이동물체 추적은 카메라와 물체사이의 이동관계에 따라 카메라는 고정되어 있고 물체가 이동하는 경우, 물체는 고정되어 있고 카메라가 움직이는 경우와 물체가 이동하고 카메라도 움직이는 경우로 분류된다. 이동 물체를 추적하는 기존의 방법으로는 차영상 기반의 방법과 광류(Optical Flow)를 이용한 방법이 있다. 광류를 이용한 방법은 카메라와 물체 중에서 하나가 고정되어 있는 경우에 주로 쓰인다. 이 방법은 이전 프레임에서 구한 물체가 다음 프레임의 한 위치에 있을 때 시공간 벡터를 이용하여 물체의 이동을 인식하고 추적한다. 그러나 이 방법은 계산 량이 많아 처리속도가 느리기 때문에, DVR(Digital Video Recorder)과 같이 실시간 처리가 필요한 보안 시스템에서는 사용할 수 없다. 차영상을 이용한 방법은 카메라는 고정되어 있고 물체가 이동하는 경우에 적용 가능하며 배경영상과 차영상을 이용하여 물체를 추적한다. 이 방법은 계산 량이 적어 처리속도가 빠르기 때문에, 실시간 처리가 필요한 보안 시스템에 적합하다. 하지만, 카메라가 움직일 경우에는 배경영상을 구하기가 어려우므로 물체 검출을 할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서 설계, 구현한 PTZ(Pan-Tilt-zoom) 제어에 의한 차영상 기반의 이동물체 추적 시스템은 카메라와 물체가 모두 이동하는 상황에서 사용할 수 있다. 이 이동물체 추적 시스템은 차영상 기반방식의 장점을 이용, 실시간 처리가 가능하기 때문에 DVR과 같은 실시간 처리가 필요한 보안 시스템 구축을 용이하게 해 줄 것이다.
본 논문은 비디오의 효율적인 내용기반 검색을 지원하기 위해 움직임벡터의 특징을 검출하였다. 이를 위해 비디오의 현재 프레임을 일정한 크기의 블록으로 나누고 시간 축상 기준이 되는 프레임에서 각 블록의 움직임을 추정하는 블록정합 알고리즘을 이용하였다. 하지만 블록 정합법의 경우 여러 가지제약 조건과 함께 블록 정합법에 의해 얻어지는 벡터가 실제 움직임과 상이한 경우도 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 전역탐색방식을 응용했으나 이 방법은 계산량이 많다는 단점이 있다. 그 대안으로 본 논문에서는 움직임 벡터의 시공간 상관성(MVSTC : Motion Vector Spatio-Temporal Correlations)의 시간적 공간적 특징을 추출하였다. 그 결과 본 논문에서는 인접 블록의 움직임 벡터를 이용하여 좀 더 정확한 움직임 벡터의 예측을 수행할 수 있었다. 하지만 참조되는 블록 벡터의 수가 여러개 발생되기 때문에 이러한 부가 정보를 수신단에 전송해야 하는 부담을 초래하게 된다. 따라서 각 블록의 움직임 특징을 예측하고 이에 알맞은 탐색 범위를 설정하는 문제도 고려해야 한다. 제시된 알고리즘을 바탕으로 움직임 보상을 위한 움직임 추정 기법을 고찰하고 이를 적용한 결과를 제시하고자 한다.
본 논문에서는 많은 연산량이 요구되는 화재 특징 추출 알고리즘을 위한 최적의 매니코어 프로세서에 대한 디자인 공간을 탐색한다. 최적의 매니코어 디자인 공간을 선택하기 위해 매니코어를 구성하는 프로세서 엘리먼트 (PE)의 개수와 로컬 메모리 사이즈를 변화시키면서 시뮬레이션을 수행하여 성능, 에너지 효율 및 시스템 면적 효율에서 최적인 매니코어 구조를 결정한다. 본 논문에서는 $256{\times}256$ 해상도의 30 프레임으로 구성된 화재/비화재 비디오 영상을 대상으로 하여 움직임 검출, 색상 분할 및 이산 웨이블릿 변환으로 구성된 화재 특징 추출 알고리즘을 여섯가지 매니코어 구조(PEs=16, 64, 256, 1,024, 4,096, 16,384)를 사용하여 모의 실험한 결과, 모든 화재/비화재 비디오 영상에 대해1,024개와 4,096개의 PE를 갖는 매니코어 구조가 각각 최적의 시스템 면적 효율과 에너지 효율을 보였다. 또한, 실험에서 사용한 여섯가지 매니코어 구조 모두가 실시간 비디오 처리에서 요구되는 초당 30 프레임 처리 기준을 만족하였다.
음성 인식 분야에서 DNN이 적용됨에 따라 음성 인식의 이용이 증대되고 있으나 기존의 GMM 보다 병렬 훈련에 대한 계산의 양이 많아야 되며, 데이터의 양이 적으면 오버피팅이 발생한다. 이를 해결하기 위해 데이터의 양이 작은 경우에도 강인한 음성 특징 추출과 음성 신호 잡음 제거에 효율적인 방안을 제시한다. 음성 특징 추출은 음성에 대한 프레임 에너지의 차이와 음성 신호에 영향을 받는 영 교차율과 레벨 교차율을 적용하여 음성 에너지의 효율적 추출을 한다. 또한, 잡음 제거를 위해 음성 신호에 대한 검출에서 음성의 고유 특성을 유지하면서 음성 정보 손상이 적은 평균 예측 LMS 필터를 개선하여 음성 신호의 잡음을 제거하여 데이터양이 적은 경우의 문제를 해결한다. 개선된 LMS 필터는 입력 신호에 대한 활성 파라미터 임계치를 조정하여 입력된 음성 신호에 대한 잡음을 처리하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 기존의 프레임 에너지를 이용한 방법과 비교한 결과 음성의 시작점의 오차율은 7%, 끝나는 점 오차율에서 11% 향상된 성능을 확인하였다.
자율주행 차량에는 라이다, 레이더, 카메라 등 다양한 센서들이 융합되어 활용되고 있다. 특히 라이더 및 레이더는 고가의 장비로 자율주행 자동차의 대중화를 위해 해결해야 하는 부분으로 고가의 장비를 대체할 수 있는 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 비용면에서 저가이면서 손쉽게 장착할 수 있는 단일 카메라를 이용하여 주행 차량의 전방 측면 차량 바퀴와 인접 차선을 감지하고 거리를 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 입력 영상을 통해 프레임 추출 후 프레임 이미지에서 차선과 바퀴를 검출하고 거리를 측정하여 실제 도로 환경에서 실측 된 거리와 비교하였고, 오차범위 ±3cm 안에서 비교적 정확히 거리를 산출할 수 있었다. 이를 통해 자율주행 자동차의 비용 절감 또는 라이다, 레이더 센서의 고장으로 대체 가능한 수단으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 미군 전술통신 운용환경과 정책, 전술링크에서 보안정책 및 전달성능을 분석하였다. 운용환경에서는 운용통신 메시지와 반자동 전투력을 지원하는 프레임워크, 링크계층의 SINCGARS 사양을 살펴보았고, 전술 보안정책에서 COMSEC 정책과 응용계층 보안을 분석하였다. 또한 전술 통신환경에서 전송 성능 및 보안 동기 검출 측면에서 분석하였다. 전술링크와 COMSEC 보안정책은 AFKDMS, AKMS, RBECS, KIV-7/HSB 암호디바이스와 같은 측면에서 분석하였다.
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.
인터넷을 비롯한 통신 네트워크의 발전으로 개개인의 콘텐츠 수요가 증가함에 따라 다양한 콘텐츠 욕구를 충족시키기 위한 추천 시스템이 대두되고 있으며, 이러한 추천 시스템의 기반 기술로써 내용 기반 검색 기술의 필요가 증가하고 있다. 본 논문에서는 대표적인 멀티미디어 콘텐츠의 하나인 음악의 무드를 내용 기반으로 분류하기 위해, 음악 비트 검출에 기반한 프레임화를 적용하였으며, 스펙트럼의 고조파를 좀더 강조하기 위한 HDS(Harmonic Distribution Spectrum)을 제안하였다. 또한 다양한 차원 감쇄 기법과 분류기를 이용한 실험을 통해 무드 분류 시스템의 성능 비교를 진행하였다.
본 논문에서는 얼굴영상을 이용한 스트레스 지수 추정 방법을 제안한다. 얼굴영상으로부터 스트레스 지수(Stress Index)를 추정하기 위해 ROI(Region of Interest) 영역을 지정하고 지정된 영역의 색상공간을 RGB에서 YCgCo로 변환한다. 검출된 얼굴영역에서 프레임별 Cg값의 평균을 구하고 Cg신호의 주기를 이용하여 스트레스 지수를 추정한다. 제안방법의 성능평가를 위해 PPG(Photoplethysmogram) 측정 장비로부터 측정된 스트레스 지수와 얼굴영상을 이용하여 얻은 스트레스 지수를 서로 비교 분석하는 실험을 진행하였고, 성능평가 결과 오차율이 8.32%인 것을 확인하였다.
정보이론에서 엔트로피는 불확실성 또는 복잡성을 정량적으로 표현할 수 있는 개념이다. 이 개념을 차용하여 칼라 이미지에서 지역적인 복잡성을 R,G,B에 대해서 각각 엔트로피로 계산하고 R,G,B의 통계적인 특성을 고려하여 가중치를 부여하여 평균값을 구한 후 이 값을 임계치와 비교하여 복잡도가 큰 픽셀을 외곽선의 일부로 결정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘을 기존의 소벨과 프레윗 알고리즘과 비교한 결과 다양한 임계치 값에 대해서 기존 알고리즘보다 시각적으로 우수한 외곽선 겸출 효과를 가짐을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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