의미있는 객체를 배경과 분리하는 영상분할기법은 침입자 경보 시스템, 교통 감시 시스템 등에서 중요한 역할을 담당하며, 일반적으로 공간적 동질성이나 시간적 정보를 이용하는 방법으로 나눌 수 있다. 시간적 정보를 이용하는 방법은 프레임간의 화소값이나 에지성분을 이용한다. 화소값 이용은 간단하며 효과적이나 조명 변화 등이 발생할 경우 움직임 검출이 어렵고 에지성분의 이용은 조명의 영향을 받지 않지만 복잡하며 잡음처리에 어려운 점이 있다. 따라서 본 논문은 카메라가 고정된 감시 시스템에서 화소값 비교와 에지 정보를 이용하여 조명등의 영향을 최소화하는 움직임 객체 추출 방법을 제안한다. 이는 조명변화와 배경영상의 존재여부에 따라 세 가지 움직임 객체 추출 방법을 달리 적용하며, 투영과 형태 처리 연산자를 사용하는 후처리과정을 거친 후 움직임 객체를 추출한다. 모의실험 결과 제안알고리즘은 조명변화가 발생하더라도 객체 추출의 결과가 우수함을 보이고 있다.
본 논문은 어류영상 검색을 위해 어류영상에서 어류객체를 추출하기 위한 영상분할 알고리즘을 제안하고 있다. 명암 유사도를 이용한 기존 알고리즘은 객체와 배경의 명암이 유사한 경계 영역에서 잘못된 영상분할 결과를 초래한다. 제안된 알고리즘은 대비가 약한 경계영역에 대응하기 위해 강화된 에지와 적응적 블록단위의 임계값을 사용하고, 대비가 없는 경계 영역에서 침식 혹은 단절된 객체를 개선하기 위해 가상 객체를 사용하고 있다. 모의실험 결과는 시각적으로 좋은 어류객체를 추출하는 비율이 기존 알고리즘에서는 90% 이하인 반면 제안된 알고리즘에서는 97.7%인 것을 보여주고 있다.
육군은 90년대부터 워게임 모의모델을 활용하여 군단 전투지휘훈련, 전구 연합지휘소연습, 사·군단 작전계획 검증을 하였으며, 현재는 차세대 워게임 모의모델을 개발하기 위한 기술적 검토단계에 있다. 워게임 모의모델의 객체인 가상군을 자동화하기 위한 연구는 오래전부터 진행되었으나, 규칙기반 시스템을 적용한 반자동화군에 대한 연구가 일부 진행된 수준이다. 이에 본 논문에서는 게이머 행동패턴을 기반으로 학습한 인공지능으로 차세대 육군 워게임모델의 대항군 기동부대를 완전자동화하는 방안을 제안하였다.
모델링 시뮬레이션에서 전술객체의 위치는 시공간 위치 정보(Time, Space and Position Information, TSPI)로 표현된다. 미 국방성에서 시험, 훈련, 평가 시스템을 연동하기 위해 개발한 TENA(Test and Training Enabling Architecture)의 TSPI 객체 모델을 참고하여 시공간 위치 정보의 형태 및 정보 기록 소요를 도출하였다. 전술 데이터 링크(Tactical Data Link, TDL) 중 가장 정교한 링크 16(Link-16)의 PPLI(Precise Participant Location and Identification) 메시지를 통해 시공간 위치 정보의 교환 방식에 대해 알아보았다. 객체 위치 모의 및 추적을 위한 필터링 알고리즘으로 선형 시스템을 위한 칼만 필터 및 비선형 시스템을 위한 확장형 칼만 필터와 unscented 칼만 필터를 소개한다. 운동 방정식을 이용하여 탄도 미사일의 궤적을 모델링 한 후에, unscented 칼만 필터로 추정한 탄도 미사일의 궤적 추적 성능을 시뮬레이션 하였다.
객체기반 예약스케줄링 기법은 제약만족문제(CSP; Constraint Satisfaction Problem)와 객체지향개념(Object-Oriented Concepts)을 기반으로 승무원 객체들이 갖고 있는 사건들을 주어진 제약들에 만족하도록 목표인 운항스케줄 보드에 배정하는 기법이다. 본 논문에서는 객체기반 예약스케줄링기법을 항공운항 스케줄에 적용하여 승무원(운항승무원, 객실승무원)들의 운항 스케줄 만족도를 향상시키고, 승무원들에 대한 인력관리상의 문제점들을 해결하고자 하였다 특히, 승무원들의 운항스케줄에 대한 만족도를 향상시키기 위해서 전체승무원 선호도보드를 이용하였다. 승무원들의 스케줄 우선순위에 따라서 자원(타임 슬롯)을 배정하고, 자원에 대한 승무원들의 선호도 차이를 가질 수 있게 하였다. 보드에 대한 정의와 모든 사건들에 대한 정보를 전역제약으로 사용하고, 승무원들이 가지는 보드의 타임 슬롯들에 대한 선호도를 지역 제약으로 사용하였다. 또한 실제로 항공운항 스케줄링을 모의실험해서 승무원들의 운항 스케줄 만족도를 살펴보았다.
본 논문에서는 가상 터치방식에서 다중 터치를 인식하는 방법에 대해 제안한다. 가상 터치는 물리적 터치 방법에 비교하여 간단한 깊이 카메라만을 설치하고, 객체 깊이값과 배경의 깊이값의 차이만으로 정확하게 객체를 추출하는 방법으로 저비용으로 구현할 수 있는 장점이 있다. 하지만 다중 터치를 구현함에는 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 다중 객체 인식을 위한 이진화, 라벨링, 객체 추적의 알고리즘을 통하여 다중 터치의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 모의실험을 바탕으로 다양한 다중 터치 이벤트를 제공함을 보여준다.
어미로부터 생후 21일령 또는 28일령에 젖을 때는 이유자돈들만을 개별적인 돈사에서 합사하는 경우, 낯선 환경 및 새로운 동료들과의 서열 구분을 위한 공격적인 행동이 매우 빈번하게 발생한다. 이로 인한 돼지의 성장 저하는 농가의 소득 하락으로 이어져 국내 외 양돈 농가의 큰 문제로 인식되고 있다. 본 논문에서는 키넥트 카메라에서 취득할 수 있는 영상의 깊이정보를 이용하여 이유자돈들의 공격적인 행동을 조기 탐지할 수 있는 프로토타입 모니터링 시스템을 제안한다. 먼저 제안한 시스템은 키넥트의 적외선 센서에서 실시간으로 취득하는 깊이 정보로부터 움직임이 있는 객체들만을 탐지하고, 해당 객체들의 ROI를 설정한다, 둘째, ROI를 이용하여 5가지 특정 정보(객체의 평균, 최고, 최소 속도, 객체 속도의 표준편차, 두 객체 사이의 최소 거리)를 추출한다. 셋째, 취득한 특징 정보는 이진 클래스 분류 문제로 해석하여, 기계학습의 대표적인 모델인 SVM을 탐지기로 사용하였다. 실제 이유자돈사에서 취득한 키넥트 영상을 이용하여 모의 실험을 수행한 결과 안정적인 성능을 확인하였다.
데이터베이스에서 트랜잭션의 처리량을 향상시키기 위해서 기존의 문법 위주의 직렬성 이론으로는 단위시간당 처리량을 높이기는 힘든 형편이다. 이를 위하여 이타적 잠금 기법(altruistic locking: AL)은 트랜잭션이 객체를 사용한 다음 더 이상 그 객체를 요구하지 않을 때 다른 트랜잭션들이 그 객체를 로크할 수 있도록 미리 객체에 대한 로크를 해제함으로써 트랜잭션들의 대기시간을 줄이고 처리량을 향상시키기 위한 취지에서 제안된 것이다. 확장형 이타적 잠금(extended altruistic locking: XAL)기법은 AL 을 자취의 확장한 것으로 AL 이 근본적으로 안고 있는 반드시 기부된 객체만을 처리해야 한다는 제약을 완화한 기법이다. 본 논문에서는 분산 데이터베이스 환경하에서 장기 트랜잭션으로 인한 단기 트랜잭션의 대기현상을 최소화하도록 함으로써 동시성 제어의 정도를 높일 수 있는 새로운 확장형 이타적 잠금 기법인 양방향 기부기법(two-way donation locking: 2DL)을 제안하고 기존의 제어기법과 비교하였다. 모의실험에 의한 성능평가 결과 2DL 은 작업 처리율과 트랜잭션의 평균 대기시간 면에서 우수한 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 스테레오 영상 압축 시 흔히 사용되는 블록 정합 기법의 문제점인 블록화 에러를 줄일 수 있는 객체기반 블록 정합 기법(object based block matching algorithm : OBMA)을 제안한다. 제안된 OBMA 기법에서는 영상의 경계 정보(edge map)를 추출한 후 블록내의 경계선 정보의 유무를 가지고 영상을 각각의 객체로 나누어 객체별로 변이를 예측함으로써 기존 블록정합 기법에서 발생하던 경계부분에서의 블록화 에러를 줄일 수 있었다. 모의 실험 결과 기존의 블록 정합(block matching) 기법보다 주관적 영상 품질은 현저히 개선하면서도 유사한 성능의 PSNR을 유지할 수 있었다.
해상 선박의 안전을 위해 해저의 객체 및 장애물의 정확한 탐지를 위해 해저환경에서 감쇠현상이 비교적 적은 음파 기반의 소나가 널리 활용된다. 그러나 기존의 소나 영상 시뮬레이션은 고해상도의 영상, 잡음 처리, 해저지형과 객체 데이터 등의 방대한 데이터 처리로 인해 물체 탐지 및 식별을 위한 처리속도와 비용이 크게 증가한다. 이러한 문제를 최소화하기 위해서 해저지형, 객체 생성과 잡음 처리 모델을 Multi-Threading, SIMD 등 병렬처리를 적용하여 처리속도를 최적화 한다. 본 논문에서는 혼합된 병렬처리 방법을 적용하여 소나를 기반으로 해저 환경 시뮬레이션을 위한 모의 신호를 생성하는 성능을 향상시킨다. 병렬처리로 인해 개선된 성능을 순차처리에 따른 속도와 실험적으로 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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