• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2007.02a
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• pp.18-24
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• 2007

T-DMB aBIFS 데이터 방송은 방송 AV 콘텐츠에 부가데이터를 연결하여 방송함으로써 대화형 방송 서비스를 가능하게 하고 있다. T-DMB 비디오 콘텐츠에서 움직이는 객체 부분에 부가데이터를 연결함으로써 시청 중에 사용자 Interaction을 통한 움직임 객체 영역의 정보 소비를 위한 응용을 고려할 때에, 저작단계에서 움직임 영역을 정의하고 이를 추적하는 도구가 필요하다. 본 논문에서는 $K264{\mid}AVC$비디오에 대해 효율적인 움직임 객체 영역 추적을 완전 부호화를 수행하지 않고 비트스트림에서 부호화 정보를 이용하여 움직임 영역을 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 움직임 정보 및 부분적으로 복원된 텍스쳐 정보를 사용하여 객체의 특성에 따라 적응적으로 객체의 특성점을 추적함으로써 빠른 처리 속도와 정확한 추적을 동시에 가능하게 한다. 실험을 통하여, 제안하는 방법이 움직임 정보만을 사용한 방법의 처리 속도와 유사하면서도 정확한 추적 성능을 보일 뿐만 아니라 다양한 유형의 객체에 대한 적응적인 추적이 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2005.05a
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• pp.227-230
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• 2005

최근 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야에서 일련의 동영상으로부터 움직이는 객체를 검출하고 추적하는 시스템에 대한 관심이 점차 높아지고 있다. 본 연구에서는 원격 제어에 의해 상하좌우 이동이 가능한 장치에 고정된 카메라를 이용하여 움직이는 단일 이동 객체를 추적할 수 있는 시스템을 구현하였다. 추적 시스템은 영상 획득 및 전처리 단계, 차영상 기법에 기반한 움직임 추정 단계와 추정된 중심점 좌표를 기준으로 카메라를 제어하는 추적 단계로 구성되어 있다. 구현된 이동 객체의 실시간 추적 시스템의 성능을 평가하기 위해 사람이 보통의 속도로 실내에서 이동하는 환경에서 실시간 추적 실험을 실시하였다. 그 결과 객체를 잃어버리지 않고 정상적으로 추적할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.238-240
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• 2004

인간과 컴퓨터와 사물이 유기적으로 연계되어 다양하고 편리한 새로운 서비스를 제공해 주는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서, 외부 환경의 감지와 제어 기능을 수행하는 센서 네트워크 기술이 최근 활발히 연구가 되고 있다. 이러한 센서 네트워크 기술은 저전력 저가격의 무선 통신 기술, 초소형 마이크로 프로세서 기술, 자동구성 이 가능한 ad-hoc 네트워크 기술, MEMS기술, 다양한 종류의 센서들과 이들의 표준화 노력, 그리고 임베디드 시스템 기술등의 발전으로 실현이 가능한 기술로서 평가되고 있다. 본 논문에서는 무선 센서 노드인 MICA2[1]와 자기장센서 HMC1002[2]를 이용하여 자기장의 변동을 감지하여 자성체의 위치를 파악하는 시스템의 설계 및 구현을 다룬다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1996.04a
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• pp.593-596
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• 1996

멀티미디어 통신기술을 이용한 통신 환경의 구축은 초고속, 광대역으로 발전하는 통신기술의 발전과 날로 고도화 되는 컴퓨터 기술의 발달에 힘입어 그 적용범위가 확산되고 있다. 특히 이러한 환경에서 동영상의 통신은 기존의 문자, 그래픽 혹은 정지화상을 이용한 통신에서 보다는 더욱 많은 정보를 사용자에게 이해하기 쉽게 전달한다는 점에서 그 응용분야가 증대되고 있다. 그러나 기존의 동영상 통신에서는 동영상이 화상회의 등의 예에서 보듯이 사용자에게 단순히 영상정보를 제공하는 수단으로서만 이용이 되었다. 진정한 의미의 양방향 통신을 위해서는 이러한 동영상에 대한 사용자의 제어가 가능한 인터페이스가 필요한데, 본 연구에서는 이러한 인터페이스의 구축을 위한 기반기술로써 동영상내의 물체 추적방법에 대해 소개한다. 개발된 방법은 영상의 밝기나 형태변화에 민감하지 않고 추적물체의 모델링을 자동적으로 할 수 있다는 점에서 기존의 영상처리 방법과는 구별된다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.1
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• pp.97-106
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• 2009

WLAN(wireless local area network)-based positioning is the most attractive because it does not require any special equipments dedicated for positioning even though it is less accurate than the other strategies. Applying our WLAN-based decision tree method for indoor positioning, we obtained pedestrian's tracks, and performed stochastic confidence tests on the tracks in order to validate them.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.27 no.3
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• pp.308-317
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• 2022

Researches are underway to efficiently reduce the size of video data transmitted and stored in the image analysis process using deep learning-based machine vision technology. MPEG (Moving Picture Expert Group) has newly established a standardization project called VCM (Video Coding for Machine) and is conducting research on video encoding for machines rather than video encoding for humans. We are researching a multitask that performs various tasks with one image input. The proposed pipeline does not perform all object detection of each task that should precede object detection, but precedes it only once and uses the result as an input for each task. In this paper, we propose a pipeline for efficient multitasking and perform comparative experiments on compression efficiency, execution time, and result accuracy of the input image to check the efficiency. As a result of the experiment, the capacity of the input image decreased by more than 97.5%, while the accuracy of the result decreased slightly, confirming the possibility of efficient multitasking.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.12A
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• pp.2109-2119
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• 2001

In this paper, a fast information extraction algorithm for object-based MPEG-4 application from MPEG-2 bit-steam is proposed. For object-based MPEG-4 conversion, we need to extract such information as object-image, shape-image, macro-block motion vector, and header information from MPEG-2 bit-stream. If we use the extracted information, fast conversion for object-based MPEG-4 is possible. The proposed object extraction algorithm has two important steps, namely the motion vectors extraction from MPEG-2 bit-stream and the watershed algorithm. The algorithm extracts objects using user\`s assistance in the intra frame and tracks then in the following inter frames. If we have an unsatisfactory result for a fast moving object, the user can intervene to correct the segmentation. The proposed algorithm consist of two steps, which are intra frame object extracts processing and inter frame tracking processing. Object extracting process is the step in which user extracts a semantic object directly by using the block classification and watersheds. Object tacking process is the step of the following the object in the subsequent frames. It is based on the boundary fitting method using motion vector, object-mask, and modified watersheds. Experimental results show that the proposed method can achieve a fast conversion from the MPEG-2 bit-stream to the object-based MPEG-4 input.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.12
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• pp.1022-1030
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• 2006

The location awareness is an important part of many ubiquitous computing systems, but a perfect location system does not exist yet in spite of many researches. Among various location tracking systems, we choose the RFID system due to its wide applications. However, the sensed RSSI signal is too sensitive to the direction of a RFID reader antenna, the orientation of a RFID tag, the human interference, and the propagation media situation. So, the existing location tracking method in spite of using the particle filter is not working well. To overcome this shortcoming, we suggest a robust location tracking method with a double layered structure, where the first layer coarsely estimates a tag's location in the block level using a regression technique or the SVM classifier and the second layer precisely computes the tag's location, velocity and direction using the particle filter technique. Its layered structure improves the location tracking performance by restricting the moving degree of hidden variables. Many extensive experiments show that the proposed location tracking method is so precise and robust to be a good choice for implementing the location estimation of a person or an object in the ubiquitous computing. We also validate the usefulness of the proposed location tracking method by implementing it for a real-time people monitoring system in a noisy and complicate workplace.

• Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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• v.16 no.1
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• pp.1-8
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• 2013

This study focuses on a ship detection and tracking method using Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) radar used for horizontal surveillance. In general, FMCW radar can play an important role in maritime surveillance, because it has many advantages such as low warm-up time, low power consumption, and its all weather performance. In this paper, we introduce an effective method for data and signal processing of ship's detecting and tracking using the X-band radar. Ships information was extracted using an image-based processing method such as the land masking and morphological filtering with a threshold for a cycle data merged from raw data (spoke data). After that, ships was tracked using search-window that is ship's expected rectangle area in the next frame considering expected maximum speed (19 kts) and interval time (5 sec). By using this method, the tracking results for most of the moving object tracking was successful and those results were compared with AIS (Automatic Identification System) for ships position. Therefore, it can be said that the practical application of this detection and tracking method using FMCW radar improve the maritime safety as well as expand the surveillance coverage cost-effectively. Algorithm improvements are required for an enhancement of small ship detection and tracking technique in the future.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.22 no.4
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• pp.641-647
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• 2018

Recently, CCTV, which provides video information for multiple purposes, has been transformed into an intelligent, and the range of automation applications increased using the computer vision. A highly reliable detection method must be performed for accurate recognition of pedestrians and vehicles and various methods are being studied for this purpose. In such an object detection system. In this paper, we propose a method to detect a large number of pedestrians by acquiring three characteristic information that features of color information using HSI, motion vector information and shaping information using HOG feature information of a pedestrian in a situation where a large number of pedestrians are moving. The proposed method distinguishes each pedestrian while minimizing the failure or confusion of pedestrian detection and tracking. Also when pedestrians approach or overlap, pedestrians are identified and detected using stored frame feature data.