레이더에서 측정값은 직교 좌표계가 아니라 극 좌표계에서 얻어진다. 표적 동력학을 직교 좌표계에서 모델링하면 극 좌표계에서 획득된 측정값을 직교 좌표계로 변환한 의사 측정치를 사용하거나 확장형 칼만 필터를 사용하여 표적 추적 필터를 구현한다. 만일 표적 동력학을 극 좌표계에서 모델링하면 측정 방정식은 선형이나 동력학 방정식이 비선형이 된다. 본 논문에서는 극 좌표계에서 동력학 방정식을 모델링하고, 시스템 행렬을 시불변 형태로 모델링하여 발생한 비선형 성분을 시스템 입력으로 처리한 추적 필터를 제안한다. 이러한 추적 필터는 거리 측정값과 동시에 도플러 측정값이 가용할 경우, 측정방정식의 선형성을 그대로 유지하게 되므로 추적 필터의 알고리듬에 변동이 없고 추가된 도플러 정보를 사용하여 추적 성능을 높일 수 있다. 또한, 기존에 일반적으로 사용되고 있는 추적 필터와 제안한 모델링을 사용한 추적 필터의 추적 성능을 시뮬레이션을 통하여 검증한다.
본 논문은 다중 비디오카메라에서 색 정보를 이용한 특정 이동물체 추적 이동물체 추적 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법은 다중 비디오카메라로부터 입력되는 영상의 RGB 칼라 좌표계를 HSI 칼라 좌표계로 변환한 후, 영상의 색조 영역만을 가지고 배경영상과 물체가 존재하는 영상에서 차영상 기법과 가산투영 기법을 사용하여 이동물체를 검출한다. 검출된 이동물체 영역의 색조는 0도부터 360도 사이에서 24단계로 정규화 된다. 정규화된 이동물체의 색조 분포도를 구한 후, 가장 높은 분포를 갖는 3개의 정규화 레벨과 3개의 정규화 레벨 사이의 간격을 이동물체의 특징파라미터로 사용하였다. 각 카메라간의 이동물체 동일성 관별은 이동물체 특징파라미터를 가지고 판별하고, 추적 감시하였다. 제안된 방법의 타당성을 검토하기 위하여 실내에 각기 다른 장소에 4대의 카메라를 각각 설치하여 이동물체의 대상을 사람으로 놓고, 특정사람을 감시한 결과 각 카메라에서 검출된 특정사람의 색조분포도 변화는 10%내를 유지함을 보였고, 특징 파라미터로 4대의 카메라에서 특정사람이 자동 추적감시 됨을 확인하였다.
A new particle tracking algorithm using the concept of match probability between two consequent image frames has been developed to obtain an instantaneous 2-dimensional velocity field. A computer simulation has been carried out to check the performance and usefulness of the developed algorithm by comparing with the conventional 4-frame Particle Tracking Velocimetry(PTV) method. As a result the newly developed algorithm shows very good performance. Although the major part of the developed algorithm is time-consuming iterative updating routine of match probability, computational elapse time to get the resonable results is a very short compared with the 4-frame PTv.Additionally, the present 2-frame PTV algorithm recovers more velocity vectors and has higher dynamic range and lower error ratio compared with the conventional 4-frame PTV.
A PTV algorithm was constructed using a linear transformation, in which the merits of the conventional PIV and PTV were adopted. In PIV calculations, the obtained velocity vectors are affected by the filtering effects by its calculation principle. PTV techniques are widely used for their excellences of measuring small scaled flows, such as nano and bio flows. However, PTVs produce vector errors due to interpolation process. To overcome these problems, a hybrid PTV algorithm was constructed by combining PTVs' and PIVs' benefits using a linear transformation. The Taylor-Green vortex flows were generated for the tests of vorticity calculations. The conventional gray-level cross-correlation PIV technique and 2-Frame PTV technique were tested for the same flows for comparisons with those obtained by the constructed hybrid algorithm. The excellence of the constructed hybrid algorithm was validated through an actual experiment on the cylinder wake.
본 논문은 스테레오 라인 CCD와 광원을 이용한 2차원 평면에서 이동객체를 인식하고 이동경로를 추적하는 시스템 구현이다. 시스템 구현은 카메라 이미지를 직접 처리하는 대신 두개의 라인 CCD 센서와 입력된 라인 이미지의 밝기를 비교하여 2차원 거리를 측정한다. 알고리듬은 이동객체감지, 경로추적과 좌표변환 기법을 적용한다. 객체의 이동경로를 효과적으로 감지하기 위하여 측정된 거리의 신뢰성을 평가하는 알고리즘을 개발하였다. 시스템을 구현하여 실험한 결과 5mm 인식율과 100ms 주기 이상의 이동객체경로 추적이 가능하였다.
본 연구에서는 자연계의 적응 및 도태에 의한 Darwin의 진화과정을 수학적으로 체계화시킨 유전자 알고리듬(genetic algorithm)을 다목적댐의 홍수추적모형으로 사용되고 있는 저류함수법의 매개변수 추정에 적용하였다. 유전자 알고리듬은 생명체의 자연도태 원리를 수학적인 학습영역으로 적용한 탐색 알고리듬의 일종으로 매개변수의 추정은 개체유전과 적자생존법칙을 통해 설정된 모형의 성능을 개선시켜 나감으로써 최적값에 도달하게 된다. 수문순환계의 복잡한 과정을 개념적으로 모형화한 저류함수모형에 대한 유전자 알고리듬의 적용성을 평가하기 위하여 대청댐의 홍수기록을 선정하여 매개변수를 조정하고 검증을 위하여 사용하였다. 여기서, 각 홍수사상은 기존의 경험공식에 의해 산정된 매개변수값으로 모의하였고 유전자 알고리듬에 의한 매개변수의 보정은 50세대로 한정하여 3회씩 실시하여 비교·분석하였다. 그 결과 유전자알고리듬을 적용했을 때에 보정전과 비교하여 첨두홍수량 및 첨두홍수량의 도달시간 등 모든 면에서 향상되었으며 민감도 분석결과에서는 매개변수 Rsa, f1의 민감도가 가장 큰 것으로 나타났다. 이를 토대로 수문계에서 강우-유출모형인 저류함수법의 매개변수 산정에 대한 유전자 알고리듬의 적용성을 입증하였으며, 저류함수모형의 적용시 매개변수 산정을 위하여 사용되고 있는 경험공식과 비교·검토함으로써 홍수조절업무에 개선에 활용하고자 하였다.
화재가 발생했을 때, 대피자가 화재 위치와 규모 등의 화재정보, 그리고 출구 위치와 대피자 스스로의 위치를 확인할 수 있다면, 신속하게 대피할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 화재정보를 대피자에게 전송하고 대피자의 위치를 확인할 수 있는 시스템을 개발하였다. 선행연구를 통하여 시스템 개발에 필요한 요구사항을 네 가지 도출하였다. 요구사항에는 시스템이 작동하는데 필요한 전력이 크지 않아야 하며, 화재정보를 송·수신하기 위해서 필요한 거리 제한과 추가 장비, 그리고 중앙 서버가 없어도 시스템이 작동할 수 있어야 한다는 것이 포함된다. 이와 같은 요구사항을 기반으로, 본 연구에서는 건물 화재정보를 대피자의 모바일 기기로 전송할 수 있고, 대피자의 위치를 추적할 수 있는 서버 독립형 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 화재정보를 전송하는 장치와 화재정보를 수신하고 대피자 위치를 추적할 수 있는 모바일 기기의 어플리케이션으로 구성된다. 화재에 의해서 중앙 서버가 손상되어도 대피자는 개발된 시스템을 사용하여 화재 위치와 규모, 출구의 위치와 대파자의 위치를 확인할 수 있으므로, 인명피해를 감소시키는데 기여할 수 있을 것이다. 또한, 실내위치추적에 사용되는 fingerprint 알고리듬의 사용성 향상을 위한 이론적 기초로도 활용될 수 있을 것이다. Fingerprint 사용을 위한 데이터베이스를 구축할 때에 소요되는 노력과 비용을 감소시키는 방법을 제안했기 때문이다.
항공기 전면에 장착되는 레이돔은 표적을 탐색 및 추적하는 데에 있어서 기동 중에 발생하는 다양한 이유로 굴절오차를 야기할 수 있다. 이러한 굴절오차는 마이크로파 탐색기가 허상표적을 탐지하고 있는 것을 의미한다. 3차원 공간상에서 항공기에 장착된 레이돔의 굴절률을 추정하는 목적으로 일반적으로 알려진 상호작용 다중모델(Interactive Multiple Model, IMM) 알고리듬을 적용한다. 하지만, 레이돔 굴절률과 같은 불확실한 시스템 모델의 계수를 추정할 수 있음에도 예측값의 범위를 벗어날 때에는 추정 성능을 보장할 수 없다. 본 논문에서는 레이돔 굴절률의 예측값을 IMM 알고리듬의 모드 계수로 두고 예측값을 갱신하는 방법을 제안하며, 제안한 방법의 레이돔 굴절률 추정 성능을 확인한다.
본 논문에서는 영상분할에 이용되는 대부분의 기존방법들에서의 문제점을 해결하기 위해 입력 영상으로부터 형성된 계층적 피라밋 영상구조를 이용하여 영상을 분할하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 통계적 방식에 의한 물체검출 및 묘사과정으로 이루어져 있다. 물체검출 방법에서는 계층적 영상구조에서 발생하는 클러스터링의 유효성 문제를 해결하기 위해 통계적 IFSVR 알고리듬과 FSVR 알고리듬을 제안하였고, 이를 이용하여 관심대상 화소를 검출하였다. 물체묘사 방법은 고해상도 레벨로 검출된 최적 물체화소를 투사하고 처리하기 위해 톱다운 추적방식인 반복 알고리듬을 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여 2진 영상과 실영상 모두에서 제안된 분할방법을 분석하였고, 그 결과 계층적 피라밋구조에 기초를 둔 접근방법이 영상분할에 대한 유용한 특성을 가지고 있음을 입증하였으며, 병렬처리기에서 처리된다면 각 알고리듬이 n${\times}$n 영상에 대해 0(log n)의 계산량이 요구된다.
영상센서 기반의 충돌회피 시스템을 구성하기 위해서는 수 픽셀 이내의 낮은 신호대잡음비 환경에서 다수의 표적을 탐지할 수 있는 알고리듬이 필요하다. 이처럼 영상 내에서 희미하게 나타나는 잠재적인 표적과 잡음을 구분하기 위한 방법으로서 연속적인 영상 정보를 효율적으로 처리하는 Track-Before-Detect (TBD) 알고리듬이 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 TBD 알고리듬을 확장하여 다수 표적 탐지 요구조건을 만족시키기 위한 두 가지 방식의 기법을 제시하였다. 첫 번째 방식은 동적 계획법과 K-평균 클러스터링 기법에 기반을 두고 있으며 두 번째 방식은 은닉 마르코프 모델에 Sub-Window 기법을 적용하였다. 제안한 방식의 성능 및 차이점은 수치해석 결과를 통해 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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