• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.163-170
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• 2007

본 논문에서는 압축된 비디오 신호의 움직임 벡터 및 DCT 계수로부터 움직임 객체를 추출하는 새로운 기법을 제시한다. 움직임 객체 추출에 관한 기술은 내용 기반 검색, 타겟트래킹 등 다양한 분야에서 필요로 한다. 움직임 객체 블록의 추출을 위해서 움직임 벡터와 DCT계수 가 선택적으로 이용되는 2-모드 방식의 기법이 제시된다. 또한, 제시된 기법은 DCT 변환 영역상의 계수들만을 이용하기 때문에 완전히 복호화된 정보를 필요로 하지 않는 장점을 갖는다. 제시된 기법을 바탕으로 몇 가지 테스터 영상에 대해 모의 실험을 실시한 결과 양호한 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.84-86
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• 2001

A new navigation method is developed and implemented for mobile robot. The mobile robot navigation problem has traditionally been decomposed into the path planning and path following. Unlike tracking-based system, which minimize intercept time and moved mobile robot distance for optimal rendezvous point selection. To research of random moving object uses algorithm of Adaptive Control using Auto-regressive Model. A fine motion tracking object's trajectory is predicted of Auto-regressive Algorithm. Thus, the mobile robot can travel faster than the target wi thin the robot's workspace. The can select optimal rendezvous point of various intercept time.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.57-65
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• 2008

Recently many researches on intelligent robots have been studied. An intelligent robot is capable of recognizing environments or objects to autonomously perform specific tasks using sensor readings. One of fundamental problems in vision-based robot applications is to recognize where it is and to decide safe path to perform autonomous navigation. However, previous approaches only consider well-organized environments that there is no moving object and environment changes. In this paper, we introduce a novel navigation strategy to handle occlusions caused by moving objects using various computer vision techniques. Experimental results demonstrate the capability to overcome such difficulties for autonomous navigation.

• 한국항행학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.8-14
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• 2008

본 논문에서는 미지의 환경에서 알려지지 않는 이동 물체를 추적하는 기법을 제안하였다. 이 기법은 기존의 JPDA 방법에 비해서 컴퓨터 계산시간이 매우 단축되는 장점이 있다. 제안된 기법은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 추적의 특성을 확인하였다. 본 기법은 파라메터의 선정이 매우 중요한데 본 논문에서는 파라메터 선정을 위한 relaxation 기법을 함께 제안하여 실제 응용에 문제가 없는 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -3
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• pp.1416-1419
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• 2002

This paper describes an implementation method for the people counting system which detects and tracks moving people using a fixed single camera. This system counts the number of moving objects (people) entering the security door. Moreover, the detected objects are tracked by the proposed tracking algorithm before entering the door. The proposed system with In-tel Pentium IV operates at an average rate of 10 frames a second on real world scenes where up to 6 persons come into the view of a vertically mounted camera.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권5호
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• pp.1218-1230
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• 2019

This study proposes a novel video traffic flow detection method based on machine vision technology. The three-frame difference method, which is one kind of a motion evaluation method, is used to establish initial background image, and then a statistical scoring strategy is chosen to update background image in real time. Finally, the background difference method is used for detecting the moving objects. Meanwhile, a simple but effective shadow elimination method is introduced to improve the accuracy of the detection for moving objects. Furthermore, the study also proposes a vehicle matching and tracking strategy by combining characteristics, such as vehicle's location information, color information and fractal dimension information. Experimental results show that this detection method could quickly and effectively detect various traffic flow parameters, laying a solid foundation for enhancing the degree of automation for traffic management.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.289-298
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• 2009

능동 윤곽선 모델, 즉 스네이크 알고리즘은 물체 탐지 및 추적에 사용되는 유용한 알고리즘이다. 그러나 이 알고리즘은 요소별 가중치 부여 및 반복단계 시 많은 변수가 필요하고, 초기화 애로 및 계산상 불안정성 등의 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하여 보다 효과적인 이동물체 탐지 및 추적을 위해 기존 스네이크 알고리즘의 외부 에너지를 개선한 새로운 에너지 보정 스네이크(ECS) 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 이동물체 이동 시 획득한 차영상 이미지를 4개의 방향성 이미지로 복사하고 각 이미지 픽셀에 대해 누적 연산 후 에너지 강화배열 내 저장 및 노이즈 제거를 통해 안정적인 이미지, 즉 외부 에너지를 획득한다. 또한 별도로 계산된 내부 에너지를 통해 얻어진 윤곽선(contour)을 외부 에너지에 병합함으로써 빠르고 쉬운 이동물체 탐지 및 추적이 가능하다. 제안한 알고리즘의 효용성을 확인하기 위해 3가지 상황을 대상으로 실험하였다. 실험 결과, 제안한 알고리즘이 기존 스네이크 알고리즘에 비해 탐지율은 평균 6$\sim$9%, 추적율은 6$\sim$11% 정도의 향상을 보였다.

• 인지과학
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• 제16권4호
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• pp.333-349
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• 2005

본 논문에서는 인간의 시각처리 원리 및 블록기반 영상처리기법에 바탕을 둔 실시간 이동물체 추적시스템을 소개한다. 제안하는 실시간 아동물체 추적시스템은 인간의 망막이 갖고 있는 생물학적 메커니즘의 장점을 활용하기 위하여 광각렌즈를 장착한 CCD(Charge-Coupled Device) 카메라와 펜-틸트-줌(Pan-Tilt-Zoom) 카메라를 사용하여 줌인(zoom-in)과 줌아웃(zoom-out) 효과를 동시에 발생시킬 수 있도록 구성되었고, 추적의 오차를 줄이기 위하여 입력되는 영상을 개별 화소 단위가 아닌 여러 개의 블록으로 나누어 처리하는 방식을 채택하여 영상처리를 빠르게 함과 동시에 미세한 잡영도 제거하여 이동하는 물체를 실시간으로 효율적이고도 빠르게 추적한다. 제안하는 시스템의 성능을 확인하기 위해 여러가지 형태의 실험을 수행하였으며 분석 결과를 통해 제안하는 시스템이 미세한 잡영에 거의 방해를 받지 않으면서도 움직이는 물체를 빠르게 감지해서 펜-틸트-줌 카메라를 올바르게 제어함을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권1호
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• pp.89-101
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• 2015

본 논문에서는 비냉각방식 적외선 스테레오 카메라 시스템을 이용하여 고속으로 이동하는 고온의 소형 물체의 3차원 위치를 추정함에 있어서 무작위로 추정되는 그 위치를 확률 모델로 표현하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 확률적 위치 모델은 디지털 영상으로 인한 픽셀위치의 오차(pixel position error)와 비냉각식 적외선 카메라에서 영상을 취득하는 순간의 차이에 의한 지터오차(jitter error)로부터 유도되는데, 두 가지 오차를 결합한 통합 오차확률모델을 수학적으로 제시하고 실험을 통하여 그 효용성을 보여준다. 우선 본 논문에서 고안한 적외선 카메라의 지터 측정기를 이용하여 적외선 카메라에서 발생하는 타이밍 지터를 통계적으로 관찰하여 확률모델을 설정한다. 또한 디지털 영상의 스테레오 정합 과정에서 발생하는 픽셀 오차에 의하여 정확도가 떨어지는 측정거리를 확률모델로 정의한다. 실험 측정 결과, 지터는 가우시안 확률분포로 모델링하는 것이 가능하며, 픽셀오차는 균일 확률분포로 모델링된다. 이 두 가지 확률분포를 갖는 오차는 상호 독립으로서 선형 결합되는데, 전체 오차에 대한 확률분포는 지터오차 변수의 확률분포와 픽셀위치오차 변수의 확률분포를 컨볼루션함으로써 유도된다. 실제 고속 이동체에 대하여 정밀한 3차원 궤적측정기와 자체 구현한 적외선 스테레오 카메라 시스템을 이용하여 제안한 확률모델을 3차원 위치추적 실험에 적용한 결과 95% 신뢰도 구간에서 물체의 위치를 추정하는 것을 확인하였다. 즉, 물체의 위치를 정확하게 측정하는 것은 이론적으로는 불가능하며, 확률모델을 통하여 물체의 위치를 표현하는 것이 타당함을 확인할 수 있다. 본 논문에서 제안한 확률모델은 적외선 스테레오 카메라를 이용한 거리측정에서 부정확함을 확률적으로 모델링하여 위치정보에 대한 불확실성을 보정해주며, 특히 적외선 스테레오 카메라를 이용한 고속 물체의 위치추적 및 거리측정에서 이론적, 실험적 토대를 제공할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권5호
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• pp.1167-1176
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• 2004

인터넷 기술의 발달로 다양한 응용분야의 컴퓨팅 환경은 상당한 변화를 겪어 왔다. 특히 지난 3년여 동안 물류분야에서는 물류 회사간 인터넷 기반의 가상 비즈니스 활동 또는 서비스 아키텍처를 의미하는 e-로지스틱스라는 새로운 개념에 대한 활발한 연구가 진행되었다. 효과적인 e-로지스틱스 프레임워크 구축을 위해서 GIS, GPS 및 시공간 데이터베이스를 포함하는 이동체 기술 개발이 진행 중에 있다. 이동체 기술은 자동차, 비행기, 선박 등과 같이 시간에 따라 공간상의 위치를 변경하는 시공간 객체에 대한 효율적인 데이터 관리를 의미한다. 그러나 기존의 관련 시스템은 여러 가지 이유로 이동체에 대하여 오직 가장 최근에 검출된 위치정보만을 관리하기 때문에, 과거 및 미래의 불확실한 위치 추정방법에 대한 구체적인 제시는 미약한 상태에 있다. 따라서 이 논문에서는 이동체에 대한 이력정보 관리와 이를 이용한 과거의 위치 추정이 가능한 시스템을 제안한다. 이를 위해 물류 운송차량 위치 추적을 위한 모델링과 데이터베이스 및 시스템 구조를 제시한다. 아울러 제안 시스템을 e-로지스틱스 분야의 주요 응용인 택배 차량에 대한 위치정보 불확실성 처리 시나리오에 적용하는 예를 가지고 설명한다.