운전자 보조시스템에는 적응순항제어 (adaptive cruise control), 차선변경 (lane change), 충돌경고 (collision warning), 충돌회피 (collision avoidance), 및 자동주차 (automatic parking) 등이 있다. 이런 운전자 보조시스템은 어떤 목적을 가지고 있다. 운전자의 부담을 줄이고 안전을 위하여 차량의 주행방향에 있는 장애물이나 차량을 감지하여 차량간의 안전거리론 유지하고 자동차가 일정 속도를 유지하도록 한다. 운전자 보조시스템의 효율은 센서들로부터 얻어진 정보의 해석에 달려있다.(중략)
대부분의 영상을 이용한 물체추적은 적용환경을 단순화하거나 특정한 영상특징만을 적용할 수 있는 제한된 환경에서 잘 동작하기 때문에 이러한 물체추적방법은 지능자동차의 운전자보조시스템이 적용되는 복잡하고 동적인 교통 환경에서 원하는 물체를 추적하기는 어렵다. 이와 같은 물체간의 부분적인 교합이 존재하고 배경과 물체들이 동시에 동적으로 변하는 복잡한 환경에서는 물체의 색상, 외관, 외형 등과 같은 다양한 영상특징들을 적절하게 융합할 수 있는 구조가 요구된다. 본 논문에서는 기존의 파티클 필터를 이용한 적응형 융합구조[1]와 SIFT[2]를 이용한 영상특징 기술자를 강인한 영상특징으로 사용하고 시점 배경의 동적인 변화에 적응할 수 있도록 학습함으로써 추적의 강건성과 적응성을 향상시킨다. 제안된 알고리듬은 운전자 보조 시스템에서의 차량, 보행자, 자전거와 같은 도로상의 물체추적에 적용하였다.
본 논문에서는 정밀 행성 착륙을 위해 광학센서와 관성항법시스템을 이용한 지형보조 관성항법 시스템을 구현하였다. 또한 측정된 지형 데이터와 사전에 탑재한 지형 데이터간의 특징점 추출, 매칭, 추적의 영상 처리 과정을 수행하였고 이를 통해 특징점의 좌표를 추출할 수 있다. 반복 확장칼만필터를 이용한 항법 시스템은 기존 관성 항법 장치의 항법 오차 누적을 보상하여 보다 정밀한 항법 정보를 제공한다. 이는 향후 착륙선의 유도 및 제어 법칙과 결합하여 정밀 행성 착륙을 위한 시스템 구현에 적용이 가능하다.
펄스 방식(Impulse radio)의 초광대역(Ultra-Wideband) 시스템의 타이밍 동기과정에서 획득/추적 과정이 이상적으로 수행되더라도 잔여 타이밍 오차는 존재하게 된다. 이러한 잔여 타이밍 오차는 시스템의 성능에 큰 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 상관 검출 수신기에서 미세 타이밍 오차를 보상하기 위해 보조신호(Reference signal)를 이용한 디지털 위상고정 루프(Digital Phase-Locked Loop)를 제시한다. 우선, 미세 타이밍 오차에 의한 비트에러률(Bit Error Rate:BER)의 성능 열화를 고찰한 후, 타이밍 추적기를 사용함으로써 타이밍 오차가 보상되는 과정과 보상 후 BER 성능을 제시한다. 그리고 타이밍 검출기는 보조신호와 수신신호간의 상관을 이용하는 방식이 제안되었으며 샘플링 주기는 프레임 단위로 이루어지도록 설계되었다. 또한, 본 논문은 성능비교를 위해 여러 종류의 가우시안 모노사이클 펄스에 대해 성능 평가를 수행한다.
본 논문은 웹카메라를 이용하여 시선 추적식 졸음 방지 디바이스를 제안한다. 이는 하드웨어와 소프트웨어 두 부분으로 설계되었으며, 웹카메라를 이용하여 사용자의 눈을 인식하고, Arduino와 Max/msp를 기반으로 한다. Eye-Tracking 기술을 적용하여 사용자의 상태를 파악하고, 상태에 따라 적절한 졸음 방지 기능을 수행하도록 한다. 또한 졸음 방지 기능, 탁상 보조등과 같은 다양한 기능을 수행한다. 사용자는 웹카메라를 통한 시선 추적식 알람 디바이스를 이용함으로써, 새로운 경험을 제공 받는다. 세계 최초(World-First)로 시선추적 기술을 이용하여 남녀노소 누구나 업무 중 이용이 가능한 디바이스이다.
본 논문에서는 단일 영역 정보만을 활용하는 기존의 방법론을 개선하기 위해, 물체의 맥락영역에 대한 정보를 함께 물체 추적에 활용하는 새로운 기법을 제시한다. 기존의 방법론들은 모든 후보 영역들을 독립적으로 처리하는 구조로, 비슷한 외양의 영역들이 등장하는 경우 이를 성공적으로 구분하지 못하는 문제점을 보여주었다. 이는 주어진 장면 내에 등장하는 모든 후보 물체 영역들에 대한 맥락 정보를 고려하지 못하여 생기는 문제이다. 제안하는 방법론에서는 비슷한 외양의 영역들 간의 특징점 정보 교환을 보조하고 이들 간의 구별성을 높이는 것을 목표로 하였다. 이를 구현하기 위해 MLP-믹서 (MLP-Mixer) 모델을 활용하여 맥락영역 간의 정보 교환을 모델링하는 모듈을 제시하였다. 이를 통해 구현된 특징점 채널별, 영역간의 상호작용 연산은 영역의 개별 특징점 표현에 대해 장면 맥락 정보가 내장될 수 있도록 보조한다. 제안한 방법론의 성능을 평가하기 위해 대규모 물체 추적 데이터셋인 LaSOT을 사용하였고, 성능 평가 결과 제안한 알고리즘은 AUC 지표 기준 0.560의 높은 성능과 함께 65fps의 실시간 속도로 동작함을 확인하였다.
본 논문은 운전자의 운행 보조 역할로 주행 가능한 차선 영역을 인식하고 추적하는 방법을 제안한다. 주요 주제는 차량 내부의 앞 유리 중앙에 설치된 카메라를 통해 실시간으로 획득한 영상을 기반으로 컴퓨터 비전과 딥 러닝 기술을 활용하여 주행 가능한 도로 영역을 예측하는 심층 기반 네트워크를 설계한다. 본 연구는 YOLOv8 알고리즘을 이용하여 카메라에서 직접 획득한 데이터로 훈련한 새로운 모델을 개발하는 것을 목표한다. 실제 도로에서 자신의 차량의 정확한 위치를 실제 영상과 일치하게 시각화하여 주행 가능한 차선 영역을 표시 및 추적함으로써 운전자 운행의 보조하는 역할을 기대한다. 실험 결과, 대부분 주행 가능한 도로 영역의 추적이 가능했으나 밤에 비가 심하게 오는 경우와 같은 악천후에서 차선이 정확하게 인식되지 않는 경우가 발생하여 이를 해결하기 위한 모델의 성능 개선이 필요하다.
건강 보조 식품, 의약품, 화장품 등 현대 제품에는 성분에 대한 제품의 구성정보가 라벨 형태로 상세히 기재 되어있다. 이러한 제품들은 실생활에서 접하기 쉽지만, 비전공자인 일반 사용자들이 이러한 성분들을 모두 기억하고 구분하여 사용하기에는 물질의 종류가 너무 많으며, 각 성분의 역할에 대해 면밀히 조사하기란 사실상 불가능하다. 하지만 제품에 대한 정확한 이해 없이는 제품을 사용 및 섭취함으로써 특정 부작용이 생길 수 있으며, 오용 및 남용할 가능성 또한 다분하다. 따라서, 제품 소비자가 사용하고 있는 제품이 어떠한 성분을 가지고 있는지를 정확히 파악할 필요가 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 기계 학습을 통한 객체 인식에 사용되는 실시간 객체 추적 기법을 활용하여 제품의 라벨을 1 차적으로 인식하고, 2 차적으로 라벨에 기재되어 있는 제품의 구성성분을 객체 인식하는 기법을 제안하고자 한다. 추가적으로, 해당 기법을 모바일 어플리케이션에 적용하여 건강 보조 식품 관리에 활용할 수 있는 방법에 대해 소개한다.
목 적: 제 1 병기 성인 고환 정상피종 환자에 대한 임상적 고찰과 함께 근치적 고환절제술 후 보조적 방사선 치료와 고환절제술 단독치료의 결과를 후향적으로 분석 비교하고자 하였다. 대상 및 방법: 1996년 1월부터 2005년 9월까지 삼성서울병원에서 제 1 병기 정상피종으로 진단을 받은 환자 32명의 순수 정상피종(pure seminoma) 환자를 대상으로 하였다. 근치적 고환절제술 후 22명은 보조적 방사선 치료를 시행하였고, 10명은 추가치료 없이 종양표지자와 복부골반 전산화단층촬영을 이용한 정기적 추적관찰을 행하였다. 방사선 치료는 10~15 MV 광자선을 사용하였으며 일일치료선량 1.8~2 Gy로 총 24~30.6 Gy (중앙값, 25.2 Gy)를 대동맥주위림프절(L1~L5)에 이문조사하였다. 전체 추적관찰기간은 근치적 고환절제술 시행일을 기준으로 24~155개월(중앙값, 96개월)이었다. 결 과: 환자의 연령은 22~58세(중앙값 34세)였고, 임상적으로 진단 전 주증상은 음낭 종괴 및 불편감이 대부분이었다. 이중 2명에서 잠복고환의 병력이 있었으며, 병리적으로 32명 중 23명에서 정상피종에 관내배아세포종(intratubular germ cell neoplasia)이 동반되어 있었다. 술후 보조적 방사선 치료를 시행한 군은 분석시점에 모든 환자가 무병상태로 100%의 국소제어율 및 생존율을 보였다. 술후 추적관찰만을 시행한 군은 10명 중 1명에서 좌측 대동맥주위 림프절에 재발하여 구제 항암화학요법 후 완전관해되었으며 국소제어율 88.9%, 생존율 100%를 보였다. 결 론: 제 1 병기 정상피종에서 근치적 고환절제술 후 보조적 방사선 치료를 시행한 군과 추적관찰만을 시행한 군간에 생존율의 차이는 없었다. 환자수가 적고 추적관찰기간이 짧기는 하지만 재발 후 항암화학요법으로 구제가 잘 되고, 방사선 치료시 이차암의 가능성이 있음을 고려한다면 정기적인 추적관찰이 가능한 환자에서 수술 후 방사선 치료를 생략할 수도 있겠다.
과거의 이동로봇 시스템은 완전한 자율주행이 주된 목표였으며 그때의 영상정보는 단지 모니터링을 하는 보조적인 수단으로 사용되었다. 그러나 지금은 이동 물체의 추적, 대상 물체의 인식과 판별, 특징 추출과 같은 다양한 응용분야에서 영상정보를 이용하는 연구가 활발히 진행되고 있다 또한 제어 측면에서는 전통적인 제어기법으로는 해결하기 힘들었던 여러 가지 비선형적인 제어를 지능제어 방법을 통하여 많이 해결하곤 하였다. 그러한 지능제어에서 신경망을 많이 사용하기도 한다. 최근에는 신경망의 학습에 많이 사용하는 방법 중 강화학습이 많이 사용되고 있다. 강화학습이란 동적인 제어평면에서 시행착오를 통해, 목적을 이루기 위해 각 상황에서 행동을 학습하는 방법이다. 그러므로 이러한 강화학습은 수많은 시행착오를 거쳐 그 대응 관계를 학습하게 된다. 제어에 사용되는 제어 파라메타는 어떠한 상태에 처할 수 있는 상태와 행동들, 그리고 상태의 변화, 또한 최적의 해를 구할 수 있는 포상알고리즘에 대해 다양하게 연구되고 있다. 본 논문에서 연구한 시스템은 비젼시스템과 Strong Arm 보드를 이용하여 대상물체의 색상과 형태를 파악한 후 실시간으로 물체를 추적할 수 있게 구성하였으며, 또한 물체 이동의 비선형적인 경향성을 강화학습을 통하여 물체이동의 비선형성을 보다 유연하게 대처하여 보다 안정하고 빠르며 정확하게 물체를 추적하는 방법을 실험을 통하여 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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