본 논문에서는 세 프레임 차분 방법과 배경 차분 방법을 결합하여 적용하여 움직임 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 이 두 가지 방법을 적용함으로써 조도의 변화에도 민감하지 않고 빠른 움직임이나 느린 움직임을 가지는 객체도 적응적으로 추출할 수 있다. 전처리 과정에서는 깨끗한 영상을 얻기 위하여 Gaussian filter를 적용하였다. 잡음 제거된 영상으로부터 제안하는 방법을 적용하여 움직임 객체 영역을 검출한다. 배경 모델링 방법으로는 MOG(Mixture Of Gaussian) 방법을 사용하여 모델링하고 업데이트함으로써 실시간 배경 변화에 적응하게 하였다. 제안된 방법으로 실험한 결과 각 프레임을 처리하는데 걸리는 시간은 33.012ms, precision은 93%이다. 이는 기존의 방법보다 더 효과적인 수치 결과를 나타냄을 알 수 있었다.In this paper, the proposed method is based on detecting moving region by applying a combined three frames difference and background subtraction. We can adaptively extract the object which is not sensitive to change of illumination and has a fast motion or slow motion by applying these two methods. In preprocess we used gaussian filter in order to obtain clear image. Moving object region was detected in using the proposed method from the image which is removed noise. About background modeling method we used MOG(Mixture Of Gaussian) method, to modeling and update the background so that applies to real-time change of background. The processing time for each frame in the experimental results of proposed method is 33.012ms, and precision is 93%. The experimental results show that the proposed method is more robust, accurate and powerful than existed methods.