본 논문에서는 백색 Gauss 잡음이 섞인 연속영상으로 부터 물체의 이동정보를 검출하기 위하여 최소자승추정의 시공간경사법을 제안하였다. 제안된 방법은 하나의 이동물체를 실시간으로 추적하도록 고속의 16-bit 마이크로 프로세서를 사용한 자동목표 추적장치에 적용되었다. 실험결과 제안된 방법은 기존의 최소자승추정의 시공간경사법에 비해서 매우 우수한 성능을 보였다.
이 연구의 목적은 실제 과학수업에서 시선추적과 주의력 검사를 통해 초등학생들의 주의의 특성을 분석하는 것이다. 초등학생들의 주의 과정을 분석하기 위하여 SMI사의 ETG(eye tracker glasses) 이동형 시선추적기를 사용하였고, 샘플링 속도는 30Hz이다. 사전 주의력 검사의 연구대상은 초등학교 6학년 155명이었고, 시선추적의 연구 대상은 초등학교 6학년 남학생 6명이었다. 시선추적의 연구대상자는 모두 과거 안구병력이 없었으며, 안경을 쓰지 않았다. 안구운동 분석은 'BeGaze Mobile Video Analysis Package' 프로그램을 사용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 초등학생의 주의력 검사 결과, 선택적 주의와 자기통제는 .316으로 낮은 상관을 보였고, 선택적 주의와 지속적 주의는 .85로 높은 상관을 보였다. 둘째, 선택적 주의와 자기 통제의 상관관계를 기준으로 초등학생들의 주의 유형을 주의형(attentive type), 비주의형(inattentive type), 안이형(easygoing type), 경솔형(hasty type)으로 구분하였다. 셋째, 실제 과학수업에서 초등학생들의 안구운동분석을 통해 초등학생들의 주의는 상향식 주의처리, 하향식 주의처리, 디폴트 모드 네트워크로 구분할 수 있었다. 또한 실제 수업에서 초등학생들의 주의 전환은 다양한 원인으로 인해 빈번히 발생하였다. 초등학생들이 목표 지향적이고 지식에 의존하는 하향식 주의 처리를 못하는 원인은 초점주의 실패로 인한 목표 대상 지각의 실패, 목표 대상에 대한 관련지식의 부재, 관련지식에 대한 유추의 실패 등으로 나타났다. 주의력 검사와 안구운동분석을 종합하여 초등학생의 주의 처리과정을 도식하였다. 이 연구에서 밝힌 초등학생의 주의 특성과 주의 처리과정이 효과적인 교수전략, 교수학습 모형, 교수자료를 개발하는데 기초적인 자료로 활용될 것을 기대한다.
본 논문은 표적 추적 시스템의 시계 안에 배경잡음과 대응능력 같은 방해물들이 존재하는 복잡한 상화에서 효율적인 표전 추적을 위한 two color 신호처리 알고리듬에 대한 연구이다. 효율적인 표적 추적을 위해 두 개의 검출 대역이 사용되고, 표적과 방해 신호들의 스펙트럼 분포 특성을 나타내는 대역간 신호비가 정의된다. 제안된 알고리듬은 방해물의 신호비를 검출하고 이를 이용해 표적과 방해 신호들이 혼합된 신호에서 표적 신호만을 추출한다. 이 알고리듬은 성능 평가를 위해 로젯 주사 탐색기에 적용되어 다양한 조건에서 모의실험이 수행된다. 모의실험 결과는 제안된 알고리듬이 표적과 방해 신호들이 혼합된 신호에서 표적 신호만을 잘 추출하는 것을 보여준다. 제안된 알고리듬은 구성이 단순하고 주변 환경 변화에 적응할 수 있어 실제 시스템에 적용할 수 있다.
최근 영상 센서를 이용한 물체 탐지 및 추적 기술은 많은 응용분야에서 그 사용이 널리 확대되고 있다. 민수 산업 분야에서 로보틱스, 비디오 감시정찰 및 차량 네비게이션 분야와 같은 영역으로 널리 확대되고 있는 추세이다. 특히, 드론의 사용이 널리 확대되고 있는 현 상황에서 공항, 원자력 발전소 및 중요시설에서는 불법적으로 운용되고 있는 소형무인기를 탐지 및 추적하여 격추시키는 시스템 개발이 매우 중요하다. 최근 영상센서를 활용한 물체 추적 방법으로 이목을 끌고 있는 방법이 학습에 기반을 둔 KCF 방법이다. 그러나 이 방법은 추적 기간이 길어지면 추적 과정에서 표적의 드리프트가 발생하는 문제점이 있다. 비디오 감시정찰 분야에서 표적의 드리프트 문제를 줄이기 위해 우리는 KCF와 적응 임계치설정 및 칼만필터를 적용하여 표적 드리프트 문제를 줄일 수 있는 방법을 제안하였다. 실험을 통해서 실제 무인비행체가 운용되는 실제 환경에서 획득된 흑백 비디오 영상에 제안한 방법과 기존의 KCF 알고리즘을 비교하여 제안한 방법의 우수성을 입증하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권12호
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pp.3976-3990
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2022
Currently, cross-attention is widely used in Siamese trackers to replace traditional correlation operations for feature fusion between template and search region. The former can establish a similar relationship between the target and the search region better than the latter for robust visual object tracking. But existing trackers using cross-attention only focus on rich semantic information of high-level features, while ignoring the appearance information contained in low-level features, which makes trackers vulnerable to interference from similar objects. In this paper, we propose a Multi-level Cross-attention Siamese network(MCSiam) to aggregate the semantic information and appearance information at the same time. Specifically, a multi-level cross-attention module is designed to fuse the multi-layer features extracted from the backbone, which integrate different levels of the template and search region features, so that the rich appearance information and semantic information can be used to carry out the tracking task simultaneously. In addition, before cross-attention, a target-aware module is introduced to enhance the target feature and alleviate interference, which makes the multi-level cross-attention module more efficient to fuse the information of the target and the search region. We test the MCSiam on four tracking benchmarks and the result show that the proposed tracker achieves comparable performance to the state-of-the-art trackers.
과학기구는 임무 종료시 전체 플랫폼의 안정적인 회수가 가능한 비행 시스템이다. 과학기구의 회수는 인명 및 재산피해를 고려하여 인구밀집도가 낮은 평야지대에서 주로 진행된다. 하지만 대한민국의 경우 밀집한 산악지형과 반도의 제한으로 인해 해상회수가 고려되어야 한다. 이러한 운용환경에서 기낭은 해상 착수 후 발생할 수 있는 심각한 해양오염 때문에 반드시 회수되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 기낭의 위치추적기 및 방수체계가 결합된 분리장치를 개발하였다. 장치는 데이터 송수신, 분리, 방수 체계로 구성되었고 대한민국의 환경을 고려하여 제작하였다. 장치의 성능과 기낭의 낙하 궤적은 목표고도 20km 플랫폼의 분리 실험과 영압력 기구의 해상회수를 진행하여 검증하였다.
Recently, the fact that welding conditions are dangerous for men and the shapes of seams are complex enforced the welding system to be automatic. In order to obtain this target, are chip Microprocessor controlled welding system is devised in this study. The tracking of seam shape is achieved by applying a differential transformer and by using a program developed. This welding system mainly consists of a sensor, the differential transformer, a servo power amplifier, a control system, and DC motors. It is verified that the developed welding system is able to track three kinds of seam shapes.
본 논문은 ACM(active contour model)과 색상기반 PF(particle filter)의 장점을 결합하여 크기와 색상이 변화하는 객체에 대해 강인한 추적이 가능한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 색상기반의 PF 추적기, 윤곽선을 추적하는 ACM 추적기, 그리고 두 추적기의 추정 정보를 결합하여 최종적인 객체의 위치와 스케일을 결정하고 또 참조 모델의 업데이트 여부를 결정하는 Decision 부로 이루어진다. PF 추적기는 객체의 형태변화와 모션블러에 강인하지만 위치와 스케일의 정확도가 떨어지고, ACM 추적기는 배경 클러터가 없는 경우에는 객체의 윤곽을 정확하게 추출하지만 복잡한 배경에서는 추적에 실패하는 문제가 있다. 본 논문에서는 색상 PF 추적기가 추정한 객체 위치와 스케일 정보를 이용하여 ACM의 내부 에너지를 제어함으로써 ACM의 스네이크 포인터가 객체가 아닌 배경 클러터로 수렴되는 것을 방지하여 정확히 객체의 윤곽을 추적할 수 있도록 하였다. 사람의 머리 윤곽선을 포함한 얼굴 추적에 제안된 알고리즘을 적용하고 추정 위치와 스케일 오차를 분석하여 성능을 분석하였으며 제안된 방식이 기존 기법들보다 추적 성능이 우수함을 보였다.
광학시스템에서 가장 중요한 기술 중의 하나는 고속으로 이동하는 표적을 지속적으로 추적할 수 있는 고속 자동 표적 추적 시스템이다. 본 논문은 원거리 소형 표적에 대해서 고속으로 이동하는 표적에 대해서 급격한 형태 변화에도 강인한 상관 트렉커 기반에 자동 표적 추적 시스템을 설계한다. 본 논문은 IR 영상에서 $3{\times}3$ 이상의 표적에 대해서 4ms 내에 고속으로 표적을 추적하기 위한 커널 함수와 correlation filter 설계 최적화 방법을 제시하고, 이를 VxWorks와 같은 실시간 O/S 하에서 짐벌과 함께 연동하여 시험을 수행한다. 제안된 알고리즘의 성능 검증을 위해서 실제로 복잡환경에서 기동하는 드론, 비행체를 대상으로 IR 카메라로 영상을 획득한 후 이를 실시간 보드상에서 시험을 진행한 결과 응답시간 4ms이하에서 약 98% 추적 성공률를 보였다.
사람들은 하루에도 수없이 어떤 물체나 사람을 찾는다. 이때 찾아야 하는 대상이 무엇인가 하는 정보 외에도 그 대상이 가지고 있는 지각적 정보도 시각탐색에 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 안구운동추적기를 사용하여 탐색 목표를 알려주는 사전제시 자극의 크기 정보가 시각탐색과정에 영향을 주는지를 알아 보고자 하였다. 실험참가자는 화면가운데 제시된 특정 기호 자극(사전제시 자극)을 먼저 확인하고, 이후 화면 주변에 원형으로 제시된 8개의 자극들(탐색 디스플레이) 중 그 자극(목표자극)을 찾아 그 크기가 사전제시시와 동일한지 혹은 달라졌는지를 판단하는 과제를 실시하였다. 실험조건은 탐색 디스플레이가 모두 동일한 크기를 가진 항목들로 이루어졌는지 여부(동질적 디스플레이/이질적 디스플레이)와 목표자극의 사전제시시 크기(큼/작음)와 탐색시 크기(큼/작음)에 따라 8개의 피험자내 조건으로 구성되었다. 연구가설은 탐색 함목들이 다른 크기를 가진 이질적 디스플레이 조건에서 실험참가자는 사전제시 자극의 크기 정보와 일치하는 항목들을 먼저 살펴볼 전략을 사용할 것이라고 예측하였다. 실험결과, 과제수행 반응시간에서 탐색 디스플레이의 주효과, 목표자극의 탐색시 크기 주효과, 그리고 디스플레이 조건에 따라 다른 목표자극의 사전제시시와 탐색시 크기의 일치성 효과가 관찰되었다. 안구운동 측정치들을 분석한 결과, 그 첫 도약이 탐색 목표자극으로 향한 비율(Initial Saccade to Target Ratio)에서 반응시간과 유사하게 탐색 디스플레이 조건에 따라 목표자극의 크기 일치성 효과가 각각 달리 나타났다. 즉, 목표자극의 크기의 일치성 효과는 이질적 디스플레이 조건에서만 관찰되었는데, 이는 실험참가자들이 목표자극의 크기 정보를 바탕으로 탐색 항목들 중 사전 목표자극의 크기와 같은 항목들에게 먼저 주의를 기울였음을 나타낸다. 사후 분석 결과, 목표자극의 크기가 일관될 때는 이질적 디스플레이 조건의 안구움직임과 과제수행이 동질적 디스플레이 조건 보다 조금 더 빨랐으나, 목표 자극의 크기가 달라질 때는 오히려 더 느려졌음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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