배경 모델링 및 물체 검출 기술은 실시간 비디오 처리 기술에서 중요한 부분을 차지하고 있다. 그동안 많은 연구들이 진행되었지만 안정적인 성능을 위해서는 아직도 상당한 계산량을 요구한다. 이 때문에 고해상도 영상 처리나 객체 추적, 행동 분석 및 대상 인식 등의 알고리즘과 함께 사용되는 경우, 실시간 처리에 어려움이 있다. 본 논문에서는 가장 일반적으로 쓰이는 배경 모델링 기법 중의 하나인 혼합정규모델(mixtures of Gaussian)을 근사화한 효과적인 다봉(multimodal) 배경 모델링 및 물체 검출 방법을 제안한다. 근사화의 타당성과 각 과정들을 유도 및 검증하였고, 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존 방법의 안정성과 유연성을 유지하면서 3배 이상의 처리 속도를 나타냄을 보였다.
본 논문에서는 비디오 카메라를 통하여 획득한 연속적인 영상에서 사람의 머리를 인식하고 추적하는 시스템을 구현한다. 사람의 머리를 인식하기 위한 특징 벡터로서 얼굴 표면상의 특성인 사람의 피부색과 형태상의 특성인 타원 모델링을 이용한다. 또한 복잡한 배경으로부터 움직인 영역을 획득하기 위하여 시변 에지 검출 방법을 사용하고 획득된 영상에서 물체의 움직임을 판별하기 위하여 수직 투영 방법을 이용한다. 설정된 움직임 영역부분에 대하여 피부색을 갖고 있는 여러 개의 얼굴 후보영역을 설정하고 사람의 얼굴을 대표할 수 있는 타원 매핑을 적용하여 가장 최적으로 매핑되는 영역을 사람의 얼굴 부분으로 인식한다. 본 논문에서 제안한 방법은 사람 얼굴이 360도 회전하는 경우와 부분적으로 가려진 경우 그리고 좌우로 기울어진 경우에서도 우수한 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 움직임 기반 추적 방법과 인식 기반 추적 방법을 이용하여 사람의 얼굴 부분이 빠르게 움직이는 경우에도 정확한 사람 얼굴 추적이 가능하도록 한다.
본 논문에서는 사거리가 수백 km에 이르는 장거리 미사일의 화염을 발사 초기에 탐지할 수 있는 적외선 카메라에 대한 현실적 영상성능 수치모사 결과를 제시한다. 적외선 카메라는 중적외선 대역용 다수의 렌즈로 구성된 굴절식 광학계이다. 관측대상과 배경의 모델링 전체를 포함하는 규모의통합적 광선추적을 수행함으로 카메라를 통해 보는 영상과 검출기에 도달하는 빛의 세기에 대한 정보를 획득하였다. 관측대상이 되는 미사일 화염의 방사휘도(radiance)는 CFD 타입의 복사전달 기법으로 계산하였으며 이를 광원으로 삽입하여 광선추적을 수행하였다. 관측배경이 되는 대기 모델은 MODTRAN을 사용하여 열복사의 경로, 단일/다중 산란 복사와 투과율을 계산하였다. 광선추적 수치모사의 결과로써 관측대상의 이미지와 도달한 복사전달 성능(radiometric performance)의 검증을 통해 적외선 카메라가 요구사항을 만족함을 입증하였다.
이동 객체 관리 시스템은 사람, 동물, 자동차 등과 같이 시간에 따라 위치를 변경하는 시공간 데이터를 관리한다. 이러한 이동 객체 관리 시스템은 차량 위치 추적, 디지털 전장, 위치 기반 서비스 등에 적용된다. 그러나 기존의 이동 객체 관리 시스템은 이동 객체의 과거 및 미래의 위치정보를 개별적으로 관리하며, 불확실한 과거 및 미래의 위치 추정 방법을 구체적으로 제시하지 못한다. 따라서 이 논문에서는 이동 객체의 이력 정보를 관리할 뿐만 아니라, 데이터베이스에 저장된 이력정보를 이용한 이동 객체의 과거 및 미래의 위치 추정이 가능한 시스템을 제안한다. 이를 위해 차량 위치 추적을 위한 이동 객체를 모델링하고 이동 객체 데이터베이스 구조를 제시한다. 아울러 제안 시스템의 실행 모델을 제시하고, 이를 차량 추적을 위한 가상 시나리오에 적용한다.
ICT를 적용한 건설 프로젝트의 성공적 수행을 위해서는 건설 생산 프로세스를 시각정보모델로 정의하여 프로젝트 참여자들이 해당 프로세스 상에서 ICT가 담당(혹은 실행)하는 작업의 내용 및 절차를 이해할 수 있어야한다. 기존 IDEF0은 비즈니스 프로세스, 정보 시스템 등을 시각화 및 분석하는 대표적 모델링 방법이다. 반면, 조직(혹은 기업)이 수행하는 작업들에 대해서만 표현할 뿐 프로세스 상의 ICT가 적용되는 작업들 간의 순서, 정보전달 및 실행 방법에 대한 구체적 설계기법을 제공하지 않는다. 본 연구는 ICT 적용 추적가능성을 향상시킨 업무 모델링(IAMB) 기법을 개발하여, 업무프로세스에 적용되는 ICT의 특징을 명확하게 인식 및 정의할 수 있는 체제를 제공한다. IAMB 모델은 관리, 시공, 정보 등 3개 부분으로 구분되며, 육하원칙에 의거 누가, 언제, 어떤 ICT기법을 적용하여, 어떤 순서로 프로세스 정보를 처리하는지 규명하게 한다.
본 논문에서는 공중에 띄운 풍선을 카메라를 이용하여 촬영하고 이를 영상처리를 통하여 추적한 다음 그 움직임 정보를 이용해서 풍속을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 여기서 사용되는 풍선은 아무런 장치가 장착되지 않은 것을 사용하므로 소모적이지만 저렴하며, 모든 지상 장비들은 반영구적으로 사용 가능하므로 효용성이 높다. 또한 다수의 카메라를 사용함으로써 정밀한 3차원 정보 획득이 가능하며, 일정 영역의 바람 속도장 추정이 가능하다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 풍선의 공기 역학적 모델과 영상처리를 통한 추적 시스템 그리고 속도 추정 알고리즘으로 구성된다. 각각의 알고리즘을 단위 검증한 후에 설계한 검증 시스템과 가시화 프로그램을 통하여 통합 검증 및 시뮬레이션을 수행한다.
최근 이동 객체에 대한 저장 방법 데이터 모델링 및 질의처리에 관한 다양한 연구가 이루어짐에 따라 이동 객체의 위치 정보를 획득, 저장, 관리하고 질의처리를 수행할 수 있는 시스템들이 등장하고 있다. 이러한 이동객체 데이터베이스 시스템을 이용하여 이동 객체에 대한 실시간 모니터링을 수행하고 현재 또는 과거의 이동 객체의 이동 경로에 대한 추적 및 분석을 하기 위한 응용들이 요구된다 본 논문에서는 사용자가 간편하게 이동 객체에 대한 다양한 분석 린 현재 및 과거 위치 추적 그리고 이동 객체를 모니터링하기 위한 컴포넌트들을 구현하고 구현된 컴포넌트를 이용한 실제 응용 프로그램을 보여 준다.
얼굴의 3차원 정보는 얼굴 인식이나 얼굴 합성, Human Computer Interaction (HCI) 등 다양한 분야에서 유용하게 이용될 수 있다. 그러나 일반적으로 3차원 정보는 3D 스캐너와 같은 고가의 장비를 이용하여 획득되기 때문에 얼굴의 3차원 정보를 얻기 위해서는 많은 비용이 요구된다. 본 논문에서는 일반적으로 손쉽게 얻을 수 있는 2차원의 얼굴 영상 시퀀스로부터 효과적으로 3차월 얼굴 형태를 추적하고 재구성하기 위한 3차원 Active Appearance Model (3D-AAM) 방법을 제안한다. 얼굴의 3차원 변화 정보를 추정하기 위해 학습 영상은 정면 얼굴 포즈로 다양한 얼굴 표정 변화를 포함한 영상과 표정 변화를 갖지 않으면서 서로 크게 다른 얼굴 포즈를 갖는 영상으로 구성한다. 입력 영상의 3차원 얼굴 변화를 추정하기 위해 먼저 서로 다른 포즈를 갖는 학습 영상으로부터 얼굴의 각 특징점(Land-mark)의 기하학적 변화를 이용하여 깊이 정보를 추정하고 추정된 특징점의 깊이 정보를 입력 영상의 2차원 얼굴 변화에 추가하여 최종적으로 입력 얼굴의 3차원 변화를 추정한다. 본 논문에서 제안된 방법은 얼굴의 다양한 표정 변화와 함께 3차원의 얼굴 포즈 변화를 포함한 실험 영상을 이용하여 기존의 AAM에 비해 효과적이면서 빠르게 입력 얼굴을 추적(Fitting)할 수 있으며 입력 영상의 정확한 3차원 얼굴 형태를 생성할 수 있음을 보였다.
연구자 간 협업을 지원하기 위한 정보 유통 플랫폼은 통제 가능한 검증된 정보의 유통을 보장하여야 한다. 그렇지만, 기존의 정보 유통 관련 연구들은 어떠한 유형의 정보를 유통시킬 것인가, 또는 어떤 명세로 플랫폼을 설계 할 것인가에만 국한되어 왔다. 본 연구에서는 기존 정보 유통 연구들이나 P2P 시스템들에서 다루지 못한 정보 검증과 추적에 초점을 맞추고 있으며, 연구자들을 위한 추론 서비스 제공까지도 가능한 플랫폼의 설계와 구현을 기술한다. 본 정보 유통 플랫폼을 통해 제공되는 서비스는 연구자들의 자발적 정보 교류를 지원하는 정보 유통 서비스와 단순 정보 검색이나 질의 응답으로 제공하기 힘든 지식 서비스로 구성된다. 지식 서비스는 다시 온톨로지를 이용한 지식화 과정과 시멘틱 웹 기반 추론 엔진을 이용한 추론 서비스로 나누어진다. 특히, 본 연구에서는 기존의 시멘틱 웹 기반 시스템들이 보여주지 못한 동적인 지식 추가와 이를 반영한 추론 과정을 연구자 간 협업 지원 서비스 시나리오에 맞추어 구현하였다. 국가 R&D기반 정보 모델링을 위해 온톨로지를 구축하였으며, 한국과학기술정보연구원 내부 성과 정보 2,300여 건으로부터 얻어진 37,656 RDF Triple들을 이용하여 연구자 네트워크, 연구자 추적, 연구 맵 등 세 가지 추론 서비스를 제공할 수 있도록 하였다. 본 연구는 실제적인 시멘틱 웹기반 정보 유통 플랫폼의 실현 가능성을 보여주었다는 데 그 중요성이 있다.
팬/틸트 카메라와 같은 비정적인 카메라를 사용한 지능적 영상 감시 시스템들의 경우 정적인 카메라를 사용한 시스템에서보다 객체 추적의 안정성이 많이 떨어진다. 비정적인 환경에서 배경에 대한 모델링을 수행할 수 없기 때문이다. 본 레터에서는 팬/틸트 카메라를 사용하지만, 안정적인 객체추적을 위해 차영상을 얻을 수 있도록 동적 윤곽선모델을 stop/go방식과 연동하여 사용하는 방식의 팬/틸트 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 추적대상의 움직임으로 차영상을 몇 프레임밖에 얻지 못하는 상황에서도 추적대상에 대한 영역정보를 추출할 수 있고, 안정적인 추적이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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