Object tracking is a common vision task to detect and trace objects between consecutive frames. It is also important for a variety of applications such as surveillance, video based traffic monitoring system, and so on. An efficient moving vehicle clustering and tracking algorithm suitable for traffic monitoring system is proposed in this paper. First, automatic background extraction method is used to get a reliable background as a reference. The moving blob(object) is then separated from the background by mean shift method. Second, the scale invariant feature based method extracts the salient features from the clustered foreground blob. It is robust to change the illumination, scale, and affine shape. The simulation results on various road situations demonstrate good performance achieved by proposed method.
연속미디어 데이터를 인터넷을 통해 서비스하기 위해서는 서버의 과부하, 네트워크의 혼잡, 사용자에 대한 응답시간 지연 등의 문제를 해결하여야 한다. 본 논문에서는 연속미디어 프록시 캐쉬에서 데이터를 관리하는 PPC(Popularity-based Prefix Caching) 기법을 제안한다. 사용자 접근 패턴을 반영하는 PPC 기법은 객체들의 앞부분 데이터를 그 객체의 인기에 비례하여 캐슁함으로써 사용자에 대한 초기지연시간을 감소시키고, 캐쉬 공간을 효율적으로 활용하고자 한다. 연속미디어에 대한 사용자 접근의 특성이 이산미디어와는 상이하다는 점을 고려하여, 연속미디어의 인기도를 더욱 정확하게 나타내기 위해서 각 연속미디어에 대한 사용자의 재생 데이터 양과 접근의 최근성을 반영하는 인기도를 제안한다. 그리고 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위하여 인터넷 방송국 VOD 서버의 로그 데이터를 이용한 트레이스 기반 모의 실험을 수행하였다. 그 결과, PPC 기법은 BHR, 초기 지연 시간, 재배치의 측면에서 기존의 LRU, LFU 캐슁 기법들에 비하여 성능이 향상되었고, 특히, 초기 지연시간과 재배치 오버 헤드의 감소 측면에서 매우 우수한 성능을 보였다.
시스템엔지니어링은 오늘날의 기업에 무척 중요하며 요구공학은 전반적인 과정상 중요한 단계이다. 요구공학은 고객으로부터 요구사항을 도출하고 문서화하는 것으로 시스템 개발의 첫 번째 단계이며, 시스템을 설계 제작하고 시험하고, 운영 유지하는 모든 과정이 요구사항에 관련되어 있어 프로젝트 성공의 매우 중요한 사항으로 평가된다. 프로젝트 성공을 위해 빈약한 요구사항을 최소화하도록 객체 지향 요구공학이 제안되어 졌다. 객체 지향 요구공학은 요구사항 각각에 대하여 기능성은 물론 제품과 프로세스에 대한 정보를 통합하여 관리하는 접근방식이다. 본 논문은 객체 지향적 요구사항 관리의 모범인 OCH(Operations Concept Harbinger)의 개념 적용을 통하여 사용자 요구 수집단계에서 다양한 이해관계자의 의견을 동시에 통합적으로 수렴하여 사용자 요구를 요구사항으로 전환하고 요구사항별로 추적함으로써 무기체계 획득을 위한 정확한 요구사항 개발과 관리를 가능케 하고 사용자 요구누락 및 왜곡을 방지하며 통합적 프로젝트 관리가 가능토록 제안하는 것이다.
최근 다양한 멀티미디어 서비스를 지원하기 위한 통신망 관리와 서비스 관리가 통합된 개방형 정보 통신망의 구조가 요구되고 있다. 이러한 구조를 기반으로, TINA-C(Tele-communications Information Networking Architecture-Consortium)에서는 분산 환경에서 분산 어플리케이션 객체들에 대한 복잡한 서비스 및 관리 인터페이스들을 간결하도록 객체그룹의 개념을 정의하고 있다. 이러한 환경 속에서 트레이딩 서비스는 통신 서비스를 제공하는 객체그룹간의 상호작용을 지원하는데 매우 중요하다.따라서, 본 논문에서는 객체그룹간의 상호접속을 지원할 수 있는 트레이딩 기능과 이들 트레이더들간의 연동을 위한 트레이더 연합 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 우리는 트레이더의 중개자로서 Cooperator를 설계하여 기존의 트레이더와 연동시켰다. 이러한 결과로서 우리의 새로운 트레이더 연합 모델에서 Cooperator는 객체그룹간의 상호접속에서 객체들의 접속 권한의 체크 기능과 기존의 트레이더 연합모델의 문제점인 트레이더들간의 단 방향 연결문제를 보완하여 양방향 연결 기능을 갖도록 하였다. 끝으로, 이러한 해결 과정을 보이기 위해 트레이더와 Cooperator들로 이루어진 본 연합모델에서 분산 객체그룹간의 상호접속 절차과정과 사건 추적 다이어그램을 보였다.Abstract Recently, the open networking architecture is required to support various multimedia services as integrated functions of network management and service management. Based on this architecture, TINA-C defines an object group concept for simplifying complex management and service interfaces, when distributed application is executed in distributed environments. Within the support environment the trading service is an important of the interacting object groups which provide a telecommunication service.Hence, we suggest the trader federation model for supporting interconnections between object groups and among existing traders by using the cooperator we designed, as an intermediator among traders. Our cooperator has functions for checking access rights of objects in object groups, and for providing bidirectional linkage among traders. Up to now, the existing trader federation models have a single directional linkage for interactions among traders. Finally, we showed the interface procedure and the event trace diagram of distributed object groups using our model consisted of traders and the cooperators.
동영상에서의 움직이는 객체 검출과 추적은 객체 식별, 상황인식, 지능형 영상 감시 시스템 등 많은 시각 기반 응용 시스템에서 기본적이고 필수적인 전처리 작업이다. 본 논문에서는 배경과 조명이 실시간으로 변화하는 상황에서 움직이는 객체를 빠르고 정확하게 추출하고 움직이는 객체가 다른 물체에 가려지는 경우에도 강인하게 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 객체의 효과적인 검출을 위해서 효과적인 고유 공간과 Fuzzy C-means(FCM) 를 결합하여 사용하고 검출된 객체를 강인하게 추적하기 위해 Conditional Density Propagation (CONDENSATION) 알고리즘을 사용한다. 먼저 Principal Component Analysis(PCA)를 이용하여 배경 영상에서 수집한 학습데이터를 주성분(Principal component)으로 선형변환 한다. 주성분들의 고유 특성에 대한 해석을 통하여 객체와 배경에 대하여 판별 능력이 우수한 주성분을 선별하여 고유 배경을 구성한다. 다음으로 이전단계에서 구성된 고유 벡터와 입력 영상을 결합한 연산 결과를 FCM의 입력 값으로 사용해서 객체를 검출한다. 최종적으로 검출된 객체의 좌표를 CONDENSATION의 입력으로 사용해서 객체를 추적한다. 고정된 카메라에서 조명변화와 배경변화에 적용 가능한 시스템을 구현하기 위해 고정된 카메라에서 움직이는 다양한 객체가 포함된 영상을 수집하여 학습데이터로 구성하여 사용하였다. 실험 결과에 따르면 제안하는 방법이 조명변화와 배경변화 그리고 객체의 부분적 움직임에 모두 강인하게 객체를 검출하고 다른 물체나 배경에 의해 객체가 일부 가려지더라도 객체를 추적함을 보여준다.
Positioning technology for moving object is an important and essential component of ubiquitous. Also RFID(Radio Frequency IDentification) is a core technology of ubiquitous wireless communication. In this study we adapted kalman-filter theory to RFID-based Positioning System in order to trace a time-variant moving object and verify the positioning accuracy using RMSE (Roong technology for moving object is an important and essential component of ubiquitous Mean Square Error). The purpose of this study is to verify an effect of kalman-filter on the positioning accuracy and to analyze what does each design factor have an effect on the positioning accuracy by means of simulations and to suggest a standard of optimal design factor of a RFID-based Positioning System. From the results of simulations, Kalman-filer improved the positioning accuracy remarkably; the detection range of RFID tag is not a determining factor. The smaller standard deviation of detection range improves the positioning accuracy. However it accompanies a smaller fluctuation of the positioning accuracy. The larger detection rate of RFID tag yields the smaller fluctuation in the positioning accuracy and has more stable system and improves the positioning accuracy;
무인감시시스템은 무선 칩 같은 기초적인 센서를 이용하는 분야는 많이 연구 되어 왔으며. 카메라를 주요 센서로 하는 영상감시체계 연구 분야가 활성화 되고 있다. 본 논문에서는 다양한 영상검지기법을 조사 분석한 결과를 토대로 영상 객체 인식 기법을 적용한 지능형 영상검지 시스템을 제안하였다. 이 지능형 영상검지 시스템은 사건 전후의 상황을 쉽게 추적 판단 할 수 있으며, 확실한 증거와 다양한 정보를 확보 할 수 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 지능형 영상 검지 시스템은 교통상황 관리, 재난 경보 등 다양한 무인감시시스템에 활용 될 것이다.
본 논문에서는 가상과 현실을 이어주는 하나의 방법인 마커(Marker)인식방법에서 멀티마커방법을 사용하여 복잡한 환경이나 또는 손으로 가려지는 현상에서도 추적이 가능한 기법을 제안한다. 기존의 마커인식 방법은 한 개의 마커에만 의존하기 때문에 마커가 가려짐 현상에서 객체가 깜박이는 현상을 볼 수 있는데 이 시스템에서 마커가 가려지더라도 여러 개의 마커가 가려진 마커를 대신함으로써 증강된 객체가 나타남을 확인 할 수 있다. 이러한 기술을 구현하기 위해 관점 매트릭스(perspective matrix)를 이용한 멀티 마커 추정 방법으로 다른 연산이 없기 때문에 빠르게 추정 할 수 있는 것이 특징이다. 구현된 기술은 영상으로부터 다양한 환경에서 마커를 인지하고 위치를 추정하는 기술로써 다양한 환경에서 3차원 객체를 표현 할 수 있다.
구조화 조명을 사용한 거리측정에 동적계획법을 적용함으로써 거리 측정의 정확성이 대폭 향상된 방법을 제안하였다. 구조화 조명을 사용한 거리 측정방법은 거리정보가 조명에 해당하는 화소의 위치에 의해 계산될 수 있다는 점을 이용한 것이다. 그러나, 이 구조화 조명 빛이 물체의 표면에서 흡수되거나 반사됨으로서 흐리거나 잘 보이지 않는 경우가 많다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서는 동적계획법을 사용하였다. 동적 계획법을 위한 셀간 비용(cost)값은 화소 밝기 값의 역수를 사용하였으며, 상단과 하단에 각각 시작선 혹은 목표선을 설정하였다. 이 알고리즘의 장점은 동적 계획 법의 최적화 능력을 사용하므로, 구조화 조명선의 약한 흔적이나 부분적으로 절단된 조명선 위치도 잘 찾아낼 수 있다. 이 알고리즘을 사용하여 다양한 3 차원 물체를 복원한 실험 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 MPEG-2비디오 스트림에서 복호화 과정 없이 압축비디오에서 직접 얻을 수 있는 정보들을 활용하여 움직이는 객체를 추적하고 해석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 MPEG-2의 움직임 벡터로부터 근사적으로 움직임 플로우(motion new)를 구성하고, 전역 적인 움직임 플로우로부터 일반화된 Hough 변환을 이용 카메라의 기본적인 움직임인 팬(pan), 틸트(tilt), 줌(zoom)량 등을 계산하였다. 계산된 카메라 움직임은 국부적으로 일어나는 객체의 움직임을 보정하는데 사용하였다. 움직이는 객체의 추적은 사용자가 원하는 객체를 바운딩 박스 형태로 정의함으로 시동된다. 이후의 객체의 추적은 카메라 움직임이 보정된 객체의 움직임 플로우를 한 GOP(Group of Pictures)단위로 면적 기여도에 따라 누적하여 추적하였다. 또한 추적오차의 누적을 막기 위해 매 GOP마다 DCT(Discrete Cosine Transform) 정보를 이용하여 초기 바운딩 박스와 매칭을 통해 객체의 영역을 재 설정하였다. 제안된 방법은 압축된 비디오 스트림에서 직접 정보를 얻음으로써 계산속도의 향상을 기할 수 있으나, 압축된 MPEG-2 비디오에서 얻을 수 있는 정보들이 최대 블록 단위이므로 객체의 정의도 블록단위 이상의 객체로 제한되며, 이용한 수 있는 정보가 제한되어 있기 때문에 정확한 객체추적보다는 근사적인 객체추적에 적합하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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