• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권1호
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• pp.38-44
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• 2011

수중 환경의 복잡성 때문에 수중통신은 대기중에서의 통신과는 그 차이가 상당한 여러 가지 어려움들을 가지고 있다. 신호는 수중에서 많은 불규칙 소음들에 의해 저하된다. 뿐만 아니라 대역폭의 한계는 수중 통신에서 매우 큰 이슈이다. 그러므로 배열신호 처리 기법은 SNR을 개선에 적당하다. 이 논문에서 소스 추적기법에 기반한 수중 통신을 목적으로 하는 potential 기법을 제안하고자 한다. 또한 다중배열 소나를 이용한 새 추적 모델과 동 소나의 세부 구성을 제시했다. 실험들에서는 샘플 모델과 본 모델상에서 추적 결과의 차이점을 도출해 냈다. 실험 결과, 특히 수중환경에서 통신 문제들을 해결할 가능성이 수신기 구성이라는 것을 시연하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권11호
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• pp.95-101
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• 1999

본 논문은 연속 영상에서 윤곽선과 특징을 이용하여 주위 환경 변화에 적응가능한 다중 물체 추적 방법을 제안한다. 적응 배경 모델을 사용하여 주위 환경 변화에 적응케 했으며, 물체 분할 모델은 배경 영상과 현재 영상의 차영상에서 국부 영상의 임계값 이상의 화소를 찾아 연결한 영역을 추출한다. 특징 추출과 물체인식모델은 탐색 창 내에서 발견된 다중 물체의 데이터 연상 문제를 해결하기 우해 사용되며, 실시간 추적을 위해 칼만 필터를 사용하였다. 제안된 방법을 도로 영상에 적용한 결과 다중 차량 추적이 정확히 이루어짐을 실험을 통해 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.59-66
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• 2021

이 연구에서는 소프트웨어 개발 과정에서 소프트웨어 시스템의 품질을 높이기 위해 요구사항에 대한 추적성 관리 및 변경 관리를 체계적으로 수행하는 요구사항 모니터링 방법을 제안한다. 이를 위해 산출물 간 연관 관계를 정의하기 위한 추적 매트릭스와 개별산출물들에 대한 변경 관리를 체계적으로 수행하기 위한 산출물 변경 이력 관리 모델을 제시한다. 또한 특정 산출물이 변경될 때 연관된 산출물에 변경이 파급되는 상황을 쉽게 파악할 수 있도록 하는 시각적 대시보드도 제안한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권5호
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• pp.126-134
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• 2009

본 논문은 움직이는 차 안에서 교통 표지판을 추적하는 영상 기반 시스템을 기술한다. 제안된 시스템은 복잡한 환경에서 강인한 추적의 성능을 위해 파티클 필터를 기반으로 하는 기본 구조를 가진다. 실제 환경에서 표지판을 실시간으로 추적하는 경우, 장애물에 의한 겹침 현상과 빠르게 변하는 도로 상황 때문에 시계열 데이터인 상태 정보를 예측하는 것은 많은 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 어파인 변환의 파라미터를 상태 정보로 사용한 자기 회귀 모델을 파티클 필터의 상태 전이 모델로써 사용하고, 강인 통계를 사용하여 장애물에 의한 겹침 현상을 판단하여 추적 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 실험 결과에서는 본 논문에서 제안된 방법이 주행 중 실시간 추적을 위하여 효과적이며, 장애물에 의해 표지판이 겹치는 경우에도 추적이 잘 수행됨을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권4B호
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• pp.491-504
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• 2001

본 논문은 고정된 카메라를 통해 들어오는 도로연상에서 추적되는 다중 차량들의 겹침(occlusion)발생시 칼만 필터와 차량의 특징정보를 이용하여 개별 차량을 분할하고 추적 가능한 시스템을 제안하고 구현하였다. 다중 차량을 추적할 시 가장 큰 문제점이 되고 있는 차량 겹침을 해결하기 위해 카메라와의 거리를 이용하여 해결하는 방법 3D 모델을 이용하여 해결하는 방법, 겹침 추론 등 차량 겹침을 해결하기 위한 여러 가지 방법들이 제시되고 있다. 그러나 영상에 연속적으로 나타나는 다중 차량의 겹침을 단일 차량으로 인식할 수 는 단점이 있다. 따라서 칼만 필터와 차량의 특징 정보로서 차량의 높이와 넓이의 비, 추적에 사용되는 박스에서 차량과 여백의 비를 이용함으로서 연속적으로 나타날 수 있는 차량 겹침을 분할하고 추적 가능하게 하는 시스템을 구현하고 실험하였다. 본 시스템에서는 256X 256의 크기로 15 frames/sec로 저장된 AVI 파일 형식의 동영상을 사용하여 실험에 이용하였으며, 시내 도로에서의 차량들의 실험 결과 기존의 방법 보다 차량 특징 정보를 이용한 방법이 연속적 겹침에 대한 처리에 우수함을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (3)
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• pp.352-354
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• 2000

인터넷에서 해커 등 침입자를 추적하기 위한 방안들이 연구되고 있으나 아직 실용적인 연구성과가 거의 드문 실정이다. 지금까지는 침해사고대응팀(CERT)간의 협력과 상호 정보교류를 통한 대응체계를 통하여 이루어지고 있으나 실제 역추적으로서는 효과적인 방법이 아니며, 에이전트를 이용한 분석방법(AIAA)와 같은 경우도 에이전트의 수동적인 이동이 전제되어야 하는 것이다. 최근 해킹공격에 대한 적극적인 대응 방안으로 역공격 등의 적극적인 방법들이 고려되고 자신의 시스템에 대한 보호방법의 하나로서 받아들여지고 있는 경향이 있으므로 이러한 역공격 방법을 추적시스템에 접목하여 개량된 AIAA 모델로서 침입자 역추적방법을 설계하고 구현하였다. 여기에는 침입자 역공격 모듈과 침입자 미행모듈, AIAA 파견모듈등을 구현하여 자동적인 침입자 추적을 실현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.346-348
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• 2001

본 논문은 입력 영상들로부터 추적이나 탐지의 대상이 되는 모델을 학습에 의해 생성하는 방법에 대해 기술한다. 일반적으로 탐지나 검출 시스템을 구성할 경우, 사용되는 대상 모델은 초기에 인위적으로 주어지게 된다. 이 경우 시스템이 동작하는 주위의 환경이 변하게 되면, 그에 맞게 새로운 대상 모델이 다시 주어져야 하는 단점이 있다. 또한 탐지 시스템 개발에 있어서 일반적인 문제점은 탐지 대상이 가려지거나 겹칠 경우 인식 성공률이 크게 떨어진다는 것이다. 본 논문에서는 사람 탐지 시스템의 일반적인 문제점들에 대응하고 탐지의 성능을 높이기 위하여 최소한의 제약 조건만이 미리 주어지고 실제 탐지 대상의 모델은 입력 영상으로부터 학습을 통해 구성 요소별로 생성하는 방법에 대해 기술한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.623-627
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• 2007

웹 2.0이 등장하면서, 인터넷은 데이터에 대찬 효과적 표현을 위할 시맨틱웹 정보화 사용자 중심의 정보 표현에 대한 패러다임이 등장하면서, 유투브, 세컨드라이프 등의 서비스 모델이 등장하기 시작하였다. UCI는 인터넷에서 디지털 콘텐츠에 대한 식별 체계 기능을 하며, 다양한 콘텐츠 유통 모델을 지원하는 체계로 2003년부터 본격적인 서비스를 시작하였다. UCI는 URN을 기반으로 서비스 체계를 완성하여 2007년 현재 15개 RA와 15백만개 이상의 콘텐츠에 대한 서비스를 제공하는 커다란 데이터 운명을 지원하고 있다. 웹 2.0의 다양한 메쉬업 서비스를 지원하기 위하여 UCI는 2가지 측면의 기술적 보완이 이루어졌는데, 하나는 UCL의 등장이며, 또 다른 하나는 콘텐츠 추적에 대한 BM을 제공하는 것이다. UCL은 UCC와 같이 사용자 중심의 인터넷 서비스를 쉽게 제공하기 위한 UCI 콘텐츠 인덱싱 정보를 콘텐츠 저작 도구를 통하며 제공함으로써, 쉽고 생산적인 콘텐츠 생성을 지원하는 것이다. 콘텐츠 추적은 콘텐츠를 분야별 엔티티를 통한 서비스 체계를 지원하는 BM의 특성들 가진 것으로, 콘텐츠 레파지토리의 프레임에 UCI를 제공하여 콘텐츠에 대한 일관된 관리 및 추적을 제공하는 것이다. UCI는 지속적으로 새로운 패러다임에 맞는 BM을 제공할 수 있는 기술들 개발하고 있으며, 콘텐츠 유통 체계의 인프라 서비스를 제공하고 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권5호
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• pp.1037-1045
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• 1996

본 논문은 전방차량 추적에 있어서 스테레오 카메라 패러렐 모델을 사용하여 전방 차량과의 거리 및 헤딩앵글 데이터를 추출하고 이들 데이터를 이용하여 무인자동차 ART(Binocular Autonomous Research Team vehicle)를 제어하는 방법에 관한 것이다. 무인자동창의 제어는 2개의 역전달 뉴럴네트워크의 일종인 TDNN(Time De-lay Neural Network)을 각각 독립적으로 사용하였다. 그중 하나는 S-TDNN으로 추적차량의 속도와 전방차량과의 거리를 제어하며, 다른 하나는 A-TDNN으로 무인차량의 스티어링 앵글을 전담 제어한다. 인간 운전자가 전방차량을 추적하면서 수집한 제이터를 이용하여 상기 뉴럴네트워크를 학습시키며, 학습된 뉴럴네트워크는 인간이 운전하였을 때와 같은 조건하에서 전방차량의 추적을 만족스럽게 수행하였다. 뉴럴네트워크를 이용한 제어프 로그램은 이식성이 높아 다른 종류의 차량에도 쉽게 적용할 수 있어 타모델에 적용 시에 개발경비와 소요 시간을 줄일 수 있는 장점이 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.292-293
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• 2018

최근 증강현실 산업 분야가 많은 각광을 받고, 시장이 성장함에 따라 보다 쉽게 증강현실을 구현 할 수 있도록 많은 SDK(Software Development Kit)들이 발표되었다. 기존에 발표 된 SDK들이 대부분 강체 추적만을 제공한다. 이는 현재 추적 알고리즘의 기반이 되는 이론이 강체에 한정되어 있기 때문이다. 그러나 제안하는 프레임워크는 강체 추적뿐만 아니라 비강체 추적 또한 가능하다. 이를 위하여, 제안하는 프레임워크는 증강현실의 핵심 기술인 추적 엔진과 보다 넓은 확장성을 가지도록 추적하고자 하는 물체를 사전에 분석하고 실시간으로 모델 변형 정보를 추정하는 시뮬레이션 엔진으로 구성된다. 추적 엔진은 기본적으로 물체의 표면에 존재하는 특징점 정보를 이용하여 추적을 진행 하되, 비강체 추적을 위하여 시뮬레이션 엔진의 도움을 받는 형태로 구성된다. 시뮬레이션 엔진에서는 물체의 역학 파라미터를 추정하여 이를 추적을 진행 할 때, 추적 엔진의 물체 표면 특징점 정보를 이용하여 물체의 변형 정보를 추정한다. 또한 제안하는 프레임워크는 성능 상의 장점 외에도 오픈소스로 공개되기에 국내 증강현실 시장 성장에 발판이 될 것으로 기대된다.