남강은 낙동강 유역의 중하류에 위치하고 있으며, 낙동강에 우안으로 합류되는 제 1지류이다. 낙동강 본류 하천의 지류하천이지만 국가하천이며, 비교적 큰 유량을 가지고 있다. 낙동강은 본류를 취수원을 이용하고 있어, 남강과 같이 지류 하천유입 이후의 낙동강 본류에 거동이 중요하다. 취수 원수는 정수처리과정에서도 우선적으로 고려해야 하는 인자이다. 따라서 남강이 합류되는 합류에서의 혼합거동은 중요하다. 혼합거동을 보고자 추적자 실험을 수행하였다. 추적자 실험은 공간적으로는 남강과 낙동강의 합류점 부근을 선택하였고, 시간적으로는 계절별, 보 운영 시기별로 실험하였다. 또한 합류부 주변에서의 유량측정과 자연추적자의 농도 측정으로 수행하였다. 낙동강과 남강은 대하천이므로 유량측정을 ADCP(Acoustic Doppler current profiler)을 활용하였으며, 추적자의 농도 추적은 센서를 통해 현장 측정하였다. 또한 영상분석을 하고자 드론도 활용하였다. 추적자 실험 분석을 유량과 추적자 농도 분산 정도를 분석하였다. 이를 활용하여 지류하천인 남강의 합류이후 낙동강 본류의 거동을 분석하였다. 분석한 결과를 바탕으로 남강의 유량시기별 혼합거동은 달라지는 것으로 나타났다. 또한 드론을 활용한 분석도 혼합거동에서 적용할 수 있을 것으로 판단된다. 추적자 실험을 통해 취수 원수의 특성을 분석할 수 있었다. 향후 유량 변화의 따른 남강합류후 낙동강의 혼합거동의 기초자료 자료 활용 될 것으로 판단된다. 또한 취수원수의 특성을 위한 유량별 다기능보 운영 시기별 혼합거동 분석을 위한 추가 실험이 필요할 것 판단된다.
오염원과 취수원이 인접한 위치에 존재하는 국내 하천 같은 경우 취수 시설의 안전한 관리를 위하여 오염물의 2차원 혼합 거동에 대한 연구가 필요하다. 하천에서의 오염물 혼합 거동을 분석하기 위하여 일반적으로 농도와 분산 정보 수집을 위한 추적자 실험을 수행해왔다. 기존에 수행된 추적자 실험들은 형광염료, 방사선 물질, 고형 물질 등과 같은 추적자를 인위적으로 주입하여 사용하였다. 그러나 수온, 전기전도도(electrical conductivity), 이온화 물질 등과 같은 자연 추적자(natural tracers)를 이용하는 추적자 실험은 인공추적자 물질을 대체할 수 있는 방안으로서, 기존 추적자 실험과 비교하여 경제적, 환경적인 효과와 하폭이 넓은 중규모 이상의 하천에서도 수행할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 진천천과 금호강이 합류하는 낙동강 중류 구간에서 횡혼합 연구를 위하여 전기 전도도 추적 실험을 수행하였다. 강정고령보 직하류에서 낙동강 좌안쪽에서 합류하는 금호강과 진천천의 경우 인근 공업단지와 하폐수처리장으로부터 많은 비점오염원과 점오염원이 유입된다. 두곳의 지류에서 모두 높게 측정되었던 전기전도도를 자연 추적자로 선택하였다. 지류의 경우 전기전도도를 측정할 수 있는 센서를 측정 지점에 설치하여 측정하였으며, 본류인 낙동강의 경우 정해진 측선을 따라 센서가 고정된 보트를 이동하며 데이터를 취득하였다. 지류인 금호강과 진천천의 경우, 합류 전 전기전도도의 농도의 횡분포는 균일한 분포를 나타냈으며 농도의 평균값은 합류 전 낙동강 본류의 기저농도 보다 더 높은 값을 나타내었다. 지류 합류 이후의 낙동강 본류에서는 지류로부터 유입된 오염물질로 인하여 횡방향으로 불균등한 전기전도도 농도 분포를 나타내었으며 오염물질이 점점 하류 쪽으로 이동하면서, 횡방향 농도경사의 크기가 줄어들었다. 유관모멘트법을 농도곡선에 적용하여 횡방향 분산계수를 산정하였다. 산정된 횡분산계수의 값은 Rutherford (1994)가 제안한 분산계수의 범위에 포함되는 것으로 나타났다.
손 추적은 HCI 분야에 있어 손쉽게 이용 가능한 정보 전달 방식 중 하나이며 현재까지도 다양한 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구의 공통점은 멀티 큐(Multi-cue)를 기반으로 추적한다는 것이다. 멀티 큐를 사용할 경우 큐들을 어떻게 효율적으로 결합하느냐에 따라 추적 성능이 달라진다. 본 논문에서는 강인한 손 추적을 위해 MSEPF(Mean Shift Embedded Particle Filter) 알고리즘에서 적응적인 멀티 큐 통합 방법을 제안한다. 이는 MSEPF 내부에서 각 파티클에 대한 가중치를 적용할 때, 큐들의 계수를 불확실성 기반으로 계산하여 사용하는 것으로 기존의 멀티 큐 통합 방식의 손 추적보다 강인한 추적을 가능하게 한다. 본 논문에서는 컬러, 깊이 정보에서 얻을 수 있는 피부색, 모션, 깊이 정보 기반 큐를 활용하여 손 추적을 수행하며, 실험 결과, 제안하는 방법은 갑작스런 환경 변화에도 강인한 성능을 보였다.
본 논문에서는 실시간 얼굴 추적을 위하여 기존의 CamShift 알고리즘의 단점을 보완한 새로운 CamShift 알고리즘을 제안한다. 배경 내 추적 객체와 색상이 유사한 객체가 존재할 경우 기존 CamShift 알고리즘은 불안정한 추적을 보여준다. 이러한 문제점을 화소 단위로 거리정보를 획득할 수 있는 Kinect 의 깊이 정보와 HSV 색공간 기반의 피부색 후보영역을 추출하는 Skin Detection 알고리즘을 이용하여 색상분포만 이용하는 기존의 CamShift 의 단점을 보완한다. 또한 추적하던 객체가 사라지거나 가려짐이 발생할 경우에도 다시 추적할 수 있는 특징점 기반의 매칭 알고리즘을 통하여 차폐영역에 강인한 특성을 가지게 한다. 이러한 향상된 CamShift 알고리즘을 사람의 얼굴 추적에 적용함으로써 다양한 분야에 활용 가능한 강인한 얼굴추적 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 기존의 추적 알고리즘인 TLD 보다 월등히 빠른 처리속도와 더 우수한 추적성능을 보여주었고, CamShift 보다 조금 느리지만 기존의 CamShift 가 가지고 있는 문제점들을 해결하였다.
다시점 영상 부호화와 함께, 가상물체를 지능형으로 합성하기 위해서는 정합할 위치를 강인하게 추적(tracking)하여야 한다. 기존의 특징추적기법은 시점이 확장된 시스템에서, 광원의 영향과 가려진 영역의 발생으로 인하여, 추적 할 수 없게 되거나 시각적 혼동이 발생하는 등의 많은 문제점을 유발한다. 뿐만 아니라 다시점에 의한 정보의 급격한 증가는 시점간 움직임을 추적하여 정합하는 연산량의 추가적 발생을 초래한다. 이에 본 논문은 광원이나 가려진 영역(occtusion)의 영향이 적은 형상과 정보량이 많은 텍스쳐를 동시에 고려하여 영역의 변형에 따라 발생하는 최적 움직임을 예측하는 파라미터 모델을 결정함으로써 사각영역을 추적한다. 이 때 미리 연산된 카메라 파라미터와 투영관계를 사용해 시점간에 가상 객체를 지속적으로 3차원 정합한다. 결과적으로, 제안된 알고리즘은 기존의 특징추적 알고리즘에 비해 광원의 영향과 가려진 영역에 강인하며 정합의 오류가 적고 추적 할 때 시점간의 대응을 위한 연산을 줄이기 때문에 실감 혼합현실 시스템의 구현에 매우 효율적임을 실험을 통해 증명하였다.
안구 추적은 눈동자의 움직임을 감지하여 안구의 운동 상태나 시선의 위치를 추적하는 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI)분야이다. 안구 추적은 사용자의 시선 추적을 이용한 마케팅 분석이나 의도 인식 등에 적용되고 있으며 다양한 적용을 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 안구 추적을 수행하는 방법 중에 영상처리를 이용한 안구 추적 방법이 사용자에게는 편리하지만 조명의 변화와 스케일 변화 그리고 회전이나 가려짐에는 추적의 어려움이 있다. 본 논문에서는 이미지 기반의 안구 추적시 발생되는 조명, 회전, 스케일 변화 등 환경변화에도 강인하게 안구 추적을 수행하기 위하여 두 단계의 추적 방법을 제안한다. 우선 Haar분류기를 이용하여 얼굴과 안구 영역을 추출하고, 추출된 안구 영역으로부터 CAMShift과 템플릿 매칭을 이용하여 강인하게 안구를 추적하는 두 단계의 안구 추적 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 조명 변화, 회전, 스케일 등 변화하는 환경 조건하에서 실험을 통하여 강인성을 증명하였다.
이 논문은 비강체 객체에 대한 실시간 추적시 다른 객체에 의한 간섭의 영향을 줄이는 방법을 제시한다. 제시한 방법에서 객체 추적에 대한 알고리즘은 현재 프레임에서 확률적으로 목표의 위치를 찾는 Mean shift 방법에 기초를 두고 있다. 기존의 방법에서는 mean shift 의 파라미터로서 색분포만 사용한다. 하나의 파라미터에만 의존하므로 같은 색분포를 갖는 다른 객체가 추적 영역 내에 들어오게 되면 새로운 객체를 기존 객체로 인식하게 되는 문제가 발생한다. 여기서 우리는 강인한 객체추적을 하기 위해 다른 하나의 파라미터로서 거리정보를 이용을 제안한다. 거리정보에 최적화된 흐름 추정(optical flow estimation)방법을 확장 도입한 강인한 에러 기준(robust error norm) 방법을 사용하여 기존의 객체에게 더 많은 가중치를 주는 방식으로 mean shift 추적 방법을 기초로 하여 강력하게 추적하는 방법을 제안한다.
멀티미디어 강의실에서는 자동 강의 저장뿐 아니라 카메라의 추적도 자동으로 추적하여 저장되도록 발전하고 있다. 기존의 추적 시스템은 별도의 센서를 몸에 부착하여 추적하거나 전면에 센서를 시공하여 추적하는 불편함이 있었고 동시에 여러명이 전면에 나타나면 에러가 발생하여 추적이 안된다거나 하는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 Microsoft-Kinect 센서를 이용하여 화자(강사)의 위치 및 행동을 분석하며, 이를 PTZ 카메라 및 강의 저장 수업녹화 시스템과 연동하여 강의실 수업 녹화시에 효과적인 콘텐츠 생산을 가능하도록 하는 무인화자 추적 솔루션에 대하여 기술하였다.
가려진 상태에 있는 인체 구성요소에 대한 관측치 모델은 영상에서 인체 구성요소가 차지하고 있는 화소들에 대한 정확한 평가를 해야 하는 저수준에서의 문제와, 권투 동작과 같이 역동적으로 변화하는 인체 구성요소 간의 가려짐 관계에 대한 문맥적인 상황을 같이 고려해야 하는 어려움을 갖고 있다. 본 논문에서는 자체 가려짐이 발생한 상황에서도 강인하게 인체 포즈 추적을 하기 위한 가려짐에 강인한 관측치 모델을 제안한다. 포즈 추적 성능을 비교평가 할 수 있는 HumanEva 데이터 셋을 이용하여 제안하는 관측치 모델의 강인함을 확인하였으며, 기존 방법과의 성능 비교에서도 우수한 추적 성능을 보였다.
본 논문에서는 상태행렬과 입력행렬에 시변 불확실성이 있는 선형시스템에 대한 강인 추적 제어기를 제안한다. 본 논문에서 대상으로 하는 불확실성은 block-diagonally structured uncertainty와 norm bounded uncertainty인데 모두 정합 조건을 만족시킬 필요는 없다. 폐루프 시스템이 불확실성하에서 안정할 수 있는 조건을 제시하고 이 조건이 선형행렬 부등식으로 나타낼 수 있음을 보인다. 추적 오차를 줄이고 오차 감소 비율을 증가시킬 수 있는 최적화 방법도 제아한다. 또한 불확실성의 크기가 0으로 줄어들면 추적 오차도 0으로 줄어듬을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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