최근 다양한 방송 및 영상 분야에서 사람의 행동을 인식하여는 연구들이 많이 이루어지고 있다. 영상은 다양한 형태를 가질 수 있기 때문에 제약된 환경에서 유용한 템플릿 방법들보다 특징점에 기반한 연구들이 실제 사용자 환경에서 더욱 관심을 받고 있다. 특징점 기반의 연구들은 영상에서 움직임이 발생하는 지점들을 찾아내어 이를 3차원 패치들로 생성한다. 이를 이용하여 영상의 움직임을 히스토그램에 기반한 descriptor(서술자)로 표현하고 학습기반의 판별기(classifier)로 최종적으로 영상 내에 존재하는 행동들을 인식하였다. 그러나 단일 판별기를 이용한 다양한 영상 인식을 수용하기에는 힘들다. 최근에 이를 개선하기 위하여 다중 판별기를 활용한 연구들이 영상 판별 및 물체 검출 영역에서 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 행동 인식을 위하여 support vector machine과 spare representation을 이용한 decision-level fusion 방법을 제안하고자 한다. 제안된 논문의 방법은 영상에서 특징점 기반의 descriptor를 추출하고 이를 각각의 판별기를 통하여 판별 결과들을 획득한다. 이 후 학습단계에서 획득된 가중치를 활용하여 각 결과들을 융합하여 최종 결과를 도출하였다. 본 논문에 실험에서 제안된 방법은 기존의 융합 방법보다 높은 행동 인식 성능을 보여 주었다.
본 논문에서는 원의 호 곡선에 따라 배치된 다중 RGB 카메라 영상으로 생성한 깊이 지도를 정렬하는 방법을 제안한다. 원의 호 곡선에 따라 배치된 카메라는 각 카메라의 광축이 한 점으로 만나서 수렴하는 형태가 이상적이다. 그러나 카메라 파라미터를 살펴보면 광축이 서로 수렴하지 않는다. 또한 카메라 파라미터는 오차가 존재하고 내부 파라미터도 서로 다르기 때문에 각 카메라 영상들은 수평과 수직 오차가 발생한다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 첫 번째로 광축이 한 점으로 수렴하기 위해서 카메라 외부 파라미터를 보정하여 깊이 영상 정렬을 하였다. 두 번째로 내부 파라미터를 수정하여 각 깊이 영상들의 수평과 수직 오차를 감소시켰다. 일반적으로 정렬된 깊이 지도를 얻기 위해서는 초기 RGB 카메라 영상으로 정렬을 수행하고 그 결과 영상으로 깊이 영상을 생성한다. 하지만 RGB 영상으로 카메라의 회전과 위치를 보정하여 정렬하면 카메라 위치 변화에 따른 깊이 지도 변화값 적용이 복잡해 진다. 즉 정렬 계산 과정에서 소수점 단위 값이 사라지기에 최종 깊이 지도의 값에 영향을 미친다. 그래서 RGB 영상으로 깊이 지도를 생성하고 그것을 처음 RGB 카메라 파라미터로 워핑(warping)하였다. 그리고 워핑된 깊이 지도 값을 가지고 정렬을 수행하였다.
COVID-19 팬데믹으로 인하여, 재택근무와 같은 비대면 업무환경이 확대됨에 따라, 기업에서는 내부 보안을 위한 VPN 구축 및 사용률이 급격하게 증가하였다. 하지만, 기존의 대면 환경과는 다르게, 비대면 업무환경에서는 자신을 식별할 수 있는 수단을 제한적으로 활용하기 때문에, 사용자의 비밀번호가 노출되면, VPN에 접근하기 위한 사용자 인증이 무력화되는 심각한 문제점이 존재하며, 이러한 보안 취약점을 해결하기 위한 기술이 요구되는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 기존 VPN 인증 기술에 내재된 보안 취약점을 해결하기 위하여, 사물 환경 인증, HIP 기술, 위치 인증, 상호 인증 기술을 활용한 다중 인증 기반의 제로 트러스트를 제공하는 VPN 인증 기술을 제안한다. 최종적으로는 본 논문에서 제안하는 기술을 통하여, 보다 안전성이 향상된 VPN을 제공할 것으로 사료된다.
표면정보 기반 영상정합기법은 대상기관에서 추출된 표면정보를 기반으로 변환을 추정하여 서로 다른 영상의 전체적 형태의 유사성 정도를 최대화함으로써 정합을 수행하는 방법이다. 정합 수행에 있어 전체 객체를 가장 잘 대표하는 특정 개수의 표면점을 추출하고, 이 대표점으로부터 변환 값을 계산하는 것이 영상정합의 합리적인 최적화 단계를 위해 필수적이다. 대표점 추출결과에 따라 전체 정합의 결과가 달라지게 되므로 정합의 변환요소 값을 정확하게 구해낼 수 있는 대표점을 추출하기 위해 적절한 샘플링 기법의 선택이 요구된다. 본 연구에서는 효율적인 표면정보 기반 다중 모달리티 영상정합을 위해 계통추출법 기반 샘플링 기법과 특징점 탐지 기법 기반 샘플링 기법의 성능을 비교 분석하였다.
다시점에서의 다중 객체 추적은 여러 분야에서 연구되고 있다. 다시점 영상 추적은 두 객체가 서로 근접하면 하나로 인식하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 방법으로 능동형태모델(active shape mode: ASM)을 들 수 있다 ASM은 훈련집합을 이용하여 다른 객체에 가려진 목표 객체를 추적할 수 있다. 본 논문에서는 겹쳐진 객체를 추적하기 위해 ASM 기반의 다시점 추적 알고리듬(Multi-view tracking using ASM: MVTA)에 대해서 제안한다. 제안된 추적 방법은 (i) 영상 획득, (ii) 객체 추출, (iii) 객체 추적, 그리고 (iv) 현재 형태의 업데이트, 4가지 단계로 나눌 수 있다. 첫 번째 단계에서는 여러 대의 카메라를 사용해서 다시점 영상을 획득하며, 두 번째 단계에서는 객체를 배경으로부터 분리하며, 겹쳐진 객체로부터 목표 객체를 분리해낸다. 세 번째 단계에서는 추적을 위해 ASM을 사용하며, 마지막 단계인 네 번째 단계는 현재 입력 영상의 업데이트이다. 실험결과 제안한 MVTA는 겹쳐진 객체를 추적 시에 생기는 문제에 대해서 향상 된 결과를 보여준다.
본 논문은 가시권역의 최대화를 만족하는 가시권 분석에 있어 지형요소가 어떻게 이용될 수 있으며 이러한 최적 다중 가시점 탐색 문제에 있어 지형요소의 이용이 얼마나 효과적인지를 살펴보는 연구이다. 이를 위하여 다양한 지형상태를 반영하는 지역의 DEM 자료와 각 DEM자료에 대한 지형요소 (peak, pass, pit)의 특정을 반영한 여섯 종류의 탐색방법을 제시하고 전통적인 공간 휴리스틱 (spatial heuristic)과의 비교 분석 (계산 시간과 총 가시권역 크기)을 통해서 지형요소를 이용한 방법의 효율성과 적용 가능성을 살펴보았다. 연구결과로써, 가시구역의 중복을 최소화하기 위해 제시된 버퍼링을 이용한 방법의 경우, 비록 공간 휴리스틱 방법에 비해 적은 가시구역 면적을 제시하였지만, 컴퓨팅 시간적인 측면에서 많은 이점을 제공하고 있음을 볼 수 있다. 또한 연구지역의 DEM상의 각각의 개별 그리드 셀을 대상으로 전체 DEM에 대해 계산된 가시구역을 이용한 방법의 경우, 비록 부가적인 계산 시간이 소요됨에도 불구하고 단순한 지형요소를 이용한 방법보다 향상된 분석 결과를 제시하였음을 알 수 있다.
이 연구는 외국인 노동자들의 한국문화에 대한 적응문제를 살펴 보기 위하여 그들이 한국인들에 대하여 가지고 있는 사회적 거리감(social distance)을 분석하고 있다. 사회적 거리감은 인종 간 상호 관계 연구에서 중요한 개념으로 다루어져 왔으며, 특히 사회적응 수준을 드러내는 효과적인 척도로 각광받아왔다. 이 연구는 한국내 외국인 노동자들의 한국인에 대한 사회적 거리감의 결정요인을 규명하려는 목적을 가지고 있다. 서울과 경기 지역에서 수집된 자료에 대한 다중회귀분석(OLS Regression)을 통하여, 이 연구는 서구 사회에서 다수 인종의 사회적 거리감을 효과적으로 설명하는 것으로 판명된 요인들이 한국의 소수 인종인 외국인노동자들에게도적용될수있는가를살펴본다. 구체적으로는 연령, 성, 교육, 종교, 인종과 같은 사회인구학적 변수들과 한국인과의 접촉정도 가사회적 거리감에 유의미한 효과가 있는지 분석된다. 둘째, 이 연구는 외국인 노동자들의 가장 중요한 삶의 공간인 작업장에서의 경험과 관련된 변수들이 사회적 거리감에 대하여 가지는 효과를 탐구한다. 셋째, 구조방정식 모형(Structural Equation Model)의 적용을 통하여, 이 연구는 다중회귀에서 분석된 여러 설명 변수들 간의 복잡한 인과구조를 규명하고, 이들이 사회적 거리감에 미치는 영향을 직접효과, 간접효과, 전체효과로 나누어 살펴본다. 다중회귀분석 결과는 집단 간 사회적 거리감은 사회인구학적 변수들, 한국인들과의 접촉, 작업장 내 경험등 다양한 요인들의 복합적인 결과물이라는 점을 확인해 준다. 특히 분석결과는 작업장에서의 경험과 느낌이 한국 내 외국인 노동자들의 한국인들에 대한사회적거리감형성에결정적이라는사실을보여주는반면, 기존연구에서 효과적인 것으로 판명된 전통적 요인들은 영향력이 미미하다는 점을 말해준다. 한편, 구조방정식 모형을 적용한 분석결과는 한국인 친구들과의 접촉과 이해하기 쉽고 구체적인 노동조건이 사회적 거리감에 직접적으로 영향을 주고 있다는 것을 보여 준다. 한편 추상적인 노동조건은 사회적 거리감에 간접적으로 영향을 미친다. 상사에 대한 평가와 직무만족은 노동조건에 의해 유의미한 영향을 받지만, 한국인 친구와의 접촉과는 관련이 없다. 간단히 말해, 상사에 대한 평가와 직무만족은 노동조건이 사회적거리감에 대하여 가지는 효과를 매개한다. 결론적으로, 구조방정식모형의 분석결과는 작업장 관련 변수들간에 복잡한 인과구조가 존재한다는 점과 작업장 내 경험이 한국인에 대한 사회적 거리감 형성에 가장 중요하다는점을 확인해 준다.
각 지자체가 관리하고 있는 해안지역은 지형적, 문화적, 경제적으로 큰 영향을 미치는 공간으로 변모하고 있다. 이러한 해안 공간에 대하여 최근 들어 공학적 측면과 경제적, 문화적 측면이 융합된 새로운 형태의 연구들이 많이 진행되고 있는 실정이다. 본 연구는 울산 동구에 위치한 일산지 해안에 대한 해안선 변화에 대하여 다중관측 정보를 이용하여 분석하였다. 해안선 분석을 위하여 VRS-RTK(Virtual Reference System by Real-Time Kinematic) 측량, 항공사진, 지상라이다 측량, 그리고 고정기준점에 의한 측량을 실시하였으며, 특히 고정기준점 설치를 통한 해안선 관측과 분석방법을 제시하였다. 다중관측정보를 분석한 결과 일산지의 경우 해안선의 중하단 부분은 침식현상(6~12m)이 나타나고 있으며, 상단부분은 퇴적현상(3~14m)이 나타남을 알 수 있었다.
본 연구에서는 실해역에서 해류를 고려한 실용적인 유도 시스템을 제안하고 있다. 본 논문에서는 생성된 경로의 최적성은 주요 이슈가 아니다. 시작점부터 목표점까지의 경로는 주요 해류의 방향축을 고려하여 운용 경험이 많은 전문가의 경유점 선택을 통하여 생성된다. 본 논문에서는 또한 초단기선, GPS, 도플러 속도계 그리고 자세센서 등의 계측치를 통해서 다중센서융합알고리즘을 이용하여 정밀 수중항법 솔루션 구현에 대하여 설명하고 있다. 정밀하고 정확하고 갱신 주기가 빠른 수중항법 솔루션을 구현하기 위하여 세 가지 전략을 사용하였다. 첫째는 추측항법의 단독 성능을 향상시키기 위하여 선수각 정밀 정렬을 수행하였다. 둘째는 기본이 되는 단독추측항법이 적분 알고리즘에 기반을 두었기 때문에 시간의 추이에 따른 누적오차의 증가 특성을 가지고 있는데 이를 막기 위하여 주기적으로 절대 위치 정보를 다중센서융합 기법을 이용하여 융합하여 주는 것이다. 셋째는 융합알고리즘의 품질 향상을 위하여 효율적인 특이점 제거 알고리즘을 도입하는 것이다. 개발된 정밀수중항법알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 자율기뢰처리기와 심해무인잠수정의 실해역 데이터를 사용하였다.
본 논문은 2채널 이상의 다중 카메라를 사용하는 곡면 스크린 사격 시스템에서 패턴 레이저 영상의 좌표를 안정적으로 추적할 수 있는 방법을 제안하였다. 이 방법은 HMD 사격 방식을 대체할 수 있는 다중 스크린 사격 방식에 적용시 매우 효과적으로 타겟점을 추적 및 획득할 수 있다. 개별 카메라로부터 획득한 변형이 심한 곡면 스크린의 영상을 영상 정규화, 영상 이진화 및 노이즈 제거를 통해 보정한다. 이 보정된 영상을 매칭점을 기준으로 사격의 탄착점 추적에 용의한 유클리드 공간 맵으로 생성하여 적용한다. 실험한 결과, 곡면 스크린 사격 시스템에서 패턴 레이저의 영상 좌표를 안정적으로 추출하였고, 실세계 좌표 위치와 광대역 유클리드 맵의 타켓점 위치 오차를 최소화하였다. 실험을 통해 제안한 방법의 신뢰성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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