• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.1019-1022
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• 2005

본 논문에서는 현재 활발한 연구개발이 이루어지고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅, 센서 네트워크 기술을 적용한 무인 감시/추적 시스템을 제시한다. 본 논문의 무인 감시/추적 시스템은 센서네트워크 기술, 다중센서 융합에 의한 탐지 및 위치 인식기술, 무인 감시/추적 알고리즘으로 구성되어 있다. 센서네트워크는 센싱 데이터를 실시간으로 전송하기 위해 노드의 주소를 기반으로 하는 계층적 멀티홉 라우팅 기법을 제안하였다. 침입자와 추적자의 위치 인식은 자기센서 및 초음파센서를 가진 센서모듈들로부터 얻어진 센싱 정보를 융합하고, 이를 확률적으로 침입자 및 추적자의 위치를 결정하는 Particle Filter를 적용한 위치인식 알고리즘을 통해 이루어진다. 추적 알고리즘은 무인 자율 추적을 위해 이동벡터에 기반한 알고리즘이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.848-849
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• 2014

특정 물체 혹은 객체 추적 기술은 해당 객체를 검출 및 인식하고 움직임을 감지하는 기능으로 구현된다. 시스템 자동화와 관련하여 이러한 영상 인식 및 추적 기술의 구현은 특정 물체를 정확히 감지 및 추적할 수 있는가가 성공의 관건이 되고 있다. 하지만 기존의 영상추적 기반 자동화 시스템은 이를 구현하기 위해 별도의 관리자가 카메라로부터 전송되는 영상을 모니터링 해야 하는 등 인력의 결합이 필수적이며, 결국 비용상승이라는 단점을 내포하고 있다. 이에 반해 최근 개발되고 있는 물체감지 및 추적 시스템의 구현은 별도의 모니터링 인력 없이도 특정 물체를 자동으로 식별하고, 움직이는 물체를 지속적으로 추적할 수 있다는 점에서 보다 효율적 이다. 본 연구에서는 특히 금속 화물 물체의 감지 및 추적 시스템 구현에 초점을 맞추고 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.141-152
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• 2011

다양한 감시 환경에서의 보안의 중요성이 대두됨에 따라 여러 대의 카메라로 움직이는 물체를 연속적으로 추적하는 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 물체를 연속적으로 추적하기 위해 비겹침 다중 카메라 기반의 영삼감시시스템을 제안한다. 제안된 다중 IP 카메라 기반 객체추적 기술은 장치 간 hand-off 기술 및 프로토콜을 바탕으로 객체추적 모듈과 추적관리 모듈로 구성된다. 객체추적 모듈은 IP 카메라에서 실행되며 객체추적 정보 생성, 객체추적 정보 공유, 객체추적 정보를 이용한 객체 검색 및 모듈 내 설정 기능을 제공하고, 추적관리 모듈은 영상관제 서버에서 실행되며 객체추적 정보 실시간 수신, 객체추적 정보 검색, IP 카메라 컨트롤 기능을 제공한다. 본 논문에서 제안한 객체추적 기술은 다양한 감시 환경과 기술 방법에 의존하지 않는 범용적 프레임워크를 제안한다.

• 전자통신동향분석
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• 제30권4호
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• pp.120-128
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• 2015

최근 인터넷의 거대화와 더불어 기본적으로 ISP의 오버헤드를 최소화하는 요구사항을 만족시켜 줄 수 있는 역추적기술 보장에 큰 비중을 두고 있으며, 현재 또는 차세대 인터넷에서 적용 가능한 역추적기술이 필요하다. 본 논문은 사이버 표적공격(Advanced Persistent Threats: APT)에 적용 가능한 역추적(Traceback)기술에 대한 동향을 살펴본다. 특히 기존 IP 및 TCP Connection 기반 역추적방법 중 Network 기반 Connection 추적기술인 Timing-based Approach에 대해서 상세히 살펴보며 아울러 본 논문에서 제안하는 Netflow 기반의 ON-OFF 모델 확장을 통한 Timing-based Connection Traceback Approach의 기술적 적용을 통하여 공격 시스템의 위치와 실제 해킹을 시도하는 해커의 위치가 서로 다르다 하더라도 실제 해커의 위치인 공격 근원지를 추적할 수 있는 기술적 가능성 및 전망을 소개한다.

• 한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
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• 한국방사성폐기물학회 2010년도 추계 학술논문요약집
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• pp.315-316
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• 2010

본 연구는 파이로일관공정시험시설인 PRIDE (Py-Roprocess Integrated DEmonstration facility)의 최상위 요구사항부터 파이로 세부공정의 설계요건까지 논리적이며 체계적인 연관성을 제시할 수 있는 파이로 기술추적시스템 개발현황을 기술하였다. 이러한 기술추적기능을 도출하기 위하여 시스템 엔지니어링 도구인 Cradle 데이터베이스를 이용하였다.

• 정보보호학회지
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• 제15권1호
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• pp.98-103
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• 2005

본 연구는 인터넷 사용자의 증가와 사용 환경이 급성장하는 가운데 유해성(각종 사이버테러 등) 역시 증가하고 있다는 문제점과 대응을 분석하였다. 이러한 상황에서 각종 정보보호시스템이 개발되어 운용되고는 있으나 현재까지 역추적 기술에 대한 완벽한 대안을 제시하고 있지는 못하고 있다. 해킹이 시도된 후 이를 막기 위한 제품/서비스로 해킹 시도 자체를 방지하는 데는 한계를 가지고 있다. 따라서 적절한 실시간 역추적 기술의 도입을 통해 기존 네트워크 체계의 문제점을 해결하고 보안성을 극대화 할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 실시간 역추적 기술의 동향과 적용 사례 분석을 통한 이해와 개념을 제시한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.158-166
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• 2011

일반적으로 이동 물체 추적은 움직임 및 회전, 크기에 견고한 루카스-카나데 특징 추적 방법이 많이 사용된다. 그러나 이 방법은 추적하던 이동 물체가 배경이나, 다른 물체 등으로 인해 추적하는 물체가 가려질 경우, 이동 물체를 추적하지 못하고 배경이나 다른 물체 등을 추적하거나, 추적이 종료된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 루카스-카나데 특징 추적 방법에 평가 함수와 이동 물체 추적 예측을 도입하여, 가림현상에도 이동 물체를 추적하는 방법을 제안한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2006년도 추계학술발표논문집
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• pp.229-232
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• 2006

단일 카메라를 통하여 실시간으로 입력되는 객체의 추적은 환경의 제약을 많이 받는다. 입력되는 영상에서의 움직임이 있는 객체는 단일하여야 하며, 동시에 많은 움직임이 발생하면 추적하고자 하는 객체를 구분하기 어려워진다. 본 논문에서는 동일공간을 감시하는 두 대의 카메라가 서로 데이터를 주고 받으며 추적하고자 하는 특정객체를 오류 없이 추적할 수 있는 방법을 제시하였다. 실시간 객체 추적은 입력되는 영상에서 객체의 위치를 가장 빠르게 검색하기 위한 고속탐색 알고리즘이 필요하다. 본 논문은 실시간영상에서 객체의 움직임을 추출하고 추적을 위하여 각각 위치가 다른 두 대의 카메라가 상호 협력하면서 객체 추적에 대한 연산을 현저하게 줄일 수 있었다. 또한 객체의 움직임이 많은 공간에서도 추적하고자 하는 특정객체를 잃어버리지 않고 추적하였다. 실험결과, 제안한 방법은 97% 이상의 높은 객체 추적율을 보였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 1부
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• pp.483-486
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• 2010

단일 카메라를 통하여 실시간으로 입력되는 객체의 추적은 환경의 제약을 많이 받는다. 입력되는 영상에서의 움직임이 있는 객체는 단일하여야 하며, 동시에 많은 움직임이 발생하면 추적하고자 하는 객체를 구분하기 어려워진다. 본 논문에서는 동일공간을 감시하는 두 대의 카메라가 서로 데이터를 주고 받으며 추적하고자 하는 특정객체를 오류 없이 추적할 수 있는 방법을 제시하였다. 실시간 객체 추적은 입력되는 영상에서 객체의 위치를 가장 빠르게 검색하기 위한 고속탐색 알고리즘이 필요하다. 본 논문은 실시간영상에서 객체의 움직임을 추출하고 추적을 위하여 각각 위치가 다른 두 대의 카메라가 상호 협력하면서 객체 추적에 대한 연산을 현저하게 줄일 수 있었다. 또한 객체의 움직임이 많은 공간에서도 추적하고자 하는 특정객체를 잃어버리지 않고 추적하였다. 실험결과, 제안한 방법은 97% 이상의 높은 객체 추적율을 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.30-37
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• 2021

카메라 영상을 이용한 3차원 객체 추적 기술은 증강현실 응용 분야를 위한 핵심 기술이다. 영상 분류, 객체 검출, 영상 분할과 같은 컴퓨터 비전 작업에서 CNN(Convolutional Neural Network)의 인상적인 성공에 자극 받아, 3D 객체 추적을 위한 최근의 연구는 딥러닝(deep learning)을 활용하는 데 초점을 맞추고 있다. 본 논문은 이러한 딥러닝을 활용한 3차원 객체 추적 방법들을 살펴본다. 딥러닝을 활용한 3차원 객체 추적을 위한 주요 방법들을 설명하고, 향후 연구 방향에 대해 논의한다.