• Journal of Broadcast Engineering
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• v.27 no.5
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• pp.685-693
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• 2022

The Metaverse is getting popular due to the demands for digital transformation and non-contact communication platforms. A conversation system which facilitates communication is not widely applied yet in Metaverse. In this work, we present a method that revises primitive dialogue state using circumstance information from Metaverse. The presented model that leverages both dialogue and circumstance information consists of a dialogue state tracking module and a circumstance state tracking module. In the model, a dialogue state is updated with an algorithm which compares a dialogue state and a circumstance state. As a conversation that reaffirms user intent is added, a wrong dialogue state can be revised and the accuracy of a conversation system can be improved.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.23 no.1
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• pp.77-83
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• 2019

In this paper, we propose an object tracking algorithm based on color histogram and convolutional neural network model. In order to increase the tracking accuracy, we synthesize generic object tracking using regression network algorithm which is one of the convolutional neural network model-based tracking algorithms and a mean-shift tracking algorithm which is a color histogram-based algorithm. Both algorithms are classified through support vector machine and designed to select an algorithm with higher tracking accuracy. The mean-shift tracking algorithm tends to move the bounding box to a large range when the object tracking fails, thus we improve the accuracy by limiting the movement distance of the bounding box. Also, we improve the performance by initializing the tracking start positions of the two algorithms based on the average brightness and the histogram similarity. As a result, the overall accuracy of the proposed algorithm is 1.6% better than the existing generic object tracking using regression network algorithm.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.44 no.3
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• pp.22-28
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• 2007

The STIR(Signal Tracking & Illumination Radar) in KDX(Korean Destroyer Experimental) combat system acquires target from designating 3-D target information of surveillance radar (MW-08), and The performance of radar is decided by target acquisition time and accuracy of tracking loop because the STIR tracks automatically in accordance with tracking algorithm. In the view of ship, elements related with target acquisition time of the STIR can be various. In this paper the target acquisition time of the STIR is reduced by identifying the elements and suggesting the performance improvement method. The way of performance improvement is suggested through analysing main affecting factors. First, tracking algorism is required for analysis. Second, fitness of parameters that control elements related with acquisition distance is analyzed. And the third, accuracy of ship based sensors is analyzed. In conclusion, acquisition time against ship target can be advanced to 3 seconds from 10 seconds.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.142-145
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• 2014

동영상에서의 객체 추적 알고리즘에 대한 활발한 연구가 진행되고 있음에도 불구하고 실시간 객체추적을 위해서는 여전히 정확도, 복잡도 등에서의 성능향상이 필요하다. 압축영역 기반 방식에서는 전역 움직임 보상(GMC : Global Motion Compensation)과정을 거쳐 추적하려는 객체와 배경을 구분한다. 전역 움직임 보상방법은 프레임 전 영역을 대상으로 하는 연산으로 전체 추적 시스템에서 차지하는 복잡도가 높다. 본 논문은 관심영역(ROI : Region Of Interest) 기반 전역 움직임 보상방법을 이용한 ST-MRF(Spatio-Temporal Markov Random Field)기반 추적기 고속화 방법을 제안한다. 관심영역을 기반으로 전역 움직임 보상을 적용함으로써 객체와 배경을 분리할 뿐만 아니라 알고리즘의 복잡도를 효과적으로 줄일 수 있다. 제안하는 방법의 추적성능은 평균 precision 87.29%, recall 82.58%, F-measure 83.78%로 기존방법과 비교하여 약 1%의 차이를 유지하였으며 전체 시스템의 수행시간은 평균 29.95ms로 기존방법과 비교하여 1.74배의 속도향상을 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.461-462
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• 2007

Mean Shift 알고리즘은 매우 빠르며 실시간 추적이 가능하다는 장점을 지니지만 추적의 정확도와 관련하여 scale의 변화와 관련된 적응문제, model의 변화에 대한 적응 문제 등 여러 문제점을 지닌다. 따라서 시스템의 안전성을 보장하기 위해서는 추적 실패를 검출할 수 있는 별도의 검출 방법이 필요하다. 본 연구는 별도의 추가적인 연산 없이 Bhattacharyya coefficient의 변화를 추정하여 물체 추적 실패를 검출하는 방법을 제안한다. 또한 이를 실제 추적 시스템에 구현하여 실험하여 그 성능을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.05a
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• pp.374-376
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• 2013

증강 현실(Argument Reality)에 대한 관심이 증가함에 따라 빠르고 강건한 물체 추적(Object Tracking)기법의 개발이 큰 이슈가 되고 있다. 특히, 마커를 사용하지 않는 경우에 추적 속도와 정확도의 정보가 이루어지는 강건한 Markerless 3D 추적 기술은 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 이용한 특징점 추출 및 매칭 기법을 통하여 높은 정확도의 물체 추적기법을 제안한다. 그리고 실시간으로 적용하기 어려운 SIFT의 느린 특징점 추출과 매칭 단계를 GPU 기반의 병렬화 작업을 통하여 개선시켜 향상된 추적 속도를 보여준다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.21 no.4
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• pp.493-505
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• 2016

Among modern computer vision and video surveillance systems, the pedestrian counting system is a one of important systems in terms of security, scheduling and advertising. In the field of, pedestrian counting remains a variety of challenges such as changes in illumination, partial occlusion, overlap and people detection. During pedestrian counting process, the biggest problem is occlusion effect in crowded environment. Occlusion and overlap must be resolved for accurate people counting. In this paper, we propose a novel pedestrian counting system which improves existing pedestrian tracking method. Unlike existing pedestrian tracking method, proposed method shows that average filter tracking method can improve tracking performance. Also proposed method improves tracking performance through frame compensation and outlier removal. At the same time, we keep various information of tracking objects. The proposed method improves counting accuracy and reduces error rate about S6 dataset and S7 dataset. Also our system provides real time detection at the rate of 80 fps.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.250-250
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• 2012

하천유량 예측정보는 하천홍수를 잘 관리하기 위한 중요한 정보이다. 하천유량을 예측하기 위해서는 실제 기상상황이 잘 나타내는 관측 및 예측강우정보 구축, 대상유역의 수문반응특성을 잘 모의할 수 있는 유출모형 적용, 상류에 댐이 존재할 경우 저수지추적모형의 연계모의가 필요하다. 다만, 강우정보, 유출모형, 저수지추적모형은 항상 불확실성을 포함하고 있으며 어느 하나의 정보 또는 모형이 다른 것보다 항상 정확하기는 어렵다. 이러한 조건에서 하천유량을 잘 예측하기 위한 대안은 자료동화기법의 연계적용이라 할 수 있다. 본 연구에서는 관측유량 자료동화가 가능한 SURF 모형에 AUTO ROM 저수지추적방법을 연계하여 상류에 댐이 존재하는 유역에서도 하천유량을 예측할 수 있는 통합하천유량예측모형을 개발하였다. 적용유역은 한강유역을 채택하였으며 2002~2009년에 대해 모형을 구축하였다. 자료동화효과로 인해 유출모형만을 적용한 경우보다 유출모의 정확도가 높아지는 것을 확인하였다. 또한 저수지추적과정에서도 임의시점을 기준으로 과거기간에 대해서는 관측유입량과 방류량을 적용하고 미래기간에 대해서는 저수지추적을 통해 모의되며 이 결과로부터 저수위-유입량-방류량의 관계가 합리적으로 모의됨을 확인하였다. 이상의 결과로부터 하천유량예측을 위해서는 하천유량정보와 댐수문정보의 자료동화를 수행하므로써 하천유량 예측결과의 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.6-7
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• 2013

본 논문은 기존의 고정블록 알고리즘에서 발생할 수 있는 객체 추적의 문제점을 보안한 다중 블록을 이용한 적응적 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 기존의 고정블록을 이용한 정합 알고리즘은 추적 대상 객체의 크기와 블록의 크기가 추적 성능에 미치는 영향이 크기 때문에 객체 추적에 실패하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 고정된 블록 정합 알고리즘의 문제점을 해결하기 위해 다중 블록을 이용하여 객체 내의 포함된 블록들을 효과적으로 선택하고 선택된 블록들의 특성으로부터 효과적인 가중치를 부여하여 추적 성능을 향상시킨다. 제안된 알고리즘은 블록 정합 알고리즘 중 가장 정확도가 높다고 알려진 전역 탐색 방법을 이용하여 정확도를 평가 하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.05a
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• pp.328-329
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• 2007

본 논문은 로봇과 같이 외부 음향잡음에 노출되어 있는 상황 하에서, 대면하고 있는 사람이 입술을 움직여 발성하는 경우에만 음성인식 기능이 수행되도록 하기 위한 방안의 일환으로, 입술움직임 영상을 보다 정확히 추적하기 위한 테스트 환경 구현에 관한 것이다. 음성구간 검출과정에서 입술움직임 영상 추적결과의 활용여부는 입술움직임을 얼마나 정확하게 추적할 수 있느냐에 달려있다. 이를 위해 영상 프레임율 동적 제어, 칼라/이진영상 변환, 순간 캡쳐, 녹화 및 재생기능을 구현함으로써, 다각적인 방향에서 입술움직임 영상 추적기능을 확인해 볼 수 있도록 하였다. 음성/영상기능을 연동시킨 결과 약 99.3%의 연동성공율을 보였다.