사용자에게 편리한 인터페이스를 제공하는 IT 기기가 널리 보급되면서 직관적인 인터페이스 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 이미지 센서로 입력된 사람의 손 모양이나 움직임을 이용하는 인터페이스가 그 중 하나이다. 한 편 이미지 센서 영상을 저장하기 위하여 H.264/AVC와 같은 영상 압축 기술이 사용된다. 영상을 압축하기 위해 부호기는 모든 Macroblock에서 움직임 추정을 수행한다. 추정된 움직임 정보는 손 움직임을 인식하는데 사용될 수 있고 이를 통해 전자 기기에 명령을 내리는 인터페이스 기술의 한 부분을 구현하는 것이 가능하다. 본 논문은 H.264/AVC 부호기의 Motion Vector를 이용하는 손 추적 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 손 움직임 추적의 정확도를 향상시키기 위하여 Motion Vector보다 신뢰도가 높은 Motion Density Map 정보를 사용한다. 이 정보를 이용하여 이동한 손을 포함하는 손 윈도우를 결정한다. 실험 결과를 통하여 제시된 알고리즘이 손의 움직임을 추적하는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 LBS를 이용한 지하철 이용 서비스를 제안한다. 이 서비스는 지하철 내부에서 자신의 정확한 역 내 위치를 추적하고 공유할 수 있도록 하여 이용자의 편리성을 극대화 한다. 이 서비스는 GPS와 모바일통신 기술을 기반으로 하여 지상/지하 관계없이 사용자 자신의 위치를 추적함으로서 공간의 이동에 따른 서비스제약을 최소화 한다. 단순히 현재 위치를 실시간으로 제공하는 것을 목적으로 하는 것이 아니라 추출한 위치를 기반으로 목적지까지의 보다 정확한 도착시간, 잔여시간, 남은 정거장수, 알람시간 등의 정보를 제공하여 기존 서비스에서 더욱 고급화되고 향상된 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 google map, naver map등의 open API를 이용하여 지도상에서만 제공하는 지하철 LBS보다 응용력 및 서비스 품질 면에서 우수함을 보인다.
본 논문에서는 비젼 카메라와 다중 객체 추적 방법을 이용한 실시간 수질 감시 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기존의 센서 방식의 감시 시스템과 달리 비젼 카메라를 이용해 객체를 개별적으로 분석한다. 비젼 카메라를 이용한 시스템은 영상에서 개별 객체를 분리해 내는 방법과, 연속하는 두 프레임간의 상관관계에 의해서 다수의 객체를 추적하는 방법으로 구성된다. 실시간 처리를 위해 비모수 예측을 사용하여 배경 영상을 생성하고 이를 이용해 객체를 추출한다. 비모수 예측을 이용하면 연산량을 줄이는 동시에 비교적 정확하게 객체를 추출 할 수 있다. 다중 객체 추적 방법은 개별 객체가 움직이는 방향, 속도 및 가속도를 이용해 다음 움직임을 예측하고 이를 기반으로 추적을 수행하였다. 또한 추적 성공률을 향상시키기 위해 예외처리 알고리즘을 적용하였다. 다양한 환경에서 실험한 결과 제안한 시스템은 처리 시간이 짧고 정확하게 다중 객체를 추적할 수 있어 실시간 수질 감시 시스템에 사용이 가능함을 확인하였다.
최근 실내 공간 사용자들을 대상으로 한 서비스의 관심이 증가하고 있다. 실내 위치추적 시스템은 다양한 무선통신 인프라를 활용하여 측위 오차의 범위를 최소화 할 수 있고 이동통신망과 결합하여 실내 측위 정확도를 향상시킬 수 있다. 하지만 환경에 상관없이 유연하게 동작하는 위치추적 시스템의 기술은 미흡한 실정이다. 따라서 체계화된 실내 위치추적 비즈니스 모델에 관한 연구가 더욱 필요한 시점이다. 본 논문의 목적은 실내 외 위치추적 시스템의 측위기술 차이점을 분류하고 실내 위치추적 시스템에 적용되는 무선통신 방식(Wi-Fi, Bluetooth, RFID, UWB, Fingerprint 등)의 기술방식과 다양한 국내 외 구축사례 및 활용사례를 연구하고 이를 통해 성공적인 실내 위치추적 시스템 모델 설정과 향후 시스템 발전방향을 제시한다.
본 논문은 외형 특징을 사용하지 않는 효율적인 다중 물체 추적 방법을 제안한다. 본 논문의 목적은 다중 물체 추적 방법이 합성곱 신경망 등의 외형 특징을 사용하지 않고 순수한 모션 모델의 힘으로 도달할 수 있는 최대의 성능을 찾는 것이다. 많은 다중 물체 추적 방법들이 추적 대상들 간의 유사성을 파악하기 위해 외형 특징을 사용한다. 하지만 다양한 외형 특징들을 갖는 방법들은 기본 특징 추출 알고리즘이 다르고, 다중 추적의 성능 향상이 어느 부분으로부터 오는지 정확히 파악할 수 없다. 또한, 각각 다른 매칭 알고리즘과 특징 디자인은 서로 다른 알고리즘의 효과를 순수하게 비교할 수 없다. 이러한 관점에서, 본 연구에서는 어떠한 외형 특징을 사용하지 않고 명확하게 추적 알고리즘의 효율성을 비교할 수 있는 가이드라인을 제시한다. 외형 특징을 사용하지 않고도 실용적으로 사용 가능한 성능에 도달할 수 있음을 공인 MOT2016, MOT2016 데이터셋에 대한 실험을 통해 증명한다. 이러한 방법은 GPU 를 사용하지 않고 200 fps 이상의 높은 속도를 보여 실시간 속도를 요구하는 임베디드 시스템 상의 어플리케이션에 적합하다.
아크용접에 로보트가 적용되면서 그 적용대상 폭을 넓히기 위하여 여러 종류의 센서들이 개발되어 왔다. 그 중 로보트나 자동용접장치에 장착이 용이한 아크센서에 대하여 원리들과 응용한 예들을 소개하였다. 용접이음부의 최소두께 제한, 용접중 용융지의 처침(Distortion) 등에 따른 아크신호의 불안정이 문제로 남아 있으므로 아크센서의 신뢰도를 향상시키기 위해서는 각 용접공정의 보다 정확한 해석이 요구되며, 이들을 적용하기 위한 제어 알고리즘의 개선 또한 요구된다. 아크센서가 개선되어 신뢰도가 높아질수록 더욱 광범위하게 적용될 것이며, 아크용접작업의 생산성 향상에 크게 기여하게 될 것이다.
본 논문에서는 비디오 영상열 내에 컴퓨터가 생성한 가상의 3D 영상을 이음새 없이 추가하기 위한 문제에 초점을 맞추고 있다. 2단계의 견고한 통계적인 메소드는 추적된 커브들의 모델-영상 대응점으로부터 보다 정확한 자세를 평가하기 위하여 자세 계산을 위해 사용되었다. 또한, 관점의 정확성 향상을 위하여 두 개의 연속하는 영상들간에 매치될 수 있는 핵심점을 카메라 움직임에 대한 상관관계 함수로 사용하여 매칭 에러와 reprojection 에러를 포함한 비용함수를 최소화함에 의해 관점을 향상시킨다. 비디오 영상내 객체 영상과 가상의 3D 영상간에 발생하는 폐색 공간문제를 해결하기 위하여 반 자동 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서는 유비쿼터스 시대가 도래함에 따라 사회적으로 실내 위치 추적 시스템에 대한 관심이 증가되었다. 하지만 기존 실내 위치 추적 시스템은 실내 환경의 빈번한 변화에 능동적으로 대응하지 못하고, 실내 환경의 NLOS 특성으로 인하여 이동 객체의 정확한 위치 측정이 어려운 문제점이 있다. 본 연구의 목적은 앞으로 유비쿼터스 시대가 도래함에 따라 다양한 사용자의 요구를 만족시키기 위한 서비스를 제공하는데 필수 요소인 실내 이동 객체의 위치를 효과적으로 파악하고, 이동 객체의 위치 정확도를 향상시킨 환경 적응형 위치 추적 시스템을 제안한다.
수부는 일상생활동작(ADL, activities of daily living)을 위한 중요 부위로 손상이나 장애가 있는 경우 재활치료를 통해 과제수행능력을 향상시킨다. 그러나 치료 과정은 주관적으로 진행되어 정확한 치료 성과를 위한 객관적 지표가 필요하다. 본 논문에서는 실제 수부 움직임을 추적할 수 있는 동작인식 장비인 립모션 컨트롤러와 Unity3D로 가상공간 상에서 구현된 Box&Block Test를 이용하여 수부 움직임에 대한 객관적인 데이터를 얻었다. 기존 Box&Block Test와 제안한 모션인식과 추적에 의한 수지손상 환자용 진단 및 치료시스템의 성능을 T검정 수행한 결과 통계적으로 유의미한 차이가 없음을 보였으며 수부 움직임의 정량적인 데이터를 통해 정확한 치료성과 판단의 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 스테레오 비전에서 시차를 이용하여 근거리뿐만 아니라 원거리의 장애 물체에 대해서도 신뢰성 있는 거리를 추정하기 위한 알고리즘을 제안한다. 시차를 이용한 거리 측정에서 양자화 오차는 원거리에서의 거리 정확도를 떨어뜨리게 되므로, 이를 최소화하기 위해 부화소 보간법(sub-pixel interpolation)을 이용하여 시차 정확도를 향상시키고 거리 정확도 및 경로 추적의 최적화를 위해서 향상된 적응형 퍼지 칼만 필터(EAFSTKF : Enhanced Adaptive Fuzzy Strong Tracking Kalman Filter)를 사용한다. 제안한 방법은 차량과 같이 다양한 동적인 움직임에 의한 비선형성에 대하여 기존 칼만 필터에서 발생되는 발산 문제(divergence problem)를 해결할 수 있고, 거리의 정확도 및 신뢰도도 높일 수 있다. 몬테카를로(Monte Carlo) 방법을 이용한 모의실험 결과 제안한 방법은 기존 방법들과 거리 오차율(RMSER : Root Mean Square Error Rate)을 비교하였을 때, strong tracking Kalman filter(STKF)에 비하여 성능이 약 13.5%정도 향상되었음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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