• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권6호
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• pp.137-142
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• 2020

사물인터넷 기기를 이용한 감시 시스템에 대한 연구가 증가함에 따라 특정 객체의 위치를 추적하는 연구의 필요성이 높아지고 있다. 빠른시간 안에 실시간으로 객체의 이동을 감지하고 이동 경로를 예측하는 것을 목표로 한다. 움직이는 객체를 명확하게 인식하고 검출하는 연구는 많이 이루어졌지만 객체를 인식하는 카메라 간의 정보의 공유를 필요로 하지 않는다. 본 논문에서는 카메라의 기기정보와 카메라에서 촬영하는 영상정보를 이용하여 객체의 이동반경을 예측하고 반경 내의 카메라에 대해 정보를 공유하여 객체의 이동 경로를 제공한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (C)
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• pp.52-54
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• 2006

RFID를 이용하는 물류 시스템에서 태그 객체의 위치 추적을 위해서는 태그 객체의 궤적을 모델링하고 효율적으로 검색하기 위한 색인 구성이 필수적이다. 태그 객체의 궤적은 리더의 인식 영역에 들어오고 나가는 두 점을 연결한 시공간 선분으로 표현할 수 있다. 그러나 태그 객체가 리더의 인식영역 밖으로 벗어나게 되면 태그 객체의 궤적을 표현 할 수 없으므로 위치 추적이 불가능하게 되는 문제를 가진다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 리더의 비 인식 영역에서 GPS를 이용한 태그 객체의 위치 추적을 병행할 필요가 있다. 본 논문에서는 RFID 시스템과 LBS 시스템을 연동한 환경에서 태그 궤적을 표현하기 위한 위치 추적 시스템의 모델을 제시하고. 제시된 모델에서 태그 객체의 위치 추적을 효율적으로 처리하기 위한 색인 구조를 제안한다. 제안된 색인 구조는 태그 객체의 현재 위치뿐만 아니라 과거 궤적을 효율적으로 처리하기 위한 새로운 삽입 및 분할 알고리즘을 제안하여 노드가 차지하는 영역을 최소화한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권7C호
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• pp.421-427
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• 2011

실시간 객체 인식 및 추적은 컴퓨터 비전 응용 산업이 발달하면서 그 중요성이 더해지고 있다. 객체 추적을 위해 많이 이용되고 있는 알고리즘으로 Mean-Shift 알고리즘이 있다. Mean-Shift 알고리즘을 기반으로 한 객체 추적 알고리즘은 구현이 간단하고, 적은 계산 복잡도를 갖는 장점이 있다. 따라서 실시간 객체 추적 시스템에 적합하다고 할 수 있지만, 지역 모드로의 수렴만을 보장하는 특성으로 인해 객체의 수가 많은 경우 좋은 성능을 나타내지 못하는 단점을 가지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 다중 이동 객체를 실시간으로 추적하기 위한 광류기반의 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 다중 이동 객체의 인식 실험 결과 유사도는 0.96으로 기존의 Mean-Shift 알고리즘에 비해 약 13.4% 정도 유사도가 개선되었고 평균 픽셀 오류도 3.07로 또한 50% 이상 감소하였다. 향후 알고리즘을 개선하여 처리 속도를 더욱 줄임으로써 매우 빠른 이동 객체 인식과 상황 인지 알고리즘을 추가한다면 보다 효율적인 인식 및 추적 시스템을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.163-168
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• 2003

현실 세계에서 자동차, 비행기, 태풍의 이동 등과 같이 시간에 따라 연속적으로 위치 및 모양이 변화하는 객체를 이동 객체라 한다. 이와 같은 이동 객체 정보를 다루기 위해서는 연속적으로 변화하는 정보를 저장해야 하며, 이로 인해 대용량 정보를 효과적으로 다루기 위한 색인이 필요하다. 특히, LBS를 제공을 위한 GPS 환경에서의 차량 관리 시스템 등에서는 이동 객체 관리를 위해 빠른 검색을 필요로 한다. 그리고, 기존의 이동 객체 색인은 대부분 R-트리의 구조를 가지기 때문에, 데드 스페이스 및 오버랩 등 R-트리의 문제점을 갖게 되고, 고려하는 초점에 따라 이 문제가 더 커진다. 따라서, 이 논문에서는 PDA를 활용한 차량 추적 시스템을 개발하고, R-트리의 문제점을 해결하기 위한 MP-트리 노드 연산 기법을 제안한다. 제안된 노드 연산 기법은 하위 노드의 경계 정보를 순서대로 저장함으로써, 데드 스페이스 및 오버랩으로 인한 불필요한 검색 비용과 분할 비용을 줄이고, 특정 시점 질의 및 시공간 범위 질의를 효과적으로 처리한다. 기존 이동 객체 색인과 비교한 실험으로부터 이동 객체 질의 처리 및 공간 활용에 대해 노드 연산이 유용하게 쓰임을 확인하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권11호
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• pp.598-603
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• 2014

무선 센서 네트워크에서 객체의 위치 추적은 객체의 움직임 포착 및 동선 파악 등에 활용되는 중요한 어플리케이션이다. 따라서 객체의 정확한 동선을 파악하기 위해 추적의 정밀성이 중요하다. 하지만 기존의 연구들은 객체 추적을 위하여 사용자가 반복적으로 질의를 하기 때문에 에너지 효율성 및 정밀성이 떨어지게 된다. 따라서 본 논문에서는 객체 추적의 에너지 효율성 및 추적의 정밀성을 향상시키기 위하여, 각 노드들이 사용자의 질의를 객체의 예상 경로에 중계하는 방안을 제안한다. 이 방법은 객체 추적을 위하여 네트워크를 일정 크기로 클러스터링하고 각 클러스터 헤드를 트리로 구성한다. 객체를 감지한 클러스터 헤드는 트리를 통해 사용자에게 객체의 정보를 전달하고, 객체의 예상 경로에 위치한 클러스터 헤드에게 사용자의 질의를 중계해 줌으로써, 사용자의 반복적인 질의를 줄여준다. 시뮬레이션 결과, 제안방안이 기존의 객체 추적 연구에 비해 높은 에너지 효율과 추적 정밀성을 가지는 것을 보인다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제20권6호
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• pp.1161-1175
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• 2018

도로 터널의 주행은 시야의 제한으로 인해 유고상황이 발생한 후 2차 대형사고로 이어지기 쉽다. 따라서, 유고상황 발생 즉시, 상황을 자동 감지하여 신속히 초동대응이 이루어 져야 한다. 유고상황을 자동으로 감시할 수 있는 시스템은 기존에도 존재했지만, 폐합된 터널 내 열악 환경에서 촬영되는 CCTV 영상의 질적 한계로 인해 유고상황을 제대로 감지하지 못했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 딥러닝을 기반으로 한 터널 영상유고 자동 감지 시스템을 개발하였으며, 지난 2017년 11월 딥러닝 객체 인식 네트워크에 대한 연구를 진행하여 우수한 객체인식 성능을 보인바 있다. 그러나 객체인식은 정지영상 기반으로 수행되므로 이동체의 이동방향과 속도를 알 수 없어, 정차 및 역주행 등 이동체의 이동특성에 따른 유고상황을 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 객체인식으로 감지된 이동체의 객체정보를 기반으로 별도의 객체추적기법을 적용하여 이동체의 이동 특성을 자동으로 추적하는 프로세스를 제안하였다. 이를 통해 얻어진 이동체의 이동 방향과 속도 정보를 기반으로 정차 및 역주행을 판별하는 알고리즘을 개발하여 딥러닝 기반 터널 영상유고 자동감지 시스템을 완성하였다. 또한, 유고상황이 포함된 영상들에 대하여 유고상황 감지성능을 검증하였다. 검증 실험 결과, 화재, 정차와 역주행 상황에 대해서는 모두 100% 수준으로 완전한 유고상황 감지성능을 보였으나, 보행자 발생 상황에서는 78.5%로 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 하지만, 향후 지속적인 영상유고 영상 빅데이터를 확장해 나가고 주기적인 재학습을 통해 유고상황에 대한 인지성능을 향상시켜 나갈 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.203-206
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• 2004

본 논문에서는 다양하고 실재적인 조명과 얼굴방향에 관계없이 원활하게 실시간으로 눈을 추적하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 능동적 적외선 조명을 이용한 대다수의 눈 추적장치들은 밝은 동공효과를 이용하고 있다. 그러나, 눈 깜박임, 외부 조명 간섭과 같은 여러 가지 요소로 인하여 동공들이 충분하게 밝게 나타나지 않는 경우가 많이 있다. 그러므로, 본 논문에서는 능동적 적외선 조명을 기반으로 한 칼만 필터링을 이용한 객체 추적 방법과 전형적인 외관을 기반으로 객체 인식 방법을 결합함으로써, 외부 조명의 간섭으로 밝은 동공 효과가 나타나지 않는 경우에도 견실하게 눈을 검출하고 추적 할 수 있는 방법을 제안한다. 눈 검출과 추적을 위해 SVM과 평균 이동 추적 방법을 사용하였고, 적외선 조명과 카메라를 포함한 영상 획득 장치를 구성하여 기존의 방법과 비교 실험한 결과 제안된 방법은 일부 피검자의 경우 100% 완벽하게 눈 추적을 할 수 있음을 보여 주었다.

• 정보와 통신
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• 제28권4호
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• pp.35-40
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• 2011

본고에서는 지능형 국방 감시시스템에 적용할 수 있는 핵심 기술인 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 네트워크 카메라를 이용한 액티브 객체 추적 및 객체 특성 분석 기법을 소개한다. 본고에서 소개하는 기법은 기존의 적응적 배경 모델링 기반의 객체 검출에서 발생하는 고스트 현상을 제거하고 정지객체를 안정적으로 추적할 수 있는 방법과 PTZ 카메라의 Panning, Tilting, Zooming을 통하여 카메라의 FOV를 지속적으로 추적하기 위한 카메라 이동 위치 예측 알고리즘을 포함하고 있다. 본고에서는 또한, 지능형 감시시스템의 한 종류로서 일반인이 통행할 수 있는 구역에서 출입자의 의상 특성을 분석하여 비인증 출입자를 검출하는 방법과 추적하는 객체가 차량일 경우, 차량의 종류를 자동 분류하는 기법을 소개한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.317-318
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• 2013

블록정합을 이용한 객체 추적 시 다른 물체에 의한 부분적인 가림이나 잡음 등이 발생할 경우, 추적 성능이 매우 저하될 수 있다. 이는 단순히 두 영상의 밝기를 블록 단위로 비교하여 이동 위치를 판단하기 때문이다. 본 논문에서는 상기 문제점을 해결하기 위해, 객체의 움직임을 예측할 수 있는 필터를 적용한다. 예측된 위치와 가까운 곳에서 계산된 유사도에는 보다 높은 가중치를 곱하여 블록정합을 수행한다. 필터를 통해 예측된 객체 이동은 과거의 움직임을 반영하고 있으므로 일시적인 외란에 대해 추적 능력을 강인하게 한다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.15-29
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• 2018

본 논문에서는 기존 파티클 스웜 최적화를 기반으로 추적 대상 객체의 이동 궤적을 이용하는 객체 추적기에서 시간 정보 활용의 문제점을 개선한 강인한 객체 추적 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 추적 대상 객체와 유사한 특징을 가지는 변위들의 집합에 대한 위치들의 온라인 업데이트와 추적을 가능하게 한다. 객체들의 중첩을 검출하고 추적 대상의 위치를 결정하기 위해 궤적 정보와 변위들의 집합을 기반으로 적응적 파라미터를 사용하는 규칙기반 접근을 사용한다. 기존 알고리즘들과 비교해보면 제안하는 접근법은 가용한 정보를 복합적으로 사용함으로써 각종 임계값에 대한 적응적 조정을 가능하게 한다. 또한, 파티클 스웜 최적화에서 발산에 의한 손실과 불완전한 수렴의 문제를 해결하기 위해 효율적인 가중치 조절 함수를 제안하고 있다. 제안하는 가중치 조절 함수는 파티클들이 최적의 해에 수렴하기 이전에 전체 프레임 영역에서 탐색할 수 있도록 한다. 유사한 특징 조합을 가지는 다중 객체가 존재하는 환경에서 제안 알고리즘을 테스트한 결과, 기존 스웜 최적화 기반의 객체 추적기들에 비해 기존 유사 변위들에 대한 잘못된 추적을 현저히 줄이는 것을 확인할 수 있었다.