• 전자공학회논문지A
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• 제29A권2호
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• pp.47-54
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• 1992

In this paper, a new extended JPDA (Joint Probabilistic Data Association) tracking algorithm which has more excellent performance than that of the conventional JPDA algorithm in case of the tracking of crossing targets is proposed. In the proposed extended JPDA algorithm, the velocity parameters as well as the position parameters are included to compute the association probabilities between tracks and measurement data. Then the tracking performance of crossing targets is improved and the track bias of parallel moving targets can be reduced. Accordingly, in this paper, the new extended JPDA algorithm for multitarget tracking is proposed and its good performance is shown through the computer simulation. And, tracking performance of extended JPDA algorithm is also compared with that of JPDA algorithm with our noise model.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제15권3호
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• pp.334-342
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• 2012

Data association is important technology which designate final destination in the target tracking. The joint probabilistic data association(JPDA) algorithm provides excellent ability to maintain track on multiple targets. Currently, it is not easily implemented in real time because of track coalescence & switch. The aim of this paper is to develop probabilistic filters that increase JPDA's sensitivity and decrease track coalescence & switch in a cluttered environments.

• 월간포장계
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• 통권319호
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• pp.77-91
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• 2019

• 월간포장계
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• 통권319호
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• pp.92-97
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• 2019

• 한국항행학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.35-46
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• 1997

다중 표적의 추적은 과거 10여년 동안 레이다 용용분야에서 큰 주목을 받아 왔으며 많은 학술회의와 논문발표의 중심 과제가 되어왔다. 이 문제를 해결하기 위하여 여러 가지 추적방식들이 제시되어 왔다. 그 중 대표적인 것으로는 Nearest Neighbor (NN) 방식에 의한 비확률적인 짝배정(association) 방법과 확률적인 표적모형에 기초한 Multiple Hypothesis Test (MHT) 방식 및 Joint Probabilistic Data Association (JPDA) 방식으로 대별할 수 있다. 이러한 여러 가지 방식들은 각기 그 장점 및 단점을 가지게 되어 계산속도나 표적의 추적정확도에 있어서 큰 차이를 나타내게 된다. 본 논문에서는 NN방식, MHT 방식 및 JPDA 필터에 기초한 세 가지 추적 알고리듬을 비교하고, 시뮬레이션을 통하여 다중 기동 표적에 대하여 그 추적성능을 분석한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1840-1847
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• 2003

본 논문에서는 다중표적 추적을 위한 데이터 결합 기법 중에서 MHDA 스킴을 제안하였다. 이 구조는 기본의 JPDA보다 계산면에서 단축이 가능하여 실제 응용에 많은 적용이 기대된다. 인위적인 측정값과 표적을 이용하여 시뮬레이션을 수행한 결과 MHDA는 기존의 JPDA보다 성능도 비슷한 특성을 보이는 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권5호
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• pp.94-104
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• 2000

차량 충돌 경보용 레이더 시스템의 개발에 있어 표적 추적의 정확도와 신뢰도는 매우 중요한 요소이다. 여러 표적을 동시에 추적할 때 중요한 것은 표적과 측정치와의 데이터 연관(data association) 이며, 부적절한 측정치가 어느 표적과 연관되면 그 표적은 트랙을 벗어나 추적능력을 잃어버릴 수 있고 심지어 다른 표적의 추적에도 영향을 줄 수 있다 지금까지 발표된 대부분의 데이터 연관 필터들은 근접하여 이동하는 표적들의 경우 이와 같은 문제점을 보여왔다 따라서, 현재 개발되고 있는 많은 알고리즘들은 이러한 데이터 연 관 문제의 해결에 초점을 맞추고 있다 본 논문에서는 순서통계(order statistics)를 이용한 새로운 다중 표적의 데이터 연관 방법에 대하여 서술하고자 한다 OSPDA와 OSJPDA로 불리는 제안된 방법은 각각 PDA 필터 또는 JPDA 필터에서 계산된 연관 확률을 이용하며 이 연관 확률을 결정 논리(dicision logic)에 의한 가중치로 함수화 하여 표적과 측정치 사이에 최적 혹은 최적 근처의(near optimal) 데이터 연관이 가능하도록 한 것이다 시뮬레이션 결과를 통해, 제안한 방법은 기존의 NN 필터, PDA 필터, 그리고 JPDA 필터의 성능과 비교 분석되었으며, 그 결과 제안한 OSPDA, OSJPDA 필터는 PDA, JPDA 필터보다 추적 정확도에 대해 각각 약 18%, 19% 이상으로 성능이 향상됨을 확인하였다 제안한 방법은 CAN을 통해 차량 엔진 등의 ECU와 통신하도록 개발된 DSP 보드를 이용하여 구현되었다

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.890-900
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• 2016

This paper presents a multiple target tracking system using target feature information. In the proposed system, the state of target is defined as its kinematic as well as feature : the kinematic includes a location and a velocity; the feature contains the image correlation between a prior target and a current measurement. The feature information is used for generating the validation matrix and association probability of joint probabilistic data association (JPDA) algorithm. Through the Kalman filter, the target kinematic is updated. Then the tracking information is cycled by the track management algorithm. The system has been evaluated using the images obtained from Electro-Optics/ InfraRed (EO/IR) sensor. It is verified that the proposed system can reduce the complexity burden of JPDA process and can enhance the track maintenance rate.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1991년도 추계종합학술발표회논문집
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• pp.248-250
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• 1991

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.449-452
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• 2000

본 논문은 다중의 사람을 동시에 검지 및 추적하기 위한 방법을 제안한다 여러 명의 검지된 사람들이 교차해서 움직이거나 폐색(occlusion) 되어 움직이는 경우 이를 검지하고 신뢰적으로 추적하기 위한 방법을 제시한다. 카메라의 시야 범위 안에 나타난 표적은 일정한 크기를 가지는 오브젝트이므로, 배경영상에서 전경 영상만을 분리하는 과정에서 오브젝트의 크기를 고려하여 표적을 검지 한다. 표적의 검지는 환경적인 요인에 의한 부가요소에 적응적으로 대치하기 위해 적응적인 영상처리기법을 사용한다. 최종적으로 검지 된 표적을 동시에 추적하기 위해 본 논문에서는 JPDA(Joint Probability Data Association) 필터를 이용하며 ,표적간의 폐색을 처리하기 위한 방법으로 전이모델을 첨가해서 사용한다. 다중 표적의 추적에 관한 실험의 유효성 및 강인함은 다양한 실제 영상의 실험을 통해 입증한다.