광고의 삽입 위치를 이동시켜 영상이 재생되도록 하거나, 광고 영상이 삽입된 좌표로 사용자의 현재 시점을 이동시켜 영상이 재생되게 할 수 있다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.4 no.3
• /
• pp.126-133
• /
• 2003

This paper is related to a morphological segmentation method for extracting the moving object in video sequence using global motion compensation and two-dimensional spatio-temporal entropic thresholding. First, global motion compensation is performed with camera panning vector estimated in the hierarchical pyramid structure constructed by wavelet transform. Secondly, the regions with high possibility to include the moving object between two consecutive frames are extracted block by block from the global motion compensated image using two-dimensional spatio-temporal entropic thresholding. Afterwards, the LUT classifying each block into one among changed block, uncertain block, stationary block according to the results classified by two-dimensional spatio-temporal entropic thresholding is made out. Next, by adaptively selecting the initial search layer and the search range referring to the LUT, the proposed HBMA can effectively carry out fast motion estimation and extract object-included region in the hierarchical pyramid structure. Finally, after we define the thresholded gradient image in the object-included region, and apply the morphological segmentation method to the object-included region pixel by pixel and extract the moving object included in video sequence. As shown in the results of computer simulation, the proposed method provides relatively good segmentation results for moving object and specially comes up with reasonable segmentation results in the edge areas with lower contrast.

• 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
• /
• 2002.10d
• /
• pp.610-612
• /
• 2002

본 논문에서는 복잡 배경을 포함한 비디오 영상에서 객체 변형 및 겹침에 강건한 칸투어 추적 방법을 제안한다. 복잡 배경에서의 칸투어 추출 문제를 해결하기 위해 텍스처 분석과 노이즈 필터링 과정을 거치며, 보다 객체 원형에 가까운 칸투어 추출을 위해 각 칸투어 포인터 간 최소 경로 측정 알고리즘을 적용한다. 객체 추적 방법에 있어서 추출된 칸투어 정보는 연속된 프레임 상에서 객체 움직임이 발생했을 때 추적 위치를 판별하기 위한 모션 벡터로 사용되며, 시점에 따라 형태가 변하는 상황을 포함한 팬, 틸트, 줌에도 안정적 추적이 가능하게 하기 위해, 폐곡선을 이루는 각 칸투어 포인터들의 움직임 벡터와 칸투어내 면적의 변화에서 측정되는 이동도 측정을 통하여 객체 위치 추적을 가능하게 하였다. 또한 매 추적 과정을 진행함에 있어서 다른 객체의 겹침 및 모양변형 발생여부 검사과정을 통하여, 안정적인 추적이 가능하게 하였다. 본 논문에서 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 다양한 배경을 갖는 복잡 배경에 존재하는 비정형 객체를 대상으로 실험하였고, 제안된 방법이 효율적임을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.571-575
• /
• 2015

This paper propose a temporal histogram -based behavior pattern analysis algorithm to analyze the movement features of moving objects from the image inputted in real-time. For the purpose of tracking and analysis of moving objects, it needs to be performed background learning which separated moving objects from the background. Moving object is extracted as a background learning after identifying the object by using the center of gravity and the coordinate correlation is performed by the object tracking. The start frame of each of the tracked object, the end frame, the coordinates information and size information are stored and managed by the linked list. Temporal histogram defines movement features pattern using x, y coordinates based on time axis, it compares each coordinates of objects for understanding its movement features and behavior pattern. Behavior pattern analysis system based on temporal histogram confirmed high tracking rate over 95% with sustaining high processing speed 45~50fps through the demo experiment.

• Spatial Information Research
• /
• v.14 no.2 s.37
• /
• pp.235-244
• /
• 2006

The MMS(Mobile Mapping System) using the vehicle equipped GPS, IMU and CCD Cameras is the effective system for the management of the road facilities, update of the digital map, and etc. The image, vehicle's 3 dimensional position and attitude information provided MMS is a important source for positioning objects included the image. In this research we applied the tracking technique to the specific object in image. The extraction of important object from immense MMS data makes more effectiveness in this system.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
• /
• v.4 no.3
• /
• pp.21-26
• /
• 2003

A new method to realize 3-dimensional object pattern recognition system using Fourier-based feature extractor has been proposed. The procedure to obtain the invariant feature vector is as follows ; A closed surface is generated by tracing the surface of object using the 3-dimensional polar coordinate. The centroidal distances between object's geometrical center and each closed surface points are calculated. The distance vector is translation invariant. The distance vector is normalized, so the result is scale invariant. The Fourier spectrum of each normalized distance vector is calculated, and the spectrum is rotation invariant. The Fourier-based feature generating from above procedure completely eliminates the effect of variations in translation, scale, and rotation of 3-dimensional object with closed-surface. The experimental results show that the proposed method has a high accuracy.

• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.16D no.2
• /
• pp.237-248
• /
• 2009

Recently, based on dynamic location or mobility of moving object, many researches on pattern mining methods actively progress to extract more available patterns from various moving patterns for development of location based services. The performance of moving pattern mining depend on how analyze and process the huge set of spatio-temporal data. Some of traditional spatio-temporal pattern mining methods[1-6,8-11]have proposed to solve these problem, but they did not solve properly to reduce mining execution time and minimize required memory space. Therefore, in this paper, we propose new spatio-temporal pattern mining method which extract the sequential and periodic frequent moving patterns efficiently from the huge set of spatio-temporal moving data. The proposed method reduces mining execution time of $83%{\sim}93%$ rate on frequent moving patterns mining using the moving sequence tree which generated from historical data of moving objects based on hash tree. And also, for minimizing the required memory space, it generalize the detained historical data including spatio-temporal attributes into the real world scope of space and time using spatio-temporal concept hierarchy.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2003.05c
• /
• pp.1595-1598
• /
• 2003

이 논문은 질의와 검색 대상 객체가 모두 이동 객체인 경우, 즉 3 차원 폴리라인(polyline) 형태의 경로를 가지는 객체들 간의 연속(continuous) 최근접 질의 처리에 유용한 기법을 제안한다. 질의경로를 따라 객체를 탐색해가면서 질의에 대한 최근접 정보가 변하는 시점을 찾는 것이 목적인 연속 최근접 질의 처리는 전체 질의 경로에 올바른 최근접 정보 리스트를 제공하지만, 기존의 방법들은 검색 대상 객체가 동적인 경우에 적용되기에는 시간에 따라 움직이는 객체의 위치변화를 처리하지 못하고, 질의 시점과 대상 객체간의 시점을 연관시키기 어렵다는 문제점들을 가지고 있다. 따라서 이 논문에서는 데이터 객체들의 궤적 정보는 STR 트리로 유지하고, 질의 경로 세그먼트와 질의의 시간 인터벌에 포함되는 데이터 객체 세그먼트 모두에 대해 추출시간(sampling time) 선택, 스윕라인(sweep line) 적용, 위치 추정 함수 이용 등의 단계를 처리함으로써, 이 문제를 해결하고 질의 경로 전체에 정확한 최근접 객체 정보 리스트를 제공한다. 제안된 기법은 물류정보시스템, 국방정보시스템, 기상, 교통 등 시공간 이동 객체의 질의를 다루는 시스템에 적용할 수 있다.