• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.461-463
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• 2023

본 연구는 실시간 MOT(Multiple-Object-Tracking)의 성능을 향상시키기 위해 다양한 기법을 적용한 MOT 모델을 설계한다. 연구에서 사용하는 Backbone 모델은 TBD(Tracking-by-Detection) 기반의 Tracking 모델을 사용한다. Heatmap Detection을 통해 객체를 검출하고 Transformer 기반의 Feature를 연결하여 Tracking 한다. 제안하는 방법은 Anchor 기반의 Detection의 장시간 문제와 추적 객체 정보 전달손실을 감소하여 실시간 객체 추적에 도움이 될 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.436-438
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• 2004

MDA 기반 개발을 지원하는 도구를 사용하여 모델 변환을 수행하거나 또는 수동으로 모델을 변환하는 경우 두 모델간에 변환의 일관성 검증은 반드시 필요하다. 본 논문에서는 현재 개발 지원 도구에서 자동으로 수행되고 있는 MDA 핵심 개념인 모델 변환 가운데 한 가지인 PIM에서 PSM으로의 변환이 일관성을 유지하면서 정확하게 수행되었는가를 검증할 수 있는 기준으로 구성 요소간의 추적성과 데이터 타입변환의 정확성을 도출하였다. 이에 따라 모델간의 일관성을 검증하기 위한 규칙을 추적성과 정확성으로 구분하여 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2002.11b
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• pp.1123-1126
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• 2002

연구와 군사 목적으로 발전한 인터넷은 현재 많은 기업들과 일반인들이 사용하는 현대 사회의 중요한 기반 시설로 자리잡게 되었으며, 아울러 인터넷이 사회에 끼치는 영향이 커짐에 따라 여러 가지 목적으로 자신의 접속 위치를 우회하여 숨기고 인터넷 보안 모델의 취약점을 공격하는 침입자가 증가하고 있다. 따라서, 침입에 사용되는 기술과 그에 대한 대응 기법 또한 보다 복잡하고 정교해 지고 있으나 근본적으로 악의적 침입을 근절하는 능동적인 대응은 미약한 현실이다. 본 논문에서는 인터넷 환경에서 여러 가지 우회 경로를 통해 접근한 침입자의 실제 접속 위치를 효율적으로 추적하기 위해 기존 역추적 연구의 유형과 문제점을 살펴보고 차세대 인터넷 환경에서 활용 가능한 역추적 기법의 모델을 제시한다. 따라서, 기존 역추적 기법의 현실적으로 적용이 어려운 구성과 침입자의 보안 설정에 따른 추적 제한 등의 문제점을 살펴보고 그 해결 방안이 되는 새로운 역추적 시스템의 모델을 제시한다. 그리고, 본 연구에서 제시하는 모델은 기존의 연결 경로를 거슬러 추적하는 기법과 달리 프록시 등 우회 경로를 통해 접근한 침입자에 대해 직접 연결되는 프로토콜을 자동 실행 되도록 구성하여 접근한 침입자의 위치를 파악하는 모델이나. 이 모델을 적용할 경우 실제 적용 가능한 구성과 효율적인 추적 특성을 가지게 되며 구성 비용의 손실 또한 줄일 수 있게 되는 장점을 가지게 된다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.2
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• pp.213-222
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• 2009

Traceability has been held as an important factor in testing activities as well as model driven development. Vertical traceability affords us opportunities to improve manageability from models and test cases to code in testing and debugging phase. Traceability also overcomes difficulties by the separation between abstraction levels when we trace errors from models to source code after test. To support a rigorous test this paper proposes XML based traceability which vertically trace from model and test case to source code. This paper explains how the traceability works and finds out error spots Through experiments using a concrete example.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.781-783
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• 2005

본 논문은 손 모양 인식을 이용한 비전 기반의 보행 로봇 제어 시스템을 제안한다. 손의 모양을 인식하기 위해서 움직이는 카메라 영상으로부터 정확한 손의 경계선물 추출하고 추적하는 일이 선행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 민 시프트 방법을 사용한 활성 윤곽선 모델 기반의 추적 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 손 추출기, 손 추적기, 손 모양 인식기 그리고 로봇 제어기, 4개의 모들로 구성된다. 손 추출기는 영상에서 미리 정의된 손의 모양을 가지는 피부색 영역을 추출한다. 추출된 손의 추적은 활성 윤관선 모델과 민 시프트 방법을 사용하여 실행된다. 그 후 Hue moments를 사용하여 추적된 손의 모양을 인식한다. 제안된 방법을 평가하기 위해서 본 논문에서는 2족 보행 로봇 KHR-1에 제안된 방법을 적용 한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.05a
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• pp.209-211
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• 2008

기술의 빠른 발전은 하드웨어와 소프트웨어의 다양한 결합방법으로 산업시스템을 정보기반 모델로 변경하고 있다. 엔지니어링시스템이 복잡해짐으로서 시스템의 에러를 줄이기 위한 다양한 시각화 모델 표현이 요구되고 연결관계를 구현하기위한 노력이 필요하다. 본 논문에서는 요구사항과 엔지니어링객체 사이에 추적고리로 디자인 컨셉을 삽입하여 외부 사용자 이벤트에 반응하고 추적고리를 설치하기 위한 시각적이고 효과적인 방법을 연구한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.186-186
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• 2022

과거에는 선박을 운용하기 위해서 많은 인원이 필요하였으나 최근 들어 선박 운용에 필요한 인원이 줄어들고 있으며, 더 나아가 자율적으로 운항하는 선박을 만들기 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 자율 운항 선박을 구성하는 여러 요소 중 인간의 시각을 대체하기 위한 자율 인지 시스템은 가장 선행되어야 하는 연구 분야 중 하나이다. RADAR (RAdio Detection And Ranging) 및 AIS (Automatic Identification System) 등의 전통적인 인지 센서를 활용한 연구가 진행 중이지만 사각지대나 탐지 주기 등의 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 다중 카메라 (광학, 열상, 파노라마)를 이용하여 전통적인 인지 센서의 한계를 보완하는 새로운 인지 시스템을 고안하였으며, 이를 기반으로 해상 장애물을 추적하여 동적 운동 정보를 얻었다. 먼저 실해역에서 수집한 이미지를 바탕으로 해상 장애물 탐지를 위한 데이터를 구성하고, 딥 러닝 기반의 탐지 모델을 학습시켰다. 탐지 모델을 이용하여 탐지한 결과는 직접 설계한 칼만 필터 기반의 적응형 추적 필터를 통과시켜 해상 장애물의운동 정보 (궤적, 속력, 방향)를 계산하는데 활용되었다. 또한 본 연구는 카메라를 센서로 활용했을 때의 한계를 보완하기 위하여 동 시간대에 다중 카메라에서 추적한 각각의 정보를 융합하였다. 그 결과 단일 카메라를 활용하는 경우, RADAR의 오차 범위 이내에 추적 결과가 수렴하는 양상을 보였으며, 다중 카메라를 활용하는 경우에는 단일 카메라보다 정확한 추적이 가능함을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.10a
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• pp.1461-1463
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• 2015

본 논문에서는 이동 객체를 추적하기 위해 HSI 색상 모델 기반으로 하는 파티클 필터를 이용하고, 차영상을 통해 추적하고자 하는 객체의 중심점을 보완하는 방법을 제안한다. 색상 모델 기반 파티클 필터로 이동 객체를 추적했을 때, 객체의 색 혼합도의 문제로 객체의 중심과 파티클들의 분포에 대한 정확성이 떨어져 추적의 어려움이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 각 프레임마다 차영상을 만들어 이동객체의 중심점을 찾고, 파티클 필터로 추적한 중심점과 비교하여 객체의 중심점을 보완해 추적에 대한 정확성을 높일 수 있다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.18 no.1
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• pp.1-9
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• 2013

Accuracy of the 3-D model is essential in model-based camera tracking. However, 3-D object modeling requires dedicated and complicated procedures for precise modeling without any errors. Even if a 3-D model contains a certain level of errors, on the other hand, the tracking errors cause by the modeling errors can be different from its perceptual errors; thus, it is an important aspect that the camera tracking can be successful without precise 3-D modeling if the modeling errors are within the user's permissible range. In this paper, we analyze the tolerance of 3-D object modeling errors by comparing computational matching errors with perceptual matching errors through user evaluations, and also discuss permissible ranges of 3-D object modeling errors.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.69-74
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• 2004

본 논문에서는 CONDENSATION 알고리즘을 이용하여 입자 필터(particle filter)에 기반한 물체 추적 알고리즘을 제안한다. 입자 필터는 조건 확률 전파 모델(Conditional Density Propagation)인 베이지안(Bayesian) 추론 규칙을 적용하는 추적 구조를 갖고 있기 때문에 다른 어떤 종류의 추적 알고리즘보다 뛰어난 성능을 보인다. 논문에서는 실험 결과를 통해, 외곽(Contour) 추적 입자 필터가 복잡한 환경 속에서 강인한 추적 성능을 나타냄을 증명한다.