• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.131-140
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• 2017

As video equipments such as CCTV are used for various purposes in fields of society, digital video data processing technology such as automatic motion detection is essential. In this paper, we proposed and implemented a more stable and accurate motion detection system based on background subtraction technique. We could improve the accuracy and stability of motion detection over existing methods by efficiently processing color information of digital image data. We divided the procedure of color information processing into each components of color information : brightness component, color component of color information and merge them. We can process each component's characteristics with maximum consideration. Our color information processing provides more efficient color information in motion detection than the existing methods. We improved the success rate of motion detection by our background update process that analyzed the characteristics of the moving background in the natural environment and reflected it to the background image.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.1089-1095
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• 2010

We propose an image segmentation method for auto-teaching system of PCB (Printed Circuit Board) assembly inspection machines. The inspection machine acquires images of all components in PCB, and then compares each image with its standard image to find the assembly errors such as misalignment, inverse polarity, and tombstone. The component window that is the area of component to be acquired by camera, is one of the teaching data for operating the inspection machines. To reduce the teaching time of the machine, we newly develop the image processing method to extract the component window automatically from the image of PCB. The proposed method segments the component window by excluding the soldering parts as well as board background. We binarize the input image by use of HSI color model because it is difficult to discriminate the RGB colors between components and backgrounds. The linear combination of the binarized images then enhances the component window from the background. By use of the horizontal and vertical projection of histogram, we finally obtain the component widow. The experimental results are presented to verify the usefulness of the proposed method.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권4호
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• pp.361-369
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• 2002

제한된 구역내의 고정(static)된 감시 카메라를 통해 입력된 영상 데이터에 대해 움직임이 있는 물체를 검출하기 위해서는 주위 잡음(noise)에 대한 민감성(sensitivity)과 상황변화에 대해 대처할 수 있는 강인한 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 잡음이나 갑작스런 상황의 변화에 적절히 대응하여 움직임 물체를 추출하고 추적하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 초기 배경 모델(background model) 영상에 의해서 입력되는 영상 내에 이동 물체가 존재할 경우 각 화소의 주변의 변화를 고려하여 움직임 영역을 검출하였다. 움직임 영역의 화소들의 잡음 제거를 위해 형태학적 필터(morphological filter)를 사용하였고, 8-연결 성분 표시(connected component labeling)에 의해 개별적인 물체의 움직임을 검출하였다. 마지막으로 다양한 환경과 모델에 따른 실험결과와 통계적인 분석을 제시하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제8권3호
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• pp.329-339
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• 2007

본 논문은 연속적으로 입력되는 동영상에서 시공간 정보를 이용하여 다양한 조명환경에서도 실시간 적용이 가능한 얼굴영역 검출기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 연속된 두개의 연속 영상에서 에지 차영상을 구하고 연속적으로 입력되는 영상과의 차분 누적영상을 통해 초기 얼굴영역을 검출한다. 초기 얼굴영역으로부터 외부 조명의 영향을 없애기 위해, 검출된 초기 얼굴영역의 수평 프로파일을 이용하여 수직 방향으로 객체영역을 이분하며, 각각의 객체영역에 관해 주색상 밝기를 구한다. 배경과 잡음 성분을 제거한 후, 분할된 얼굴영역을 통합한 주색상 밝기 분포를 이용하여 타원으로 근사화 함으로써 정확한 얼굴의 기울기와 영역을 실시간으로 계산한다. 제안된 방법은 다양한 조명조건에서 얻어진 동영상을 이용하여 실험되었으며 얼굴의 좌 우 기울기가 $30^{\circ}$이하에서 우수한 얼굴영역 검출 성능을 보였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2005년도 추계학술대회논문집
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• pp.955-958
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• 2005

In this study, the wind load characteristics for a transmission tower is investigated considering the effect of the transmission lines through stochastic analysis. The assemblage of the transmission line and insulator are modeled as a double pendulum system connected to the SDOF model of the tower It is observed that the background component of the overturing moment induced by the wind response of the transmission line has considerable portion in the total overturning moment. Based on this result, a rotational viscoelastic damper (VED) is proposed for the mitigation of the transmission line reactions, which act as wind load transferred to the tower. To verify the effectiveness of the proposed strategy, time history analysis is conducted for different wind velocities and VED damping constants. From the analysis, the proposed VED is proved to be effective for mitigation of the background component rather than the resonance component of the transmission line reaction.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.185-189
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• 2004

For face recognition system, a face detector which can find exact face region from complex image is needed. Many face detection algorithms have been developed under the assumption that background of the source image is quite simple . this means that face region occupy more than a quarter of the area of the source image or the background is one-colored. Color-based face detection is fast but can't be applicable to the images of which the background color is similar to face color. And the algorithm using neural network needs so many non-face data for training and doesn't guarantee general performance. In this paper, A multi-scale, multi-face detection algorithm using PCA is suggested. This algorithm can find most multi-scaled faces contained in static images with small number of training data in reasonable time.

• 교육시설
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• 제14권4호
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• pp.86-95
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• 2007

This study clarifies the theoretical background and the floor plan characteristics of component schools in Small Schools Complexes. The recent researches have proved the enhancement of students' social relationship and school security in the new school environment. The findings fur the characteristics by analyzing the component schools from six school complexes follow: (1) Students can access their classrooms in component schools through main entrances, shared corridors and private corridors. (2) Teachers' area is segregated from students' area, which does not encourage the social relationship between teachers and students. (3) Some of special classrooms, which are generally considered as shared facilities in a Small Schools Complex, are planned within component schools for accommodating specialized educational programs. (4) A component school occupying multiple floors reduces Intelligibility of space and chances of users' visual contact to colleagues. Finally, this study proposed the alternative floor planning directions in order to improve users' social relationship in a component school.

• Journal of Communications and Networks
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• 제12권2호
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• pp.191-197
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• 2010

In this paper, we propose a novel methodology to identify border gateway protocol (BGP) updates associated with major events - affecting network reachability to multiple ASes - and separate them (statistically) from those attributable to minor events, which individually generate few updates, but collectively form the persistent background noise observed at BGP vantage points. Our methodology is based on principal component analysis, which enables us to transform and reduce the BGP updates into different AS clusters that are likely affected by distinct major events. We demonstrate the accuracy and effectiveness of our methodology through simulations and real BGP data.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.91-102
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• 2010

기존의 감시 시스템이나 차량 검출 시스템은 제한되고 불안정한 조명환경에서는 객체들을 검출하기 어렵다. 본 논문에서는 불안정한 조명의 영향에 의한 문제점들을 해결하기 위해 참조 배경 영상의 적응적인 갱신 기법을 제안한다. 처음 입력영상을 참조 배경영상으로 설정하고 에지 성분에 따라 3가지 블록 크기로 나눈다. 그리고 각 블록의 밝기 변화량, 안정성, 색상 정보 그리고 에지 성분을 이용하는 블록상태 분석법이 적용된다. 참조 배경 영상에서 갱신된 블록과 같은 블록 상태를 갖는 인접하는 블록들을 하나의 블록으로 병합시킨다. 제안하는 기법은 움직이는 객체와 불안정한 조명을 구별할 수 있어 강인한 참조 배경 영상을 생성할 수 있다. 그리고 제안하는 블록 상태 분석법은 참조 배경 영상을 운영적인 측면과 시간적인 측면에서 매우 효율적으로 갱신시킨다. 본 논문은 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 조명이 빠르게 변화하는 도로 환경에서 제안하는 기법이 군집화를 통해 차량을 안정적으로 검출함을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.87-98
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• 2011

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.