• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.1-8
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• 2023

영상레이더(SAR)에서 인공표적에 대한 모델링은 주로 3차원 CAD(Computer Aided Design) 모델의 면(face) 및 모서리(edge)에서 반사되는 레이더 신호를 광선추적(ray-tracing) 방식으로 시뮬레이션하고 있고, 지구 표면의 클러터(clutter)에 대한 모델링은 영상레이더 이미지 자체에 대한 통계학적(statistical) 분석을 통해 분포(distribution) 특성이 유사한 종류들을 구분하는 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서는 지상의 인공표적 및 지표면의 배경 클러터를 3차원 점구름(point cloud) 산란점(scatterer point) 모델로 만들고 두 개의 모델이 통합된 상황에서 계산적(computational)인 신호처리 과정을 통해 영상 레이더 이미지를 생성하였으며, 이것을 실제 차량탑재형 영상레이더 시스템의 스트립맵(stripmap) 이미지 생성 결과 및 전자기적(EM) 모델링 또는 통계학적 분포 모델을 사용하여 분석한 결과와 유사한 지 비교해 보았다. 모델링 대상은 지상의 인공표적인 교량(다리)을 선정 했는데, 그 이유는 교량의 경유 주변에 수면과 지면이 같이 존재하는 특성이 있고 또한 군사용 및 민간용 활용에서 모두 관심이 많은 표적이기 때문이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.160-167
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• 2015

We present an experimental implementation of the inexpensive microwave security sensor that can detect both static and slowly moving objects in cluttered environment. The prototype consists of a frequency-modulated continuous wave radar sensor, control board or computer and software. The prototype was tested in a cluttered indoor environment. In case of intrusion or change of environment the sensor will give an alarm, determine the location of new object, change in its location and can detect a slowly moving target. To make a low-cost unit we use commercially available automotive radar and own signal processing techniques for object detection and tracking. The intruder detection is based on a comparison between current 'image' in memory and 'no-intrusion' reference image. The main challenge is to develop a reliable technique for detection of a relatively low-magnitude object signals hidden in multipath clutter echo signals. Various experimental measurements and computations have shown the feasibility and performance of the system.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.39-46
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• 2024

In this paper, we propose an efficient method for estimating the number of people and their locations using multiple IR-UWB radar sensors. Using three IR-UWB radar sensors in the indoor space, the measured signal from the target is processed to remove the clutter using rejection methods. Then, to further remove the clutter and to determine the presence of the human, the time-frequency image representing the micro-Doppler is obtained and classified by a convolutional neural network. Finally, the system finds the number of human objects and estimates each position in a two-dimensional space. In experiments using the measured data, the system successfully estimated the location and number of individuals with a high accuracy ≈ 88.68 %.

• Journal of Electrical Engineering and information Science
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• 제3권2호
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• pp.230-238
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• 1998

When size and shape of moving object have been changed, a correlator often accumulates walk-off error. A success of correlation-based tracking largely depends on choosing suitable window size and position and thus transferring the proper reference image to the next frame. For this, we propose the Adaptive Window Algorithm with Four-Direction Sizing Factors (AWA-FSF) for fast adjusting a reference region to enhance reliability of correlation-based image tracking in complex cluttered environments. Since the AWA-FSF is capable of adjusting a reference image size more rapidly and properly, we can minimize the influence of complex background and clutter. In addition, we can finely tune the center point of the reference image repeatedly after main tracking process. Thus we have increased stability and reliability of correlation-based image tracking. We tested performance of the AWA-FSF using 45 real image sequences made of over 3400 images and had the satisfied results for most of them.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권3호
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• pp.297-304
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• 2010

Since the change in Doppler centroid according to moving targets brings alteration to the phase in azimuth differential signals of synthetic aperture radar (SAR) data, one can measure the velocity of the moving targets using this effect. In this study, we will investigate theoretically measuring the velocity of an object from azimuth differential signals by using range compressed data which is the interim outcome of treatment from the simulated SAR raw data of moving targets on the background of sea clutter. Also, it will provide evaluation for the elements that affect the estimation error of velocity from a single SAR sensor. By making RADARSAT-1 simulated image as a specific case, the research includes comparisons for the means of velocity measurement classified by the directions of movement in the four following cases. 1. A case of a single target without currents, 2. A case of a single target with tidal currents of 0.5 m/s, 1 m/s, and 3 m/s, 3. A case of two targets on a same azimuth line moving in a same direction and velocity, 4. A case of a single target contiguous to land where radar backscatter is strong. As a result, when two moving targets exist in SAR image outside the range of approximately 256 pixels, the velocity of the object can be measured with high accuracy. However, when other moving targets exist in the range of approximately 128 pixels or when the target was contiguous to the land of strong backscatter coefficient (NRCS: normalized radar cross section), the estimated velocity was in error by 10% at the maximum. This is because in the process of assuming the target's location, an error occurs due to the differential signals affected by other scatterers.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제12권4호
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• pp.500-507
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• 2009

This paper presents a novel method which can detect a target in IR image for active protection system. The target in IR image for the active protection system is small, moreover it moves with enormous speed. The proposed algorithm is comprised of robust clutter rejection methods and target optimized detection algorithms for small target, and an advanced method of selecting a final target position in target area, it can work in some milliseconds. The proposed algorithm provides the active protective system with more correct positions than those of radar, so that helps the active protection system can defense all threats with the utmost precision.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권9호
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• pp.363-370
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• 2022

다중 사물 환경에서 목표 사물만의 정밀한 파지를 위해서는 장애물과의 충돌 회피 지능과 정교한 파지 지능이 필요하다. 이 작업을 위해선 다중 사물 환경 인지, 목표 사물 인식, 경로 설정, 로봇손의 사물 파지 지능이 필요하다. 본 연구에서는 RGB-D 영상 센서를 이용하여 다중 사물 환경과 사물을 인지하고 3D 공간을 매핑한 후, 충돌 회피 경로 탐색 알고리즘을 활용하여 목표 사물까지의 경로를 탐색 및 설정하고, 강화학습을 통해 학습된 사람형 로봇손의 목표 사물 파지 지능을 활용해 최종적으로 시뮬레이션 및 하드웨어 사물 파지 시스템을 구현하고 검증하였다. 사람형 로봇손을 구현한 시뮬레이션 환경에서 5개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 78.8%의 성공률과 34%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 94%의 성공률과 평균 20%의 충돌률을 보였다. UR3와 QB-Soft Hand를 사용한 하드웨어 환경에서는 3개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 30%의 성공률과 97%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 90%의 성공률과 평균 23%의 충돌률을 보였다. 본 연구에서는 RGB-D 시각 지능, 충돌 회피 경로 탐색, 사물 파지 심층 강화학습 지능의 결합을 통하여, 사람형 로봇손의 목표 사물 파지가 가능함을 제시하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.615-618
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• 1999

In this paper, a object detection and tracking algorithm is presented which exhibits robust properties for image sequences with complex background. The proposed algorithm is composed of three parts: moving object detection, object tracking, and motion analysis. The moving object detection algorithm is implemented using a temporal median background method which is suitable for real-time applications. In the motion analysis, we propose a new technique for removing a temporal clutter, such as a swaying plant or a light reflection of a background object. In addition, we design a multiple vehicle tracking system based on Kalman filtering. Computer simulation of the proposed scheme shows its robustness for MPEG-7 test image sequences.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.580-583
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• 2003

본 논문에서는 반복적인 움직임의 있는 경우, 강건하게 해결 할 수 있는 움직임 검출 알고리즘을 제시한다. 기존에 차 영상을 이용한 움직임 검출방법은 밝기나 잡음에는 어느 정도 강건하지만, 일정 영역에서 동작하는 물체의 반복적인 움직임에 대해서는 움직임으로 오 인식하는 문제점을 자주 발생시킨다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 영상에서 반복적인 움직임은 특정 영역 상에서만 움직임의 발생된다는 특징을 이용해, 움직임의 가장 많이 발생한 영역을 움직임 영역으로 설정하고, 블록 정합(Block Matching) 시켜 계산된 평균절대오차(MAE)값을 가지고 문제를 해결하는 방법을 제시한다. 실험 결과 제안된 알고리즘은 다양한 반복적인 움직임에 대해 기존의 방법들에 비해 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제26권1호
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• pp.22-30
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• 2023

When tracking small UAVs and drone targets in cloud clutter environments, MWIR sensors are often unable to track targets continuously. To overcome this problem, the SWIR sensor is mounted on the same gimbal. Target tracking uses sensor information fusion or selectively applies information from each sensor. In this case, parallax correction using the target distance is often used. However, it is difficult to apply the existing method to small UAVs and drone targets because the laser rangefinder's beam divergence angle is small, making it difficult to measure the distance. We propose a tracking method which needs not parallax correction of sensors. In the method, images from MWIR and SWIR sensors are captured simultaneously and a tracking error for gimbal driving is chosen by effectiveness measure. In order to prove the method, tracking performance was demonstrated for UAVs and drone targets in the real sky background using MWIR and SWIR image sensors.