본 논문은 불법 주정차 단속을 위한 정지 차량 검지 및 추적 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 크게 네 부분으로 구성되어 있다. 먼저, 입력 영상으로부터 움직이는 차량을 구분하기 위하여 향상된 코드북 물체 검지 알고리즘을 이용한 차량 검지 알고리즘을 제안한다. 두 번째로 차량의 기하학적 특징을 이용하여 차량이 아닌 물체는 제외시키는 전처리 기법을 사용한다. 그런 다음, 검지된 결과 차량들을 히스토그램 추적 기법과 칼만 필터를 결합한 추적 알고리즘을 이용하여 추적한다. 추적 결과를 더 정확하게 하기 위하여, 히스토그램 추적 결과를 칼만 필터의 측정 데이터로 사용한다. 마지막으로, 정지 차량 검지 알고리즘의 신뢰성 있고 정확한 성능을 위하여 실제 정지 카운터 (RSC)를 제안한다. 실험결과로부터 제안한 시스템은 복잡한 실제 도로 환경에서도 여러 차량을 동시에 추적할 수 있고, 정지 차량을 성공적으로 검지해냄을 확인한다.
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.
본 논문에서는 MPEG 기반의 동영상 데이터를 보호하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 기존의 고정된 셔플링 테이블을 사용하는 단순 전치 암호화의 경우 계산량이 적은 반면에 선택적 평문 공격에 취약한 난점을 가지고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해서는 프레임 단위로 셔플링 테이블을 동적으로 생성해야 하는데 이 경우, 동적인 셔플링 테이블 생성 시간과 키를 관리하는 것이 문제가 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 영상의 특징에 따라 적응적으로 변하는 인터리빙 알고리즘을 제안하고 이를 이용하여 DPCM 처리된 8*8 블록을 셔플링하여 일차적으로 영상을 스크램블링한 후 기존의 랜덤 셔플링 테이블을 이용하여 최종적으로 영상을 암호화하였다. 실험 결과 기존의 SEED를 이용한 암호화 방식에 비해 수행 시간이 약 10% 정도에 불과했고 암호화에 따른 압축률 감소 등의 문제는 보이지 않았다. 동영상 암호화는 인트라 프레임에 대해서는 정지영상과 통일한 방식의 암호화 방법을 적용하고 예측 프레임에서는 DC 계수 및 AC 계수에 비해 상대적으로 데이터량이 적으면서 암호화 효과가 좋은 움직임 벡터를 대상으로 암호화하였고 예측 프레임내의 인트라블록에 의한 암호화 효과가 떨어지는 것을 방지하기 위해 매크로 블록 셔플링 알고리즘을 이용하였다.
본 논문은 연속적으로 입력되는 비디오 영상에서 효과적인 얼굴 검출기와 칼만 필터를 이용하여 강인하게 얼굴을 추적하는 시스템을 제안한다. 효과적인 얼굴 검출기를 구성하기 위해 간단한 다섯 가지 타입의 Haar-like 특징값들을 이용하여 얼굴 특징을 추출한다. 추출된 특징값들은 PCA(Principal Component Analysis)를 이용하여 재해석되고, 해석된 주성분들을 SVM(Support Vector Machine)의 입력 값으로 사용하여 얼굴과 배경으로 분류한다. 검출된 얼굴의 정적정보와 프레임간 변화량을 이용한 동적정보를 칼만 필터(Kalman Filter)에 적용하여 얼굴을 추적한다. 실시간에 적용 가능한 시스템을 구현하기 위하여 얼굴 검출회수를 조정하여 처리속도를 향상시켰다. 실험결과, 평균 93.3%의 추적 성공률과 초당 15 프레임 처리 성능으로 강인한 실시간 얼굴 추적이 가능함을 보여주었다.
동영상에서 움직임 정보는 동$.$영상의 내용을 표현하는데 중요한 역할을 한다. 따라서 움직임 정보론 이용하여 동영상의 내용을 분석하고 검색하는 방법들이 다양하게 제안되고 있다. 지금까지의 움직임 정보에 관한 연구는 움직이는 동작의 분석보다는 단순한 움직임의 방향이나 궤적의 분석에 치중되고 있다. 본 논문에서는 객체의 동작을 분석하기 위한 방법으로 움직임에 의한 모양 변화를 표현하는 모양 변화 기술자(descriptor)를 소개하고, 모양 변화 축적도(shape variation map)를 이용한 모양 변화 표현방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 방법이 기존의 방법에 비하여 검색 효율측면에서 11%의 성능향상을 보였으며, 제안된 방법이 객체의 움직임에 의한 모양 변화를 효과적으로 표현하며, 인지적 관점의 움직임 검색에 이용 가능함을 보였다.
본 논문에서는 지능형 감시 시스템에 부합하는 기울기 히스토그램 및 폐색 추적을 통한 다중보행자 추적 시스템을 제안한다. 먼저, 연속 영상에서 보행자의 특징을 이용하여 보행자를 검출한다. 보행자의 특징을 획득하기 위해 HOG(Histogram of Oriented Gradient)를 기반으로 기울기의 방향성을 이용한 블록별 히스토그램을 생성하고, Linear-SVM(Support Vector Machine)의 학습을 통해 보행자만을 분류한다. 다음으로 보행자의 위치정보를 이용하여 추적을 행한다. 마지막으로 추적이 끝날 경우 내용기반 검색이 가능한 움직임 궤적 디스크립터를 생성한다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법보다 빠르고 정확한 움직임 추적에 효과적임을 증명하였다.
본 논문에서는 DS-CDMA 시스템을 위한 적응 혼합 검색형 동기획득 알고리즘의 성능을 저속 페이딩 환경에서 해석한다. 먼저, CDMA 순방향 링크에서의 간섭의 불안정성 (nonstationarity)에 효율적으로 대처하기 위해 CFAR (constant false alarm rate) 특성을 갖도록 동기획득 알고리즘을 설계한다. 설계된 알고리즘의 평균 동기획득 시간 (mean acquisition time)을 이론적으로 해석하고 주파수 선택성 레일라이 페이딩 환경에서 신호탐지 확률, 탐지실패 확률, 및 오경보 율을 유도한다. 성능 해석 시 저속 페이딩 환경을 고려해, 수신 신호의 포락선이 PDI(post-detection integration) 구간 동안 일정하다고 가정한다. 끝으로 설계된 동기획득 알고리즘 대하여 부 윈도우 (sub-window)의 크기, PDI 크기, 판정 임계치 등에 따른 동기획득 성능의 변화를 cdma2000 환경을 고려하여 분석한다.
본 논문은 은닉 마르코프 모델을 사용하여 사람의 특정한 행동을 인식하여 사용자에게 알려주는 지능형 영상 감시 시스템을 제안한다. 본 방법에는 카메라를 통해 입력된 영상에서 사람 영역을 찾은 후 발 영역만을 추출하여 특징이 되는 관측열을 생성한다 특징 영역은 입력 영상의 각 프레임을 16개의 영역으로 나누어 발바닥이 위치한 곳의 코드를 읽어 사용하고, 인식하고자 하는 패턴 행동들에 대해서는 각각의 관측열을 구하고 HMM의 Baum-Welch 알고리즘을 사용하여 학습한다. 인식에는 전향 알고리즘을 사용하여 입력된 행동과 학습된 행동을 확률적으로 비교하여 영상 내의 행동이 어떤 패턴 행동인지를 결정하여 출력한다. 제시된 방법은 복도에서 사람의 특정 행동을 인식하는데 성공적으로 적용될 수 있음을 실험을 통해 확인했다.
손동작을 인식하는 연구가 오랫동안 이뤄져 왔지만 대개의 시스템들이 값비싼 깊이 카메라를 사용하거나 여러 개의 카메라를 사용해 분석하는 등 그 비용이 크며 작동이 가능한 작업 공간이 지극히 제한적이었다. 본 논문에서는 가전제품을 원격 제어하기 위한 목적으로 두 개의 회전 모터를 사용해 작업 공간을 확대하고 저렴한 일반 카메라를 사용해서 효율적으로 손동작을 인식하기 위한 시스템을 제안한다. 이 시스템은 입력된 카메라의 자세 정보와 이미지상의 2차원적 손가락 위치 정보를 이용하여 3차원 궤적을 추정하고 이를 동작 평면으로 투영시켜 의미 있는 선형 동작 패턴으로 복원한다. 또한 본 논문에서는 개발된 시스템을 테스트하여 주어진 목적에 맞는 정확도를 가지는 작업 영역을 정의한다.
Artillery fire power due to effectiveness which is hard to predict well-planned and surprising attack can give a fear and shock to the personnel and is a very core weapon system and takes a critical role in wartime. Therefore in order to maximize operational effectiveness, Army required protecting artillery and takes a quick attack action through rapid construction of artillery's positions. The artillery use artillery's position to prevent exposure by moving to other position frequently. They have to move and construct at new artillery's positions quickly against exposing existed place by foe's recognition. These positions should be built by not manpower but engineering construction equipment. Because artillery positions have to protect human and artillery equipment well and build quickly. Military engineering battalion have lots of construction equipment which include excavator, loader, dozer, combat multi-purposed excavator, armored combat earthmover dump truck and so on. So they have to decide to optimal number of Team combining these equipments and determine construction sequence of artillery's position in operational plan. In this research, we propose to decide number of Team efficiently and allocate required construction's positions for each Team under constraints of limited equipments and time. To do so, we develop efficient heuristic method which can give near optimal solution and be applied to various situation including commander's intention, artillery position's priority or grouping etc. This heuristic can support quick and flexible construction plan of artillery positions not only for using various composition's equipment to organize Teams but also for changing quantity of positions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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