본 논문에서는 마르코프 네트워크로 모델링된 다관절체(Articulated body) 사람을 양안 영상(stereo image)을 통해 획득 되어진 디스패리티 맵(disparity map)을 이용해 효과적으로 추적하는 방법을 제안한다. 기존의 색상 정보만을 사용하여 에너지함수의 우도(likelihood)를 계산하는 방법은 조명 및 그림자의 영향과 배경 색상의 임의성 때문에 강건하지 못 하다. 본 논문에서는 색상 정보에 더불어 디스패리티 정보를 활용하여 우도를 계산하는 방법을 제안한다. 원통형 모양의 사람의 신체 요소(body part)는 2차원 영상으로 사영될 때 직사각형으로 사영되므로 이 직사각형의 디스패리티의 분포가 불연속 하지 않다는 특성을 이용한다. 또한 본 논문에서는 디스패리티 맵을 사용한 조건적 메시지 생성 방법을 제안해 신뢰 전파에서 불필요한 메시지 업데이트 수행을 줄이는 방법을 보여준다. 메시지 업데이트는 신뢰 전파 알고리즘의 전체 수행 시간에 80% 이상을 차지하므로, 조건적 메시지 생성 방법은 기존 대비 9~45%의 속도 향상을 보였다. 또한 사람의 연속적인 움직임 특성을 이용한 다이나믹 모델을 제안해 추적 속도를 향상하였다. 자세한 내용은 4장에 설명되어 있다. 실험 결과 제안하는 디스패리티 정보를 활용한 신뢰 전파를 사용해 다관절체를 추적하는 방법은 기존 대비 강건한 추적 결과와 함께 빠른 속도로 추적할 수 있었다.
본 논문에서는 실제 전장에서 전투수행 중인 병사의 개인화기 조준 능력 향상 관점에서 추적기법의 성능평가를 하였다. 실제 전장에서는 짧은 시간동안 전투를 하는 것뿐만 아니라 며칠에 걸쳐서 실시되는 경우도 있다. 이와 같이 장시간 지속되는 작전 중에서 다양한 요소에 의해서 지속적으로 병사의 신체능력이 감소된다. 이렇게 손실되는 신체능력을 보완하기 위하여 시각추적 기술을 화기의 조준경에 적용하여 적 병사 이동상황을 자동적으로 추적하고 이로 인해 감소된 조준능력을 향상시키기 위한 실험을 하였다. 최신영상 추적 기법들 중에서 최적의 것을 결정하기 위하여, 겹침 현상, 카메라 이동, 크기변화, 저대비 영상, 조명변화 등의 특징이 포함된 여러 실제 전장 영상으로 그 성능을 평가하였다. VTD (Visual Tracking Decomposition)[2]가 정확도에서 IVT (Incremental learning for robust Visual Tracking)[7]가 속도 평가에서 가장 우수하였으며 종합적으로는 MIL (Multiple Instance Learning)[1]이 가장 우수한 결과를 보여 주었다. 이러한 성능평가 결과는 시각추적기술이 적용된 조준경이 실제 전장에서 전투수행을 하면서 신체능력이 감소된 병사의 전투력을 보완할 가능성이 있다는 것을 보여 준다.
본 논문에서는 손 추적과 제스처 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 사용자 손의 3차원 기하학적 정보를 취득하기 위해 별도의 장비를 사용한다. 특히, 기존의 물체 검출 및 추적 시스템들에서 제기 되었던 추적 과정에서의 문제점을 피하기 위해 능동적인 타원체 영역을 만들고 손 추적을 위한 영역을 타원체 영역의 안으로 제한했다. 제안된 시스템은 미리 정의된 기간 동안에 손 위치의 이동평균을 계산한다. 그리고 추적영역은 3차원 공간에 편성된 공분산에 기반한 사용자 손 움직임의 불확실성을 추정하여 통계적인 데이터에 따라 능동적으로 제어하였다. 또한 손 위치가 획득되었을 때, 손 제스처를 인식하기 위해 펼쳐진 손가락을 검출한다. 사용자 인터페이스 체제 기반의 시스템을 구현하여 복잡한 환경에서 다중의 대상들이 동시에 존재하는 경우이거나 일시적인 가려짐이 발생하는 경우에도 정확성을 보여 매우 안정적으로 동작할 수 있음을 보여주며, 약 24-30fps의 프레임 비율로 사용할 수 있는 가능성을 보여주었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권7호
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pp.754-759
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2015
오늘날 선박 내 승선자의 위치인식과, 이를 모니터링을 하는 데 저 전력 근거리 통신시스템이 많이 개발되고 있으며, 이러한 저 전력 근거리 통신을 위해서 BLE, Zigbee 등과 같은 저 전력 통신 모듈이 이용되고 있다. 저 전력 통신 모듈은 1:N 통신이 가능하고, 휴대폰, 인체 등의 이동 물체에 탑재할 수 있어 각광을 받고 있다. 저 전력 통신모듈을 사용하는 데 있어서, 배터리의 용량이나 크기가 각각 시스템의 작동시간이나 통신모듈의 디자인에 중요한 요소가 된다. 따라서 모듈은 가급적 작게 만들어져야 하고, 배터리는 모듈의 크기보다 더 작게 선정되는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 전송률 1/250 조건에서 데이터 시트와 방전특성 그래프를 참조하여 SIVCP용 BLE 모듈에 사용되고 있는 배터리의 이론 수명을 산출하고, 위와 동일한 전송률과 1/5000 전송률의 조건에서 각각 송전전류와 저속모드 전류를 검출하여 실험수명을 산출하며, 전송률을 1/25로 하여 수일 동안 고속 방전 장기 실험수명을 측정한다. 이와 같은 실험을 통하여, 배터리의 수명예측과 수명연장 방법을 실험적으로 검증하고, 이를 선박의 용도와 승객의 유형에 따른 적절한 배터리 선정에 활용하고자 한다. 모듈의 전송률과 배터리 크기 선정은 모듈의 설계비용의 감소, 배터리 유지관리 및 승객의 편의 등에 중요한 영향을 미치는 요소가 된다.
1990년대 이후 방송 기술의 눈부신 발전은 고선명 방송 서비스의 도입으로 가정에서의 고화질 방송 서비스 제공을 가능하게 하였을 뿐만 아니라, 이동 방송 서비스의 등장으로 고속으로 이동하는 차량에서도 방송 서비스를 즐길 수 있도록 하였다. Terrestrial Digital Multimedia Broadcasting (T-DMB) 기술은 이동 방송 서비스 제공을 위해 개발된 기술 중 성공적으로 상용화된 기술 중 하나이다. 고속 이동체에서의 안정적인 방송 수신 기능 외에 T-DMB의 기술적 혁신 중 주목할 만한 것으로는 MPEG-4 표준에 기반 한 시스템 프레임워크를 들 수 있다. 이는 장면 기술(Scene Description) 및 그래픽 객체 표현 언어인 Binary Format for Scene (BIFS)와 객체(object) 개념의 멀티미디어 구성 요소 표현 방식인 Object Descriptor (OD) 프레임워크를 통해 대화형 데이터 서비스를 제공할 수 있다. 그런데, T-DMB 대화형 데이터 서비스에는 두 가지 근본적인 제약 사항이 존재한다. 첫 번째 제약 사항은 대화형 서비스를 위한 그래픽 데이터는 비디오 화면을 벗어날 수 없어 항상 비디오 화면 위에 중첩되어 표현되어야 한다는 것이다. 두 번째 제약 사항은 양방향 서비스를 위한 데이터는 항상 방송망을 통해서만 전송되어야 한다는 것이다. 이러한 제약 사항은 단말의 위치 정보나 사용자의 특성 정보를 반영한 개인 맞춤형 서비스 제공의 제약조건이 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 제약 사항을 극복하기 위해 기존방송망 및 무선 인터넷 망을 통해 각각 전송되는 장면 기술 정보 뿐만 아니라, 단말의 저장 장치에 저장된 장면 기술 정보를 활용하는 T-DMB 하이브리드 데이터 서비스 방식을 제안하고 기존 T-DMB 데이터 서비스와의 역호환성을 보장하는 하이브리드 BIFS 기술을 제안한다.
컴퓨팅 환경이 발전함에 따라 다양한 물리적 객체와 디지털 정보를 연동하는 자동인식 연구가 활발히 진행 중이다. 이러한 자동인식시스템은 다양한 산업분야에서 활용되고 있음에도 불구하고 보건의료와 관련한 자동인식 기술의 접목은 아직까지 다른 산업기술 전반에 미치지 못하고 있는 실정이다. 이에 따라 의료장비, 혈액, 인체조직 등 보건의료 용품의 자동인식에 관한 여러 연구가 진행 중이다. 이 논문은 인간 유전체 연구의 필수 연구재료인 생물자원을 대상으로 자동인식 기술의 적용 방안을 제안한다. 먼저, 자동인식기술 도입을 위해 사용 환경상의 고려사항을 정의하고, 조사과정 또는 실험을 통하여 적합한 형태의 태그 인터페이스로서 바코드를 선택하였다. 바코드 심볼로지는 2차원 바코드 심볼로지인 Data Matrix를 사용하고, 데이터 스키마는 국제적 범용성 추구를 위하여 UCC/EAN-128 기반으로 설계하였다. 제안된 기술들이 실제 환경에 적용되는지를 보이기 위한 어플리케이션을 개발하고, 이에 대한 실험 및 평가를 다음의 방법으로 수행하였다. 생물자원이 실제 보존되는 영하 $196^{\circ}C$, 영하 $75^{\circ}C$의 초저온 보존환경에서 바코드 인식실험을 한 결과 1.6초 내외의 평균 인식시간을 보이며, 데이터 스키마는 생물자원 활용 분야의 요구사항을 만족하는 것으로 평가되었다. 따라서 제안한 방법으로 생물자원의 정보처리 과정에서 정확성과 데이터 입력의 신속성이 제공될 수 있다.
본 논문은 컴퓨터 비전 기술을 기반으로 자동 차량 감시 시스템을 제안하였다. 실시간 주행표시 시스템은 ITS의 필수 요건을 충족하면서, 자동 감시제어가 가능한 시스템이다. 이러한 장점은 확실한 자동차 추적에 대해 주요 장애물 처리 시스템 적용할 경우, 움직이는 물체에 대한 그림자 추적이다. 추적 차량 이미지에서 모든 종류의 정보를 획득하기 위해 차량을 확실하게 감시 화면에 나타나게 하였다. 시간이 지남에 따라 차량을 정밀 추적 제어 할 필요가 있고, 입체 모델 기반접근 방식 또한 필요한 방식으로 적용하였다. 일반적으로 개체 또는 와이어 프레임 모델의 골격에 의해 차량의 각각의 유형을 나타내었고, 시스템이 실시간 실행되지 않더라도 차량 궤적은 3D기반 방식에서 높은 정밀도로 측정 될 수 있다는 점을 보여 준다. 본 논문에서는 차량, 배경, 그림자에 적용 가능하고, 도로 교통 감시의 시스템을 분할 방법을 역시 적용하였다. 과속 자동차의 속도 추적을 통해 낮은 레벨의 차량제어 추적기의 유효성 역시 실행 하였다. 결론에서 개발된 추적 제어 시스템에서 향상된 자동차 추적의 방법을 개선하고자 하였으며 고속도로 감시제어 시스템을 개발하고자 하였다.
본 논문은 SegNet과 ResNet을 조합한 딥러닝을 이용하여 횡단보도를 검출하는 방법을 제안한다. 시각 장애인의 경우 횡단보도가 어디에 있는지 정확히 아는 게 안전한 교통 시스템에서 중요하다. 딥러닝에 의한 횡단보도 검출은 이 문제에 대한 좋은 해결책이 될 수 있다. 로봇 시각 기반 보조 기술은 지난 몇년 동안 카메라를 사용하는 특정 장면에 초점을 두고 제안되어 왔다. 이러한 전통적인 방법은 비교적 긴 처리 시간으로 의미있는 결과를 얻었으며 횡단보도 인식을 크게 향상시켰다. 그러나 전통적인 방법은 지연 시간이 길고 웨어러블 장비에서 실시간을 만족시킬 수 없다. 본 연구에서 제안하는 방법은 취득한 영상에서 횡단보도를 빠르고 안정적으로 검출하기 위한 모델을 제안한다. 모델은 SegNet과 ResNet을 기반으로 개선되었으며 3단계로 구성된다. 첫째, 입력 영상을 서브샘플링하여 이미지 특징을 추출하고 ResNet의 컨벌루션 신경망을 수정하여 새로운 인코더로 만든다. 둘째, 디코딩 과정에서 업샘플링 네트워크를 통해 특징맵을 원영상 크기로 복원한다. 셋째, 모든 픽셀을 분류하고 각 픽셀의 정확도를 계산한다. 이 실험의 결과를 통하여 수정된 시맨틱 분할 알고리즘의 적격한 정확성을 검증하는 동시에 결과 출력 속도가 비교적 빠른 것으로 파악되었다.
인공신경망의 계층의 깊이가 깊어지고 입력으로 사용되는 데이터 차원이 증가됨에 신경망의 학습 및 인식에 있어서 많은 연산을 고속으로 요구하는 고연산의 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 신경망 입력 데이터의 차원을 감소시키기 위한 데이터 차원 감소 방법을 제안한다. 제안하는 선분 특징 분석(Line-segment Feature Analysis; LFA) 알고리즘은 한 영상 내에 존재하는 객체의 선분(Line-segment) 특징을 분석하기 위하여 메디안 필터(median filter)를 사용한 기울기 기반의 윤곽선 검출 알고리즘을 적용한다. 추출된 윤곽 영상은 [0, 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128]의 계수 값으로 구성된 3×3 또는 5×5 크기의 검출 필터를 이용하여 8가지 선분의 종류에 상응하는 고유값을 계산한다. 각각의 검출필터로 계산된 고유값으로부터 동일한 반응값을 누적하여 두 개의 1차원의 256 크기의 데이터를 생성하고 두 가지 데이터 요소를 합산하여 LFA256 데이터를, 두 데이터를 합병하여 512 크기의 LAF512 데이터를 생성한다. 제안한 LFA 알고리즘의 성능평가는 필기체 숫자 인식을 위한 데이터 차원 감소를 목적으로 PCA 기법과 AlexNet 모델을 이용하여 비교 실험한 결과 LFA256과 LFA512가 각각 98.7%와 99%의 인식 성능을 보였다.
본 논문에서는 송신안테나에서 송신된 신호가 자신의 수신안테나로 수신되어 발생하는 궤환 간섭 채널을 측정하는 방법과 측정된 데이터를 통해 궤환 간섭 채널을 분석한 결과에 대하여 기술한다. 2 GHz 대역의 WCDMA 신호를 사용하여 고속도로변에서 측정 실험을 하였다. 고속도로변은 고속으로 이동하는 차량에 의해 높은 도플러 주파수와 에너지가 큰 궤환 신호가 발생한다. 채널 측정은 신호발생기의 신호와 수신된 신호를 중간주파수로 다운 컨버트하고 동시에 샘플링하여 저장하였고 저장된 데이터를 LS(Least Square) 알고리즘으로 채널의 계수 값을 구하였다. 채널 분석을 위해 시간에 따른 전력 지연 프로파일과 산란 함수를 계산하고, 지연 확산, 도플러 확산, 핑거의 수, 지연에 따른 감쇄에 대하여 분석한다. 궤환 간섭 채널은 송신안테나와 수신안테나가 고정되어 있고 주위에 있는 이동하는 물체와 고정된 물체에 의해 형성된 다중경로를 통해 발생하는 채널로, 일반적인 기지국과 이동국의 채널 모델과는 다른 특성을 가지고 있다. 따라서 분석된 결과를 이용하여 무선 중계시스템의 설계와 성능검증을 위한 지침을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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