본 논문에서는 현재와 이전의 영상 프레임 뿐 만 아니라 영상의 축척과 이전 위치에 주어진 객체의 비율과 위치 추정에 대한 학습 문제로서 사람 추적 문제를 다룬다. 본 논문에서는 회선 신경망 분류기를 이용한 사람 검출방법을 제안한다. 제안하는 방법은 신경망을 정규화하고 검출 작업을 위한 특징 표현을 자동으로 최적화함으로써 사람 검출의 정확성을 향상시킨다. 제안하는 방법에서는 감시 영상 시스템에서 실시간 영상이 들어오면 제일 먼저 위치를 추정하는 작업을 수행하기 위하여 회선신경망을 학습시킨다. 기존의 다른 학습 방법과 달리 회선신경망은 두쌍의 연속된 영상 프레임으로부터 공간적이고 시간적인 특징을 모두 공동으로 학습시킨다. 회선 신경망에 의해 학습된 특징을 이용하는 SVM 분류기의 정확성은 회선 신경망의 정확성과 일치한다. 이것은 자동적으로 최적화된 특징의 중요성을 확인시켜 준다. 그러나, 회선 신경망을 이용한 사람 객체의 분류에 대한 계산 시간은 사용된 특징의 타입과 관계없이 SVM의 것보다 약 40분의 1정도로 작다.
능동 감시 카메라에서 얻어진 연속 영상에는 카메라의 움직임에 의해 발생하는 전역 움직임과 이동 물체의 국부 움직임이 동시에 존재한다. 따라서 이동 물체의 자동 추적을 위한 영상 기반의 실시간 감시 시스템의 구현을 위해 이동 물체의 국부 움직임만을 검출하고 추적할 수 있는 효과적인 알고리즘이 요구된다. 이 논문에서는 연속 영상의 차영상을 이용하는 빠르고 효율적인 움직임 검출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 우선 물체의 속도를 고려하여 이전 영상을 선택하고. 현재 영상과 선택된 이전 영상에 존재하는 전역 움직임을 빠르고 정확하게 추정하기 위해 신뢰성 있는 소수의 정합 블록만을 선택하여 사용한다. 마지막으로 현재 영상과 전역 움직임이 보상된 이전 영상의 차영상을 얻고, 현재 영상과 차영상의 상관 관계를 이용하여 차영상에 존재하는 강한 잡음을 효과적으로 제거하여 이동 물체 영역을 추출한다. 팬틸트 유닛과 AMD 800MHz 프로세서가 내장된 PC로 구성된 능동 카메라 시스템에 제안한 알고리즘을 적용하였다. 이 시스템은 320$\times$240 크기의 영상을 처리하며 수평 수직 방향의 $\pm$20 탐색 영역에서 전역 움직임을 추정할 때 약 50 frames/sec 의 속도로 움직임 검출이 가능하므로 빠른 이동 물체의 실시간 추적에 적합하다.
본 논문에서는 행동 탐지 기반으로 사람의 지시행위를 인식하여 지시방향의 객체를 선택하고 이를 추적하는 시스템을 제안한다. 일반적으로 사람은 무엇인가를 지시할 경우, 얼굴 방향을 목표물에 두게 된다. 따라서 얼굴과 손끝을 연결한 직선을 지시방향이라 간주하고, 지시된 객체를 선택한다. 제안된 알고리듬에서는 카메라를 통해 입력된 영상으로부터 움직임 영역을 검출하기 위해 배경 차분을 사용하여 실시간으로 관심 객체의 움직임을 추출한다. 보행 여부의 판단은 주성분(PCA) 분석과 객체의 움직임 변위로 결정되며, 이 때 사람이 정지 상태면, 머리를 기준으로 손에 이르는 벡터 관계를 계산하여 사용자의 지시방향을 최종적으로 결정한다. 실험결과를 통하여 다시점 카메라를 이용한 다각도의 영상에서 사람의 지시 방향을 정확하게 추정해 냄으로서 제안된 알고리즘의 유효성을 검증하였다.
C# 언어로 작성된 프로그램을 정적으로 분할할 때 기존의 객체 지향 프로그램에 이용하던 방법을 일반적으로 적용할 수 있다. 그러나 기존의 두 경로 그래프 도달 가능성 분할 알고리즘을 적용하였을 때 프로시져들 간의 전지적인 종속 관계를 표현하는 요약 간선만을 이용하면 두 번째 경로에서 역추적 할 때 모호성이 발생한다. 이러한 모호성 C#의 이벤트, 델리게이트(delegate)들과 메소드의 다형적 호출 관계에서 발생될 수 있다. 본 논문은 호출된 프로시져의 호출하는 문맥을 설명하기 위하여 호출 지점에서 요약간선 및 경로 간선을 이용하여 C#에서 다형적 호출에 대한 시스템 종속성 그래프(system dependence graph)에 대한 새로운 표현을 제안한다. 이 방법은 다형적 호출에서 발생하는 모호성을 해결할 수 있다.
C# 언어로 작성된 프로그램에서 기존의 객체 지향 프로그램에서 이용하던 정적 분할 방법을 적용한다. 기존의 두 경로 그래프 도달 가능성 분할 알고리즘을 적용하였을 때 프로시져들 간의 전이적인 종속 관계를 표현하는 요약 간선만을 이용하면 두 번째 경로에서 역 추적 할 때 모호성이 발생한다. 이러한 모호성은 C#의 이벤트, 델리게이트(delegate)들과 메소드의 다형적 호출 관계에서 발생될 수 있다. 본 논문은 호출된 프로시져의 호출하는 문맥을 설명하기 위하여 호출 지점에서 요약 간선 및 경로 간선을 이용하여 C#에서 다형적 호출에 대한 시스템 종속성 그래프(system dependence graph)에 대한 새로운 표현을 제안한다. 이 방법은 다형적 호출에서 발생하는 모호성을 해결할 수 있다.
시스템엔지니어링은 오늘날의 기업에 무척 중요하며 요구공학은 전반적인 과정상 중요한 단계이다. 요구공학은 고객으로부터 요구사항을 도출하고 문서화하는 것으로 시스템 개발의 첫 번째 단계이며, 시스템을 설계 제작하고 시험하고, 운영 유지하는 모든 과정이 요구사항에 관련되어 있어 프로젝트 성공의 매우 중요한 사항으로 평가된다. 프로젝트 성공을 위해 빈약한 요구사항을 최소화하도록 객체 지향 요구공학이 제안되어 졌다. 객체 지향 요구공학은 요구사항 각각에 대하여 기능성은 물론 제품과 프로세스에 대한 정보를 통합하여 관리하는 접근방식이다. 본 논문은 객체 지향적 요구사항 관리의 모범인 OCH(Operations Concept Harbinger)의 개념 적용을 통하여 사용자 요구 수집단계에서 다양한 이해관계자의 의견을 동시에 통합적으로 수렴하여 사용자 요구를 요구사항으로 전환하고 요구사항별로 추적함으로써 무기체계 획득을 위한 정확한 요구사항 개발과 관리를 가능케 하고 사용자 요구누락 및 왜곡을 방지하며 통합적 프로젝트 관리가 가능토록 제안하는 것이다.
소프트웨어의 변경은 개발 기간 또는 개발 이후에도 지속적으로 요구된다. 변경 요청 시 영향의 범위를 직관적으로 정확히 파악하는 것은 어려운 일이며, 체계적인 방법을 통해 변경 영향의 범위를 보다 정확하게 파악하는 과정이 필요하다. 변경 영향 분석은 변경에 의해 야기되는 파급 효과를 인식하여 누락되는 부분이 없도록 하는 것을 그 목적으로 한다. 본 논문은 객체지향 개발 환경에서 유스케이스 시나리오와 UML 모델링 산출물들 간의 연관 관계를 이용하여 변경 요청으로 인한 영향의 범위를 쉽게 파악할 수 있는 방법을 제시한다. 이 방법은 유스케이스 시나리오의 변경으로 인해 다른 구성요소들(클래스 다이어그램, 시퀀스 다이어그램)이 받을 수 있는 영향의 범위를 순방향 추적을 통해 파악하고, 구성요소의 변경으로 인해 추가적으로 발생할 수 있는 변경 가능성에 대한 영향 분석은 역방향 추적 과정을 통해 순환적으로 이루어진다. 본 논문의 결과는 영향 분석 대상(산출물)이나 변경 유형에 제한을 받지 않아, 다양한 변경 요청으로 인한 영향 분석 시 기초적인 가이드라인으로 활용할 수 있다.
비접촉식 시선추적 기술은 인간과 컴퓨터간의 인터페이스로서 장애가 있는 사람들에게 핸즈프리 통신을 제공하며, 최근 코로나 바이러스 등으로 인한 비접촉시스템에도 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 따라서 본 논문에서는 인간 중심의 상호 작용을 위한 상황인식 다중영역 분류기 및 ASSL 알고리즘을 기반으로 한 사용자 인터페이스 기술을 개발한다. 이전의 AdaBoost 알고리즘은 안구 특징 사이의 공간적 맥락 관계를 이용할 수 없기 때문에 눈의 커서 포인팅 추정을 위한 안면 추적에서 충분히 신뢰할 수 있는 성능을 제공 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 비접촉식 시선 추적 및 마우스 구현을 위한 눈 영역의 상황기반 AdaBoost 다중 영역 분류기를 제시한다. 제안된 방식은 여러 시선 기능을 감지, 추적 및 집계하여 시선을 평가하고 온 스크린 커서 기반의 능동 및 반 감독 학습을 조정한다. 이는 눈 위치에 성공적으로 사용되었으며 눈 특징을 감지하고 추적하는 데에도 사용할 수 있다. 사용자의 시선을 따라 컴퓨터 커서를 제어하며 칼만 필터를 이용하여 실시간으로 추적하며, 가우시안 모델링을 적용함으로써 후처리하였다. Fits law에 의해 실험하였으며, 랜덤하게 대상객체를 생성하여 실시간으로 시선추적성능을 분석하였다. 제안하는 상황인식을 기반 인식기를 통하여 비접촉 인터페이스로서의 활용이 높아질 것이다.
GPS/GIS와 RFID는 유비쿼터스 시대로 가는 우리 사회의 패러다임을 변화시켰다. 특히, 이러한 환경에서 지리적으로 분산되어 있고 운송해야 할 대상이 있는 이동 에이전트들은 자동으로 인식하고 추적할 수 있어야 한다. 그렇게 하기 위해서, 지리적 공간에서 에이전트들의 공간적/시간적 행위들을 명세하고 검증하기 위한 기본적인 이론과 기술들이 필요하다. 본 논문은 이를 위해 CaRDMI라는 새로운 정형기법을 제안한다. 명세를 위해 CaRDMI는 지도와 운송대상을 가지는 이동 에이전트들을 정의한다. 에이전트의 이동은 지도상의 경로로 표현되고 이들은 공간적/시간적 제약이 있는 노드와 에지들의 리스트들로 구성된다. 에이전트들 사이에서의 운송 대상에 관한 상호작용은 동기화 모드들에 의해 표현된다. 이들이 CaRDMI의 두드러진 특징이다. 특히, 시간 속성을 가진 다대다 동기화는 주목할만하다. CaRDMI는 분석과 검증을 위해 공간적, 시간적 그리고 상호작용을 위한 추론 규칙과 공간적/시간적 동일성 관계들을 제안한다.
본 연구는 실내 상업적 공간, 특히 카페에서 보안 카메라를 이용해 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하고, 이를 통해 사용 가능한 좌석 정보와 혼잡도 예측을 제공하는 시스템의 개발을 목표로 한다. 우리는 실시간 객체 탐지 및 추적 알고리즘인 YOLO를 활용하여 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하며, 이 정보를 카페 실내 지도에 업데이트하여 카페 방문자가 사용 가능한 좌석을 확인할 수 있도록 한다. 또한, 우리는 vanishing gradient문제를 해결한 장단기 메모리(Long Short Term Memory, LSTM)와 시간적인 관계를 가지는 데이터를 처리하는데 유용한 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)기법을 활용해 다양한 시간 간격에 따른 방문자 수와 움직임 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 카페의 혼잡도를 실시간으로 예측하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 카페의 관리자와 이용자 모두에게 예상 혼잡도를 제공함으로써, 카페의 운영 효율성을 향상시키고, 고객 만족도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 보안 카메라를 활용한 실내 위치 추적 기술의 효용성을 입증하며, 상업적 공간에서의 활용 가능성과 더불어 미래 연구 방향을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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