위치 추적 서비스와 같은 LBS 서비스는 신속하게 변화하는 수많은 양의 공간 및 이동 객체를 관리 및 실시간으로 처리해야 하므로 고성능의 DBMS가 필요하다. 본 논문에서는 실시간 처리와 고성능 처리를 향상시키기 위한 메인 메모리 기반의 이동체 DBMS를 사용한 위치 추적 서비스 시스템을 제안하였다.
본 논문에서는 실외 환경의 실시간 감시 시스템에 응용할 배경 모델링을 설계 구현한다. 일반적인 감시 시스템은 배경 모델링, 오브젝트 검출, 그리고 오브젝트 추적으로 나뉜다. 실시간으로 배경 모델링과 갱신을 수행하고 객체를 추적하기 위해서는 연산 시간이 적어야하며 노이즈 제거를 수행해야 한다. 노이즈 제거를 위하여 메디안 검출 방법을 이용하고 있으나 정렬 시간이 많은 문제점이 있다. 본 논문에서는 윈도우 기반의 러닝 윈도우 리스트 (running window list)를 제안하여 메디안 정렬 시간을 최소화하고 실시간으로 배경 모델링과 배경 갱신을 수행하는 방법을 제안한다.
실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하고 추적하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다. 아울러 제안방법의 성능에 대한 실험결과를 기존 추적알고리즘과 비교, 분석하여 평가한다.
본 논문에서는 커널 기반 객체 추적 방식을 이용하여 실시간으로 객체를 추적하는 기술에서 객체의 크기 추정에 대한 기존 연구를 비교 분석한다. 커널 기반 객체 추적은 추적하고자 하는 객체를 초기 프레임에서 타켓으로 설정한 후, 각 프레임마다 타켓 후보들을 제시하고 그 중 가장 객체와 유사한 후보에 초점을 맞춰가며 객체를 추적한다. 이때, 목표 객체와 객체 후보간 유사성을 기반으로 정의된 배경 영사 영상(back-projection image)을 이용하여 객체의 크기를 추정하는 방법들이 제시되고 있다. 안정적인 객체 크기 추정 방법의 설계를 위한 사전 연구로서 대표적인 객체 크기 추정 기존 연구를 비교, 분석하고자 한다.
본 논문에서는 maneuvering 하는 이동 표적을 실시간으로 추적하기 위한 보다 효과적인 접근 방법으로, 방대한 입력 표적 영상 데이터를 몇 개의 간단한 상관신호로 변환이 가능한 광 JTC(Joint Trasform Correlator)를 이용하여 실시간 이동 표적추적 시스템을 구현하였다. 실시간 구현을 위해 고해상도를 갖는 LCD(Liquid Crystal Display) 공간 광 변조기를 사용하여 광 JTC를 구성하고, 상관 첨두치의 배경 잡음에 대한 영향을 효과적으로 감소시키기 위한 이진화 방법으로 mean 방법을 사용하였으며, maneuvering하는 이동 표적에 대한 추적 실험을통해 광 JPC를 이용한 실시간 이동 표적 추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
본 논문은 계속적으로 움직이는 Pan & Tilt 카메라를 가지고 객체를 안정적으로 추적하기 위해 Level Set 알고리즘과 Pan & Tilt 카메라간의 상호 유동적인 시스템을 설계하는 방법에 대하여 기술하고 있다. 특정객체를 Pan & Tilt 카메라로 계속적으로 추적하고자 할 때는 안정적인 배경영상을 얻을 수 없기 때문에 MOG 와 같은 통계적인 추적알고리즘을 쓰는 것이 불가능해진다. 본 논문에서는 배경 영상이 계속적으로 변하기 때문에 고정된 배경 영상을 가질 수 없는 문제와 이로 인해 객체의 영역을 잘 추출할 수 없다는 한계를 극복하기 위해 Level Set 에 기반한 외곽선 추적 방법을 이용한다. 이 방법은 단지 차영상만을 가지고도 어느 정도 객체의 영역을 추출할 수 있는 방법이다. Level Set 방법은 높은 복잡도를 가지기 때문에 실시간 계산이 빠른 외곽선 추적 방법을 이용하였으며, 이를 통해 실시간 영상에 대한 외곽선 추적을 가능하게 하였다. 그리고 Level Set 기반 외곽선 추출 방법에 의해 객체의 중심점을 구하는 알고리즘과 Pan & Tilt 카메라에 의해 객체를 추적하는 알고리즘 간에 유동적인 연결을 하였다.
본 논문에서는 새로운 실시간 시선 추적 방식을 제안하고자한다. 기존의 시선추적 방식은 사용자가 머리를 조금만 움직여도 잘못된 결과를 얻을 수가 있었고 각각의 사용자에 대하여 교정 과정을 수행할 필요가 있었다. 따라서 제안된 시선 추적 방법은 적외선 조명과 Generalized Regression Neural Networks(GRNN)를 이용함으로써 교정 과정 없이 머리의 움직임이 큰 경우에도 견실하고 정확한 시선 추적을 가능하도록 하였다. GRNN을 사용함으로써 매핑기능은 원활하게 할 수 있었고, 머리의 움직임은 시선 매핑 기능에 의해 적절하게 시선추적에 반영되어 얼굴의 움직임이 있는 경우에도 시선추적이 가능토록 하였고, 매핑 기능을 일반화함으로써 각각의 교정과정을 생략 할 수 있게 하여 학습에 참여하지 않은 다른 사용자도 시선 추적을 가능케 하였다. 실험결과 얼굴의 움직임이 있는 경우에는 평균 90% 다른 사용자에 대해서는 평균 85%의 시선 추적 결과를 나타내었다.
편대비행 위성이 공동의 임무를 수행하기 위해서는 편대를 이루는 위성의 각기 다른 초기 오차와 다양한 외란 환경에서도 자세 동기화를 이룰 수 있는 기법이 필요하다. 이 연구에서는 편대비행위성의 자세 동기화를 위하여 비선형 시스템에 대한 준최적 제어기법인 SDRE(State-Dependent Riccati Equation)에 기반한 추적 제어기가 사용되었다. 반작용 휠이 포함된 위성의 자세 동역학이 SDRE 추적 제어기를 구성하는데 이용된다. 이를 Leader/Follower 편대비행 시스템에 적용하며, 기준 자세를 추적하는 Leader 위성의 자세를 Follower 위성이 추적하여 자세 동기화를 이룰 수 있다. MATLAB과 SIMULINK를 이용한 수치해석적 시뮬레이션으로 추적 제어기의 성능을 검증하였으며, 이에 대한 실시간 HIL(Hardware-In-the-Loop) 시뮬레이션이 수행되었다. 무중력 환경을 모사하는 에어베어링시스템과 세 개의 반작용 휠을 장착한 자세제어 HILS(Hardware-In-the-Loop Simulator)는 PC104 타입의 임베디드 컴퓨터에서 SIMULINK의 xPC Target을 이용한 실시간 시뮬레이션 환경을 제공하며, 이에 적용되는 SDRE 추적 제어기는 이산화되어 설계되었다. 또한 SDRE 추적 제어기에 대한 안정성을 보장하는 영역이 추정되어 위 추적 제어기가 위성 편대비행에 적합한 자세 동기화 기법임을 보였다.
본 논문에서는 비젼 카메라와 다중 객체 추적 방법을 이용한 실시간 수질 감시 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기존의 센서 방식의 감시 시스템과 달리 비젼 카메라를 이용해 객체를 개별적으로 분석한다. 비젼 카메라를 이용한 시스템은 영상에서 개별 객체를 분리해 내는 방법과, 연속하는 두 프레임간의 상관관계에 의해서 다수의 객체를 추적하는 방법으로 구성된다. 실시간 처리를 위해 비모수 예측을 사용하여 배경 영상을 생성하고 이를 이용해 객체를 추출한다. 비모수 예측을 이용하면 연산량을 줄이는 동시에 비교적 정확하게 객체를 추출 할 수 있다. 다중 객체 추적 방법은 개별 객체가 움직이는 방향, 속도 및 가속도를 이용해 다음 움직임을 예측하고 이를 기반으로 추적을 수행하였다. 또한 추적 성공률을 향상시키기 위해 예외처리 알고리즘을 적용하였다. 다양한 환경에서 실험한 결과 제안한 시스템은 처리 시간이 짧고 정확하게 다중 객체를 추적할 수 있어 실시간 수질 감시 시스템에 사용이 가능함을 확인하였다.
전자전 장비는 개발 과정에서 재밍 성능을 시험평가하기 위하여 위협 레이더를 대상으로 그 재밍효과를 측정하여야 한다. 종래에는 재밍 효과를 측정하는 방법으로 레이터 스코프에 나타나는 표적의 이동 또는 상실을 육안으로 관측하거나, 레이더 자체에서 실시간으로 저장되는 추적 데이터를 후처리하여 해석하였으나, 본 고에서는 2개의 GPS(Global Positioning System)를 이용하여 두 위치간의 상대위치를 측정하고 이를 레이더의 표적 추적 위치 정보와 비교하여 그 차이를 분석함으로써 실시간으로 재밍효과를 측정하는 방법을 소개하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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