• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.2417-2426
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• 2014

간접 시선 추적 시스템은 적외선 조명을 각막에 반사시켜 그 모습을 카메라로 촬영하여 얻은 이미지에서 시선을 계산한다. 적외선 조명이 각막에 반사되어 이미지에 나타난 점을 글린트라고 한다. 최근 간접 추적 시스템은 머리의 움직임에 민감하지 않고 캘리브레이션 과정을 거치지 않도록 하기 위해 여러 개의 적외선 조명, 즉 여러개의 글린트를 사용하는 경우가 많다. 하지만 실험 도중 글린트의 일부가 보이지 않을 수 있는데, 이러한 경우 해당 프레임에서는 시선 계산을 할 수 없게 된다. 본 논문에서는 여러 개의 적외선 조명을 사용하는 시선 추적 시스템에서 여러 가지 이유로 유실되거나 인식이 어려운 글린트의 모습을 살펴본 후, 인식이 가능한 나머지 글린트 위치를 이용하여 이러한 글린트의 위치를 복원하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 통해 시선 추적 시 유효한 이미지 프레임의 개수를 증가 시키고, 복원 단계에서 글린트의 위치 변형 모델을 이용하여 글린트의 왜곡 또한 보정하여 시선 추적 결과의 오차도 줄일 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.26-29
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• 2001

In a target tracking problem the radar glint noise has non-Gaussian heavy-tailed distribution and will seriously affect the target tracking performance. In most nonlinear situations an Extended Robust Kalman Filter(ERKF) can yield acceptable performance as long as the noises are white Gaussian. However, an Extended Robust $H_{\infty}$ Filter (ERHF) can yield acceptable performance when the noises are Laplacian. In this paper, we use the Interacting Multiple Model(IMM) estimator for the problem of target tracking with glint noise. In the IMM method, two filters(ERKF and ERHF) are used in parallel to estimate the state. Computer simulations of a real target tracking shows that hybrid filter used the IMM algorithm has superior performance than a single type filter.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제17권4호
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• pp.521-530
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• 2014

In this paper, the glint effect of maritime target to a radar system was analyzed by simulation and field test with a barge and corner reflectors. From the experiment, we proposed a glint measurement method of a real maritime target and it was indicated that the glint effect between the simulation results and real measurement is similar. Also it was founded that the glint effect is related to the relative amount of RCS(Radar Cross Section) difference among major scattering point and minor scattering points. Finally, the experiment showed the glint effects of the rotating barge with some different combinations of scattering points.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.1961-1963
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• 2001

In a target tracking problem, the radar glint noise has non-Gaussian heavy-tailed distribution and will seriously affect the target tracking performance. In this study, an extended robust $H_{\infty}$ was developed which can significantly improve the tracking performance when glint noise is present. Through the computer simulations, the proposed filter showed superior and robust tracking performance compared with other extended Kalman filters.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.1096-1102
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• 2014

적외선 조명을 이용한 간접시선추적 시스템에서는 촬영된 이미지에서 동공에 반사된 조명의 위치에 대한 캘리브레이션이 필수적이다. 하지만 안구의 크기나 머리의 위치에 따라 달라질 수도 있는 변수가 캘리브레이션 과정에서 정의된 상수로 계산에 포함되어 있어 오차를 감소시키는데 한계가 있다. 본 논문은 적외선 조명을 사용하면서도, 사용자 캘리브레이션 과정을 생략할 수 있는 방법을 연구한다. 반사각에 의한 글린트(glint)위치 차이에 영향을 받지 않게 하면서, 시스템의 모델과 시선 계산은 단순하게 하여 실시간 연산이 가능하도록 하는 것이 목표이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.399-405
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• 2010

본 논문에서는 기존의 문제점인 얼굴 움직임이 있을 시 시선 식별이 어려운 점과 사용자에 따른 교정작업이 필요하다는 점을 해결하고자 새로운 시선 식별 시스템을 제안한다. Kalman필터를 사용하여 현재 머리의 위치정보를 이용하여 미래위치를 추정하였고 얼굴의 진위 여부를 판단하기 위해서 얼굴의 특징요소를 구조적 정보와 비교적 처리시간이 빠른 수평, 수직 히스토그램 분석법을 이용하여 얼굴의 요소를 검출한다. 그리고 적외선 조명기를 구성하여 밝은 동공효과를 얻어 동공을 실시간으로 검출, 추적하였고 동공-글린트 벡터를 추출한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.973-980
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• 2011

본 논문에서는 기존의 문제점인 얼굴 움직임이 있을 시 시선 식별이 어려운 점과 사용자에 따른 교정작업이 필요하다는 점을 해결하고자 새로운 시선 식별 시스템을 제안한다. Kalman필터를 사용하여 현재 머리의 위치정보를 이용하여 미래위치를 추정하였고 얼굴의 진위 여부를 판단하기 위해서 얼굴의 특징요소를 구조적 정보와 비교적 처리시간이 빠른 수평, 수직 히스토그램 분석법을 이용하여 얼굴의 요소를 검출한다. 그리고 적외선 조명기를 구성하여 밝은 동공효과를 얻어 동공을 실시간으로 검출, 추적하였고 동공-글린트 벡터를 추출한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.331-338
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• 2016

본 논문에서는 기존의 문제점인 얼굴 움직임이 있을 시 시선 식별이 어려운 점과 사용자에 따른 교정작업이 필요하다는 점을 해결하고자 새로운 시선 식별 시스템과 얼굴인식에 필요한 GRNN(: Generalized Regression Neural Network) 알고리즘을 제안한다. Kalman필터를 사용하여 현재 머리의 위치정보를 이용하여 미래위치를 추정하였고 얼굴의 진위 여부를 판단하기 위해서 얼굴의 특징요소를 구조적 정보와 비교적 처리시간이 빠른 수평, 수직 히스토그램 분석법을 이용하여 얼굴의 요소를 검출한다. 그리고 적외선 조명기를 구성하여 밝은 동공효과를 얻어 동공을 실시간으로 검출, 추적하였고 동공-글린트 벡터를 추출한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.923-932
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• 2017

본 논문에서는 기존의 문제점인 얼굴 움직임이 있을 시 시선 식별이 어려운 점과 사용자에 따른 교정작업이 필요하다는 점을 해결하고자 새로운 시선 식별 시스템과 얼굴인식에 필요한 GRNN(: Generalized Regression Neural Network) 알고리즘을 제안한다. Kalman필터를 사용하여 현재 머리의 위치정보를 이용하여 미래위치를 추정하였고 얼굴의 진위 여부를 판단하기 위해서 얼굴의 특징요소를 구조적 정보와 비교적 처리시간이 빠른 수평, 수직 히스토그램 분석법을 이용하여 얼굴의 요소를 검출한다. 그리고 적외선 조명기를 구성하여 밝은 동공효과를 얻어 동공을 실시간으로 검출, 추적하였고 동공-글린트 벡터를 추출하여 의료정보 보호에 도움을 주고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.229-236
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• 2017

일반적으로 모노펄스 레이더의 오차 수준은 다중경로 간섭, 글린트, 동적 지연오차 등의 환경적 오차 요인이 제거된 이상적인 경우를 가정하고 있다. 따라서 지금까지는 외부 환경적 오차 요인이 포함된 모노펄스 레이더의 계측 불확도를 추정하여 왔다. 본 연구에서는 각기 다른 특성의 표적에 대해서 어떤 종류의 오차 요인이 모노펄스 레이더 계측 불확도 에 영향을 미치는지 살펴보았다. 이를 실험적으로 증명하기 위해서 먼저 환경적 오차 요인이 완벽히 제거된 이상적인 환경에서의 모의 실험 결과를 기술하였다. 이 결과와 함께 지상에 고정된 교정장치, 저속으로 기동하는 교정구, 고속으로 기동하는 비행표적에 대한 불확도를 추정함으로써 오차 요인이 포함된 각기 다른 특성의 표적에 대한 모노펄스 레이더 계측 불확도를 정량적으로 비교 고찰하였다.