• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.8 no.2
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• pp.213-218
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• 2013

In this paper, a video based ship detection method is proposed to monitor port efficiently. Visual saliency map algorithm and mean shift algorithm is applied to detect moving ships don't include background information which is difficult to track moving ships. It is easy to detect ships at the port using saliency map algorithm, because it is very effective to extract saliency object from background. To remove background information in the saliency region, image segmentation and clustering using mean shift algorithm is used. As results of detecting simulation with images of a camera installed at the harbor, it is shown that the proposed method is effective to detect ships.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.334-336
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• 1999

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 임의 계수의 이동평균 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 응용분야와 분석하려고 하는 시계열 데이터의 특성에 따라 잡음의 영향을 줄이는 정도와 경향을 파악하는 주기가 달라지므로 이동평균 계수의 선택도 달라진다. 본 논문에서는 하나의 이동평균 계수에 대해서 생성한 인덱스만을 이용하여 인덱스가 생성되어 있지 않은 계수에 대해서도 탐색을 수행하는 방법을 제안한다. 이때, 제안된 탐색 기법이 질의 결과로 반환되어야 할 서브시퀀스를 모두 찾아내지 못하는 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 실험 결과, 모든 이동평균 계수에 대해 인덱스가 생성되어 있는 경우와 비교하여 탐색 성능의 저하는 42%이내였으며, 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 초대 2.7배 우수하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.629-632
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• 2002

본 논문에서는 획득 영상에서 k-평균 알고리즘에 의한 무게중심을 이용하여 이동 물체를 검출하고 추적하는 방법을 제안하였다. 이동 물체의 검출은 획득 영상에 대하여 차영상 후 에지 검출에 의해 수행된다. 제안한 검출 방법은 빛의 밝기와 각도에 의해 발생된 그림자 등의 변형을 제거하고, 이동 물체만을 검출할 수 있어, 빛에 영향을 받은 영상에 대해서도 이동 물체를 양호하게 검출할 수 있다. 물체 추적은 검출된 이동 물체에 대하여 k-평균 알고리즘으로 세 개의 물체 무게중심을 구하고, 무게중심 부근의 화소 평균값과 무게중심간의 거리를 구한다. 다음 프레임들에 대하여 탐색영역의 화소 평균값에 의해 후보 무게중심을 구하고, 물체 무게중심과 구한 후보 무게중심들의 표준편차와 무게중심간의 거리 차를 이용하여 이동 물체를 추적한다. 그 결과, 이동 물체의 추적 속도를 개선시켰고, 물체 추적 오차율을 줄였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.901-903
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• 2005

본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 이동 카메라 환경에서 다수의 사람을 검출하여 검출된 사람을 추적하는 방법을 제안한다. 카메라가 이동하게 되면 카메라의 움직임과 검출 대상이 되는 사람의 움직임이 동시에 발생하기 때문에 카메라 움직임을 변환 모델을 사용하여 보정하고, 독립적인 움직임을 추출하여 사람을 검출 하였다. 추적은 검출된 사람 영역의 컬러 분포에 기반하여 평균 이동(Mean Shift) 알고리즘을 적용하였다. 평균 이동 알고리즘은 빠르고 안정적인 성능으로 실시간 추적에 적합하다. 그러나 객체의 컬러 정보만으로는 배경과 컬러 분포가 유사한 객체의 경우 추적에 실패할 수 있는 단점이 있다. 이점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 변위 지도(Disparity map)를 결합하여 객체와 배경을 분리하는 깊이 마스크를 생성하였다. 변위 지도를 사용하여 다수의 사람이 등장 할 경우 발생하는 가려짐, 겹침 등 다양한 실내 환경에서 발생하는 문제도 해결 하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 다양한 데이터에 대해서 실험한 결과 정확한 검출과 추적에 우수한 성능을 확인 할 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.10A
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• pp.1645-1652
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• 2001

제3세대 이동 통신 시스템에서 상향 링크와 하향 링크 사이에 불균형적인 타임 슬롯 할당이 가능한 TD/CDMA TDD 시스템은 비대칭적인 트래픽을 효과적으로 분배하는데 적합하다. 게다가 TD/CDMA TDD 시스템은 슬롯이 시간 영역과 코드 영역에서 정의되기 때문에 유효 자원의 statistical multiplexing이 매우 효과적이다. 그러나 상향 링크와 하향 링크사이의 트래픽의 비대칭성을 반영하기 위해서 타임 슬롯을 최적으로 할당시킬 수 있는 동적 경계선이 요구된다. 본 논문에서 슬롯의 하향 링크부분이 이동국의 접근 시도의 정도에 따라 최대화되는 새로운 최적의 TDD 경계선 제어 움직임 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서 이동국의 평균 접근 시도가 미리 정의된 상한 임계치를 초과할 경우, TDD 경계선은 평균 접근 시도가 다른 하한 임계치 아래로 내려갈 때까지 프레임의 중앙에 위치한다. 본 논문에서 모의실험 결과를 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 TDD 경계선 알고리즘보다 데이터 트래픽의 평균 접근 지연과 음성 트래픽의 블록킹 확률 측면에서 훨씬 더 좋은 성능을 나타냄을 입증하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.37 no.3
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• pp.79-87
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• 2000

In this paper, we propose a model based moving object tracking algorithm In dynamic scenes To adapt shape change of the moving object, the Hausdorff distance is applied as the measurement of similarity between model and image To reduce processing time, 2D logarithmic search method is applied for locate the position of moving object Experiments on a running vehicle and motorcycle, the result showed that the mean square error of real position and tracking result is 1150 and 1845; matching times are reduced average 1125times and 523 times than existing algorithm for vehicle image and motorcycle image, respectively It showed that the proposed algorithm could track the moving object accurately.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.15 no.2
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• pp.236-247
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• 2010

Recently, mean shift tracking algorithms have been proposed which use the information of color histogram together with some spatial information provided by the kernel. In spite of their fast speed, the algorithms are suffer from an inherent instability problem which is due to the use of an isotropic kernel for spatiality and the use of the Bhattacharyya coefficient as a similarity function. In this paper, we analyze how the kernel and the Bhattacharyya coefficient can arouse the instability problem. Based on the analysis, we propose a novel tracking scheme that uses a new representation of the location of the target which is constrained by the color, the area, and the spatiality information of the target in a more stable way than the mean shift algorithm. With this representation, the target localization in the next frame can be achieved by one step computation, which makes the tracking stable, even in difficult situations such as low-rate-frame environment, and partial occlusion.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.9 no.2
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• pp.338-347
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• 2005

In this paper, a decimation-in-time search direction algorithm for displacement prediction of moving object is proposed. The initialization of the proposed algorithm for moving direction prediction is performed by detecting moving objects at sequential frames and by obtaining a moving angle and a moving distance. A moving direction of the moving object at current frame is obtained by applying the decimation-in-time search direction mask. The decimation-in-tine search direction mask is that the moving object is detected by thinning out frames among the sequential frames, and the moving direction of the moving object is predicted by the search mask which is decided by obtaining the moving angle of the moving object in the 8 directions. to examine the propriety of the proposed algorithm, velocities of a driving car are measured and tracked, and to evaluate the efficiency, the proposed algorithm is compared to the full search algorithm. The evaluated results show that the number of displacement search times is reduced up to 91.8$\%$ on the average in the proposed algorithm, and the processing time of the tracking is 32.1ms on the average.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.6 no.4
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• pp.161-167
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• 2015

It is very difficult to predict time-series data. This is because data obtained from the signal having a non-linear characteristic has an uncertainty. In this paper, By differentiating time-series data is the average of the past data under the premise that change depending on what pattern, and find the soft look of time-series change pattern. This paper also apply the probability variables to generalize time-series data having a specific data according to the reflection ratio of the differentiation. The predicted value is estimated by removing cyclic movement and seasonal fluctuation, and reflect the trend by extracting the irregular fluctuation. Predicted value has demonstrated the superiority of the proposed algorithm and compared with the best results by a simple moving average and the moving average.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.41 no.11
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• pp.1463-1471
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• 2016

The indoor localization algorithm using the Difference Means based on Fingerprint (DMFPA) to improve the performance of indoor localization in moving Wi-Fi environment is proposed in this paper. In addition to this, the performance of the proposed algorithm is also compared with the Original Fingerprint Algorithm (OFPA) and the Gaussian Distribution Fingerprint Algorithm (GDFPA) by our developed indoor localization simulator. The performance metrics are defined as the accuracy of the average localization accuracy; the average/maximum cumulative distance of the occurred errors and the average measurement time in each reference point.