폐기물매립장에서의 침출수 유출을 확인하고 경로를 파악하기 위해 추적자시험이 실시되었다. 추적자는 요오드와 Rhodamine WT를 이용하였으며, 추적자는 T-2, 4, 5공에서 주입하였다. 관측지점으로는 매립장내 우수관 출구와 측면배수구에서 모니터링 하였으며, 또한 주입공 하부의 9개 지하수공에서 모니터링 하였다. T-4, T-2와 T-5 지하수공에서 요오드와 Rhodamine WT 용액을 주입한 추적자시험 결촤 매립장의 바닥 차수막이 파손되어 침출수가 우수관내로 유출되고 있음이 입증되었으며, 또한 매립장내의 투수성이 매우 높아 일반적인 자연상태에 비해 매립장에서 우수관내로의 침출수 유입이 매우 빠름을 알 수 있었다. T-4와 T-2 지하수공에서 실시된 추적자시험에서 매립장의 차수벽 하부에 위치한 B-5와 B-6공에서 다량의 추적자가 관측되어 하부차수벽을 통해 침출수가 유출되고 있음이 확인되었다. 본 현장에서 실시된 추적자시험을 통해 매립장에서의 침출수 유출은 매우 빠른 속도로 발생하고 있으며, 또한 주 유출경로로는 T-4와 T-5 지하수공 주변의 바닥차수막과 매립장의 하부차수벽을 통해 유출 되어지고 있음을 확인할 수 있었다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.435-438
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2006
위성신호는 저앙각에 위치하거나 재밍 및 간섭신호의 영향을 받으면 약해진다. 이러한 약신호를 안정적으로 추적하기 위해서는 신호추적루프의 대역폭이 가능하면 작아야 한다. 그러나 작은 대역폭의 신호추적루프는 고기동 환경에서 기준주파수의 주파수오차를 포함한 입력오차가 커져 불안정해진다. 본 논문에서는 최대 저크 15g/s의 동적특성을 가지는 항체의 항법정보를 획득하고 동시에 28dB-Hz의 약신호도 안정적으로 추적할 수 있는 신호추적루프를 연구한다. 이를 위해 위성신호 상태를 예측할 수 있는 SNR, 앙각, 항체의 가속도 등을 고려하여 대역폭 및 PIT를 가변적으로 설계한 적응형 신호추적루프를 설계한다. 또한 약신호인 C/No 28dB-Hz 신호를 안정적으로 추적하기 위해 10ms의 PIT(Predetection Integration Time)와 비트동기를 고려한 Coherent 방식을 적용한 반송파 위상추적루프를 설계한다. 이렇게 설계된 신호추적루프의 성능을 검증하기 위해 항체의 동적환경과 위성신호 크기를 묘사해줄 수 있는 시뮬레이터를 이용하여 위성신호 추적성능을 시험하고 결과를 분석한다.
사건 탐색 및 추적(TDT: Topic Detection and Tracking) 연구 [1]은 전세계 각 나라에서 매일 보도 되고 있는 신문이나 방송 뉴스 기사에서 "어떤 중요한 사건이 발생했는가\ulcorner"또는 "새로운 사건이 일어났는가\ulcorner"와 같이 그날 처음 발생한 사건을 탐색하거나, 같은 사건을 다루는 기사들을 탐색하거나, 예전에 발생한 사건과 관련된 사건인지를 추적해 나가는 것이다.된 사건인지를 추적해 나가는 것이다.
본 논문은 Exemplar Transformer를 활용하여 단일 프로세서 환경에서 동작하는 시각적 객체 추적(Visual Object Tracking) 모델인 ETTrack(Exemplar Transformer Track)을 리눅스(우분투 20.04) 운영체제를 사용하는 임베디드 시스템 라떼판다 알파(LattePanda Alpha)에 탑재하였다. 데스크톱 프로세서인 Intel i7-8700와 라떼판다 알파의 Intel m3-8100y에서의 객체 추적 성능과 속도를 AUC(Area Under the ROC Curve)와 FPS를 통해서 비교평가하였다. 평가 결과 기존 트랜스포머 기반 추적 모델(TransT)과 유사한 성능, 3 FPS 빠른 추적 속도를 나타내는 것을 구현 증명하였다.
지능형 교통 정보 시스템을 구축할 때 반드시 요구되는 것이 바로 위치 정보이다. 대부분 GPS (Global Positioning System)와 같은 장치를 이용하여 위치 정보를 얻게 된다. 그러나 GPS수신기와 같은 장치는 상대적으로 비용이 크기 때문에 차량마다 장착하여 지능형 교통 정보 시스템에 활용하기에는 부담이 된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 무선랜으로 위치를 추적하는 방법을 버스 지능형 교통 정보 시스템에 적용한 시스템 구조를 제안한다. 버스는 노선의 자유도가 택시 같은 다른 교통편에 비해서 작으므로 무선랜으로 위치 추적하는 방법은 다른 위치 추적 방법에 비해 경제적으로 보다 적합하다.
영상 추적(visual tracking)은 로봇의 시각기반제어, 교통정보시스템, 무인감시시스템 등 다양한 분야에 적용 가능하기 때문에 지정된 혹은 운동이 감지된 물체를 지속적이고 빠르게 추적하는 데 목적을 둔다. 이 때 어려운 문제 중 하나는 시간이 지나면서 위치이동은 물론 회전에 와해 물체의 모양이 변한다는 것이다. 이에 본 논문에서는 물체의 3차원 회전에 대응 가능한 실시간 영상추적 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 SSD(sum-of-squared differences)를 기반으로 하되, 물체의 배경이 바뀔 때나 물체가 영상추적 윈도우보다 작은 경우에도 추적이 가능하고 3차원 회전에 대응 가능하다. 이것은 3차원 회전으로 인하여 추적목표를 잃어버리는 것을 막기 위하여 기준 영역이 회전할 때 제안된 성능지수에 따라 영상추적 영역과 기준 영상을 새롭게 설정해줌으로써 구현된다. 제안된 알고리듬은 PC기반 실시간 시각시스템에서 성공적으로 실험되었다.
인터넷의 급성장으로 해킹이나 Dos 공격, 웜, 바이러스 등의 사이버 범죄가 크게 증가하고 지능화되어 최근 역추적에 대한 관심이 날로 증가하고 있다. 보안 도구로 침입탐지시스템(IDS) 이나 침입방지시스템 (IPS) 등이 있으나 해킹이나 DoS 공격을 방어하는데 현실적으로 한계가 있다. 따라서 능동적인 해킹 방어를 위한 기본적인 기술로 해커의 실제 위치를 추적하는 역추적 시스템 기술이 필요하다. 특히 IPv4에서의 역추적 시스템에 대한 연구는 활발하게 이루어지고 있지만 IPv6에 대한 연구는 아직 미흡하다. 본 논문에서는 IPv4의 주소 고갈로 인해 앞으로 이를 대신할 IPv6에 대한 공격 근원지 역추적 시스템 개발이 시급하다고 보고. 해킹을 시도하는 해커의 실제 위치를 실시간으로 추적할 수 있도록 IPv6 헤더 패킷의 트래픽 클래스(Traffic Class)와 플로우 라벨(Flow Label)을 이용하여 IPv6에서의 실시간 네트워크 침입자 역추적 시스템 모델을 제안하고자 한다.
소형 추적 레이다는 여러 구성품들이 유기적으로 연결되어 있어서 와이어 하니스 설계가 매우 중요하다. 구동부 위인 김발을 지나서 안테나와 초고주파수신기로 연결되는 배선은 연결되는 path에 따라서 전기적 특성에 영향을 준다. 또한 김발의 구동 성능에도 영향을 미친다. 디지털 신호가 많은 신호처리부 및 서보부와 연결되는 케이블은 전자파 노이즈에 의하여 신호처리부의 CPU가 오동작을 하지 않도록 대책을 마련해야 한다. ◯◯ GHz 대역의 신호전송을 위한 케이블은 온도, 진동, 충격에 대한 설계가 반영되어야 한다. 좁은 공간에 와이어 하네스를 설계하기 위해서는 컨넥터의 크기를 최소화 해야 한다. 본 논문에서는 소형 추적 레이다의 와이어 하네스 설계에 고려해야 할 사항들에 대하여 설명하고 설계 방안을 제시하였다.
수중음향 시스템에서는 이동 표적에 대한 상태 추정 및 표적 식별 등의 목적을 위해서 표적 방위 추적은 필수적이다. 그러나 감시영역에 근접 또는 교차 표적 등이 존재하는 다수 표적 상황에서의 방위 추적은 매우 어려운 문제로 다양한 접근방법으로 연구되어 왔다. SWORD는 배열 센서 신호의 출력 공분산 행렬로부터 방위 변위를 추정하여 표적을 추적함으로써 별도의 정보 연관 과정이 필요 없는 단순한 구조의 다중 표적 방위 추적 알고리즘을 제안하였으며, RYU 등은 표적 조향 벡터 (target steering vector)와 배열 센서 공분산 행렬의 신호 고유 벡터 (signal eigenvector)가 선형결합 관계임을 이용하여 교차 표적 (cross target)에 대해서도 우수한 성능을 나타내는 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 또한 HWANG 등은 잡음 고유 벡터 (noise eigenvector)와 표적 조향 벡터가 직교 관계임을 이용하여 RYU의 알고리즘과 동일한 성능을 유지하면서 연산량을 개선한 알고리즘을 제안하였다. 그러나 기존의 방법은 코히어런트 (coherent) 다중 표적인 경우에는 추적 성능이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 배열 센서의 공분산 행렬로부터 추정할 수 있는 신호 고유 벡터와 잡음 공분산 행렬 (noise covariance matrix)의 특성을 이용하여 코히어런트 다중 표적에 대해 추적 성능을 유지할 수 있는 다중 표적 방위 추적 알고리즘을 제안하였으며, 근접 및 교차 기동하는 표적에 대한 시뮬레이션을 통하여 비코히어런트 (incoherent)와 코히어런트 다중 표적에 대해 추적 성능이 우수함을 확인하였다.
영상처리 기법을 이용하여 움직이는 물체를 추적하는 시스템은 많은 분야에 응용될 수 있다. 기존의 물체 추적 시스템에서 사용한 방법들은 최적의 특성을 지니고 있지만, 많은 계산량을 요구하는 단점이 있다. 또한 단안에 의한 영상의 경우 물체의 다양한 변화에 대한 예측과 추적이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 양안에 의해 얻어진 스테레오 영상에 전이(translation)와 회전(rotation)에서의 예측이 어려운 단점을 보완한 블록 정합 알고리즘을 적용함으로써 실시간 물체의 변화의 추적능력을 지니면서도 그 계산량을 줄일 수 있는 추적 방법에 대하여 기술한다. 또한 히스토그램의 계수 변화를 이용함으로써 블록 정합 알고리즘에서의 탐색영역을 제한하도록 하여 불필요한 처리시간을 절약하는 효율적인 물체추적 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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