본 논문은 투과성이 좋고 실내 환경에 강건하며, 수십 센티미터(cm) 급의 고정밀 측위가 가능하다는 점에서 주목 받고 있는 IR-UWB(Impulse-Radio Ultra Wideband) 레이더 시스템에서 신호의 특성을 이용한 적응형 다중 목표물 추정 알고리즘을 제안한다. 목표물에 의해 반사되는 신호는 Peak를 갖는 다는 특성으로 다중의 Peak를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 이러한 알고리즘의 성능을 확인하기 위해서 레이더 앞에 다중 목표물을 두고 기존의 기법과 다중 목표물 추정 알고리즘을 비교하였다. 하나의 송신 안테나와 수신안테나로 목표물들의 위치를 실시간으로 추정한다. 기존의 최고 신호 도출 방식에 비해 추정할 수 있는 수가 늘어나고 다중으로 목표물 도출이 가능하다. 기존의 기법은 하나의 목표물만 추정하다보니 평균 제곱 오차가 1이 나오는 반면 다중 목표물 추정 알고리즘은 약 0.05의 결과가 도출된다. 본 논문에서 제시한 기법은 하나의 IR-UWB 모듈 환경에서 다중의 목표물을 추정 및 응용에 적용할 수 있을 것이라 기대된다.
아리랑위성 2호는 2006년에 발사되어 정상 운영 중이다. 아리랑 위성 5호와 아리랑위성 3호는 각각 2010년과 2011년에 발사될 예정이다. 아리랑위성 2호의 운영시스템은 하나의 위성을 운영하는 개념에 따라서 개발되었다. 그러나 아리랑위성 3호 운영시스템과 아리랑위성 5호 운영시스템은 다중위성운영 개념을 도입하여 개발되고 있다. 다중위성운영 개념이란 (1) 임무를 준비하고 수행하기 위해서 충분한 임무 요소, 시설 요소, 인원 및 운영절차를 확보한다. (2) 각각의 운영시스템은 독자적인 임무 요소, 시설 요소, 인원 및 절차를 소유하나 하위 상세 부분들은 다른 운영시스템과 공유된다. 다중위성운영의 경우에 장비, 서브시스템, 운영절차 등이 다를 수 있고, 독자적인 운영시스템 구성이기 때문에 운영이 복잡하고 운영비용이 많이 든다. 이 논문에서는 이러한 점을 개선시키기 위해서 다중임무운영 설계개념을 제시한다. 다중임무운영 개념은 (1) 임무를 준비하고 수행하기 위해서 최근 수정 및 변경된 임무 요소, 시설 요소, 인원 및 운영절차를 확보한다. (2) 최근 수정 및 변경된 임무 요소, 시설 요소, 인원 및 운영 절차는 이전 개발된 운영시스템이 수행하는 기능을 지원한다. 이러한 개념의 다중임무운영은 비슷한 임무와 기능을 가진 위성들이 같은 운영자와 조직에 의해서 운영될 때 잘 적용될 수 있다. 다중임무운영시스템은 각각의 임무에만 사용되는 모듈과 다른 임무와 공통으로 사용되는 모듈로 구성된다. 이러한 개념에 따라서 운영시스템을 개발하면 개발하기 위한 시간과 예산을 크게 감소시킬 수 있다. 또한, 발사 이후 운영의 편리, 운영인력의 효율적인 활용 및 유지보수의 편리성으로 인해서 운영 상황이 크게 개선된다.
이 연구는 아마존 열대우림 지역에서 획득된 ALOS PALSAR 자료로부터 HH-편파 와 HV-편파 및 VV-편파와 VH-편파 간의 상관계수를 구하였으며, 이로부터 다중편파 SAR의 반사대칭(Reflection Symmetry) 가정에 대한 분석결과를 보고한다. 반사대칭 가정은 다중편파 SAR의 균질한 자연 산란체에서 HH-편파와 HV-편파 및 VV-편파와 VH-편파는 서로 완전 독립적이며 0의 상관계수를 갖는다는 것으로, 이는 다중편파 SAR의 필수적인 cross-talk 보정 계수 획득과정뿐만 아니라 다중편파 SAR 신호의 3-성분 분석법 등의 활용과정에서 흔히 적용되는 가정이다. 특히 아마존 열대우림 지역은 다중편파 SAR의 반사대칭성 보정에 대표적으로 활용되고 있는 국제적 기준분석 지역이다. 분석결과 가정과는 달리 반사대칭 쌍들 간의 상관계수는 0.018에서 0.097의 범위를 나타냈으며, 이는 동종편파와 이종편파 신호 간에 완전 독립적이지 못하며 무시할 수 없을 정도의 상관관계가 존재한다는 것을 지시하였다. 따라서 이와 같은 0이 아닌 상관계수는 향후 국내 다중편파 SAR 검 보정 계수 결정 및 SAR 다중편파 활용과정에서 오차로 작용할 수 있다는 점이 고려되어야 한다.
본 논문에서는 모바일 기반 AR 환경에서 RGB카메라로부터 얻은 영상 분석과 DB 기반의 특징점(Feature point) 매칭을 통하여 보다 정확하게 위험 상황을 알려줄 수 있는 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 RANSAC(Random sample consensus)기반의 다중 평면 방식을 이용한 특징점을 추출하고 분석하여 영상에 존재하는 장애물을 감지한다. RGB카메라로 얻은 영상을 기반으로 장애물을 검출하는 접근법은 영상에 의존하기 때문에 조명에 따른 특징점 검출이 부정확하고, 조명이나 자연광 또는 날씨에 영향을 많이 받기 때문에 어둡거나 흐린 날씨에서는 장애물 검출이 어려워진다. 이 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 DB기반의 특징점 매칭을 통해 조명에 관계없이 장애물을 효율적이고 정확하게 감지한다. 특징점 매칭을 이용하려면 우선 영상에서 특징점이 안정적으로 추출될 수 있는 환경인, 조명이나 자연광이 충분한 환경에서 감지된 장애물 정보를 데이터베이스화 하여 저장한다. 조명이 충분하지 않은 환경에서 사용자가 사전에 저장된 지역에 근접할 경우 특징점 분석이 아닌 DB 기반 특징점 매칭을 통해 위험 요소를 감지한다. 우리의 방법은 조명의 여부의 관계없이 효과적으로 위험을 감지할 수 있기 때문에 다양한 분야에 활용될 수 있다.
최근 가상현실 기반의 콘텐츠들이 늘어나면서 이미지 Stitching 기술의 사용이 증가하고 있다. 이미지 Stitching이란 고해상도 이미지 및 넓은 시야(Wide Field of View)의 이미지를 생성하기 위해 다중의 영상을 정합하는 방법이다. 이런 이미지 Stitching은 하나의 카메라로부터 생성되는 영상의 한계를 넘어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이미지 Stitching은 다중의 영상을 정합하기 위해 특징 점 및 대응점을 검출하고 RANSAC 알고리즘을 이용하여 영상간의 변환관계(Homography)를 계산한다. 일반적으로 변환관계 계산을 위해 대응점들이 필요하다. 그러나 대응점들에는 변환관계에 대한 잘못된 가정이나 오류로 인해 발생할 수 있는 다양한 유형의 노이즈(Noise)가 포함되어 있다. 이러한 노이즈는 변환관계를 정확히 예측하는 방해 요인이 된다. 이처럼 일반적으로 사용되는 대응점 매칭(Matching) 방법들은 잘못된 대응점들을 매칭할 수 있는 경우가 발생하기 때문에 모델 파라미터의 예측을 방해하는 대응점(Outlier)로부터 정확한 변환관계를 구축하기 위해 RANSAC 알고리즘을 사용한다. 본 논문에서는 RANSAC 알고리즘에 사용되는 대응점 관계 정보를 이용하여 좀 더 정확한 대응점(Inlier)을 추출하고 정확한 변환관계를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 대응점 관계 정보는 이미지 매칭에 사용되는 대응점 간의 거리 비율을 사용하며, 본 논문은 기존 RANSAC 알고리즘과 같은 성능을 유지하면서 처리 시간을 단축시키는데 있다.
현재 많이 연구되는 영상융합(Image fusion)에서는 필히 두 영상의 정합(alignment)이 이루어져야만 수행된다. 각기 다른 특징을 갖는 센서(EO.IR.Radar등)로부터 얻는 영상에서는 각각 다른 특징점 정보를 가지므로, 특징점을 이용한 영상 정합 구현에는 전처리 과정이 매우 복잡하고 까다롭게 이루어져야 한다. 본 논문에서는 Correlation에 대한 통계적 상관 관계를 이용하여. 전처리 과정을 단순하게 수행 하여도 매우 강건한 영상 정합이 이루어지도록 구현 하였다. 또한, 통계적 기법에 적합하도록, 효율적인 전처리 과정을 통해 계산량이 적어 지는 방법을 제안 한다.
본 논문에서는 RSSI 기반의 위치 추정 시스템에서 위치 오차를 보정하여 정확도 향상을 위한 방법을 제안한다. 다중 노드의 RSSI값을 이용하여 삼변 측량을 사용하여 위치를 추정할 때, 추정 좌표들 집합의 외곽선을 이은 다각형의 무게중심 알고리즘을 활용할 경우 상대적으로 큰 오차가 발생되는 특이점을 제거하여 무게중심을 구하여 정확도를 향상하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 간단한 사용자 입력과 다중 랜덤 워크(multiple random walker) 기법을 기반으로 동영상 내의 주요 객체를 분할하는 알고리즘을 제안한다. 우선 동영상의 첫 프레임에서 점 형태의 사용자의 입력을 받아 대략적인 객체와 배경의 위치를 얻고, Lab 색상의 측지거리를 이용하여 객체와 배경의 중요도 지도를 얻는다. 다음으로 영상을 슈퍼 픽셀 단위로 분할하고, 다중 랜덤 워크 기법을 적용하여 객체 분할을 수행한다. 랜덤 워크 기법 적용 시, 중요도 지도를 각 랜덤 워커의 초기 분포로 설정하고, 노드간 색상과 움직임 차이를 이용하여 전이 행렬을 계산한다. 마지막으로 결과를 정련한 뒤, 다음 프레임으로 분할 결과를 전파하여 시간적 일관성을 유지한다. 실험을 통하여 제안 기법이 기존 기법에 비하여 우수한 객체 분할 성능을 보임을 확인한다.
인터넷 사용자의 급격한 증가로 인한 네트웍 응답 시간의 지연이 가속화되고 있으며 이에 대한 대책으로 캐쉬 서버(프락시 서버)의 사용이 대두되고 있다. 그러나 캐쉬 서버의 사용은 처리 요청이 집중에 따른 또 하나의 병목 현상을 일으킬 수 있다. 이에 따라 다중 프락시 서버를 이용하는 연구들이 활발히 진행되어 왔으나 기존의 연구들은 분산 알고리즘을 수행하는 다중 프락시 서버를 이용하는 연구들이 활발히 진행되어 왔으나 기존의 연구들은 분산 알고리즘을 수행하는 다중 프락시 서버에 편중되어 있으며 캐쉬 서버가 일반 웹 서버와 다른 점(웹 오브젝트를 디스크에 저장하는 일)을 간과하여 캐쉬 서버 자체의 성능을 효과적으로 개선하지 못하고 있다. 따라서, 요청 폭주 시에 캐쉬 미스 등의 처리에 있어서 비효율성을 나타내고 있다. 본 연구에서는 병목 현상을 일으키는 요인을 분석하고 이를 바탕으로 프락시 서버를 재구성하여 실험을 통해 이 시스템의 효율성을 분석한다.
본 논문에서는 다중카메라를 이용한 3차원 공간 구성에 대한 분석을 위해 실제 카메라의 3차원 위치를 분석하였다. 카메라의 3차원 위치 분석을 위해서 카메라 교정법을 이용하였으며 교정 결과 얻은 카메라의 외부변수를 역좌표변환하여 카메라의 3차원 위치를 얻었다. 다중카메라 교정을 위해서 10대의 카메라를 다섯 쌍의 스테레오 카메라로 묶어 교정을 하였다. 이러한 과정을 통해 얻은 카메라의 외부변수의 역좌표변환으로 실제 카메레라의 위치를 계산하였고 이것의 정확한 3차원 위치정보를 얻기 위해 초기 교정에서 선택된 12개의 점을 기초로 하여 각 좌표의 8-방향의 좌표 결과를 얻게 된다. 이렇게 해서 얻은 좌표를 이용하여 카메라 교정 과정을 반복하였다. 그 결과 카메라의 정확한 3차원 위치를 얻었으며, 또한 마커 좌표의 변화가 카메라의 위치에 영향 정도를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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