산업공정의 가동 중 효율 및 문제점 진단을 위한 방사성동위원소 추적자 이용기술과 기반장비의 연구결과를 바탕으로 연안에서 표사의 거동 추적실험을 수행하였다. 이를 위하여 원자로에서 중성자 조사를 통하여 방사화되는 소량의 iridium을 포함하는 표지모래를 사용하였다. 표지모래는 산화물 제조법으로 제조되었으며, 실험 현지의 자연사(2.65)와 유사한 비중(=2.6)을 갖도록 하였다. 방사화된 표지모래를 운반하고 실험 현장에서 해저에 투입할 수 있도록 전용 용기와 투입된 표지모래로부터 방출되는 방사선을 검출하기 위한 계측장비를 제작하였다. 또한, GPS로부터 수신되는 위치신호와 해저의 계측장비로부터 전송되는 방사선 계측신호를 동시에 수신할 수 있는 데이터 수집장치와 컴퓨터 응용프로그램을 제작하였다. 표지모래의 시간에 따른 공간적 분포변화를 측정하기 위하여 각 투입지점에 대하여 3회씩 추적실험을 실시하였다. 실험 결과데이터는 방사선 계측의 실제 위치를 계산하여 반영하고 방사성추적자의 자연감쇄 효과를 보정한 후 분석에 활용되었다. 방사성 표지모래를 이용한 시범실험으로부터 방사성추적자 기술의 연안환경의 보존과 개발을 위한 중요한 역할의 가능성을 확인하였다.
레이다를 이용한 다수 표적의 상태 추정을 통해 추적 성능을 향상시키는 문제는 중요하다. 클러터 환경에서 추적 필터를 이용하여 다수 표적 추적 시 트랙과 측정치 간의 결합사건이 발생하며 개수가 증가함에 따라 결합사건은 기하급수적으로 증가한다. 이러한 환경에서 다수 표적 추적 필터 설계 시 고려해야할 문제는 첫째, 신속한 거짓트랙 제거 및 표적트랙 확정을 통하여 오경보율 최소화하고, 이를 통해 FTD(False Track Discrimination) 성능을 높인다. 둘째, 다수의 트랙이 측정치를 공유하는 결합사건 발생시 효율적으로 각각의 측정치를 트랙에 할당함으로써 트랙 유지성능을 향상시키는 것이다. 두 가지 고려사항을 통해 단일 표적 추적 자료결합 기법을 다수 표적 추적 필터로 확장하여 사용하며, 대표적인 알고리듬으로 JIPDAF(Joint Integrated Probabilistic Data Association Filter)와 LM-IPDAF(Linear Multi-target IPDAF)가 있다. 본 논문에서는 측정치 할당 시 생기는 수 많은 가설들에 대한 확률적 평가를 하지 않음으로써 측정치와 트랙의 개수에 따라 비선형으로 연산량이 증가하지 않으며, 클러터밀도 추정을 통해 트랙을 쇄신하는 트랙존재확률 기반의 LM-IPDAF 알고리듬을 소개한다. 그리고 LM-IPDAF의 트랙존재확률 산출 시 필요한 클러터밀도 추정 방법을 개선함으로써 연산량을 효과적으로 감소시킬 수 있는 방법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 기존의 알고리듬과 비교, 분석하여 성능을 검증하였다. 그 결과, 위치 RMSE, Confirmed True Track 측면에서는 동일한 성능을 내면서 시뮬레이션 처리 시간을 약 20% 감소시킬 수 있었다.
본 연구는 육화 추세를 추적하는 과정에서 MNDWI (Modified Normalized Difference Water Index)와 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 통합한 접근의 실용성을 평가하는 것을 목적으로 한다. 사례 연구지역인 우포늪에 대해 MNDWI는 수분 지수에 민감하여, 수문 객체는 더욱 강조하고 습윤 토양의 변화를 추적하는 등 수문 객체 외의 요소들은 더욱 강하게 배제하는 근거를 제시하였다. NDVI는 식생의 수령, 식생밀도에 대한 정보를 제시하고, 수분객체와 다른 토지 피복 유형(식생, 건물, 도로 등)을 가시적으로 추적하였다. NDVI와 MNDWI의 통합접근을 통해 산출되는 정량적이고 거시적인 정보는 NDVI와 MNDWI의 변화가 육화에 대한 정량적인 근거로 활용될 수 있다는 의미있는 결과를 보여준다. 본 연구는 향후 내륙습지의 육화에 대한 장기적 모니터링과 전반적인 육화 대응방안을 도출하는 과정에서 NDVI, MNDWI 통합접근의 근거가 되는 기초자료를 제공하였다.
객체 인식(recognition)과 추적(tracking)은 컴퓨터 비전의 중요 분야로써 작게는 동작 인식으로부터 크게는 우주 항공까지 그 활용 가능성이 무궁무진하다. 객체 인식의 정확도를 향상시키는 방법 중 하나는 회전, 스케일 그리고 가려짐에 강건한 컬러를 이용하는 것이다. 컬러를 이용함으로써 더 많은 특징점들을 추출하기 위한 계산 비용을 감소시킬 수 있다. 또한, 빠른 객체 인식을 위해 알고리즘의 정확도를 낮추는 것보다 객체의 위치를 예측하고 좀 더 작은 영역에서 인식을 수행하는 것이 더욱 효과적이다. 본 논문은, 인식 정확도를 향상시키기 위해 대표적인 객체 인식 알고리즘인 SURF와 컬러모델을 적용한 기술자(descriptor)를 사용하고, 움직임 예측 알고리즘인 Kalman filter를 결합하여 빠른 객체 추적 방법을 제안한다. 그 결과, 제안하는 방법은 다른 컬러를 갖는 같은 패턴의 객체들을 구분하고, 객체의 향후 움직임을 미리 예측한 관심영역(ROI)에서 인식을 수행함으로써 빠른 추적 결과를 보였다.
본 논문은 도플러 효과가 GPS 수신기용 비동기 2차 DLL(noncoherent second-order delay locked loop)의 추적 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 성능 분석을 위하여 선형 DLL의 추적 정확도(steady state error and jitter)와 비선형 루프의 신뢰도를 고려하였다. 루프의 신뢰도에 관한 비선형 분석은 MTLL(mean time to lose lock)에서 근사 확장법을 사용하였다. 특히, 최대 MTLL을 얻기 위하여 loop에서 대역 여파기의 최적 대역폭과 최적 루프 파라미터를 제안하였다. 저궤도 위성의 경우는 도플러 영향이 크게 나타나므로 MTLL을 최대로 추적 오차를 최소 하는 효과를 기대할 수 있다. 시뮬레이션 결과로부터 설계된 디지탈 지연동기 루프 시스템이 정확히 동작함을 확인하기 위해 GPS 신호를 발생시키는 시뮬레이터인 STR-2770을 사용, 도플러 주파수를 첨가하여 실제 상황과 같은 환경에서 FPGA로 구현된 DLL회로의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 동공 검출 기술을 이용한 얼굴 검출 방법을 제안하고자 한다. 동공 검출기는 눈의 역 반사 특성을 이용한 능동적 조명을 사용하여 검출을 용이하도록 하였고. 제안된 방법의 검출 범위는 소형 컴퓨터나 무인 정보 단말기 등의 활용에 적합하도록 하였다. 동공 후보 영역을 계산하여 검출한 후, 학습 규칙을 사용하여 얼굴에 대응하는 두 개의 지점을 선택하도록 하였다. 얼굴 검출 성능을 증명하기 위하여, 얼굴의 최대 돌출 부위를 지정 할 수 있는 이중 모드의 얼굴 추적 장치를 개발하였다. 추정치 와 복합 얼굴 검출기의 측정치를 결합하여 특징 관계를 추적함으로 처리의 안정성을 높이었다. 또한, 실시간으로 서보의 제어장치를 원격 조정하여 항상 카메라가 이미지의 중앙을 추적하도록 함으로서 얼굴의 위치를 추정할 수 있도록 하였다.
최근 가상현실 기술이 세계적으로 대두되면서 다양한 분야의 기술들과 결합하면서 새로운 트렌드로 형성하고 있다. 광고의 경우, 가상현실에서는 사용자가 화면을 건드리지 못한다는 특성 때문에 사용자가 광고를 시청하였는지에 여부에 대한 탐지와 확인이 어렵다. 그러나 기술의 진화로 가상현실 광고나 가상 쇼룸을 통해 보여 지는 영상을 디텍팅하고 분석이 가능한 솔루션을 통해 소비자의 인지를 확인할 수가 있다. 즉 시선추적(Eye Tracking) 기술은 이러한 가상현실 광고분야에 있어서 사용자가 어떤 광고를 시청하였는지, 얼마나 자주 시청하였는지, 얼마동안 시청하였는지 등에 대한 데이터를 추출하고 분석함으로써 기존의 가상현실상의 광고 탐지와 VR 매체 광고 연구의 어려웠던 부분을 해소할 수 있다. 논문에서는 가상현실에서 광고를 시선추적으로 인식하는 방법에 대해서 제안하고자 한다. 그리하여 새로운 VR플랫폼상 광고효과를 통해 기존의 TV, 인터넷, 지면 광고와 비교 분석을 통한 광고의 몰입도 및 광고 효용성을 연구하고자 한다. 제안된 연구내용은 서버와 VR HMD(Virtual Reality Head Mounted Display)와의 통신 및, 서버 측 출력화면 등이 포함 되어 있다.
위치정보와 지도를 이용하여 자신이나 타인 또는 사물의 경로추적이 필요한 경우가 있다. 최근에 모바일기기의 발달은 이것을 가능하게 하였다. 지금까지 스마트폰이나 태블릿 컴퓨터등의 모바일기기의 경로추적 시스템을 개발하는데 네이티브 방법을 사용하였다. 이 방법의 단점은 같은 서비스를 다른 플랫폼에 제공하려면 다시 작업해야한다는 것이다. 이런 단점을 극복하기 위하여 웹 앱과 하이브리드 앱이 개발되었다. 하이브리 앱은 네이티브앱과 외관상 비슷하기 때문에 사용자들이 웹 앱보다 더 선호한다. 본 논문에서는 모바일 기기에서 경로탐색이 가능한 앱을 개발하였다. 최근에 나온 HTML5에 위치정보 기능이 추가 되었는데 이를 이용하여 경로추적 시스템을 하이브리드 앱으로 구현하였다. 먼저 HTML5, CSS 와 자바스크립트 등을 이용하여 웹 앱을 만들고 이를 하이브리드 앱 도구의 하나인 폰갭을 이용하여 하이브리드 앱으로 변환하였다. 이 시스템의 구현으로 경로탐색이 필요한 여러 분야에서 모바일 기기에 관계없이 빠르고 효율적인 앱 개발이 가능하게 되었다.
본 논문에서는 적외선 탐색 및 추적 기능을 수행하는 광각 주사 광학계와 표적의 전자광학 추적 기능을 수행하는 협/중시계 광학계의 기능이 통합된 가변 F/수 삼중 배율 적외선 광학계를 설계하였다. 기존 광각 주사 광학계를 기반으로 무한 초점 광학계를 전단부에 설계하여 협/중시계 기능을 수행할 수 있는 광학계를 구현하였다. 시스템 성능 분석을 통해 성능 목표를 설정하고, 이를 바탕으로 광학계 설계를 위한 설계 사양을 도출하였으며, F/수가 다른 광학계를 추가하기 위해 조리개 크기를 줄여주는 웜 스톱을 적용하였고, 설계된 광학계에 적합하도록 세부 형상을 설계하였다. 설계 완료된 협/중시계 광학계 설계 결과를 분석하여 MTF (modulation transfer function)와 같은 목표 성능을 만족하는 것을 확인하였으며 운용성을 고려하여 비열화와 표적 거리에 따른 초점 렌즈군의 이동량을 분석하였고, 이를 통해 광역 탐색 및 추적 기능과 정밀 추적 및 3차원 정보 획득 기능이 통합된 단일 광학 시스템의 구현이 가능함을 확인하였다.
최근 리테일 산업계에서는 COVID-19 등의 다양한 외부 환경 위협으로부터의 대응과 AI 기술을 활용한 경쟁력을 갖추기 위한 정보기술 융합 및 활용 요구가 증가하고 있으나 리테일 산업에서의 데이터를 활용하기 위한 연구와 응용 서비스의 활용사례가 매우 부족하다. 본 연구는 CCTV 영상 데이터 기반의 AI 활용 응용 서비스 활용 사례연구로 리테일 공간에서의 CCTV 영상 데이터 수집, 객체 탐지 및 추적 AI 모델 활용, 실시간 추적된 객체와 트래킹 데이터를 저장하기 위한 시계열 데이터베이스 활용, 시계열 데이터를 활용한 모니터링, 리테일 공간의 혼잡도와 관심도를 분석하기 위한 히트맵, 리테일 공간에서의 실시간 상황 모니터링, COVID-19와 같은 사회적 위협으로부터의 접촉자 분석과 추적을 위한 사회적 거리 두기 현황, 비인가자의 보안 구역의 접근 모니터링 애플리케이션을 설계하고 이를 실제 구현하여 리테일 공간에서의 CCTV 영상 데이터를 활용한 애플리케이션 설계를 통해 CCTV 영상 데이터 기반의 AI 융합 응용 서비스 활용 모델을 제시하였으며, 실제 구현을 통해 설계된 활용 모델을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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