• 한국항해항만학회지
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• 제28권10호
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• pp.917-923
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• 2004

공간정도의 생산과 수요가 본격화되고 있으나 공간정보의 본질과 응용특성을 고려한 공간정보모델링체계에 대해서는 특성화된 연구가 충분히 수행되고 있지 않다. 특히, 기존의 모델링기법들은 대부분 정보의 표현과 분석기능을 대상으로 개발되었으므로 보다 고차원적인 의사결정지원과 자율적인 업무수행을 위한 이론적 모델의 개발에 대한 논의가 최근의 지식정보화환경에서 더욱 요구되고 있다. 본 논문에서는 공간정보시스템을 모델링하기 위한 여러 기반개념들과 모델링 유형에 대한 고찰을 통해, 기존 모델링 방법에 대한 문제점을 분석하여 효율적인 공간적 업무수행을 위한 요구사항을 도출한다. 또한, 도출된 공간정보모델링의 요구사항에 적합한 이론적인 접근방안으로서 에이전트 기반의 공간모델링 프레임워크를 제안하며, 이러한 프레임워크를 해양지리정보분야에 적용하기 위한 고려사항도 함께 제시한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권6호
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• pp.405-412
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• 2010

기존의 배경 생성방법은 주로 시간에 따른 context만을 이용해 복잡한 환경에서는 적용하기 힘들다. 이러한 단점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 움직이는 물체를 포함하지 않는 배경 영상을 생성하기 위해 시간에 따른 context와 공간에 따른 context를 융합한 새로운 배경 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 샘플링된 프레임 이미지를 m*n의 블록으로 나누고 각각의 블록을 고정 블록과 비고정 블록으로 나눈다. 비고정 블록에 대해서, 각 블록의 시간적 context와 공간적 context를 모델링하기 위해 MRF 프레임워크를 이용한다. MRF 프레임워크는 영상 픽셀과 연관된 특징과 같은 context에 독립된 entity를 모델링하는데 많이 이용되는 방법으로 본 논문에서는 비고정 블록에 대한 시간적 context와 공간적 context를 모델링하기 위해 이용된다. 실험결과는 제안한 방법이 기존의 시간에 따른 context만을 이용했을 경우보다 더 효율적임을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1537-1545
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• 2016

실시간영상에서 객체의 분할 및 추적은 침입자 감시와 로봇의 물체 추적, 증강현실의 객체 추적등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 본 논문에서는 초기 입력 영상의 일부를 학습하여 배경모델로 제작한 후, 배경제거 방법을 이용하여 움직이는 객체의 분할을 통해 객체를 검출하였다. 검출된 객체의 영역을 기반으로 HSV 색상히스토그램과 파티클 필터를 이용하여 객체의 움직임을 추적하는 방법을 제안한다. 제안한 분할 방법은 평균 배경모델을 이용한 방법보다 주변환경 변화의 영향을 적게 받으며, 움직이는 객체의 검출 성능이 더욱 우수하였다. 또한 단일 객체 및 다수의 객체가 존재하는 환경에서 추적 객체가 유사한 색상 객체와 겹치는 경우, 추적 객체의 영역 절반 이상이 가려지는 경우에도 지속적으로 추적하는 결과를 얻을 수 있었다. 2개의 비디오 영상을 사용한 실험결과는 평균 중첩율 85.9%, 추적률 96.3%의 성능을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.396-402
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• 2021

최근 스마트 도시를 구축하기 위해 무인 차량 관제 시스템의 보급이 활성화 되고 있다. 본 논문은 적응적 배경영상 모델링 방법을 이용한 불법주정차 무인단속시스템에 관한 것으로서, 적응적 가우시안 혼합 모델로 배경 영상을 모델링할 때, 이동 물체의 상황 변화에 따라 전역적으로 배경 영상을 업데이트하거나 국소적으로 배경 영상을 업데이트하는 방법에 대해 기술한다. 특히, 이동 물체가 배경 영상에 미치는 영향을 최소화하는 방법과 배경 영상을 정확하게 업데이트하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 시스템의 구현을 통해 제안하는 시스템이 이동하고 있는 물체 또는 정지상태의 물체를 신속하고 정확하게 구분할 수 있음을 증명하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권2호
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• pp.99-106
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• 2008

영상 레이다(SAR)는 주야간, 일조량에 관계없이 전천후로 영상획득이 가능하여 군사용으로는 물론 과학 민수용으로 광범위하게 활용된다. SAR 시스템에서는 고도, 운용 주파수, PRF 등의 다양한 시스템설계 파라미터로부터 생성된 임펄스 응답 함수(impulse response function)를 분석하여 공간해상도, PSLR, ISLR 등 영상품질 성능 파라미터의 추정이 가능하다. 그러나 모델링된 임펄스 응답 특성은 주변 클러터 환경이 고러되지 않은 이상적인 경우이므로 실제 주변 클러터 환경을 고려한 SAR 영상품질 분석 기법이 필요하다. 본 논문에서는 먼저 주요 SAR시스템 파라미터를 기반으로 SAR 점표적 원시 데이터를 생성하고, 거리-도플러 알고리듬(range-Doppler algorithm)을 이용하여 임펄스 응답 데이터를 형성한다. 그리고 실제 SAR영상의 일부분을 추출하여 주변 배경 클러터 환경 데이터를 형성한 후, 임펄스 응답 데이터를 삽입한다. 형성된 응답 데이터는 영상품질의 정확도를 향상시키고자 확장보간법을 도입하여 분석하고, 이에 대한 효과를 주요 도플러 파라미터인 방위 FM율 오차에 따른 성능분석을 수행함으로써 확인한다.

• 서비스연구
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• 제13권3호
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• pp.147-159
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• 2023

본 연구는 기존의 서비스디자인 방법론의 소수 데이터를 기반으로 휴리스틱 기반의 연구 한계를 극복하고, 의료서비스의 질적 수준 관리에서 핵심가치로 주목받고 있는 경험데이터의 객관적 측정 및 가공에 관한 모델을 개발하기 위한 연구이다. 이론적 배경에서 의료서비스에서 경험의 중요성, 경험데이터의 측정 및 가공, 환자중심성 실현에 관한 문헌연구를 진행하였다. 이와 같은 문헌 및 이론적 배경 연구결과를 기반으로 다음과 같이 4가지 연구변수에 대하여 조작적 정의하고, 통계적으로 검정을 진행하였다. 가설 H1은 3가지 요인 관점의 경험데이터 측정이 페르소나 모델링에 주는 영향이고, 가설 H2는 페르소나 모델링이 서비스청사진 시각화에 주는 영향, 가설 H3은 서비스청사진 시각화는 환자중심성 실현에 주는 영향, 가설 H4는 페르소나 모델링이 환자중심성의 실현에 주는 영향이다. 요인분석, 신뢰성 분석, 상관분석의 데이터 기초검정 후 회귀분석기법으로 검증한 결과 4가지 가설은 모두 채택되었다. 결론적으로 병원에서 좋은 의료진과 의료장비만을 갖춘다고 해서 그 가치를 인정받기 어려운 시대이기에 환자들에겐 의료진과 의료장비의 효용보다 지속해서 어떠한 의료서비스 경험을 얻고 있는지가 더 중요하다는 의미를 파악할 수 있었다. 서비스 경제의 시대에서 병원서비스 경쟁력의 핵심은 매력적인 경험을 제공하느냐가 병원의 진짜 실력이 되기에 본 연구 주제인 경험데이터의 측정과 가공이 환자중심성의 실현과 스마트병원 구현에 중요한 의미가 있을 것이다.

• 한국환경보건학회지
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• 제37권1호
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• pp.73-79
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• 2011

The growing interest in nanotechnology has resulted in increasing concern and a number of published environmental and workplace measurements for assessing occupational exposure to engineered nanomaterials. However, the amount of previous exposure data remains limited. Furthermore the data available was collected with extensive variation in terms of exposure measurement strategy, which limits the ability to pool the data in the future. In response, this paper reviewed several pertinent issues related to exposure measurement strategy to suggest a harmonized measurement strategy which would make exposure data more useful in the future, e.g. correlation between exposure metrics, relationship between activity and exposure, task-based or shift-based assessment, background concentration, limitation of personal exposure monitoring and other determinants of exposure/modeling. An improved sampling strategy for nanomaterial exposure assessment should be considered in order to maximize the use of the data from various real time monitoring instruments.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.1211-1212
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• 2008

In this paper, we propose image process modeling as a part of location based surveillance system for unauthorized target recognition and tracking in harbor, airport, military zone. For this, we compress and store background image in lower resolution and perform object extraction and motion tracking by using sobel edge detection and difference picture method between real images and a background image. In addition to, we use Independent Component Analysis Neural Network for moving target recognition. Experiments are performed for object extraction and tracking of moving targets on road by using static camera in 20m height building and it shows the robust results.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.421-424
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• 1999

Automatic human face detection in a complex background is one of the difficult problems In this paper. we propose an effective automatic face detection system that can locate the face region in natural scene images when the system is used as a pre-processor of a face recog- nition system. We use two natural and powerful visual cues, the color and the human head shape. The outline of the human head can be generally described as being roughly elliptic in nature. In the first step of the proposed system, we have tried the approach of fitting the best Possible ellipse to the outline of the head In the next step, the method based on the human skin color space by selecting flesh tone regions in color images and histogramming their r(＝R/(R＋G＋B)) and g(＝G/R＋G＋B)) values. According to our experiment. the proposed system shows robust location results

• Journal of Ubiquitous Convergence Technology
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• 제1권1호
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• pp.3-8
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• 2007

This paper presents a set of techniques used in a real-time visual surveillance system. The system is implemented on a low-cost embedded DSP platform that is designed to work with stationary video sources. It consists of detection, a tracking and a classification module. The detector uses a statistical method to establish the background model and extract the foreground pixels. These pixels are grouped into blobs which are classified into single person, people in a group and other objects by the dynamic periodicity analysis. The tracking module uses mean shift algorithm to locate the target position. The system aims to control the human density in the surveilled scene and detect what happens abnormally. The major advantage of this system is the real-time capability and it only requires a video stream without other additional sensors. We evaluate the system in the real application, for example monitoring the subway entrance and the building hall, and the results prove the system's superior performance.