본 논문에서는 디지로그 북 (Digilog Book) 저작 환경에서 레이아웃 기반 다감각 콘텐츠 저작 도구를 제안한다. 저작 과정에 사용자는 마우스나 펜 타입 장치를 통해 종이책 위에 반복적으로 가상 영역을 생성하고, 해당 영역에 증강될 콘텐츠의 위치, 사이즈, 파일 선택, 이벤트 처리 등의 속성을 지정한다. 저작이 완료되면 시스템은 기존에 인쇄된 페이지 번호를 인식하고, 해당 페이지에 생성된 영역과 속성 정보를 포함하는 레이아웃을 생성한다. 페이지 레이아웃은 증강현실 환경에서 렌더링 하기 적합한 씬 그래프 (Scene Graph) 형태로 표현 되고 XML 형태로 저장된다. 디지로그 북 뷰어는 저장된 레이아웃을 로딩하고 저작된 속성을 분석하여 해당 페이지에 영역별로 증강 및 기능을 실행한다. 제안된 저작 도구를 통해 사용자는 혼합 인터페이스를 통해 디지로그 북 환경에서 관심영역에 시각, 청각적인 다감각 콘텐츠를 손쉽게 저작할 수 있다. 증강현실 환경에서 사용자가 레이아웃을 보다 쉽게 생성하기 위하여 영역 템플릿을 제공한다. 또한, 제안된 저작 도구는 페이지 인식부와 페이지 추적부를 독립적으로 구성함에 따라 단일 마커만으로 다수 페이지 저작이 가능하다. 실험 결과, 제안된 저작도구는 증강현실 환경에서 적절한 수행시간을 나타냄을 보였다. 제안된 저작 도구는 교육, 출판 업계 등 여러 응용분야에서 널리 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 대역 확산 신호를 위한 고유치 해석 기반의 초 분해능 지연 시간 추정(super-resolution time delay estimation) 알고리즘을 개발하고 각 알고리즘의 성능을 비교, 분석한다. 먼저, 고유치 해석 기반의 대표적인 도래각 추정 알고리즘인 MUSIC, ESPRIT, Minimum-Norm을 이용하여 초 분해능 지연 시간 추정 알고리즘을 개발하고 직접 대역확산 방식의 ISO/IEC 24730-2.1 실시간 위치 추적 시스템 (real-time locating system: RTLS)에 적용하여 RTLS 환경에서 각 알고리즘의 성능을 시뮬레이션을 통해 비교, 분석한다. 시뮬레이션 결과로부터 세 알고리즘 모두 레일리이 분해능 한계 이내로 수신되는 다중 신호의 지연 시간을 모두 분리, 추정함을 알 수 있었다. 그러나, RTLS 환경에서는 MUSIC과 Minimum-Norm의 성능은 서로 비슷하나 ESPRIT은 두 알고리즘에 비해 성능이 현격히 저하됨을 알 수 있다.
본 논문에서는 모서리점, 경계선 및 영역, 적응적 임계값 등과 같은 복합특징을 이용하여 증강현실 시스템에서 마커의 차단현상이 발생되거나 어두운 환경에서도 사용 가능하면서 정합 성능을 개선한 마커검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 ARToolkit에서는 마커의 일부분이 사용자에 의해 가려지거나 주위 조명 변화에 의해 입력영상의 밝기 변화가 크게 될 경우, 마커를 추출할 수 없는 반면 제안한 마커추적 알고리즘에서는 마커영역 추출시 적응적 임계값 기법을 사용하여 조명의 변화에 둔감하게 반응하여 정확한 마커영역만을 분리 추출할 수 있다. 그리고 모서리 여부를 판단하고 모서리점이 가려진 경우, 추출된 직선의 교점으로부터 모서리점을 추출하므로 차단에 의해 마커가 가려졌을 때에도 정확한 마커 영역을 추출할 수 있다. 또한, 등록된 마커와의 정합시, 와핑에서 발생되는 마커의 크기 및 중심위치 변화를 보정하는 기법을 추가하여 정합 성능을 개선 시켰다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 주위 조명 변화와 차단 현상에 강인하게 마커를 검출하였으며, 유사한 마커 태그를 구분 할 수 있는 정합 유사도가 종전보다 30% 증가한 것을 확인 할 수 있었다.
피예선인 부선으로 인하여 예선 자체의 조종성능에 제한을 받고, 이러한 예부선은 바람, 파도, 조류 등과 같은 외력의 영향이 크게 작용하여 예부선 운항의 안정성 확보에 많은 어려움이 수반되고 있다. 예선의 선장, VTS 및 육상의 운항부서 등에서는 부선과 같은 피예선의 실해역에서의 침로, 속도, 위치 등을 실시간으로 추적하여 해난사고를 사전에 예방할 수 있는 시스템의 구축이 절실히 필요한 실정 이다. 본 연구에서는 비교적 저렴하고 이동이 용이한 휴대용 GPS를 이용한 부선의 안전예항시스템의 구축에 대한 기초적인 방법을 제안하고, 이를 토대로 실선에서의 테스트를 실시하고 그 결과에 대하여 논의한다. 본 연구를 통하여 안전 예항에 필요한 여러 항해 정보를 취득할 수 있었으며, 이러한 정보는 다양한 분야에서의 활용이 가능할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 차세대 항행시스템인 ADS-B (automatic dependent surveillance - broadcast)의 성능 개선을 위해, 정보융합 기법을 제안하였다. ADS-B는 기존의 레이더에 비해 성능이 우수하지만, GNSS (global navigation satellite system) 정보에 의존하기 때문에 GNSS가 가지는 오차가 ADS-B 데이터에 포함된다. 본 논문에서는 이런 오차를 극복하기 위해 ADS-B의 데이터에 MLAT(multilateration)와 WAM (wide area multilateration)의 데이터를 융합하여 ADS-B의 성능을 개선하였다. 정보융합을 하면 기존의 데이터에 비해 정확성이 우수한 데이터를 얻을 수 있다. 기존의 정보융합 기법은 부 필터로 칼만필터나 IMM 필터를 사용하지만, 제안된 기법에서는 Robust IMM 필터를 사용하여 항공기 위치추적 성능을 향상시켰다. 또한 실제 ADS-B 데이터를 사용하여 시뮬레이션 결과 대비 신뢰도를 높였다.
본 논문에서는 협업 지능형교통시스템과 연동되는 자율주행 차량과 연동되는 환경에서 인증서 정책과 특성에 대해 살펴보았다. 차량의 인증 기능가운데는 가명 인증기능이 있다. 이 가명성은 차량 운전자, 승객이나 차량을 식별하는 정보에 대한 프라이버시를 보호할 목적으로 제공된다. 그러므로 가명인증서의 사용 목적은 BSM 인증이나 오 동작에 대한 리포팅을 위해 사용한다. 그런데 이 가명 인증서는 차량의 OBE에서 사용되며 암호 키는 없는 것이 특징이다. 본 논문에서는 이 가명인증서의 주요 기능인 위치 개인정보 보호나 가명기능, 그리고 링키지 값이나 CRL의 폐기 처리, 등록 기관에서 요청 셔플링 처리, 버터플라이 키 처리 등을 살펴보면서, 동시에 가명인증 기능 관리를 위한 제반 인증정책과 그 특성들을 세부적으로 고찰하였다. 차량의 가명관리와 관련하여 공격자는 BSM 전송을 기록하여 운전자나 차량의 추적할 수 있으므로 이에 대한 대책으로 연결 해제 기능을 부여해야 한다. 이러 측면에서 본 연구의 결과는 기여하고 있다고 할 수 있다.
제한된 통신 범위를 가진 무선 노드가 형성하는 무선애드혹 네트워크는 재난 지역 감시, 사물 추적 및 전술 시스템에서 활용될 수 있다. 하지만 지상에 위치한 무선 노드의 경우 지형지물에 의한 무선채널의 영향과 노드 배치의 제한으로 네트워크 성능이 감소된다. 본 논문에서는 배치의 공간적 제약이 작고 신속한 배치가 가능한 공중무인기(Unmanned Aerial Vehicle)를 이용하는 무선애드혹 네트워크를 고려한다. 지상 노드와 공중무인기를 포함하는 테스트 베드를 구현하며 야외 시험을 통해 공중무인기의 유무에 따른 전송 처리량(Throughput)과 패킷 수신율(PDR)을 측정한다. 공중무인기가 데이터를 무선 중계함으로써 무선 애드혹 네트워크의 성능이 향상됨을 보인다.
기존 모션 캡쳐의 경우, 고가의 장비나 사용의 복잡도, 동작자의 움직임 제한 등 모션 캡쳐의 어려움이 있었다. 최근 실시간으로 모션 캡쳐가 가능한 컴퓨터 비젼 기반 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다시점 영상으로부터 쉽고, 빠르게 추출할 수 있는 피부색과 정확한 3차원 복원을 위한 2차원 영상 좌표 보정을 사용하여 효율적인 다시점 영상 분석 알고리즘을 제안한다. 동작자의 피부색을 검출하고, 카메라 보정 및 에피폴라 기하학 정보를 이용하여 보다 정확한 영상 분석, 그라고 칼만 필터(Kalman filter)를 사용한 추적 등을 통해 보다 안정적인 모션 캡쳐가 가능하게 된다. 실험결과를 통하여, 제안된 방법은 보다 정확한 위치 추정 및 살시간 모션 캡쳐를 위한 알고리즘임을 보여주고 있다.
본 논문에서는 수평$\cdot$수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출과 개선된 신경망을 이용한 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 번호판 영역은 수평 수직에지의 형태학적 정보를 이용하여 추출하고 개별 문자는 히스토그램 방법과 위치 정보를 이용한 방법에 윤곽선 추적 알고리즘을 병합하여 추출한다. 개별 문자 인식은 ART-1 알고리즘을 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 차량 번호판 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 실제 차량 번호판들을 대상으로 실험한 결과, 수평$GF(2^m)$수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출 방법이 임계화를 이용한 차량 번호판 추출 방법, RGB와 HSI 컬러 정보를 각각 이용한 차량 번호판 추출 방법보다 추출룰이 개선되었으며, 인식 성능도 개선된 신경망의 학습 알고리즘이 기존의 학습 알고리즘들 보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
최근 다양한 분야에서 사용되고 있는 RFID 시스템은 악의적인 공격자로부터의 중계공격에서 취약함을 갖고있다. 따라서 Brands등은 Distance-Bounding 이라는 개념을 이용하여 증명자와 검증자 간의 인증 프로토콜을 제안하였고, 여기에 Hancke등은 RFID의 개념을 도입하였다. 그러나 RFID의 주요 기능 중 하나인 태그 아이디의 전달이 없다는 점과, Kim이 제안한 태그 아이디 전달에서의 익명성 및 리더 태그 간에 데이터 교환 단계에서 발생 가능한 에러 체크 방법에서 태그 아이디 검색의 비효율성의 단점이 있다. 따라서 본고에서는 태그의 익명성 및 위치 추적 불가능성을 만족하고, 태그의 정보 교환 단계에서 발생 가능 에러에 대한 저항성과, 태그 아이디의 검색에서 보다 효율적인 검색이 가능한 프로토콜을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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