• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.251-254
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• 2020

비디오 영상으로부터 객체를 추적하는 문제에 있어서 폐색은 오늘날까지도 해결해야하는 문제 중 하나다. 폐색이란 영상 속 찾고자 하는 객체가 이전 프레임에서는 존재했지만 특정 프레임에서는 전경 혹은 다른 객체에 의해 가려져 모습이 보이지 않는 것을 의미한다. 폐색이 나타난 상황에서 해당 객체를 추적하기 위해서는 이전 프레임까지 추적된 정보를 바탕으로 영상에 다시 객체가 나타날 때까지 위치를 잘 예측해야 한다. 본 논문은 비디오 영상의 폐색 환경에 강인한 다중 객체 추적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 딥러닝 기반의 LSTM 구조를 활용하여 객체의 형태 정보를 학습하고 칼만 필터를 이용해 객체의 속도 정보를 학습한다. 두 정보를 조합하여 폐색이 발생하였을 때 객체의 형태와 위치를 예측하여 영상 속에 객체가 다시 등장하더라도 추적 성능을 최대화 한다.

• 한국항공운항학회지
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• 제18권4호
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• pp.9-15
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• 2010

This paper presents a duplex flight control system of design concepts and sensor fault detection algorithm using Kalman Filter. The algorithm was verified to use HILS that is composed of two FCCs, motion table, visualization system, cockpit, and flight model computer. The FCC was developed to be able to mount on small aircraft.

• 한국음향학회지
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• 제23권7호
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• pp.540-547
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• 2004

칼만/위너 필터에 근거한 음성향상 알고리즘은 잡음의 선험적 지식을 요구하고, 음성신호와 추정신호의 오차분산을 최소화하는데 중점을 두고 있어, 잡음에 대한 통계적 추정에 오류가 있을 경우 결과에 악영향을 미칠 수 있다. 그러나 H/sub ∞/필터는 잡음에 대한 어떠한 가정이나 선험적 지식을 요구하지 않으며, 최소상계 (Least Upper Bound)를 적용하여 추정된 모든 신호들로부터 최소에러 신호를 갖는 최상의 추정신호를 찾아내므로 칼만/위너 필터보다 잡음의 변화에 강인하다. 본 논문에서는 학습 신호로부터 은닉 마코프 모델의 파라미터를 추정한 후, 오염된 신호를 고정된 개수의 H/sub ∞/필터를 통과시켜 각 출력에 가중된 합으로 향상된 음성 신호를 구하는 다중 H/sub ∞/필터에 의한 강인한 음성향상 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 음성 향상 시간과 신호 대 잡음비를 비교한 결과, 기존의 방법에 비해 계산량은 다소 증가하지만 신호 대 잡음비는 약 1∼2dB 향상 되었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제38권10호
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• pp.1012-1019
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• 2010

본 논문에서는 다중표적 비행시험을 위한 비행 자료처리 시스템이 설계되었다. 비행자료 처리를 위해 표적그룹 처리, 자료융합 처리 및 자료연동 처리가 수행 되었으며, 자료융합 필터로서 집중형 칼만필터와 연합형 칼만필터를 설계하였다. 특히 집중형 필터에 레이더의 SNR과 추정기법을 적용하여 비행체의 저고도 계측을 개선하였다. 개발된 시스템을 다중표적 비행시험에 적용한 결과, 저고도 및 초기구간에서 개선된 비행궤적을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.178-185
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• 2011

본 논문은 상태변수 평준화 및 되먹임구조를 이용하여 무인잠수정의 위치추정을 개선하기 위한 다중센서 융합 기반의 위치추정 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 먼저 상대적으로 오차가 큰 주 센서인 INS와 오차가 작은 보조센서인 DVL에서 측정되는 상태변수를 예측단계 이전에 융합하여 상태변수 평준화 과정을 수행한다. 그 다음, 평준화된 상태변수를 각 필터에 입력하여 예측 및 수정단계의 칼만 필터링 과정을 통해 최종 수정된 상태변수를 융합시키며, 마지막으로 이를 다시 주센서에 되먹임함으로서 무인잠수정의 위치추정을 개선한다. 평가를 위해 무인잠수정의 기동모델에 대한 시뮬레이션을 실시하여 기동경로를 생성하고 제안 알고리즘을 적용하여 위치추정 성능을 확인한다. 평가 결과, 제안 알고리즘이 다중센서 융합 알고리즘 중 가장 우수한 위치추정 성능을 보였으며, 또한 기동침로가 변경되는 구간에서도 강인한 위치추정이 가능하다는 것이 증명되었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제42권4호
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• pp.25-34
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• 2005

나로우주센터 발사관제시스템 실시간 모의장치의 데이터를 퍼지-칼만 필터의 오차 공분산으로 후처리 분석하여 센서 사이에 존재하는 연관성을 시나리오를 전혀 모르는 상태에서 유추하는 연구를 수행하였다. 유추된 연관성은 시나리오 상의 관계와 정확히 일치하였다. 퍼지-칼만 필터의 최적화 성질을 역이용하여 센서의 신호를 분석하였다. 이 연구의 결과로 다중의 센서 시스템이 존재하는 한국형 우주발사체와 탑재 유상하중 그리고 지상지원 시스템에 대한 신호분석의 가능성을 확인하였다

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.548-549
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• 2015

무인 잠수정은 자율 무인잠수정(이하 'AUV' 또는 '자율무인잠수정'을 혼용)과 원격조정잠수정(이하 'ROV'로 지칭)으로 분류를 할 수 있다. ROV는 테더 게이블로 인한 작업 범위의 한계와 운동성능 효율이 떨어지는 단점을 지니고 있어, 테더 케이블이 필요 없는 AUV에 대한 필요성이 증대되고 있다. 추측 항법 시스템인 관성 항법 시스템(inertial navigation system, 이하 'INS'로 지칭)은 외부 도움없이 관성측정 장치(inertial measurement unit, 이하 'IMU'로 지칭)를 활용하여 구성된 시스템을 말한다. IMU는 자이로 스코프(gyroscope), 가속도계(accelerometer), 지자기(magnetic)센서로 구성된 측정 장치로 3개의 센서를 사용하여 상호 보정을 통한 기동 체의 위치, 속도 및 자세 정보를 제공한다. 복합항법시스템은 추측항법시스템이 가지는 누적오차와 측위 항법시스템이 가지는 외부환경에 대한 단점을 상호 보완하는 방법으로 연구가 진행 중이다. 하지만 심해서 또는 해양의 특성에 따라 측위 시스템이 사용되지 못하기 때문에 추측 항법시스템의 다양한 관성 센서를 활용한 상로 보완과 신호처리 방법을 통한 연구 개발이 진행 중이다. 다양한 센서 정보를 통합하는 목적으로 칼만 필터와 같은 최적 필터기법이 보편적으로 사용되고 있다. 칼만 필터는 확률 선형 시스템에 대하여 공정잡음 및 측정 잡음이 가우시안 확률 분포를 따를 때 최적의 추정자가 된다. 또한 가우시안 조건을 만족하지 않는 경우에도 선형 추정자 중에 추정 오차의 분산이 가장 작은 추정자이다. 칼만 필터가 최상의 성능을 발휘 하려면 공정잡음과 측정 잡음의 실제 값을 정확히 알아내는 것이 중요하다. 잡음 수준에 대한 정보가 부정확 할 경우 칼만 필터는 발산 할 수 있기 때문에 시스템에서 잡음 수준의 공산은 칼만 필터의 최적 이득을 결정하는 중요한 요소로 추정치에 큰 영향을 준다. 따라서 칼만 필터를 추측항법시스템에 적용 시킬 경우 실제 모텔의 잡음 공분산을 정확히 추정할 수 있는 기법이 요구된다. 추측항법시스템은 다양한 센서를 활용하기 때문에 움직이는 기동 표적에 적용시 잡음공분상이 변하기 때문에 항법시스템이 저하 될 수 있다. 본 연구에서는 다양한 센서를 융합하여 해양 생체 로봇의 정밀 자세 제어가 가능한 시스템을 제안하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.131-136
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• 2003

기동표적 추적의 문제는 상태추정의 분야에서 수 십 년에 걸쳐 연구되어 왔다. 칼만 필터는 표적의 상태를 추정하기 위해 널리 사용되어 왔으나, 기동이 발생할 경우, 그 성능은 현저히 저하될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고, 기동표적을 효과적으로 추적하기 위해, DNA 코딩에 기반한 지능형 칼만 필터를 제안한다. 제안된 기법은 DNA 코딩에 기반한 퍼지 논리를 이용함으로써, 기존의 기법들이 가지는 수학적 한계를 극복하고, 기동표적을 효과적으로 추적할 수 있다. 컴퓨터 모의실험을 통하여, 제안된 기법의 추적 성능은 적응 상호작용 다중모델 기법 및 유전 알고리즘 기반 지능형 칼만 필터와 비교된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.186-186
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• 2022

과거에는 선박을 운용하기 위해서 많은 인원이 필요하였으나 최근 들어 선박 운용에 필요한 인원이 줄어들고 있으며, 더 나아가 자율적으로 운항하는 선박을 만들기 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 자율 운항 선박을 구성하는 여러 요소 중 인간의 시각을 대체하기 위한 자율 인지 시스템은 가장 선행되어야 하는 연구 분야 중 하나이다. RADAR (RAdio Detection And Ranging) 및 AIS (Automatic Identification System) 등의 전통적인 인지 센서를 활용한 연구가 진행 중이지만 사각지대나 탐지 주기 등의 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 다중 카메라 (광학, 열상, 파노라마)를 이용하여 전통적인 인지 센서의 한계를 보완하는 새로운 인지 시스템을 고안하였으며, 이를 기반으로 해상 장애물을 추적하여 동적 운동 정보를 얻었다. 먼저 실해역에서 수집한 이미지를 바탕으로 해상 장애물 탐지를 위한 데이터를 구성하고, 딥 러닝 기반의 탐지 모델을 학습시켰다. 탐지 모델을 이용하여 탐지한 결과는 직접 설계한 칼만 필터 기반의 적응형 추적 필터를 통과시켜 해상 장애물의운동 정보 (궤적, 속력, 방향)를 계산하는데 활용되었다. 또한 본 연구는 카메라를 센서로 활용했을 때의 한계를 보완하기 위하여 동 시간대에 다중 카메라에서 추적한 각각의 정보를 융합하였다. 그 결과 단일 카메라를 활용하는 경우, RADAR의 오차 범위 이내에 추적 결과가 수렴하는 양상을 보였으며, 다중 카메라를 활용하는 경우에는 단일 카메라보다 정확한 추적이 가능함을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.545-552
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• 2012

본 논문에서는 사람의 신체 일부분을 추적하는 시스템을 위해서 피부영역을 추출하고 여러 개의 영역을 추적하는 칼만 필터와 가중 탐색 영역을 이용한 다중 CAMShift 알고리즘(KWMCAMShift)을 제안한다. 배경모델을 구성하고 손과 얼굴의 피부색영역을 탐색 영역으로 하는 CAMShift를 제안한다. 이때 CAMShift의 유동적인 탐색영역을 안정화하기 위해 칼만 필터를 이용한다. 손과 얼굴 등이 상호 겹쳐지는 경우 탐색영역의 손실을 막기 위해 주 탐색영역과 비 탐색영역에 대한 가중치를 부가하여 서로 폐색 영역에 대한 회피 알고리즘을 제안한다. 얼굴 영역과 양손의 영역을 중심으로 인간의 자세를 추정하여 어깨와 손과의 관계로 팔꿈치를 추정하였고, 가우시안 배경 모델에 생성되는 그림자를 제거하여 발끝을 찾아 신체 전체를 추정하였다. 제안된 KWMCAMShift 알고리즘을 적용하였을 때 폐색 시에도 96.82%의 인식률을 보였으며 실시간이 가능하였다.