최근 지능형 CCTV는 여러 가지 영상 분석 기술들을 적용하면서 진화하고 있다. 이런 지능형 기술들 중 가장 기반이 되는 기술은 움직이는 객체를 검출하고 추적하는 것이다. 이 기반 기술은 오랫동안 연구되어 왔으며 아직도 다양한 방법들이 다양한 환경에서 연구 개발 중이다. 따라서 본 논문은 FAST알고리즘으로 검출된 코너점들과 컬러 분포를 이용하여 개선된 객체 추적 알고리즘을 제안한다. 기존의 컬러 기반인 meanshift와는 달리 본 논문에서의 실험을 통해 제안한 방법의 처리 속도는 0.0445초로 기존의 다른 알고리즘에 비해 더 빠른 처리 시간으로 움직이는 객체를 추적함을 증명하였다. 따라서 객체 추적 알고리즘의 처리 성능이 개선되어 CCTV나 로봇 비전 등 다른 응용 분야에 향상된 기본 기술로 사용할 수 있을 것으로 기대된다.Recently, Intelligent closed-circuit television(CCTV) has being evolved by adapting various image analysis techniques. The object detection and tracking are the most basic among these intelligent technology. The study about it has developed in a variety of methods until now. Therefore, this paper is a study on advanced object tracking algorithm using fast corner detection by features from accelerated segment test (FAST) algorithm. Comparative results from experiments show that the proposed algorithm has improved performances in terms of accuracy and processing time. It will be used basic technology in other application fields such as CCTV or robot vision via the object tracking algorithm with the development of processing performance.