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저자정보
이영균 (국방대학교) 마정목 (국방대학교)
저널정보
한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제23권 제7호
발행연도
2022.7
수록면
308 - 314 (7page)
DOI
10.5762/KAIS.2022.23.7.308

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

최전방 경계작전부대 감시카메라 동영상 분석에 적합한 배경분리 알고리즘 성능 비교 및 향상에 관한 연구
이영균 2023.01 학위논문

2022

일반전초 감시카메라 동영상 분석에 적합한 배경분리 알고리즘 성능 비교 및 향상에 관한 연구
이영균 ,  마정목 한국산학기술학회 논문지 2022.07 학술저널

초록· 키워드

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군의 최전방인 GOP(일반전초 : General Outpost)에서는 지속적으로 발전 / 연구되고 있는 컴퓨터 비전 기술이 적용된 감시카메라가 도입 및 운용되고 있다. 감시카메라는 고정된 화면에서 움직이는 객체를 인식하여 경보를 발생시킨다. 하지만 최전방 환경에서의 다양한 요소들이 발생시키는 잡음들로 인해 오경보가 다량으로 발생하고 있으며, 이는 GOP 작전의 주요 제한사항이라고 할 수 있다. 이런 제한사항들로 인해 영상감시 임무를 수행하는 근무자들은 임무 수행에 어려움을 겪고 있다. 이러한 오경보의 원인은 배경과 전경이 확실히 분리되지 않아 발생하는 것이며, 이 문제는 다른 요소들과 맞물렸을 때 GOP 작전 실패의 원인이 된다. 그러므로 잡음 발생이 많은 환경에서 적합한 배경분리 알고리즘을 찾는 것과 이미지 품질을 향상시키는 것은 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 전방 환경에서의 적용에 적합한 배경분리 알고리즘을 제시하기 위해 여러 알고리즘들을 대표적인 이미지 품질 측정 수치인 PSNR(최대 신호 대 잡음 비 : Peak Signal-to-Noise Ratio)을 사용해 비교 및 평가했고, 평가한 이미지들을 오버레이 기법을 통해 이미지 품질을 향상시켰다. 본 연구의 결과는 향후 잡음 발생이 많은 환경에서 배경과 객체를 명확히 분리하여 잡음을 최소화하고 오경보를 줄일 수 있는 시스템 등의 개발 및 분석에 활용될 것으로 기대된다.
#Background Subtraction #Overlay Method #PSNR #GOP Operation #Suveillance Camera

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
J. H. Jang, H. J. Mun, C. C. Lee, The Usage Intention of Combined Guard System – Focusing on GOP Scientific Guard System, The Journal of Information Systems , Vol.19, No.4, pp.183-206, Dec. 2010. UCI: G704-001596.2010.19.4.005 H. J. Kim, T. G. Gwun, Y. I. Joo, D. H. Seo, A study on implementation of background subtraction algorithm using LMS algorithm and performance comparative analysis, Journal of Advanced Marine Engineering and Technology , Vol.39, No.1, pp.94-98, Jan. 2015. DOI: https://doi.org/10.5916/jkosme.2015.39.1.94 Crossref C. H. Jung, Objective Evaluation of Background Subtraction Algorithms for Soccer Video Analysis: An Experimental Comparative Study, The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences , Vol.42, No.1, pp.42-45, Jan. 2017. DOI: https://doi.org/10.7840/kics.2017.42.1.42 Crossref G. G. Lee, S. H. Song, K. H. Ka, J. Y. Yoon, J. J. Kim, W. Y. Kim, Adaptive Background Modeling for Crowded Scenes, Journal of Korean Multimedia Society , Vol.11, No.5, pp.597-609, May. 2008. UCI: G704-000883.2008.11.5.012 M. S. An, D. S. Kang, A Study of Real-time Detecting and Tracking Moving Object Using Improved MOG and Predict Method, The Journal of Korean Institute of Information Technology , Vol.7, No.4, pp.102-107, Augn. 2009. UCI: G704-001947.2009.7.4.029

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