본 논문에서는 항공기 조종사 헬멧에 장착된 HMD(헬멧시현기, Helmet Mounted Display)에 비행정보 및 임무정보를 조종사의 시선(Line of Sight)과 일치시켜 시현하기 위한 헬멧자세 추적시스템(HTS, Helmet Tracking System)을 설계 및 구현했다. HMD 시스템의 기능과 성능은 HTS의 성능에 기반하므로 이를 고려하여 동작의 실시간을 보장하고 정확도를 높이기 위해 관성센서와 광학식센서의 데이타를 융합처리하여 다양한 운용 환경에서도 강건한 성능을 제공할 수 있는 HTS를 설계 및 구현 했다. 구현된 HTS의 효용성을 검증하기 위하여 테스트 베드 환경에서 오차 발생시 동작의 정확도 및 실시간성등을 검증하였다.
RTLS (Real Time Locating Systems) 란 사물이나 사람의 위치를 실시간으로 추적하는 시스템으로써, 주로 근거리 무선 통신을 이용하여 태그의 위치를 추적한다. 일반적으로 위치 추적 시스템은 하나의 서버가 많은 수의 태그와 리더를 관리하기 때문에, 태그와 리더의 수가 늘어나고, 접속자가 많아지면 과부하가 걸린 서버는 실시간 위치 추적 동작을 실패 할 수 있다. 또한 신호 감쇄나 NLOS(Non Line-Of-Sight) 등에 의하여 태그의 신호를 3개 미만의 리더가 수신한 경우, RTLS는 태그의 위치 추적을 실패하게 된다. 본 논문에서는 RTLS 리더에 측위 엔진을 내장함으로써 네트워크 및 측위 엔진의 부하를 분산하고 응답성을 높였으며, 독립적으로 동작 하는 지향성 안테나를 이용하여 위치 측정 신뢰도를 향상시켰다. 제안한 기법을 실제로 구현하여 그 성능을 평가하였으며, 그 결과 서버로 전송되는 패킷은 16배 이상 감소 하였고, 혼잡한 상황에서도 태그의 신호에 대해1초 이내의 실시간 위치 계산 응답성을 보였다. 구현한 시스템의 측위 오차는 1m 이내의 위치 오차를 갖는다.
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.
축구경기는 세계적으로 널리 알려진 스포츠이다. 특히, 한국과 일본은 2002년 월드컵을 개최하는 나라이다. 이와 같은 배경에서, 우리는 퍼지 논리를 이용하여 축구 선수들의 기본적인 동작(Motion)을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 여기서 기본 동작이란, 걷기, 뛰기, 드리블하기, 서있기 등으로 정의한다. 만약 우리가 축구경기 장면 비디오를 통해 동작 인식을 필요로 한다면, 특징 패턴은 축구선수들의 양다리 각과 한 축구선수와 공과의 거리가 중요 요소가 될 것이다. 이 논문은 축구 선수 및 공의 추적(Tracking)을 통해 전처리된 데이터를 얻을 수 있다고 가정한다. 실험결과를 통해 축구선수 뿐만 아니라 스포츠 경기에서 선수들의 기본 동작 인식에 퍼지 논리를 적용할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 손을 보다 효과적으로 인식하기 위해 동작 검출과 피부색 검출을 이용하여 인식하는 시스템을 제안한다. 단순히 피부색만을 이용하여 손을 인식하는 경우 피부색과 유사한 색상의 물체나 다른 신체 부위를 인식하는 문제점이 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 동작 검출을 이용하여 움직이는 물체만을 손이라고 가정하였다. 이렇게 가정을 하고 피부색 검출과 동작 검출을 이용하여 인식하는 경우 신체부위를 제외하고는 거의 검출되지 않는다. 그리고 인식된 영역마다 뼈대를 찾아 손을 검출한다. 조명이나 주변 환경에 최대한 영향을 적게 받기위해 시스템을 설계하였으며 단순 피부색 검출을 이용한 손 검출보다 좋은 성능을 발휘하며 손가락의 개수와 손 모양, 손 추적까지 응용할 수 있다.
본 논문에서는 원거리에서 디스플레이를 제어하는 인터페이스를 제안한다. 제안하는 인터페이스는 사용자의 얼굴과 손을 관심 영역으로 규정하고, 이를 추적하여 사용자의 특정 동작을 인터페이스 입력으로 사용한다. 사용자에게 익숙한 손 동작을 인터페이스 입력으로 제공하고, 추가적인 장비를 강요하지 않는 비전 기반의 상호작용 방법을 이용하기 때문에, 사용자는 별도의 훈련 과정 없이 편하게 디스플레이를 제어할 수 있다. 빠르고 정확하게 사용자의 손을 검출하기 위해서 적외선 영상과 컬러 영상을 혼합하는 다중 비전 기반 방법을 사용하며, 손가락 끝 검출을 통해서 손가락 동작을 인식 한다. 인식된 동작을 원거리 통신방법을 이용하여 실제 디스플레이에 적용하여 효용성을 검증 한다.
태양전지는 일사량 및 온도에 의해 출력 특성이 변화하여 최대전력을 얻을 수 있는 위치도 변화한다. 따라서 태양전지의 동작점을 최대 전력점에서 동작하게 하는 최대전력점 추적(MPPT, Maximum Power Point Tracking) 이 필요하다. 본 논문에서는 P&O 방식처럼 자려진동을 하지 않고 최대 동작점에서 머물면서 동작하는 NOC(Non-Oscillation Control) 방법을 제안한다. 이 방식은 빠르게 최대 동작점을 찾을 수 있고 특히 급격한 일사량 변동에 대해 유리한 장점을 갖는다. 최종적으로 제안된 제어기법의 타당성을 검증하기 위하여 3KW급으로 수행된 MPPT 모의 실험을 제시한다.
본 논문에서는 오픈 소스인 openpose skeleton tracking 기술을 이용하여 특정 운동 동작을 영상처리 기술과 딥러닝 기술로 인체 자세에 대해서 인지와 상황 판단하여 운동 동작에 대한 인식 결과를 도출할 수 있다. 먼저 입력받은 영상을 전달받아서 딥러닝 인식 시스템를 통해 인식 결과을 추출한 뒤 비교, 분석한 후에 사전 등록된 운동 동작 명칭으로 화면에 표시하여 이용자가 정확한 동작을 취할 수 있도록 지도하는 데 활용할 수 있다. 또한, 이 기술은 행동 인식부터 얼굴 인식, 손동작 인식 등에 다양하게 활용할 수 있다.
본 논문에서는 모바일 인터넷을 기반으로 침입자를 감시하기 위하여 영상분할 기법에 의한 동작 추적 기법을 사용하였다. 먼저, 탐지하고자 하는 일정한 영역을 촬영한 동영상에서 프레임을 추출하고, 인접한 두 프레임 사이의 이미지 차를 사용하여, 고정된 배경과 움직이는 대상을 분할한다. 분할된 전경 물체에서 에지를 검출하여 지정된 위치별로 추출된 에지의 중간 값을 추정하여 동작을 분석함으로써 침입자를 감시할 수 있도록 하였다. 이러한 감시정보는 감지된 일련번호, 날짜, 시간의 기록과 함께 이미지 파일로 저장되어 서버에 저장되며 모바일 클라이언트에게 감시 장소의 상황에 대하여 SMS Message를 발송하도록 하였다.
최근 실내 공간 사용자들을 대상으로 한 서비스의 관심이 증가하고 있다. 실내 위치추적 시스템은 다양한 무선통신 인프라를 활용하여 측위 오차의 범위를 최소화 할 수 있고 이동통신망과 결합하여 실내 측위 정확도를 향상시킬 수 있다. 하지만 환경에 상관없이 유연하게 동작하는 위치추적 시스템의 기술은 미흡한 실정이다. 따라서 체계화된 실내 위치추적 비즈니스 모델에 관한 연구가 더욱 필요한 시점이다. 본 논문의 목적은 실내 외 위치추적 시스템의 측위기술 차이점을 분류하고 실내 위치추적 시스템에 적용되는 무선통신 방식(Wi-Fi, Bluetooth, RFID, UWB, Fingerprint 등)의 기술방식과 다양한 국내 외 구축사례 및 활용사례를 연구하고 이를 통해 성공적인 실내 위치추적 시스템 모델 설정과 향후 시스템 발전방향을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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