• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 춘계학술대회 및 창립 30주년 심포지엄(논문집)
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• pp.227-232
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• 2006

본 논문에서는 양식어장을 보호하기 위한 집단감시디지털시스템에서 어장내로 출입하는 선박을 추적하기 위한 칼만필터의 적응기법에 대해 논의하고자 한다. 디지털어장보호시스템은 어장탐지시스템(FDS) 및 감시경보시스템(WIWAS)으로 구성되어 있고, 어장탐지 시스템에서는 어장에 출입하는 선박을 실시간으로 식별하고 의심선박으로 인식되는 선박에 대해서는 추적을 행하게 된다. 본 연구에서는 이러한 의심 선박을 추적(tracking)하기 위해 칼만필터 기법을 적용한다. 아울러 다수의 선박에 대해서도 추적이 가능토록 하기 위하여 백색잡음을 동반한 복수개의 대상물에 대하여 위치판독을 위한 시뮬레이션을 행하고, 트랙킹 시스템으로의 적용 가능성에 대해 살펴본다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.186-190
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• 2015

지능형 자동차는 주변 환경에 대한 인식을 바탕으로 동작을 계획하고 움직인다. 따라서 정확한 환경 인식은 자율 주행 자동차의 필수 요소로 여겨진다. 차량의 주행 환경은 차량이나 보행자 같은 동적인 장애물이 다수 존재하여, 안전한 동작을 위해 이런 동적 장애물에 대한 인식이 정확하게 이루어져야 한다. 이를 위해 센서의 불확실성을 극복하는 일이 필수적이다. 본 논문에서는 레이더 센서를 이용하여 다수의 차량을 인식하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 추적 시스템은 몇 가지 특징을 갖는다. 레이더 센서가 차량을 계측할 때, 그 데이터가 양 모서리에서 주로 나타나는 특징을 혼합 밀도 네트워크로 표현하고, 이렇게 표현된 레이더 데이터의 확률적인 분포를 파티클 필터의 가중치 계산에 적용하여 추적 알고리즘을 수행하였다. 또한, 파티클 필터가 갖는 차원의 저주를 극복하고 시간의 흐름에 따라 그 숫자가 변화하는 다수 대상체의 상태를 예측하기 위해 가역 점프 마르코프 체인 몬테 카를로 (RJMCMC)를 통한 샘플링을 적용하였다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 검증되었다.

• 한국광학회지
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• 제26권3호
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• pp.147-154
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• 2015

두 개의 액체와 두 개의 파장을 이용한 투과형 편향법을 이용하여 시료 양면의 3차원 형상을 동시에 측정 할 수 있는 모델을 제시하고, 실험적으로 다초점 렌즈의 양면 프로파일을 측정하였다. 편향법은 면적이 비교적 크고 거울과 같이 산란이 거의 없는 물체의 3차원 측정을 하는데 유용하다. 편향법을 통해 얻은 왜곡 무늬로부터 위상 기울기를 구하기 위해 위상이동법과 시간추적 위상펼침 (TPU:Temporal Phase Unwrapping) 방법을 이용하였고, 구한 기울기로부터 3차원 프로파일을 구하기 위해 최소자승법을 이용하였다. 본 연구에 사용된 방법은 기존의 투과형 편향법과는 달리 시료의 이동 없이 동시에 양면 프로파일을 측정할 수 있는 장점이 있다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권3호
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• pp.1-11
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• 2012

데이터 연관은 지능시스템의 자율적인 작동에 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 데이터 연관 문제를 Bayesian 방식으로 구성하고 이를 성공적으로 지능시스템에 응용한 예를 설명한다. 먼저 데이터 연관 문제가 어떻게 Bayesian 방식으로 구성하여 혼잡한 환경에서의 다 물체 추적 문제에 적용되는지 알아본다. 그리고 데이터 연관이 지능시스템에 어떻게 응용될 수 있는지 정체 관리를 이용한 항공 교통 관제, 카메라 네트워크 위치 및 관점 자동 보정, 멀티 센서 퓨젼의 세 가지 예를 이용해 살펴본다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.28-34
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• 2020

본 논문에서는 라이다(LIDAR) 센서와 일반 카메라 (RGB 센서)가 획득한 영상들을 정합하고, 일반 카메라가 획득한 컬러 영상에 해당하는 깊이맵을 생성하는 방법을 제시한다. 본 연구에서는 Slamtec사의 RPLIDAR A3 와 일반 디지털 카메라를 활용하고, 두 종류의 센서가 획득 및 제공하는 정보의 특징 및 형태는 서로 다르다. 라이다 센서가 제공하는 정보는 라이다부터 객체 또는 주변 물체들까지의 거리이고, 디지털 카메라가 제공하는 정보는 2차원 영상의 Red, Green, Blue 값이다. 두 개의 서로 다른 종류의 센서를 활용하여 정보를 정합할 경우 객체 검출 및 추적에서 더 좋은 성능을 보일 수 있는 가능성이 있고, 자율주행 자동차, 로봇 등 시각정보처리 기술이 필요한 영역에서 활용도가 높은 것으로 기대한다. 두 종류의 센서가 제공하는 정보들을 정합하기 위해서는 각 센서가 획득한 정보를 가공하고, 정합에 적합하도록 처리하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 두 센서가 획득하는 정보들을 정합한 결과를 제공할 수 있는 전처리 방법을 실험 결과와 함께 제시한다.