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지우 경
5 years ago
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1 Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society Vol. 14, No. 4 pp , 김관중 1* 1 한서대학교항공소프트웨어공학과 A study for object recognition based on location information Kwan-Joong Kim 1* 1 Department of Aerospace Software Engineering, Hanseo University 요약본논문에서는일정지역내에진입한영상객체에대한객체인지방안을제안한다. 이방안은특정지역내에진입한객체의행동패턴을검출하고추적하는응용모듈에필요하다. 객체인지에대한부분은여러응용모듈에서적용될수있는방안으로단순히영상정보의인식범위에서실제좌표에대한인식으로의확대를위한것이다. GPS 좌표와영상정보의정합을통하여개체의위치좌표를추출함으로서지정영역에서인지된객체의위치를탐색한다. Abstract In this paper, we propose a method of object recognition to real image object which enter into an area. We needs this method for an application module to detect and trace the moving pattern of some objects entered into an specific area. A scheme to the object recognition is adopted to some applied modules that it is moved from only real image information recognition to real coordination recognition. the mapping between the GPS coordination and real image information provides object coordination. Key Words : Sensor network, CCTV, GPS, Coordination information 1. 서론 최근일정지역내에진입한객체정보에대한인식을적용한애플리케이션에대한연구및개발이주목받고있다 [1-3]. 이는위험지역내에진입한객체혹은관심지역내에진입한객체에대한행동패턴을인식한후사전에지정된행동패턴을정합하여분석하는개발을위한것이다. 객체인지는일정한지역내에진입한객체의영상정보와이동객체가갖는 GPS 정보를기반으로영상화면내에객체에대한 2차원위치정보를추출하는것이다 [4-7]. 이렇게하면일정지역내에진입한영상객체에대한 2차원위치파악이가능하게되어객체에대한추적혹은특정객체의정보수집등의특정업무를지원할수있게된다. 객체가일정지역에진입을하게되면센서네트워크를통해센서카메라의해당영상정보가입력되지만이는단순히카메라영상정보만입력되는방식의 객체인지와는차이가있다. 특정지역내에진입한영상객체에대한인지수행을통하여해당영상객체의정확한위치정보와나아가서객체의신원을파악할수있는것으로확대되는것이다. 영상객체의 GPS 좌표와 3차원영상정보의정합을통하여객체에대한인지를수행하는것으로영상화면에진입한객체에대한위치인식을유도한다. 객체인지에대한위치정보추출은다른응용애플리케이션에적용할수있는부분으로특정분석시나리오에맞게인지된객체에대한정보모니터링을수행할수있다 [8-15]. 따라서본논문에서는영상센서지역내에영상객체가진입하게되면해당영상정보에대한 GPS 좌표정보와영상정보를정합하여객체의 2차원위치정보를추출하는방안을제안한다. 이러한객체인지를통하여여러상황시나리오에대한응용개발이가능해지며, 필요에따라요소기술로서의역할을수행하게되는것이다. 본논문의구성은다음과같다. 2장에서는인식된영상객 * Corresponding Author : Kwan-Joong Kim(Hanseo Univ.) Tel: kjkim648@hotmail.com Received March 12, 2013 Revised April 3, 2013 Accepted April 11,

2 체정보에대한분류방안을기술하며, 3장에서는분류된객체정보를기반으로객체인지수행에대한방안을기술한다. 그리고끝으로 4장에서결언을맺고자한다. 2. 객체분류 상황인식기술의영상상황인식부문을위하여객체인지가필요하다. 객체인지는영상객체와 GPS 좌표의정합을통한영상객체추적및영상상황분석을용이하게하기위하여고정형영상센서기반의영상정보추출이이루어지고추출된영상정보를적응적차영상을이용한객체검지및추출을한다. 영상객체추출시레이블링과필터링을통한객체추출의추출률을높이고 AdaBoost기반학습알고리즘을통하여객체를분류한다. 본논문에서는 AdaBoost기반학습알고리즘을이용한객체분류를 3가지 - 어린이와같은작은객체, 작은객체와어른객체, 차량객체 - 로분류하였는데이는영상상황분석을위함이다. 분류된객체는 2차원영역보간법을이용하여영상객체좌표와 GPS 좌표를정합한다. 좌표의정합은기준이되는 4개의영상좌표에 GPS 좌표를입력하여 Bilinear Interpolation 기법을사용해정합한다. 정합된좌표를통하여객체 ( 보행자객체등 ) 가인지된다. Fig. 1은객체인지에대한그림이다. [Fig. 2] Static image extraction 2.2 객체검지및추출비디오감시시스템에서는카메라의위치가대부분고정되어있기때문에, 배경제거 (Background Subtraction) 기법이널리사용되고있다. 배경제거를수행하려면먼저배경모델 (Background Model) 을 학습 시켜야한다. 배경이학습되면, 현재영상을배경모델과비교하여배경부분을제거한다. 배경을제거한후남겨진객체는당연히새로나타난전경객체가된다. 보행자와자동차를인식하는문제는다양한환경에서복잡한계산을필요로하므로실시간으로이를처리하기위해서는효율적인전처리과정이필요하다. 이를위해차영상이라는비교적효율적인영상처리기법을활용하여객체의분류이전에객체의가능성이있는이동영역을추출한다. 동영상으로촬영한연속된배경영상들을평균화하여평균화된배경영상을생성한다. 이러한과정을통하여생성된평균화배경영상은단일영상에비해잡음에강력한장점을가진다. Fig. 3은연속된배경영상을보여주고있다. [Fig. 1] Object recognition 2.1 영상센서기반영상추출고정형영상센서 (SCC-5303) 는영상객체분석용영상정보를추출한다. 추출된영상정보는객체추출및영상분석을위하여비디오서버 (Viewstar20DE[2채널]) 를통해 TCP/IP 프로토콜로중앙센터의서버로전송된다. Fig. 2 는고정형영상센서를이용한영상추출의예이다. 2.3 객체영역추출실시간으로획득되는관심지역의동영상으로부터차영상을이용하여이동하는객체의후보영역을감지한다. 차영상은현재의시간차이를두고입력되는두영상의차를계산하고이를임계화 (Thresholding) 한것으로이를이용하면움직임이큰영역을찾아낼수있다. 객체추출영역을설정하여효율적이고빠르게객체를추출할수있다. Fig. 4는추출영역설정을통한평균화배경영상생성화면및객체추출의예이다. Fig. 5는객체분류과정을거쳐분류된결과영상들의예를보인다. 1989

한국산학기술학회논문지 제14권 제4호, 2013 [Fig. 4] Average image [Fig. 5] Pedestrian object using AdaBoost algorithm 3. 객체인지 3.1 위치정보매핑을 통한 객체인지 본 절에서는 영상센서를 통한 영상 좌표 정보와 GPS 좌표 정보를 이용하여 객체인지를 수행하는 과정을 기술 한다.

3 한국산학기술학회논문지 제14권 제4호, 2013 [Fig. 4] Average image [Fig. 5] Pedestrian object using AdaBoost algorithm 3. 객체인지 3.1 위치정보매핑을 통한 객체인지 본 절에서는 영상센서를 통한 영상 좌표 정보와 GPS 좌표 정보를 이용하여 객체인지를 수행하는 과정을 기술 한다. 객체인지는 입력된 4개의 기준이 되는 GPS 좌표들 을 이용하여 2차원 영역 보간법을 적용, 영상 내의 모든 화소들에 대한 GPS 좌표를 환산하여 계산된 좌표를 통하 여 인지한다. 본 연구에서는 보간을 위해 Bilinear Interpolation 기법을 사용하고, 좌표의 정합은 영상객체 를 인지하여 신원을 파악하기 위함이므로 정합된 좌표를 [Fig. 3] Sequential image 통하여 영상객체를 인지한다. Fig. 6은 GPS좌표와 영상 객체 좌표의 정합에 대한 그림이다. 1990

[Fig. 6] Mapping GPS and image coordinations Bilinear Interpolation은가장일반적인 Interpolation 방법으로서생성되는 pixel은가장가까운 4개의

영상부분에대해적용된 2차원좌표정보를기준점영역안에서출력하고있다. 이렇게되면주어진영역내에존재하는객체를인지해낼수있고, 이때의정합된위치정보를파악할수있다. Fig. 8은객체인지에대한실제검사화면으로서정합된좌표를통한객체인지와객체추출및분류가수행되었음을보여주고있다.

[Fig. 8] Object recognition 4. 결론 [Fig. 7] Coordination determination 객체인지는영상정보를눈으로인지하여객체를인식하는단계에서입력되는정보를기반으로객체를인지하는수준으로변화해가고있다.

4 [Fig. 6] Mapping GPS and image coordinations Bilinear Interpolation은가장일반적인 Interpolation 방법으로서생성되는 pixel은가장가까운 4개의 pixel들에가중치를곱한값들의합으로선형적인방법으로값을결정한다. 즉새롭게생성된화소와인접한네개의점고의거리에반비례한거리를가중치로두고, 4개의각각의점을이가중치로계산하여하나의화소값을결정하는것이다. Fig. 7은좌표정합에대한예이다. 영상부분에대해적용된 2차원좌표정보를기준점영역안에서출력하고있다. 이렇게되면주어진영역내에존재하는객체를인지해낼수있고, 이때의정합된위치정보를파악할수있다. Fig. 8은객체인지에대한실제검사화면으로서정합된좌표를통한객체인지와객체추출및분류가수행되었음을보여주고있다. 진입하는영상객체가현재지정된영역의위치를차지하고있는가를그림을통해확인할수있다. 따라서 Fig. 8에서는정합된위치정보를그림의오른쪽상단부분에출력하고있다. 이러한위치정보를이용하여객체의인지를수행하며현재영역내에진입한객체가인가된객체인지비인가된객체인지도확인할수있는것이다. [Fig. 8] Object recognition 4. 결론 [Fig. 7] Coordination determination 객체인지는영상정보를눈으로인지하여객체를인식하는단계에서입력되는정보를기반으로객체를인지하는수준으로변화해가고있다. 객체의인지는객체의위치정보를추출하여해당객체의인식을수행한다. 본논문에서는객체의 GPS 좌표정보와영상좌표정보를사용하여객체의위치인식및인지를수행함으로써해당객체에초점을맞출수있는방안을제안하였다. 이러한특정객체의인지를통하여주어진자동화시나리오를기반으로특정임무를수행하는응용소프트웨어에적용할수있도록하며, 특정지역을모니터링하는데에있어서도적용될수있다고본다. 향후적용가능한시나리오와의결합을통하여전체적인응용서비스에대한연구 1991

한국산학기술학회논문지제 14 권제 4 호, 2013 가진행되는것을기대한다. References [1] Jusang Park, Activity for crime protection using ubiquitous technique, Journal of KCA, Vol. 7, No.1, 2007.

5 한국산학기술학회논문지제 14 권제 4 호, 2013 가진행되는것을기대한다. References [1] Jusang Park, Activity for crime protection using ubiquitous technique, Journal of KCA, Vol. 7, No.1, [2] Recent issue and prospection of inside and outside of country to RFID/USN, KETI, [3] Gisup Jung and Sungsoo Park, U-City construction and crime statistics, Social Science Research, Vol.12, No.1, [4] Oksun Park, Kwangryul Jung and Sunghee Kim, Location recognition technique to ubiquitous computing, NIPA, [5] Dongin Ahn, Myunghee Kim and Sujong Ju, Location trace and remote monitoring system of home using ON/OFF switcj and sensor systems, Journal of KIISE, Vol. 12, No. 1, [6] M. Weiser, 'Some Computer Science Problems in Ubiquitous Computing," Communication of the ACM, pp.75-84, July DOI: [7] Sungyup Nam and Byunghun Song, Wireless sensor networks using MOE-KIT, Sunghakdang, [8] Hanbaek, Ubiquitous sensor network system using ZigbeX, [9] Woohyung Kim, Study of sensor location recognition using mobility robot in wireless sensor networks, Jounal of KISA, Vol.10, No2, [10] [11] S.-H. Han, T.-W. Choi, D.-H. Ryu, S.-J. Shin, "Error Compensation Algorithm of CSS-Based Real-Time Location Awareness Systems", Journal of The Institute of Webcasting, Internet and Telecommunication, Vol 11, No 2, pp. 119~126, [12] J.-Y. Choi, B.-C. Jeon, S.-J. Lee, "A Location-based Green Home Service using a Smart Phone", Journal of The Institute of Webcasting, Internet and Telecommunication, Vol 12, No 3, pp. 89~97, [13] H. Kwon, "A Near Optimal Data Allocation Scheme for Multiple Broadcast-Channel Environments", Journal of The Institute of Webcasting, Internet and Telecommunication, Vol 12, No 1, pp. 17~27, [14] H.-J. Hwang, N.-S. Kim, "Optimal Power Allocation of DOT Relay System with Fixed Branch Receiver", Journal of The Institute of Webcasting, Internet and Telecommunication, Vol 12, No 2, pp. 215~220, [15] S. Ha, L. T. Dung, B. An, "A Route Stability-based Direction Guided Routing Protocol in Mobile Ad-hoc Wireless Networks", Journal of The Institute of Webcasting, Internet and Telecommunication, Vol 12, No 6, pp. 257~265, 김관중 (Kwan-Joong Kim) [ 정회원 ] 1998 년 2 월 : 숭실대학교컴퓨터학과 ( 공학박사 ) 1997 년 3 월 ~ 현재 : 한서대학교항공소프트웨어공학과교수 < 관심분야 > 임베디드시스템, 센서네트워크, 컴퓨터구조 1992

00-2 목차.hwp

00-2 목차.hwp Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society Vol. 15, No. 5 pp. 3153-3158, 2014 http://dx.doi.org/10.5762/kais.2014.15.5.3153 ISSN 1975-4701 / eissn 2288-4688 상황인식시나리오기반객체분석에대한연구 송지영 1*