논문에서는 하천 수위 감지용 CCD카메라에서 입력된 동영상에서 다리 기둥 영역과 물 영역을 구분하여 수위를 감지하는 방법을 제안한다. 하천 영상에서는 다리 기둥이 있고 그 사이로 강물이 흐르기 때문에, 물이 흐르는 부분에서만 강한 움직임이 발생하게 된다. 따라서, 본 논문에서는 optical flow를 사용하여 강물의 움직임을 감지하고 움직임이 감지된 픽셀들을 Y축으로 투영시켜 움직임 누적 히스토그램을 생성한다. 이후, 생성된 움직임 누적 히스토그램에 대해 K-means 군집화를 적용 시킨다. 단순히 기둥 영역과 물 영역을 구분하기 위해서는 K=2인 K-means 군집화를 수행하면 되지만, 기둥 영역과 물보라가 심한 부분, 물이 잔잔하게 흐르는 부분으로 나누기 위해서 K=3인 K-means 군집화를 수행한다. K-means 군집화에 의해 3개의 군집으로 나뉜 히스토그램에서 위쪽 첫 번째 군집과 두 번째 군집의 경계를 검출하면 그 부분이 곧 하천의 수위가 된다. 본 논문에서는 K=2, K=3일 경우의 K-means 군집화를 사용한 방법과 기존의 CCD카메라 기반의 수위감지알고리즘을 비교 실험하였고, 실험 결과 기존의 연구보다 움직임백터와 K-means 군집화 방법을 결합한 방법이 가장 좋은 성능을 보여 주었다.

1. 서 론
 2. 움직임 누적 히스토그램과 K-means 군집화를 이용한 수위 감지
  2.1 optical flow를 이용한 움직임 누적 히스토그램
  2.2 K-means 군집화를 이용한 수위 감지
 3. 실험 결과 및 분석
 4. 결론 및 향후 과제
 Acknowledgement
 참고 문헌

• 곽준영(계명대학교 성서캠퍼스 컴퓨터공학과) | Joon-Young Kwak
• 고병철(계명대학교 성서캠퍼스 컴퓨터공학과) | Byoung-Chul Ko
• 남재열(계명대학교 성서캠퍼스 컴퓨터공학과) | Jae-Yeal Nam