엘리베이터 내의 흡연은 경범죄에 속하는 범죄 행위이다. 엘리베이터 내의 흡연은 커가는 우리 아이들과 약한 여성들에게 매우 치명적일 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 엘리베이터 내에서 이러한 범죄 행위인 흡연을 범하는 범죄자를 추출하고자 한다. 추출 방법은 변형된 컬러-X2-test를 이용하여 차이값을 추출하고, 이를 정규화 한다. 다음으로, 4-단계의 장면 전환 검출 알고리즘을 이용하여 연속적인 프레임들에서 장면 전환이 발생한 지점을 찾아 낸다. 마지막으로, 비디오에 저장된 대량의 영상에서 흡연 영상의 검색 및 추출을 위한 방법을 제시한다. 실험에서는 장면 전환 검출 과정과 검출 수와 검색 시간별 검색된 비디오의 수가 나타나 있다. 추출된 흡연 영상은 경찰서나 법원에 증거 자료로 제출하고자 한다.
본 논문은 비디오 영상에서 움직이는 물체를 분할하는 방법을 제안한다. 물체들의 크기가 작거나 서로 겹쳐있을 경우(occlusion), 또는 잡음이 많은 경우에도 안정적인 이 방법은 움직임 검출(motion detection)과 움직임 분할(motion segmentation) 두 단계로 구성되어 있다. 움직임 검출을 하기 위하여 인접 영상간의 차영상(difference image) 분석을 통해 움직임이 있는 부분을 추출하며, 이때 적응적 임계치 방법을 이용하여 빛의 변화나 노이즈가 포함된 환경에서도 안정적으로 추출한다. 움직임 분할 단계에서는 움직임이 검출된 부분을 초기영역으로 분할 한 뒤, 이 영역들의 모션정보에 따라 이웃 한 영역들을 병합함으로써 독립적으로 움직이는 물체를 분할한다. 이러한 방법은 검출된 영역에 대해서만 움직임 분할을 함으로 많은 계산효과를 얻을 수 있으며 실제 도로영상에서 제안된 방법을 실험해본 결과 비디오 감시시스템에 적합함을 알 수 있었다.
IDDQ 테스트는 CMOS VLSI 회로에서 발생 가능한 여러 종류의 물리적 결함을 효율적으로 검출 할 수 있는 테스트 방식이다. 본 논문에서는 CMOS에서 발생 빈도가 가장 높은 합선고장을 효과적으로 검출할 수 있는 IDDQ 테스트 알고리즘을 이용하여 패턴 생성기를 개발하였다. 고려한 합선고장 모델은 회로의 레이아웃 정보에 의존하지 않으며, 내부노드 혹은 외부노드에 한정시킨 합선고장이 아닌 테스트 대상회로의 모든 노드에서 발생 가능한 단락이다. 구현된 테스트 패턴 생성기는 O(n2)의 복잡도를 갖는 합선고장과 전압 테스트 방식에 비해 상대적으로 느린 IDDQ 테스트를 위해서 새롭게 제안한 이웃 조사 알고리즘과 고장 collapsing 알고리즘을 이용하여, 빠른 고장 시뮬레이션 시간과 높은 고장 검출율을 유지하면서 적은 수의 테스트 패턴 생성이 가능하다. ISCAS 벤치마크 회로의 모의실험을 통하여 기존의 다른 방식보다 우수한 성능을 보였다.
본 논문은 방위각 및 고저방향으로 카메라 움직임이 있는 감시장치의 비디오 프레임 연속영상을 1)각각 $N{\times}M$ 개의 서브블록으로 나눈 후 각각의 서브블록에 대해 FFT 위상상관 기법을 적용하여 이동표적 위치를 구하고, 2)연속영상을 정합 후 차영상을 구하여 적응 문턱 값을 적용해서 표적후보군을 구하였으며, 3)두 기법을 적용하여 클러터를 제거하는 새로운 표적탐지기법을 제안하였다. 블록 내 다양한 크기의 영상 움직임이 있을 경우 FFT 위상상관 기법은 적용하여 움직임을 구하면 큰 영상의 움직임이 가장 큰 위상상관 값으로 나타나는 특성을 이용하여 배경환경에 강인한 이동표적 위치(블록)탐지를 하였다. 또한, 차영상을 영상분리하기 위한 적응 문턱 값은 카메라 움직임 등 배경환경 변화를 고려한 학습가중치를 이용하여 구하였다. 제안된 알고리즘 성능입증은 다양한 배경환경에서 카메라 이동/정지조건에서 다양한 이동표적에 대해 탐지 가능함을 시뮬레이션을 통해 확인하였으며 탐지성능은 ROC 커브를 통해 확인하였다.
기존 모션 캡쳐의 경우, 고가의 장비나 사용의 복잡도, 동작자의 움직임 제한 등 모션 캡쳐의 어려움이 있었다. 최근 실시간으로 모션 캡쳐가 가능한 컴퓨터 비젼 기반 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다시점 영상으로부터 쉽고, 빠르게 추출할 수 있는 피부색과 정확한 3차원 복원을 위한 2차원 영상 좌표 보정을 사용하여 효율적인 다시점 영상 분석 알고리즘을 제안한다. 동작자와 피부색을 검출하고, 카메라 보정 및 에피폴라 기하학 정보를 이용하여 보다 정확한 영상 분석, 그리고 칼만 필터(Kalman filter)를 사용한 추적 등을 통해 보다 안정적인 모션 캡쳐가 가능하게 된다. 실험결과를 통하여, 제안된 방법은 보다 정확한 위치 추정 및 실시간 모션 캡쳐를 위한 알고리즘임을 보여주고 있다.
적응적 랜덤 테스팅 (Adaptive Random Testing, ART)은 입력 도메인 내의 오류 패턴을 순수 랜덤 테스팅 (Random Testing, RT)보다 좋은 효율로 찾아내기 위해 고안된 테스트 케이스 선택 알고리즘이다. 대표적인 ART 기법인 거리 기반 ART (Distance-based ART, D-ART)와 제한 영역 기반 ART (Restricted Random Testing, RRT) 둥은 좋은 성능을 보이기는 하지만, 테스트 케이스 선택에 필요한 많은 양의 거리 계산으로 인한 느린 테스트 케이스 생성과 거리 기반 방식의 사용으로 인한 테스트 케이스 분포의 불균일성이라는 단점을 가진다. 반복 분할 기반 ART (ART through Iterative Partitioning, IP-ART)는 입력 도메인을 반복 분할하는 방식을 통해 D-ART와 RRT가 가진 계산 부하를 크게 감소시켰다. 하지만 IP-ART의 경우에도 테스트 케이스 분포 문제는 여전히 존재하여 기법의 확장 적용에 대한 장애 요소로 작용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 IP-ART의 단점 완화 및 성능 개선을 위한 방법을 제안하고, 실험을 통해 평균 9% 정도의 성능 향상을 확인하였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제5권1호
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pp.90-97
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2017
Nowadays, the most of commercial buildings are build-out with complex architecture and decorated with more complicated interiors of buildings so establishing intelligible escape routes becomes an important case of fire or other emergency in a limited time. The commercial buildings are already equipped with multiple exit signs and these exit signs may create confusion and leads the people into different directions under emergency. This can jeopardize the emergency situation into a chaotic state, especially in a complex layout buildings. There are many research focused on implementing different approached to improve the exit sign system with better visual navigating effects, such as the use of laser beams, the combination of audio and video cues, etc. However the digital signage system based emergency exit sign management is one of the best solution to guide people under emergency situations to escape. This research paper, propose an intelligent evacuation route GUIDE that uses the combination centralized Wireless Sensor Networks (WSN) and digital signage for people safety and avoids dangers from emergency conditions. This proposed system applies WSN to detect the environment condition in the building and uses an evacuation algorithm to estimate the safe route to escape using the sensor information and then activates the signage system to display the safe evacuation route instruction GUIDE according to the location the signage system is installed. This paper presented the prototype of the proposed signage system and execution time to find the route with future research directions. The proposed system provides a natural intelligent evacuation route interface for self or remote operation in facility management to efficiently GUIDE people to the safe exit under emergency conditions.
Surface color is the most important quality factor for the grade evaluation of cherry tomato. Color is one of the representative indicators for the maturity which is closely related to the internal quality of cherry tomato, such as firmness, sugar content, and acidity. This study was carried out to investigate the relationship between surface color and internal quality of cherry tomatoes harvested from both hydroponic and soil culture at different ripening stages. To calculate the color values of cherry tomatoes an automatic color imaging system was constructed. A specially designed image processing algorithm for the color measurement was developed. The color values of L*, a*, b* were calculated from the initial color values of RGB and then compared with the internal quality. Statistical analyses indicated that the internal quality was more highly correlated with the surface color than size of cherry tomatoes. Color image features were also investigated to detect external damage of cherry tomatoes. The value of (R value - R mean value)/R mean value was the most effective image feature for the detection of damaged areas on the surface of cherry tomatoes. The results of this study demonstrated the feasibility of color sorting process as an alternative of the conventional drum type size sorting system for cherry tomato industry.
본 논문에서는 버려지거나 없어진 객체를 검출하는 시스템에 대해 연구하였다. 전경과 배경을 분리한 다음, 정적인 영역에 대한 검출을 통하여 방치되거나 제거된 물체를 검출하였다. 정적인 영역에 대한 검출 방법을 제안하고 히스토그램의 비교를 통해 방치, 제거 정보를 추출하였다. 제안된 방법은 CCTV 카메라의 입력 영상에 대하여 PC 및 DSP 칩을 이용하여 실시간 처리를 하였으며 DSP칩을 활용하였기 때문에 수정이 용이하다. 제안된 시스템에 대한 성능을 검증하기 위해 저, 중, 고의 복잡도에 따라 실험하였으며, 신뢰성 있는 검증을 위해 각 10회의 반복 수행을 하였다. 실험 결과, 복잡도가 낮거나 보통인 경우는 높은 객체 변화 검출률을 보였으며 매우 혼잡한 경우에는 환경적인 요인의 이유로 검출률이 상대적으로 낮은 것을 확인할 수 있었다. 이 원인은 복잡도가 높아짐에 따라 검출률이 낮은 것은 이동하는 객체들로 인해 방치된 객체의 폐색이 반복되기 때문이었다. 향후 이러한 문제의 해결을 위해 매우 복잡한 환경에서의 폐색에 대한 추가적인 연구와 강건한 정적 영역의 판단 방법에 대해 연구할 것이다.
본 연구는 기존 운동기기에 부착 가능한 새로운 운동중량, 횟수 자동측정기기의 개발을 위하여 센서모듈과 운동정보획득 알고리즘을 이용하여 운동의 양을 측정할 수 있는 시스템의 운동 계측성능 평가에 관한 것이다. 개발된 시스템은 기존 사용되고 있는 운동기기에 손쉽게 장착할 수 있도록 설계하였으며 측정된 데이터는 스마트폰에 블루투스로 전달 가능하도록 하였다. 실험결과 운동습관이 다른 3명의 사용자로부터 무게 및 횟수를 작은 오차로 검출할 수 있었다. 본 시스템은 사용자의 운동을 측정하여 운동데이터 활용이 가능한 각종 기기에 전달함으로써 개인 맞춤형 헬스케어 시스템 및 재활치료 시스템에도 적용이 가능하다는 장점을 가지고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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