• 한국음향학회지
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• 제36권3호
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• pp.202-210
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• 2017

송신기와 수신기가 분리되어 있는 양상태 소나를 자함에 설치하여 운용하고 다수의 클러터가 존재하는 환경에서 표적추적을 수행하기 위해서는 양상태 소나에 알맞은 측정치 모델링이 적용된 자료결합 알고리듬이 요구된다. 자함이 기동하는 구간에서는 송신기와 수신기의 위치가 많이 흔들림에 따라 측정치에 오차가 많이 커지게 되어, 이 구간에서 얻은 측정치정보를 이용하면 추적성능저하가 생기게 된다. 본 논문에서는 공정잡음이 다른 다수모델기반의 자료결합 알고리듬인 IMM-IPDA(Interacting Multiple Model-Integrated Probabilistic Data Association)를 사용하였고, 몬테칼로 시뮬레이션을 통해 추적성능향상을 확인하였다.

• 전기학회논문지
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• 제61권5호
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• pp.726-734
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• 2012

In this paper, a practical warhead tracking filter is proposed for developing a FMCW (Frequency Modulation Continuous Wave) seeker with anti-ballistic missile capability. For reliable warhead tracking, the measurement originated from the warhead section of a ballistic target should be separated from other measurements. Futhermore, since the FMCW seeker is based on triangular frequency modulation, the multiple measurements obtained in different chirp periods should be properly associated. As a systematic way to solve the problem, the measurement pairing problem under cluttered environment is reformulated as a data association filtering problem and the PDA (Probabilistic Data Association) scheme is applied. The proposed warhead tracking filter provides better warhead tracking performance compared to the conventional range tracking algorithm and nearest neighbor warhead tracking filter. The effectiveness and reliability of the proposed method are verified using the FMCW seeker simulator.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.2032-2038
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• 2006

연속되는 이미지 중에서 인간의 동작을 인식하는 것은 인간과 컴퓨터 의 상호 작용에서 매우 중요하고 도전할 분야이다. 본 논문에서는 CONDENSATION 알고리즘을 이용하여 입자 필터(particle filter)에 기반한 동작 인식 알고리즘을 제안한다. 입자 필터는 조건 확률 전파 모델(Conditional Density Propagation)인 베이시안(Bayesian) 추정 규칙을 적용하는 추적구조를 갖고 있기 때문에 다른 어떤 종류의 추적 알고리즘보다 뛰어난 성능을 보인다. 본 논문에서는 알고리즘의 성능평가를 위해서 두 개의 동작 모델을 가정하였고, 영상에 대한 전처리를 위해서는 MATLAB를 이용하였으며 입자필터는 고속 처리를 위하여 C++로 구현하였다. 두 개의 동작 실험 결과를 통해, 동작 인식 입자 필터가 복잡한 환경 속에서 강인한 추적 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.584-591
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• 2007

연속되는 이미지 중에서 인간의 동작을 인식하는 것은 인간과 컴퓨터의 상호 작용에서 매우 중요하고 도전할 분야이다. 본 논문에서는 CONDENSATION 알고리즘을 이용하여 입자 필터(particle filter)에 기반한 동작 인식 알고리즘을 제안한다. 입자 필터는 조건 확률 전파 모델(Conditional Density Propagation)인 베이시안(Bayesian) 추정 규칙을 적용하는 추적구조를 갖고 있기 때문에 일반적으로 기존 추적 알고리즘보다 뛰어난 성능을 갖는 경향이 있다. 본 논문에서는 알고리즘의 성능 평가를 위해서 두 개의 동작 모델을 가정하였고, 영상에 대한 전처리를 위해서는 MATLAB를 이용하였으며 입자필터는 고속 처리를 위하여 C++로 구현하였다. 두 개의 동작 실험 결과를 통해, 동작 인식 입자 필터가 근접한 동작 환경 속에서 강인한 추적 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.299-305
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• 2021

In this study, the task of robotic tidy-up is to clean the current environment up exactly like a target image. To perform a tidy-up task using a robot, it is necessary to estimate the pose of various objects and to classify the objects. Pose estimation requires the CAD model of an object, but these models of most objects in daily life are not available. Therefore, this study proposes an algorithm that uses point cloud and PCA to estimate the pose of objects without the help of CAD models in cluttered environments. In addition, objects are usually detected using a deep learning-based object detection. However, this method has a limitation in that only the learned objects can be recognized, and it may take a long time to learn. This study proposes an image matching based on few-shot learning and Siamese network. It was shown from experiments that the proposed method can be effectively applied to the robotic tidy-up system, which showed a success rate of 85% in the tidy-up task.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.23-29
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• 2020

농업진흥청 국립농업과학원에서는 다양한 종류의 농작물에 대해 우량 종자 확보를 위한 생육환경 모니터링 및 수확된 종자의 분석과 같은 다양한 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 농업진흥청에서 보유하고 있는 다양한 종류의 농작물 씨앗을 분석하기 위해 종자 객체 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 Mask-RCNN을 이용한 전이학습을 수행하며 주어진 특정 환경 (일정한 조도, 흰색 배경)에서 촬영한 입력 영상을 종자 객체 인식을 위한 적절한 매개 변수 적합 (Tuning) 과정 및 영상 분할 작업을 진행한다. 제안된 방법으로 종자 객체 검출에 대한 실험결과로 벼 이삭 영상의 경우 82%와 단순한 볍씨 영상의 경우 97%의 정확도로 벼 낱알을 검출하였다. 향후 연구로 복잡한 상황의 종자 영상 분할을 위한 심화학습 기반의 접근법 및 검출된 종자 객체로부터 길이, 폭, 두께와 같은 정밀한 데이터 분석을 통하여 우량 종자 연구를 계획하고 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권5호
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• pp.63-71
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• 2008

본 논문에서는 다관절체 추적을 위해 기존에 물체 추적에 자주 이용되는 파티클 필터를 확장한 계층적 파티클 필터 방법을 제안한다. 칼라 특징은 부분 겹침, 회전등에 강건한 특징을 가지고 있어서, 칼라 기반 파티클 필터는 물체 추적에 널리 쓰이고 있다. 다관절체 추적에서 상태 벡터는 높은 차원을 가지기 때문에 기존의 파티클 필터를 이용해 바람직한 추적 결과를 얻기 위해서는 많은 수의 샘플이 요구된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 이미 알고 있는 다른 신체 부위의 위치를 이용해 계층적으로 신체 부위를 추적한다. 계층적 추적 방법에 의해 복잡한 환경에서 강건한 추적을 위한 샘플의 수를 줄일 수 있었다. 또한 포즈를 인식하기 위해 상박과 하박의 각도를 이용한 SVM(Support Vector Machine)을 이용해 8개의 포즈를 분류한다. 실험 결과는 세안한 방법이 기존의 칼라 기반의 파티클 필터보다 효율적임을 보여준다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권7호
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• pp.50-61
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• 1999

이 논문에서는 클러터 환경에서 항적 유지에 필요한 레이다 에너지를 최소하하기 위한 위상배열 레이디의 표적 검출 및 추적 매개변수 제어방법을 제시한다. 이를 위해 위상배열 레이다의 표적 탐색과정에서 비롯되는 표적 검출과정을 수학적 모델로 전개한다. 수학적 전개과정을 통해 표적 검출과정에서 발생하는 클리터나 측정 잡음에 의한 거짓 정보(false alarm)등과 같은 실제 표적이외의 측정을 고려한다. 추적필터 역시 클리터의 영향을 고려하기 위해 확률적 데이터 연관(Probabilistic Data Association: PDA)필터의 수정된 리카티 방정식의 근사식을 이용한다. 표적 탐색과정과 추적모델을 바탕으로, 최적의 매개변수 계획(scheduling)문제를 비선형 최적제어문제로 수식화하며, 최적제어문제의 해를 얻기 위해 제한조건을 가진 비선형 최적화 문제를 푼다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.2727-2732
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• 2014

최근 마이크로소프트사의 키넥트(Kinect)를 이용하여 객체를 추적하거나 인식하는 기술에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 같은 환경에서 손을 검출하고 추적하는 기술은 휴먼-인터페이스 개발의 가장 기본적인 기술이다. 본 논문에서는 키넥트를 이용하여 단색으로 제한되지 않은 환경에서 검출된 손의 경계를 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 키넥트 센서의 깊이영상(Depth Image)에서 추출된 손의 영역과 칼라영상에서 피부색(Skin Color)의 검출 결과를 결합하여 손 영역의 정확도를 개선한다. 제안된 방법으로 손 영역의 검출을 수행한 결과 깊이영상만 사용한 방법 보다 손 영역을 검출하는 정확도를 높일 수 있음을 보였다. 제안된 방법이 수화나 제스처 인식 시스템에 적용된다면 정확도 개선에 많은 기여를 하리라 기대한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권9호
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• pp.802-810
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• 2012

본 논문은 RFID를 이용한 이동 로봇의 목표물 탐지 및 이동 시스템에 대해 소개한다. RFID는 전파를 이용하여 원거리에서 비접촉식으로 정보를 전달하는 것이 가능한 인식 시스템으로 RFID를 통해 로봇은 비전 등 다른 시스템의 도움 없이 간단하게 주변 물체를 인식하는 것이 가능하다. 하지만 실제 작업을 하기 위해서는 인식한 물체로 이동해야 하지만 현재의 RFID 시스템은 위치 정보를 제공하지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 전파의 도래 방향을 이용한 로봇 이동 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 두 축 안테나를 이용, 목표물에 부착된 RFID 태그로부터의 수신된 전파의 크기 차이를 이용하여 도래 방향을 측정한다. 로봇은 측정 방향으로 이동하는 것으로 지도나 기준 스테이션 등의 다른 시스템 없이 간단하게 물체로 이동하는 것이 가능하다. 하지만 전파는 금속이나 액체 등 주변 환경에 의해 쉽게 영향을 받아 측정 방향에 오차가 발생, 주변 장애물이 많은 복잡한 환경에서는 이동에 실패하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 g-filter 기반 오차 보정 알고리즘을 개발하였다. 개발한 알고리즘은 현재 측정값과 이전의 보정값의 분산값들의 차이를 이용, 현재의 측정값에 포함되어 있는 오차를 낮춤으로써 로봇이 방향을 잃지 않고, 이동하는 것을 가능하게 하였다. 시뮬레이션 및 실제 로봇을 이용한 실험 결과는 복잡한 환경에서도 로봇이 성공적으로 이동하는 것을 보여준다.