• 한국항공우주학회지
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• 제39권2호
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• pp.114-120
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• 2011

본 논문에서는 다수의 무인항공기가 저속으로 이동하는 지상 목표물을 추적하기 위한 협력제어 기법을 제안한다. 유도명령을 생성하기 위하여 르야프노프 안정성 이론을 이용한 벡터필드를 설계한다. 목표물과 일정한 거리를 유지하며 선회하기 위한 롤각 명령을 생성한다. 이와 동시에 목표물에 대한 항공기의 위상각을 조절하기 위한 속도 명령과 기수각 명령을 생성하고, 항공기 간 충돌방지를 고려한 기법을 제시한다. 다수의 무인항공기를 이용한 수치 시뮬레이션을 수행하여 제안된 제어기법의 성능을 검증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.131-133
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• 2016

본 논문은 연속적인 비디오 시퀀스에서 움직이는 객체의 영역을 효율적으로 분할하기 위하여 커널 기반 객체 추적과 Grab-Cut 알고리즘을 결합한 비디오 영역 분할 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 추적 목표 객체의 초기 위치를 사각영역으로 선택하면, 사각의 외부 영역을 배경색상으로 인지하고, 배경 색상을 고려한 목표 객체의 주요 색상을 분석한다. 이를 기반으로 커널기반 객체 추적 기법을 적용하여 빠르게 객체의 영역을 추출한다. 추적한 각 객체의 영역에서 중앙 객체 영역과 배경 영역의 색 정보를 초기값으로 하여 Grab-Cut 알고리즘을 수행하고 사각형 형태가 아닌 객체의 실루엣 최적화된 영역으로 분할한다. 제안 방법을 스포츠 방송, 광고, 영화 등의 특수 효과로 활용되고 있는 stromotion 영상 생성에 적용하기 위하여 프레임별 추출된 객체의 영상을 새로운 프레임 영상에 합성하는 작업을 수행하여, 초당 10 프레임의 처리 속도에서 원하는 스트로모션 효과 영상을 생성하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.119-122
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• 2011

GPS 의 사용이 어렵거나 불가능한 실내 환경 등에서 사물이나 사람의 위치를 카메라가 추적할 수 있도록 하는 문제에 대해 많은 연구가 진행되고 있다. 이를 가능 하도록 하기 위해서는 작은 크기의 이동 장치와 센서 노드간 밀접한 통신이 필수이다. 본 연구에서는 무선 수신/송신 장치인 센서 노드를 이용하여 고정 된 수신-센서 노드와 이동 송신 노드를 이용하여 효율적이고 다수의 목표물을 추적할 수 있는 위치 추적 시스템을 설계하는 기법을 연구하고, 실제 알고리즘을 구성하였다. 그리고 휴대성을 높이고 위치 추적 알고리즘 계산을 효율적으로 할 수 있도록 알고리즘을 SoC(단일칩 시스템, System on Chip)로 설계하여 시스템의 확장성을 확보하는 방법을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.1879-1885
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• 2017

본 논문에서는 시간에 따라 방향 속도와 위치가 변하는 무인자동차의 궤적 추적 제어시스템에 대해 논한다. 무인자동차는 운전자의 도움이 없어도 스스로 주위환경을 인식하여 지정된 도로를 주행할 수 있는 자동차로 올바른 주행을 위해 고려해야 할 변수가 다양하다. 무인자동차의 궤적 추적 시스템에서 인식한 정보는 이산적인 값을 가지므로 센스 간의 간격으로 인하여 비연속성 및 비선형성을 가지고 있다. 이로 인하여 목표 궤적을 정확하게 추적하는 것 어렵다. 본 논문은 차량의 운동학 모델링을 통하여 선형오차, 제약 조건, 제어 목표함수의 세 가지 조건을 갖는 무인자동차 궤적 추적시스템을 제안한다. 제안된 궤적 추적시스템을 기반으로 동적 시뮬레이션 소프트웨어-카심(Dynamic Simulation Software-CarSim)의 결합시뮬레이션을 통해 시스템의 성능을 평가하였고, 그 결과로 더욱 정밀하게 목표 궤적을 추적할 수 있음을 확인하였다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.228-232
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• 2005

최근의 연구에서 Li. Brenner, Cornelissen과 Kim (2002)은 추적 눈 운동 동안의 2차원 모양지각이 망막에 형성된 이미지 내용을 그대로 반영한다는 것을 보여 주었는데, 이러한 연구는 2차원 모양판단에 있어서 눈 운동 정보가 전혀 고려되지 않았음을 시사한다. 이와 같은 실험실 연구와 달리, 실제 생활에서 2차원 모양지각의 왜곡은 대부분의 경우에 발생하지 않는데, 가능한 한 가지 이유는 실험실 연구에서 사용된 자극의 경우에 참조대상이 존재하지 않는데 비하여, 실제 생활에서는 다양한 참조대상이 목표대상의 주변에 존재하기 때문이다. 목표대상과 참조대상의 상대적인 위치관계는 추적 눈 운동 동안에 망막에서도 그대로 유지되는데 시각체계가 이러한 안정적인 관계를 목표 대상의 모양을 지각할 때에 이용할 가능성이 있다. 본 연구에서는 다양한 참조대상을 이용하여 이러한 가능성을 검증하였다. 특히, 피험자의 눈 운동을 눈 운동 측정기를 이용하여 측정하였으며, 적절한 눈 운동을 수행한 시행에서의 데이터만 분석에 사용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.943-948
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• 2022

최근 드론 관련 기술의 급격한 발전으로 드론이 여러 분야에서 널리 이용되고 있으며, 이로 인해 다양한 문제점들이 발생하고 있다. 불법 드론이 방송하는 통신 신호를 이용해 목표물을 추적하는 기술이 이러한 문제점들을 해결하기 위한 안티드론 시스템의 요소 기술 중 하나로 연구되고 있다. 본 논문에서는 단일 드론으로 구성된 기존 추적 시스템의 기술적 한계점을 해결하기 위하여 다수의 소형 드론들로 구성된 군집 비행 기반의 불법 드론 추적 시스템을 연구한다. 그리고, 군집 내 소형 드론들의 이격거리를 채널 환경에 따라서 적응적으로 제어할 수 있는 기법을 제안한다. 다양한 환경에서의 시뮬레이션을 통하여 제안 방식의 성능을 목표물 추적 성공률과 이동 횟수 관점에서 분석하였다. 제안 방식은 기존 방식 대비 목표물 추적 성공률과 이동 횟수를 약 170%와 63%씩 개선할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.838-846
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• 2004

카메라와 목표물이 함께 움직이는 작업환경에서는 영상의 배경이 연속적으로 바뀌고 다른 움직이는 물체와 겹치기 쉽다 스테이크 알고리즘은 다양하게 변형되어 목표물을 추적하는데 사용되어 왔지만, 물표물의 형태의 변형이 심하거나 추적물체의 윤곽선과 스네이크 사이의 거리인 바이어스(bias)가 큰 상황에서는 적용되기 어렵다. 이런 문제점들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 윤곽선검출에서 가지는 스네이크 알고리즘의 장점을 활용하는 확장 스네이크 모델(extended snake model)을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 닫힌 스네이크(closed snake)의 면적 변화율을 면적에너지로 변환하여 스네이크 에너지에 추가하고, 새로운 영상이 입력될 때마다 이전에 검출된 윤곽선을 목표물의 새로운 템플릿으로 정의하는 적응 템플릿(adaptive template) SSD(sum of square difference) 알고리즘을 이용한다. 면적에너지는 새로 입력된 영상에서 얻어지는 윤곽선의 면적이 일정범위를 벋어나지 않도록 제약하며 적응 템플릿 SSD 알고리즘은 목표물의 속도를 고려하여 목표물의 위치를 예측함으로써 윤곽선 검출의 속도와 정확도를 향상시킨다. 제안된 알고리즘의 우수성은 실험을 통해 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.454-459
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• 2006

자율이동로봇에 관한 연구, 개발이 활성화되고 있다. 본 논문에서는 목표물 추적 및 목표물 명중을 위해 사격을 할 수 있는 자율이동로봇의 설계 및 제작에 관하여 기술한다. 여기서는 목표물의 이동을 추적할 수 있도록 팬-틸트(pan-tilt)를 제어한다. USB 웹캠(web cam) 영상에서 대상체의 특정을 추출하고, 추출한 특징으로부터 시각구동장치의 이동 위치 및 방향을 결정하기 위한 퍼지논리시스템을 설계한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 유용성을 검증하고, 이를 실제 자율이동로봇의 시각구동장치에 적용하여 타당성을 입증한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.143-146
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• 2008

본 논문에서는 군집로봇시스템에서 목표물 추적을 위하여 SVM을 이용한 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 유효성을 보이기 위해 본 논문에서는 여러대의 로봇과 장애물 그리고 하나의 목표물을 정하고, 각각의 로봇이 숨겨진 목표물을 찾아내는 실험을 가정하여 무작위, DBAM과 ABAM의 융합 모델, 그리고 마지막으로 본 논문에서 제안한 SVM과 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘을 이용하여 실험을 수행하고, 이 3가지 방법을 비교하여 본 논문의 유효성을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.624-631
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• 2008

본 논문은 이동 로봇이 움직이는 목표물을 실시간으로 따라가게 하는 방법을 제안한다. 로봇은 이동하는 목표물을 일정한 방향과 거리를 유지하면서 따라간다. 이 방법은 다음의 두 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계에서는 목표물의 위치를 로봇 좌표계 상에서 구해낸다. 두 번째 단계에서는 목표물을 따라가기 위한 로봇의 직진 속도와 회전 속도를 구해낸다. 목표물의 위치를 구하기 위해 영역 센서 데이터를 히스토그램으로 나타낸다. 실시간으로 계산된 로봇 좌표계에서의 목표물의 위치정보를 사용하여 목표물을 따라가게 하는 로봇의 직진 속도와 회전 속도를 구한다. 로봇의 직진 속도와 회전 속도는 로봇의 목표물로의 방향과 목표물까지의 거리를 원하는 값으로 수렴할 수 있게 한다. 제안된 방법의 성능을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 시뮬레이션에서 목표물은 직선 궤적, 직사각형 궤적, 그리고 원 궤적에 의해 움직이게 하였다. 시뮬레이션결과 목표물이 급격히 방향을 바꾸는 경우에는 순간적으로 목표물 추적이 불가능함을 알 수 있는데, 이것은 실시간 추적에서는 피할 수 없는 문제이다. 그렇지만, 이 경우에도 로봇이 빠른 속도로 목표물을 추적하여 다시 따라잡게 된다. 제안된 방법은 로봇이 목표물을 따라가도록 하는 경우에는 물론 여러 대 로봇이 대형을 갖추어 이동하게 하는 경우에도 적용도 가능하다.