• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제5권2호
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• pp.83-89
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• 2003

본 연구에서는 차량측량시스템에 사용할 수 있는 코드(Coded) 타겟을 설계, 제작하고 이를 자동으로 식별하고 타겟 중심의 영상좌표를 획득하는 방법을 개발하였다. 차량측량시스템은 CCD, GPS, INS 장비를 통합 탑재하여 도로상에 존재하는 시설물과 노면에 대한 3차원 정보를 획득할 수 있는 시스템이다. 차량측량시스템은 특성상 카메라 검교정과 외부표정을 위해서 미리 설치된 타겟을 사용하며 표정작업을 위한 영상좌표 획득은 수동에 의한 방법이 사용되어 왔다. 그러나 코드 타겟을 사용하며 타겟의 자기인식(Self-Identifying)을 통해 각 영상에서 관측된 타겟을 하나의 공액점으로 인식 가능하고 자동으로 타겟 중심의 영상점 획득이 가능하다. 이처럼 자동화된 타겟 관측 및 영상점 획득이 가능하다면 차량측량시스템의 카메라 검교정 및 외부표정을 작업의 효율성을 향상시키고 영상좌표 획득의 일관성을 유지하는데 매우 효과적일 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.1878-1883
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• 2012

일반적으로 수중표적 인식에서는 표적의 형상/재질에 따른 수신 표적신호의 공간적인 정보를 특징인자로 추출하여 식별하고자 하는 특징을 추출하였다. 또한, 표적신호의 수신 위치에 덜 민감한 특징파라미터 추출을 위해 다양한 신호처리 기법을 적용하는 연구가 수행되어 왔다. 본 논문에서는 표적신호의 수신위치에 상대적으로 민감하지 않은 정준상관분석(Canonical correlation Analysis; CCA)을 사용하여 합성된 수중물체의 특징을 분석하였다. 다중각도 환경에서 특징추출을 위해 정준산관분석기법이 적용되었으며, 각각 다른 각도에서 수중물체에 반사되어 되돌아오는 연속적인 두개의 소나신호를 대상으로 정준상관분석을 수행하여 두 신호의 상관성을 분석하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.579-589
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• 2004

일반적인 시간 영역에서의 레이더 신호들은 표적의 관측각에 민감하게 변화한다. 이로 인하여 각도가 넓어짐에 따라서 표적 구분의 정확도가 상당히 감소하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 다중각도 정보를 이용하여 표적 구분 성능을 향상시키기 위한 방법을 제시한다. 먼저, 대표적인 시간영역 레이더신호인 1차원 range profile로부터 central moments와 PCA를 결합하여 특성백터를 추출한다. 추출된 특성백터에 다중 각도 정보를 사용하는 구분기를 적용시켜 넓은 관측각에서 표적 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 다중 각도정보를 이용하는 기법에는 독립방식과 종속방식이 있으며, 본 논문에서는 두 기법의 성능을 비교한다. 성능 비교 실험에는 포항공대 단축거리 무반향실에서 측정된 여섯 개의 항공기 모델에 대한 레이더가 단면적 데이터가 이용된다.

• 지역연구
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• 제33권4호
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• pp.19-28
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• 2017

본 연구의 목적은 기후변화 적응에 대한 공무원 도민들 간의 인식을 비교분석하는 것이다. 기후변화에 대한 두 집단 간의 인식차이를 확인하기 위해 집단별로 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 두 집단의 적응 정책의 우선순위 및 분야별 기후변화 피해에 대한 체감도를 조사하였다. 결과적으로, 두 집단 간에는 기후변화 적응 정책에 대한 인식차이가 있음을 확인하였다. 기후변화 적응정책은 정책 수립자와 수용자의 경계가 모호해질 때 정책적 효용성이 크므로, 본 연구는 인식차이를 통해 확인할 수 있는 집단의 특징을 분석하여 두 집단 간 인식격차를 줄일 수 있는 방향을 제시하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.717-722
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• 2007

표적에 대한 레이더 영상 중의 하나인 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상은 표적에 대한 전자파 산란 특성에 대한 2차원 공간 분포를 나타낸다. 이러한 ISAR 영상은 원거리에서 레이더를 이용한 표적 식별에 주로 사용된다. 본 논문에서는 움직이는 실제 항공기에 대한 ISAR 영상을 얻기 위하여, 국방과학연구소에서 제작 및 운용하고 있는 KOMSAR(Korea Miniature Synthetic Aperture Radar) 장비를 이용하여 측정을 수행하였다 이렇게 얻어진 측정된 데이터에 포함되어 있는 표적의 움직임에 의한 위상 오차를 제거하기 위하여, 엔트로피 기반 ISAR 자동 초점 기법(autofocusing technique)을 사용하였다. 실험 결과, 실제 움직이는 항공기에 대한 ISAR 영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, 이는 향후 레이더를 이용한 표적식별에 중요한 기술적 토대가 마련되었음을 의미한다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제26권2호
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• pp.122-128
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• 2023

The target must be located within the main-lobe of the antenna in order to measure the direction of the target by using sum-delta monopulse technique. The most common way if the target is located within the main-lobe is to compare the amplitude of the sum channel received signal with the delta channel received signal. However, in the case of the single-ring circular array antenna, it is difficult to apply the conventional method due to its structural limitation where antenna elements do not exist in the center of the array. In this paper, we proposed a novel method to identify whether a target is located within the main-lobe by appropriately adjusting the feeding amplitude of each element constituting the single-ring circular array antenna through the particle swarm optimization method. Simulation results showed that the proposed method can determine whether the target is located within the main-lobe of the single-ring circular array antenna.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권5호
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• pp.577-586
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• 2005

영상 처리와 패턴 인식 그리고 컴퓨터 비젼 분야의 가장 성공적인 응용들 중 하나인 얼굴 인식을 위해 많은 알고리즘이 제안되었고, 최근에는 얼굴의 어떤 속성이 대상을 인식하는 것을 더 쉽거나 어렵게 만드는지에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 얼굴의 속성(조명, 표정)에 따라 각각의 알고리즘의 인식 성능이 달라지는 점에 착안해서, 얼굴 데이터와 적용된 알고리즘과의 연관성을 이용하여 인식 성능을 높이는 클러스터링 방법을 제안하였다. 실험에서는 인식 알고리즘으로 n-tuple, PCA 그리고 가보 웨이블릿이 사용되었고, 세 가지 벡터화 방법이 제안되었다. 우선 학습 데이터를 k-means 알고리즘을 이용하여 클러스터링하고 각각의 클러스터에 대한 세 가지 인식 알고리즘의 적합도를 평가한 후, 같은 알고리즘을 선택한 클러스터들을 통합하여 새로운 클러스터를 구성한다. 그리고 테스트 데이터에서 새로운 클러스터에 대한 유사도를 평가하여 가장 가까운 클러스터가 선택한 알고리즘으로 인식을 수행한다. 그 결과 클러스터링 과정을 거치지 않고 단일 알고리즘을 사용하여 인식했을 때보다 인식 성능이 향상된 것을 관찰할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1384-1390
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• 2019

본 논문은 머신비전기반 자동검사를 위한 대상객체의 인식방향성 개선 연구로서, 영상카메라에 의한 자동 비전검사의 과정에서 제한성이 따르는 대상 객체의 인식방향성을 개선하는 방법을 제안한다. 이를 통하여 머신비전 자동검사에서 시험대상물의 위치와 방향에 상관없이 검사대상의 영상을 검출할 수 있게 함으로써 별도 검사지그의 필요성을 배제하고 검사과정의 자동화 레벨을 향상시킨다. 본 연구에서는 검사대상으로서 와이어 하네스 제조과정에서 실제 적용할 수 있는 기술과 방법을 개발하여 실제 시스템으로 구현한 결과를 제시한다. 시스템구현 결과는 공인기관의 평가를 통하여, 정밀도, 검출인식도, 재현률 및 위치조정 성공률에서 모두 성공적인 측정결과를 얻었고, 당초 설정하였던 10종류의 컬러구별 능력, 1초 이내 검사시간, 4개 자동모드 설정 등에서도 목표달성을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.2739-2749
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• 1996

This aper introduces the multiple Neocognitron module approach for the effective target reognition. The Neocognitron which is designed to classify a pattern by extracting the local features from it, seems to be an unique method that can perform a pattern recognition using the neural networks. But due to its rigid structure, the Neocognitron must be reconstructed whenever there exists a variation on the number of classes. This is a quite difficult problem for the target recognition application that needs huge amount of computation and numerous classes to be classified. In this paper, we construct several smaller Necognitrom modules and train each module to adapt each class. After construction of the mulules, we integrate them in parallel so as to adaopt input at the same time and to produce each score that shold be matched to be learned class. This approach can reduce the sizes of the networks and is adaptive to the increase of classes as well as the authentic distortion, shift, scale variation and slight rotation invariant properties of general Neocognitron. This paper show the effectiveness of the proposed approach through some experience and performs analysis of the inhibitory interconnections in the architecture of the multiple module structure.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.712-717
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• 2013

본 논문에서는 향상된 물체 인식을 위한 픽셀 복원 기반의 비선형 3D 상관기를 제안한다. 제안한 방법은 부분적으로 가려진 물체로부터 요소영상을 픽업하고 서브영상으로 변환하고 영역 매칭 알고리즘 방법을 이용하여 서브영상으로부터 장애물로 가려진 영역을 검출하고 제거한다. 그 다음 픽셀 복원 방법으로 각 서브영상에서 제거된 물체의 픽셀을 복원한다. 마지막으로, 재생된 참조영상과 재생된 영상 사이의 비선형 상호상관을 통하여 3D 물체의 인식 성능을 향상 시킨다. 제안된 방법의 유용함을 보이기 위해 기존 방법과 비교하여 기초적인 상관관계 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.