본 논문에서는 다기능 레이더를 이용한 탄도탄 추적을 위해 알파-베타 필터, 칼만 필터, 탄도탄 추적 필터의 성능을 분석하였다. 제시된 필터들은 탄도탄의 궤적과 다기능 레이더의 신호처리기를 모의하는 시뮬레이터를 기반으로 시뮬레이션 되었다. 그 결과, 제안한 탄도탄 추적 필터의 성능이 알파-베타 필터에 비해 최대 75.3 %의 속도 오차 감소 효과가 있음을 확인하였다. 또한, 추적 초기화 이후에 제안한 필터가 칼만 필터보다 거리, 속도 오차가 작아 안정적인 성능을 보였다. 마지막으로 각도 추적에서도 전체 시나리오 구간에서 안정적인 동작을 확인하여 초고속 탄도탄 표적의 추적에 적합함을 입증하였다.
본 논문에서는 무선 카메라를 장착한 소형 로봇의 영상처리를 통한 물체추적 방법을 제시한다. 본 연구는 첫째, 물체와 배경 및 유사잡음들과의 강인한 분리를 위하여 고유색상정보와 움직임 정보등의 사전정보를 활용하였으며 둘째, 형태의 변화가 수반되는 경우에도 유연한 대처능력을 갖도록 하기 위해 영상의 영역분할 방법을 통해 모든 후보영역내의 물체의 존재를 확인하고 물체영역만을 추출하였다. 셋째, 잡음이나 불필요한 요소들에 강인하고 안정적인 추적을 위하여 물체 형태정보함수를 정의하고 해당함수를 형태의 보전 에너지와 제어점으로 활용하여 동일 물체의 대응문제를 효과적으로 해결하였다. 동작의 검증을 위해 사용한 전체 프레임을 통해 약 $86\%$의 추적성공율을 보였다.
가려진 상태에 있는 인체 구성요소에 대한 관측치 모델은 영상에서 인체 구성요소가 차지하고 있는 화소들에 대한 정확한 평가를 해야 하는 저수준에서의 문제와, 권투 동작과 같이 역동적으로 변화하는 인체 구성요소 간의 가려짐 관계에 대한 문맥적인 상황을 같이 고려해야 하는 어려움을 갖고 있다. 본 논문에서는 자체 가려짐이 발생한 상황에서도 강인하게 인체 포즈 추적을 하기 위한 가려짐에 강인한 관측치 모델을 제안한다. 포즈 추적 성능을 비교평가 할 수 있는 HumanEva 데이터 셋을 이용하여 제안하는 관측치 모델의 강인함을 확인하였으며, 기존 방법과의 성능 비교에서도 우수한 추적 성능을 보였다.
고기동 위성에 탑재된 GPS 수신기의 위성체의 기준 위치, 속도 및 시간의 정보를 제공한다. 특히 저궤도 관측위성은 빠른 동적 특성으로 인하여 GPS 위성 신호 획득 및 추적이 어려울 경우 연속적인 항행해를 제공하기 어려울 수 있다. 이를 위하여 위성 GPS 수신기는 지상용과 달리 넓은 대역폭의 신호 획득 및 추적이 가능한 RF수신단이 탑재되어 있으며 필터 기반의 궤도전파기가 탑재되어 있어 있다. 뿐만 아니라 GPS 수신기기의 상태 데이터 제공 및 고속 데이터 처리를 위하여 고성능 CPU가 탑재되어 있다. 특히 탑재된 궤도전파기는 고성능 필터 기반으로 설계되어 있으며 이를 이용하면 GPS 신호 추적이 되지 않은 상황에서도 비교적 정확하고 연속적인 항행해가 제공하게 된다. 본 논문에서는 저궤도 관측위성에 탑재된 GPS 수신기가 초기 위성운영에서 어떠한 절차에 의하여 동작이 되며 위성의 빠른 동적 특성에서 GPS 수신기의 가시성 및 추적 위성개수 분석 및 이를 바탕으로 위치 및 속도 정밀도가 어느 정도 되는지에 대한 성능 분석 결과를 정리 하였다. 본 논문 결과는 향후 고기동 위성의 GPS 수신기 및 관련 운영에 도움이 될 것으로 판단된다.
추적 레이다의 주요 기능은 목표물을 자동으로 추적하는 기능이다. 추적 레이다 중 진폭비교 모노펄스 레이다의 추적 원리를 이용하여 목표물의 각도를 추정할 수 있다. 목표물의 각도를 추정할 때 발생되는 잡음을 고려하여, 각도 오차 검출을 통해 동작하는 진폭비교 모노펄스 레이다의 성능을 분석하고자 한다. 또한 Taylor 전개 기반 근사로 얻은 추정값을 이용하여 진폭비교 모노펄스 레이다의 추정 성능을 예측할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 진폭비교 모노펄스 레이다의 성능을 Mean Square Error(MSE) 오차로 정량화하여 해석한다.
본 논문에서는 연속된 프레임에서 특징점을 추출하고 특징점의 유사도를 Hough 공간에 누적하여 정확한 이동을 찾아내는 기법을 제시한다. 특징점은 예지의 시작점, 끝점, 분기점과 굴곡점을 사용한다. 정합을 위하여 특징점 주위의 평균 밝기, 굴곡점의 굴곡각을 이용하며, 물체 주위에 물체보다 특징이 강한 배경에 민감하지 않게 동작하기 위하여 Hough 공간상의 극대값들에 대하여, 분할 영역의 평균과 표준 편차를 비교함으로써 정확한 이동 경로를 산출한다. 제안하는 알고리즘을 실제 영상에 적응한 경우 배경의 특징이 매우 강한 경우 Hough 공간의 최대값을 찾는 기법이 해결할 수 없는 부분도 정확히 추적하는 결과를 보인다.
현재 소프트웨어 개발에서 증가적으로 채택되고 있는 컴포넌트 기반 소프트웨어 엔지니어링(CBSE)에서, 새로운 프레임 ?에서의 컴포넌트의 효율적인 동작을 위한 컴포넌트 변형이나, 컴포넌트 통합은 활발히 연구가 진행중이나, 변형이나 통합으로 인하여 발생 할 수 있는 오류들을 테스팅하는 방법이과, 툴은 부족한 현실이다. 본 논문에서는 컴포넌트의 통합, 변경시 발생할수 있는 에러들을 쉽게 검출하기 위하여 본 논문에서 제안한 CCG(Component Calling Graph)를 이용하여 컴포넌트간의 의존성을 추적하고 selection 알고리즘을 거친 테스트 케이스 추출을 통한 컴포넌트의 효율적인 테스팅 방법을 제안하였다.
나로호 발사임무에서 추적장비에서 취득된 실시간 정보는 발사통제시스템의 처리를 거쳐서 비행안전 및 비행상태 감시 관련 운용자에 공급되어진다. 또한, 처리된 발사체의 위치정보는 각 추적 장비들의 추적 실패 시 재추적 시도를 위한 추적연동정보로 공급됨과 동시에 비행안전 감시의 목적으로 사용되어진다. 본 논문에서는 추적임무 수행에 가장 중요한 역할을 수행하는 추적연동정보 처리기능의 설계를 제안하였다. 가용한 모든 발사체 위치정보를 수집, 처리후 최적 위치정보를 선정하고 처리 과정에서 발생된 시간 지연 성분을 보상하여 각 추적시스템으로 분배한다. 추적연동정보의 처리의 정확성을 위하여 표준시각에서 추출한 25 ms 주기의 타임틱 신호를 기준으로 모든 처리 모듈의 동작이 동기화 된다. 제안한 방법의 정확도를 검증하기 위하여 레이더를 통해 수신한 위치정보와의 비교를 수행하였으며 그 오차는 평균 0.01도 이하로 나타났다.
손 포즈 모델링 및 추적은 컴퓨터 시각 분야에서 어려운 문제로 알려져 있다. 손 포즈 3차원 복원을 위한 방법에는 사용되는 카메라의 수에 따라 다중 카메라 또는 스테레오 카메라 기반 방식과 단일카메라 기반 방식이 있다. 다중 카메라의 경우 여러 대의 카메라를 설치하거나 동기화를 시키는 등에 대한 제약사항이 따른다. 본 논문에서는 확률 그래프 모델에서 신뢰 전파 (Belief Propagation) 알고리즘을 이용하여 단안 카메라에서 획득된 2차원 입력 영상으로부터 3차원 손 포즈를 추정하는 방법을 제안한다. 또한, 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 인식기로 하여 손가락 클릭 동작을 인식한다. 은닉 노드로 손가락의 관절 정보를 표현하고, 2차원 입력 영상에서 추출된 특징을 관측 노드로 표현한 확률 그래프 모델을 정의한다. 3차원 손 포즈 추적을 위해 그래프 모델에서의 신뢰 전파 알고리즘을 이용한다. 신뢰 전파 알고리즘을 통해 3차원 손 포즈를 추정 및 복원하고, 복원된 포즈로부터 손가락의 움직임에 대한 특징을 추출한다. 추출된 정보는 은닉 마르코프 모델의 입력값이 된다. 손가락의 자연스러운 동작을 위해 본 논문에서는 한 손가락의 클릭 동작 인식에 여러 손가락의 움직임을 함께 고려한다. 제안한 방법을 가상 키패드 시스템에 적응한 결과 300개의 동영상 테스트 데이타에 대해 94.66%의 높은 인식률을 보였다.
사용자의 권한을 위임받아 다양한 네트워크 환경에서 원하는 작업을 수행하는 이동 에이전트 시스템이 현재 Java 언어를 기반으로 구축되고 있다. 본 논문에서는 악의적인 에이전트 동작으로부터 시스템을 보호하고 그 동작을 제한·추적하기 위한 이동 에이전트 실행 환경 보호 모델을 제안하고 구현 환경에 대하여 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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