• 전자공학회논문지S
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• 제36S권3호
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• pp.89-96
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• 1999

본 논문에서는 빠른 수행 속도를 가지고 여러 대의 차량을 동시에 추적할 수 있는 다중 차량 추적 알고리즘을 제안한다. 이러한 작업은 연속 영상으로부터 움직이는 물체의 동작 정보를 구하는 동작 분할(motion segmentation)단계와 칼만 필터(Kalman filter)를 이용해서 물체의 위치를 예측하는 동작 예측(motion estimation)단계로 나누어진다. 제안된 알고리즘은 아핀 동작 모델(Affine motion model)을 적용하여 동작 정보를 근사화함으로써 두 개의 선형 칼만 필터를 사용하고, 칼만 필터에서 예측된 위치 정보를 동작 분할 과정에 사용하여 빠른 추적이 이루어지도록 하였다. 또한, 다중 물체 추적 시 중요한 데이터 연결 문제(data association problem)를 해결하기 위해서 패턴 인식 방법을 도입하였다. 제안된 알고리즘을 고속 도로 영상에 대해 적용했을 때, 빠르고 정확한 다중 차량 추적이 이루어짐을 실험 결과를 통해 보였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제25권4호
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• pp.39-46
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• 2008

• 한국통신학회논문지
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• 제26권4B호
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• pp.491-504
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• 2001

본 논문은 고정된 카메라를 통해 들어오는 도로연상에서 추적되는 다중 차량들의 겹침(occlusion)발생시 칼만 필터와 차량의 특징정보를 이용하여 개별 차량을 분할하고 추적 가능한 시스템을 제안하고 구현하였다. 다중 차량을 추적할 시 가장 큰 문제점이 되고 있는 차량 겹침을 해결하기 위해 카메라와의 거리를 이용하여 해결하는 방법 3D 모델을 이용하여 해결하는 방법, 겹침 추론 등 차량 겹침을 해결하기 위한 여러 가지 방법들이 제시되고 있다. 그러나 영상에 연속적으로 나타나는 다중 차량의 겹침을 단일 차량으로 인식할 수 는 단점이 있다. 따라서 칼만 필터와 차량의 특징 정보로서 차량의 높이와 넓이의 비, 추적에 사용되는 박스에서 차량과 여백의 비를 이용함으로서 연속적으로 나타날 수 있는 차량 겹침을 분할하고 추적 가능하게 하는 시스템을 구현하고 실험하였다. 본 시스템에서는 256X 256의 크기로 15 frames/sec로 저장된 AVI 파일 형식의 동영상을 사용하여 실험에 이용하였으며, 시내 도로에서의 차량들의 실험 결과 기존의 방법 보다 차량 특징 정보를 이용한 방법이 연속적 겹침에 대한 처리에 우수함을 보였다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권5호
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• pp.9-18
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• 2024

객체 궤적 모델링은 다중 객체 추적(Multi Object Tracking, MOT)의 주요 과제다. CenterTrack은 객체 중심 위치를 추적하는 Heatmap 기반의 방법으로 이를 해결하고자 했다. 하지만 복잡한 움직임과 비선형성을 가진 객체를 추적할 때 제한적인 성능을 보였다. 우리는 CenterTrack의 성능 저하 요인을 보행자의 동적 움직임으로 간주하여 확장된 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)를 CenterTrack에 통합했다. 우리가 제안하는 방법의 우수성을 입증하기 위해 기존 칼만 필터(Kalman Filter, KF)와 무향 칼만 필터(Unscented Kalman Filter, UKF)를 CenterTrack에 적용 후 다양한 데이터셋에 비교 평가했다. 실험결과, EKF를 CenterTrack에 통합했을 때 73.7% MOTA(Multiple Object Tracking Accuracy)를 달성하며 CenterTrack에 가장 적합한 필터임을 확인했다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 춘계학술발표대회 논문집 제23권 1호
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• pp.85-88
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• 2004

칼만/위너 필터 같은 기존의 음성향상 알고리즘은 잡음의 선험적 지식을 요구하고, 음성신호와 추정신호의 오차분산을 최소화하는데 중점을 두었다. 따라서, 잡음에 대한 통계적 추정에 오류가 있을 경우 결과에 악영향을 미칠 수 있다. 그러나 $H_\infty$ 필터는 잡음에 대한 어떠한 가정이나 선험적 지식을 요구하지 않는다. $H_\infty$ 필터는 최소상계(Upper Bound Least)를 적용하여 추정된 모든 신호들로부터 최소 에러 신호를 갖는 최상의 추정신호를 찾아내므로 칼만/위너 필터보다 잡음의 변화에 강인하다. 본 논문에서는 학습 신호로부터 은닉 마코프 모델의 파리미터를 추정한 후, 오염된 신호를 고정된 개수의 $H_\infty$ 필터를 통과시켜 각 출력에 가중된 합으로 향상된 음성 신호를 구한다. 음성의 통계적 특성을 이용하여 모델 파라미터를 추정하는 은닉 마코프 모델과 잡음의 변화에 강인한 $H_\infty$ 알고리즘을 사용해서, 다중 $H_\infty$필터에 의한 강인한 음성향상 방법을 제안하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권12호
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• pp.1225-1231
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• 2009

인공위성의 반작용 휠 클러스터는 보통 4개의 반작용 휠로 구성이 된다. 각각의 반작용 휠은 인공위성의 자세 축과 일치하게 배치되지 않기 때문에 하나의 반작용 휠에 고장이 일어난 경우 반작용 휠 자체의 센서를 이용한 방법 외에는 고장 분리가 매우 어렵다. 본 논문에서는 이중 필터를 이용하여 고장 검출에 효과적인 파라미터를 구성하고, 인공위성의 반작용 휠 각각이 정지 고장을 일으킬 경우를 가정하여 이중 필터와 다중 가설 필터를 이용하여 반작용 휠의 고장분리기를 설계하였다. 또한 이를 4개의 반작용 휠로 자세제어가 이루어지는 인공위성 시스템에 적용한 시뮬레이션으로 고장 검출 및 분리 성능이 향상되는 것을 검증하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권7호
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• pp.34-42
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• 1999

다중표적 추적시스템은 여러 개의 표적물을 동시에 추적한다. 표적물의 추적에는 일반적으로 칼만필터를 사용하게 된다. 칼만필터는 최적의 특성을 지니고 있지만, 많은 계산량을 요구하는 단점이 있다. 따라서 여러 개의 표적물을 동시에 추적하는 다중표적 추적시스템의 실시간 구현을 위하여 칼만필터 대신에 계산량이 적은 다른 예측기를 사용하기도 한다. 본 논문에서는 계산량을 줄이기 위하여 칼만필터에서 사용하는 시스템의 모델을 줄이는 방법을 사용하여 보았다. 표적물의 운동을 등속운동으로 가정하여 사용된 모델은 표적물의 추적능력을 지니면서도 그 계산량을 줄일 수 있었다. 간단한 시뮬레이션과 실제의 영상정보에 적용한 결과는 등속운동을 가정한 칼만필터가 원래의 좋은 특성을 유지하면서 계산량을 줄일 수 있어 다중표적 추적시스템에 유리하게 사용될 수 있음을 보여주었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.156-166
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• 1999

다중차량 추적시스템에서 칼만 필터는 차량을 추적하기 위하여 일반적으로 사용되는 예측 알고리듬이다. 칼만 필터는 제한된 조건에서 최적의 결과를 나타내는 좋은 특성이 있으나 계산량이 많아 다수의 차량을 실시간으로 추적해야 하는 다중차량 추적시스템에서의 구현은 다소 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 실시간 다중차량 추적시스템의 구현을 위해 비교적 계산이 간단한 순환최소자승 알고리듬을 횡구조의 필터에 적용한 적응 예측기를 도입한다. 칼만 필터를 이용한 추적시스템과 성능을 비교 분석하기 위하여 컴퓨터 그래픽 도구로 제작된 가상 연속영상과 실제 교차로에서 촬영한 동영상을 이용하였다. 모의실험 결과는 본 논문에서 제안한 다중차량 추적시스템이 전용하드웨어 없이 일반 개인용 컴퓨터 환경 하에서 초당 30프레임의 속도로 촬영한 영상의 차량을 실시간으로 추적하는데 사용될 수 있음을 보여준다.

• 한국항공우주학회지
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• 제34권10호
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• pp.48-55
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• 2006

본 논문에서는 다중 필터 융합을 위한 기법을 제안하고 이를 INS/GPS 결합항법장치에 적용한다. IIR 형태의 EKF와 FIR 형태의 RHKF 필터를 각 필터의 잉여값(residual)을 이용한 적응형 융합 확률을 계산하여 융합함으로써 두 필터의 장점을 갖도록 한다. 이 융합 기법을 적용한 INS/GPS 결합항법장치는 기존의 단독 필터를 사용하는 것보다 강인한 특성을 갖는 항법정보를 제공한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.33-38
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• 2013

본 논문은 적외선 연속 영상에서 배경 추정 필터와 칼만 필터, 평균 이동 알고리즘을 사용하여 다중 소형 표적들의 소멸과 생성시에도 표적들의 위치를 추적하는 시스템을 제안한다. 배경 추정 영상파 원 영상과의 차 영상을 사용해서 정지 영상에서의 표적 후 정보를 구하고, 칼만 필터와 후보 표적의 분류를 이용하여 다중 표적을 추적 한다. 마지막으로 평균 이동 알고리즘을 사용하여 표적들의 세부 위치를 조정한다. 실험을 통하여 배경 추정 필터들의 성능을 비교 분석하였고, 제안하는 알고리즘이 기존의 추적 시스템과 비교하여 안정적으로 추적이 됨을 확인하였다.