에이전트의 '물체 따라가기'는 전통적으로 자동운전이나 가이드 등의 다양한 서비스를 제공할 수 있는 기본적인 기능이다. 여러 가지 물체가 있는 환경에서 '물체 따라가기'를 하기 위해서는 목적하는 대상이 어디에 있는지 찾을 수 있어야 하며, 실제 환경에는 사람이나 차와 같이 움직이는 물체들이 존재하기 때문에 다른 물체들을 피할 수 있어야 한다. 그런데 에이전트의 최적화된 피하기 행동은 장애물의 모양과 크기에 따라 다르게 생성될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 모양과 크기의 장애물이 있는 환경에서 최적의 피하기 행동을 생성하면서 물체를 추적하기 위해 반응형 에이전트의 행동선택을 강화학습 한다. 여기에서 정확하게 상태를 인식하기 위하여 상태를 추론하고 목표물과 일정거리를 유지하기 위해 베이지안 추론을 이용한다 베이지안 추론은 센서정보를 이용해 확률 테이블을 생성하고 가장 유력한 상황을 추론하는데 적합한 방법이고, 강화학습은 실시간으로 장애물 종류에 따른 상태에서 최적화된 행동을 생성하도록 평가함수를 제공하기 때문에 베이지안 추론과 강화학습의 결합모델로 장애물에 따른 최적의 피하기 행동을 생성할 수 있다. Webot을 이용한 시뮬레이션을 통하여 다양한 물체가 존재하는 환경에서 목적하는 대상을 따라가면서 이종의 움직이는 장애물을 최적화된 방법으로 피할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기에서 특징점의 개수를 일정하게 유지시키기 위해 존재하는 특징점의 관리 부분을 FPGA(Field Programmable Gate Array)에 구현하기 위한 구조를 제안한다. FPGA 에 구현하기 위해 한정된 자원을 효과적으로 사용하도록 하는 것을 목표로 연산량이 많은 부분을 적은 연산량으로 구현 가능한 것으로 대체하고, 메모리의 크기와 접근 회수를 줄이기 위한 방법을 고려했다. 구현이 간단한 Harris 코너 검출기를 이용하여 특징점을 선택하고, 나눗셈 연산이 필요 없는 히스토그램을 이용하여 임계값을 설정해 특징점을 관리했다. C 언어로 시뮬레이션을 수행하여 제안한 방법을 확인했고, 기존의 특징점 관리 방법과의 비교를 통해 검증했다.
적외선 조명을 이용한 간접시선추적 시스템에서는 촬영된 이미지에서 동공에 반사된 조명의 위치에 대한 캘리브레이션이 필수적이다. 하지만 안구의 크기나 머리의 위치에 따라 달라질 수도 있는 변수가 캘리브레이션 과정에서 정의된 상수로 계산에 포함되어 있어 오차를 감소시키는데 한계가 있다. 본 논문은 적외선 조명을 사용하면서도, 사용자 캘리브레이션 과정을 생략할 수 있는 방법을 연구한다. 반사각에 의한 글린트(glint)위치 차이에 영향을 받지 않게 하면서, 시스템의 모델과 시선 계산은 단순하게 하여 실시간 연산이 가능하도록 하는 것이 목표이다.
사회의 범죄율 증가와 더불어 지능형 보안 시스템강화에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV에 획득되는 영상으로부터 객체의 이상 행동을 감지하는 시스템을 제안한다. 배경영상과의 차연산 및 모폴로지를 통해 객체를 검출하고 객체의 특징 정보를 이용해 각각의 객체를 인식하여 추적하여 이를 통해 이상행동을 탐지한다. 객체가 영상 내에서 일정시간 이상을 배회했을 때 이를 이상행동으로 판단하여 사전에 관제센터에 알려 미연에 방지할 수 있도록 한다. 특히 본 연구는 이상 행동 중 객체의 배회행위를 감지하는 것을 목표로 하며 영상 내에서 사라진 객체가 다시 영상 내로 들어 왔을 때의 이전 객체와의 동일여부를 판단할 수 있도록 하였다.
전자광학추적장비는 영상신호를 이용하여 이동하는 목표물을 추적하며 안정화된 영상을 제공하는 장비이다. 또한, 특정 위치를 자동으로 관측하는 좌표지향 기능을 수행한다. 좌표지향은 항공기의 급격한 기동이나 외란 등의 외적 요인에 방해받지않고 시선을 지향점에 고정하도록 하는 기능이다. 본 논문에서 좌표지향시의 주요 오차 요소들의 영향을 검토하여 항법정보의 전송지연이 주요 오차임을 확인하였다. 또한 지연된 항법정보로부터 현재 항공기의 항법정보를 추정하기 위해 병합칼만필터를 설계하였다. 실제 항공기의 비행데이터를 이용한 시뮬레이션을 통해 제안한 방법이 전송지연으로 인한 좌표지향 오차를 절반 이하로 줄일 수 있음을 보였다.
직접위성방송(DBS)은 정보화사회를 위한 실질적인 서비스 분야로써 각광을 받고 있으며, 특히 해상에 까지 광범위한 방송서비스를 제공할 수 있는 매우 유용한 매체이다. 그러나 해상에서의 DBS 수신장치는 선박의 운항이나 피칭(pitching), 로링(rolling), 요잉(yawing) 등의 동요에 관계없이 위성을 계속 추적하기 위한 복잡한 안테나 제어장치가 필요하다. 이 연구는 소형 선박에서 무궁화위성의 DBS를 수신하기 위한 장치의 개발을 목표로 하고 있으며, 한반도 주위의 해역을 항해하는 소형 선박에서 쉽게 탑재하고 사용할 수 있도록 소형, 경량, 저가격화에 중점을 두었다. 그러므로 한반도 연.근해에서 무궁화위성의 추적조건을 분석하고 이에 적합한 Az/El 2축 마운트를 설계하여 제작하였으며, 스텝트렉(step track) 빙식에 의한 추적과 각속도 센서를 이용한 마운트의 동요보정 기능을 타 장비의 도움없이 스스로 수행할 수 있는 시스템을 연구하였다. 또한 장치를 탑재할 수 있는 선박운동 시뮬레이터를 제작하여 여러가지 형태의 동요를 구현하며, 추적과 동요보정에 따른 수선상태를 측정, 분석하므로써 실험적으로 최적의 알고리즘을 작성하였다.
본 논문에서는 능동윤곽모델에 기반을 둔 스네이크 알고리듬을 움직임 추정과 결합하여 안정적인 객체 추적 기술을 제안하였다. 초기 영상에서 목표 객체의 초기 윤곽을 지정한 후 스네이크 알고리듬을 사용하여 객체의 경계 영역을 찾아내고, 동시에 움직임 추정 기술을 사용하여 객체의 이동 방향과 거리를 예측하여 초기값을 갱신한다. 연속되는 다음 영상에서는 스네이크 알고리듬을 같은 방법을 사용하여 객체 영역을 추정한다. 스네이크 알고리듬은 배경과 객체를 구분하는 역할을 수행하고, 움직임 추정 알고리듬은 객체의 이동 방향과 변위를 찾아낸다. 제안된 기술은 기존의 형태모델에 기반을 둔 추적 기술에 비해 상당히 계산량이 줄기 때문에 실시간 객체 추적이 가능하며 복잡한 배경에서도 추적의 정확도를 유지하는 장점이 있다.
본 논문에서는 일반적인 3채널 구조의 모노펄스수신기와 대비해서 비용, 크기, 무게 및 소모전력 측면에서 유리한 단일채널 구조의 모노펄스수신기를 적용한 추적시스템에 관한 연구를 진행하였다. 안테나, 모노펄스수신기, 구동체, RF 신호처리기 및 전원분배기를 제작 및 통합하여 단일채널 모노펄스시스템을 구현한 후, 지향오차각 산출정확도와 포인팅 손실을 측정하여 기본 추적성능을 확인하였다. 그리고 야외환경에서 실제 이동하는 목표물에 대한 추적성능을 검증하였다. 시험결과 분석을 통해 단일채널 모노펄스시스템이 일반적인 3 채널 모노펄스시스템과 동등 이상의 추적성능을 가지면서 시스템의 구현측면에서 이점이 있음을 확인하였다. 또한, 이 연구로 향후 모노펄스 추적시스템 개발 시 제작비용 및 제품 소형화에 유리한 단일채널 모노펄스수신기 적용이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 2차원 평면상을 주행하는 이동 로봇의 목표물에 대한 상대 위치 및 방향각을 측정하는 방법에 대하여 제안한다. 측정을 위해 사용되는 센서는 스테레오 카메라로, 이동 로봇은 3DOF의 특징을 갖고 있으므로 두 개의 점을 이용하여 상대 위치 및 방향각을 측정하는 방법을 제안한다. 상대 위치를 측정하는 과정에서 외란에 의한 위치 오차가 발생하게 되며, 이에 대한 대책으로 칼만 필터를 적용하여 더욱 강건한 상대 위치 추정을 한다. 마지막으로 MATLAB을 이용한 시뮬레이션을 통하여 외란이 존재하는 환경 하에서 제안된 시스템의 성능을 확인한다.
소나나 레이다분야에서 목표물로부터 오는 신호의 산란점을 추정하는 것은 추정한 산란점 특성을 분석하여 목표물을 식별하기 위해서 연구되어 오고 있다. 지금까지 연구되어온 모델링에 의한 산란점 추정을 보면 많은 경우 Prony 모델에 근거하여 추정하고 있다. Prony 모델을 레이다나 소나에 적용할 때에 몇 가지 단점을 갖고 있다. 그 첫째는 Prony모델이 잡음에 약하다는 점이고 둘째는 Prony모델이 모델차수에 대한 사전정보를 요구한다는 점이다. 본 논문에서는 위에 든 단점중에서 잡음에 취약한 점을 보완하기 위해서 입력 신호 성분만을 자동 추적하는 창함수(Automatic Tracking Window)를 전처리기로 사용한 Prony 산란점 추정 방법을 제안한다. 또 그 성능을 기존 Prony방법만을 사용한 산란점 추정방법과 비교하여 잡음에 대한 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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