광선 추적법(Ray-Tracer)은 물체에 직.간접적으로 영향을 미치는 빛의 반사 및 굴절 경로를 역추적함으로써 실제감있는 이미지를 생성하는 렌더링(rendering)기법이다. 이러한 광성 추적법을 장시간의 계산을 필요로 하는 단점이 있으나. 각각의 광선을 병렬적으로 추적함으로써 속도의 향상을 피할 수 있다. 본 논문에서는 자바를 사용하는 메시지 기반 병렬 프로그래밍 시스템인 JPVM 상에서 동작하는 병렬 광선 추적기를 구현하였다. 병렬 광성 추적기를 사용자에 의해 지정된 장면 정의 파일(Scene Defintion File)을 읽어 들여 피싱(parsing)한후, 생성된 장면 객체를 각 worker프로그램에게 전송한다. 병렬 광선 추적기는 전체 화면 영역을 분활하여 각 worker 프로그램에 할당하며, worker프로그램들은 자신에게 할당된 영역의 이미지를 병렬적으로 생성한다. 실험 결과, 병렬 광선 추적기는 단일 광선 추적기에 비해 빠르게 렌더링을 수행하였으며, worker프로그램의 수가 증가함에 따라 수행 속도가 향상되었다.
연속되는 이미지 중에서 인간의 동작을 인식하는 것은 인간과 컴퓨터의 상호 작용에서 매우 중요하고 도전할 분야이다. 본 논문에서는 CONDENSATION 알고리즘을 이용하여 입자 필터(particle filter)에 기반한 동작 인식 알고리즘을 제안한다. 입자 필터는 조건 확률 전파 모델(Conditional Density Propagation)인 베이시안(Bayesian) 추정 규칙을 적용하는 추적구조를 갖고 있기 때문에 일반적으로 기존 추적 알고리즘보다 뛰어난 성능을 갖는 경향이 있다. 본 논문에서는 알고리즘의 성능 평가를 위해서 두 개의 동작 모델을 가정하였고, 영상에 대한 전처리를 위해서는 MATLAB를 이용하였으며 입자필터는 고속 처리를 위하여 C++로 구현하였다. 두 개의 동작 실험 결과를 통해, 동작 인식 입자 필터가 근접한 동작 환경 속에서 강인한 추적 성능을 나타냄을 확인하였다.
본 논문에서는 현대 자율 주행 차량 경진대회에 적용되었던 LIDAR 기반의 다중 물체 추적 알고리즘을 소개한다. 물체 추적은 자율 주행 차량이 외부 환경을 인지하는데 중요한 역할을 한다. 본 논문의 물체 추적 알고리즘은 동시에 여러 개의 물체를 추적할 수 있도록 Multiple Data Association 방식을 사용하였고 순수하게 LIDAR만으로 동작하기 때문에 밤과 낮 모든 경우에 적용 가능하다. 알고리즘은 Clustering, Data Association, State Estimation, Data Arrangement 총 4단계로 이루어져 있으며 본 논문에서는 각 단계별로 알고리즘의 동작 방식을 소개한다. 실제 구현에는 Velodyne사의 HDL-32e이 사용되었고 실제 주행에서 교차로 내의 차량 추적 및 선행 차량의 동향을 추적하는데 적용되었다.
산업 전반에 보급된 실시간 시스템의 수행 상태를 파악하기 위해 실시간 감시 기능을 사용한다. 감시의 기본 목적은 감시 대상이 정상적으로 수행하는지를 파악하는 것이다. 특히 실시간 감시 기법으로는 실시간 시스템 상에서 동작하는 실시간 프로세스 상태를 감시하는 프로세스 감시 기법이 있다. 이러한 감시 기법을 지원하는 실행시간 프로세스 모니터의 구조 및 데이터 저장소의 구조에 대해서는 이미 설계 및 구현을 하였다. 하지만, 기존의 프로세스 모니터는 프로세스 상태 데이터를 수집하는 기본 기능만을 제공하였다. 개발자에게 있어서 의미 있는 정보는 프로세스 상태 데이터만이 아니라 프로세스의 동작상의 문제점을 발견하고 원인 규명을 할 수 있도록 하는 고급 정보이다. 이러한 정보를 도출하기 위해 본 논문에서는 기존의 실행시간 프로세스 모니터의 구조 기반 위에서 프로세스 동작 여부를 확인하는 기능과 흐름 추적 기능을 새롭게 설계 추가하였다. 이들 기능을 통해 개발자는 어떤 프로세스에서 동작상의 문제가 발생했는지, 또한 문제를 발생시킨 원인 프로세스가 무엇인지를 추적해 낼 수 있으며, 개발단계에서 문제 해결 능력을 높일 수 있다. 본 논문에서 설계한 원인 프로세스 추적 기능을 가진 실행시간 프로세스 모니터는 기본적으로 실시간 감시 및 제어를 필요로 하는 분야에서 이용될 수 있다.
본 논문에서는 움직임을 갖는 다중 물체 중에서 하나의 물체를 선택하고, 선택된 물체를 계속 추적하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 차영상을 이용하는 이동물체의 동작정보 추출방법은 주로 연속되는 영상내에서 일정한 영역의 영상특성을 정합하는 방법이 주로 사용되어왔다. 본 논문에서 제안한 동작정보의 추출방법은 연속영상간의 차연산을 한번 시행함으로써 얻어진 움직임영역을 기반으로 사용자에 의해 임의로 선택된 특정한 움직임영역을 추출하는 것이다. 특정한 모양이나 패턴을 인식하여 추적하는 것과는 달리 본 논문에서는 사용자에 의해 선택된 물체를 추적목표물체로 삼는 새로운 이동추적 방법을 제시하였다. 실험은 CCD 카메라로 입력된 실제 금붕어 영상을 이용하여 선택된 이동물체의 추적이 효과적으로 수행됨을 보였다.
사람의 얼굴 추적은 디지털 캠코더, 디지털 카메라, 휴대폰 등과 같은 휴대용 멀티미디어 장치에 대해 점차 중요한 이슈가 되어 왔다. 갈수록 확대되어 가는 얼굴 추적 응용 서비스 요구에 대해 소프트웨어 구현 대응은 성능 및 전력 소모 면에서 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 동작할 수 있는 하드웨어 기반의 저전력 얼굴 추적 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 FPGA 프로토타이핑과 삼성 65nm CMOS 공정으로 구현하여 검증하였고, 8.4 msec 미만의 추적 속도와 15만 게이트의 크기를 가지며 평균 20 mW의 동작 전력소모를 보여 실시간으로 동작하는 저전력 휴대용 멀티미디어 기기에 적합함을 입증하였다.
연속되는 이미지 중에서 인간의 동작을 인식하는 것은 인간과 컴퓨터 의 상호 작용에서 매우 중요하고 도전할 분야이다. 본 논문에서는 CONDENSATION 알고리즘을 이용하여 입자 필터(particle filter)에 기반한 동작 인식 알고리즘을 제안한다. 입자 필터는 조건 확률 전파 모델(Conditional Density Propagation)인 베이시안(Bayesian) 추정 규칙을 적용하는 추적구조를 갖고 있기 때문에 다른 어떤 종류의 추적 알고리즘보다 뛰어난 성능을 보인다. 본 논문에서는 알고리즘의 성능평가를 위해서 두 개의 동작 모델을 가정하였고, 영상에 대한 전처리를 위해서는 MATLAB를 이용하였으며 입자필터는 고속 처리를 위하여 C++로 구현하였다. 두 개의 동작 실험 결과를 통해, 동작 인식 입자 필터가 복잡한 환경 속에서 강인한 추적 성능을 나타냄을 확인하였다.
본 논문은 움직이는 물체가 존재하는 영상열에서 특정 물체만을 계속 추적하고자 하는 방법을 제안하였다. 밝기값과 동작(motion)경계점에 기반을 둔 윤곽선(contour) 추적 알고리즘을 이용하였다. 영상에서 움직이는 물체의 윤곽선의 동작은 이동, 회전, 크기변화를 나타내는 아핀 동작 모델에 의해 잘 묘사되어짐을 가정한다. 움직이는 물체의 윤곽선은 영상열을 따라 추정되는 B-스플라인에 의해 위치와 동작이 표현된다. 패턴인식을 이용하여 추적하고자하는 물체인지를 판별한다. 선형 칼만 필터를 사용하기 위해 아핀 동작 매개변수와 움직이는 물체의 윤곽선 모양(shape)의 두 필터로 추정과정을 나누었다. 차량계기판을 대상으로 한 실험영상에서 이 방법을 이용하여 방해물체가 존재하는 경우에도 안정된 동작의 추정과 추적된 궤적의 획득이 가능함을 보였다.
GPS와 Wi-Fi를 이용한 위치 추적 시스템은 IEEE 802.11 기반으로 하는 다수의 AP들로 구성된 무선 네트워크 인프라가 구축되어 있는 환경에서 추가 비용 없이 이용 가능하여 다양한 응용분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 기존의 시스템은 위치 추적용 태그의 단가가 비싼 범용 장치를 사용하였으며 전력소모를 위한 고려가 부족하였다. 본 논문에서는 기존의 GPS와 Wi-Fi를 이용한 저전력을 고려한 위치 추적 시스템을 제안한다. 먼저, 저전력 하드웨어 기반으로 위치 추적에 최적화된 태그를 설계하고 구현한다. 또한 구현한 태그가 저전력으로 동작할 수 있는 핸드오프 기법, 동작 모델을 제안한다. 제안하는 핸드오프 기법은 IEEE 802.11 표준 핸드오프 방식이 채널검색 동작 시 많은 송수신이 발생함에 따라 큰 전력소모가 발생하는 문제를 위치 정보를 활용하여 해결한다. 또한 제안하는 동작 모델은 절전모드와 duty cycle 개념을 사용하여 태그의 전력소모를 최소화하였다. 제안하는 시스템의 성능을 평가하기 위해 실제 환경을 모델링한 시뮬레이션을 수행하고 실제 측정한 태그의 각 동작에 따른 전류소비를 기반으로 전력소모량을 계산한다. 시뮬레이션 결과 제안하는 핸드오프 기법은 표준 핸드오프에 비해 약 59%, 제안하는 동작 모델의 경우 기본 동작 모델에 비해 약 98%의 전력소모를 줄일 수 있었다.
핸드헬드 3차원 동작 추적 장치는 새로운 Human Computer Interaction의 도구로 Wearable Computing, Ubiquitous Computing, 3차원 Game 등의 분야에 요구되어 지고 있다. 본 논문에서는 저가의 관성 센서를 사용한 소형의 핸드헬드 3차원 동작 추적 장치를 설계하였다. 특히, 저가의 관성 센서를 적용하는데 있어 센서신호처리의 문제점을 제시하고, 문제점을 제거하기 위한 신호 처리 방법과 관성센서의 누적오차를 줄이기 위한 방법을 제안하고 실험으로 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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