다시점에서의 다중 객체 추적은 여러 분야에서 연구되고 있다. 다시점 영상 추적은 두 객체가 서로 근접하면 하나로 인식하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 방법으로 능동형태모델(active shape mode: ASM)을 들 수 있다 ASM은 훈련집합을 이용하여 다른 객체에 가려진 목표 객체를 추적할 수 있다. 본 논문에서는 겹쳐진 객체를 추적하기 위해 ASM 기반의 다시점 추적 알고리듬(Multi-view tracking using ASM: MVTA)에 대해서 제안한다. 제안된 추적 방법은 (i) 영상 획득, (ii) 객체 추출, (iii) 객체 추적, 그리고 (iv) 현재 형태의 업데이트, 4가지 단계로 나눌 수 있다. 첫 번째 단계에서는 여러 대의 카메라를 사용해서 다시점 영상을 획득하며, 두 번째 단계에서는 객체를 배경으로부터 분리하며, 겹쳐진 객체로부터 목표 객체를 분리해낸다. 세 번째 단계에서는 추적을 위해 ASM을 사용하며, 마지막 단계인 네 번째 단계는 현재 입력 영상의 업데이트이다. 실험결과 제안한 MVTA는 겹쳐진 객체를 추적 시에 생기는 문제에 대해서 향상 된 결과를 보여준다.
위상배열 안테나 레이다에서는 기계적 관성에 관계없이 레이다 빔의 신속한 조향이 가능하기 때문에 측정을 원하는 목표와 그 목표에 대한 측정시간, 측정표본속도를 선택적으로 취할 수 있게 된다. 이 논문에서는 주어진 측정 파라미터에 대해 이러한 위상배열 레이다 시스템을 위한 3차원 가변 포본화 빈도 추적 필터를 설계했다. 이 추적 필터는 추적목표의 탐지확률을 적정한 값 이상으로 유지하기 위해서 목표의 각도 예측오차를 안테나 빔 폭의 일정한 비율이내로 줄일 수 있어야 한다. 여기서 설계한 추적 필터는 이러한 요구를 만족하는 범위에서 표본화 빈도를 낮출 수 있도록 목표까지의 거리와 기동에 따라 표본화 빈도를 선택하게 된다. 이 추적 필터설계의 타당성은 여러가지 기동목표에 대한 수치실험을 통해 확인했다.
본 논문에서는 로봇의 목표물 추적을 위하여 SVM을 이용한 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 유효성을 보이기 위해 본 논문에서는 두 대의 로봇과 장애물 그리고 하나의 목표물로 정하고, 각각의 로봇이 숨겨진 목표물을 찾아내는 실험을 가정하여 무작위, DBAM과 AMAB의 융합 모델, 마지막으로는 본 논문에서 제안한 SVM과 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘을 이용하여 실험을 수행하고, 이 3가지 방법을 비교하여 본 논문의 유효성을 검증하였다.
최근의 연구에서 Li, Brenner, Cornelissen과 Kim (2002)은 추적 눈 운동 동안의 2차원 모양지각이 망막에 형성된 이미지 내용을 그대로 반영한다는 것을 보여 주었는데, 이러한 연구는 2차원 모양판단에 있어서 망막 외 정보가 전혀 고려되지 않았음을 시사한다. 이와 같은 실험실 연구와 달리, 실제 생활에서 2차원 모양지각의 왜곡은 대부분의 경우에 발생하지 않는데, 가능한 한 가지 이유는 실험실 연구에서 사용된 자극의 경우에 참조대상이 존재하지 않는데 비하여, 실제 생환에서는 다양한 참조대상이 목표대상의 주변에 존재하기 때문이다. 목표대상과 참조대상의 상대적인 위치관계는 추적 눈 운동 동안에 망막에서도 그대로 유지되는데 시각체계가 이러한 안정적인 관계를 목표대상의 모양을 지각할 때에 이용할 가능성이 있다. 본 연구에서는 다양한 참조대상을 이용하여 이러한 가능성을 검증하였다. 흥미롭게도, 추적 눈 운동 동안에 참조대상이 목표대상 주위에 존재할 때에도 모양지각 왜곡이 관찰되었는데, 왜곡의 양은 참조대상이 존재하지 않을 때에 비하여 감소하였다. 참조대상의 효과는 참조대상과 목표대상의 거리에 비례하였다. 이러한 실험결과는 추적 눈 운동 동안의 2차원 모양지각에 참조대상 정보가 이용되지만, 참조대상에 대한 정보만으로는 실제생활에서의 안정적인 모양지각을 설명할 수 없음을 시사한다.
최근 가정용 로봇 연구가 활발히 진행됨에 따라, 가정과 같은 다이내믹한 환경에서 로봇이 목소리를 포함한 음원에 반응하고 그 위치를 정확히 찾아가는 것이 매우 중요해지고 있다. 인간이 목표물에 도달하기 위해 경로를 선택할 때, 그 목표물이 소리인 경우는 현재 위치에서 음원의 방향을 추적한다. 또한 그 목표물의 위치가 지도로 주워질 경우에는 현재 위치와 목표물의 절대적 방위를 기준으로 추적한다. 본 논문에서는 이처럼 사람이 다른 사람의 목소리를 듣고 반응하거나 어떤 방향으로 가고자할 때 소리가 나는 방향이나 지도를 통해 대략 자신만의 방위를 만드는 것에 착안하여, 지능형 모바일 로봇에 음원추적 장치와 전자나침반을 장착함으로써 음원의 방향 또는 절대 방위를 기준으로 목표물을 찾아가는 알고리즘을 제시하고자 한다.
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 목표물 추적 및 목표물 명중을 위한 사격을 할 수 있는 자율이동로봇의 설계 및 제작에 관하여 기술한다. 여기서는 목표물의 이동을 추적할 수 있도록 팬-틸트(pan-tilt)를 제어한다. USB 웹갬(web cam)영상에서 대상체의 특징을 추출하고, 추출한 특징으로부터 시각구동장치의 이동 위치 및 방향을 결정하기 위한 퍼지논리시스템을 설계한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 유용성을 검증하고, 이를 실제 자율이동로봇의 시각구동장치에 적용하여 타당성을 입증한다.
본 논문은 쿼드로터형 무인 비행체를 비전센서를 이용한 목표 추적 위치 제어기 설계하였고, 이를 시뮬레이션 및 실험을 통해서 확인하였다. 우선 제어기 설계에 앞서 쿼드로터의 동역학 분석 및 실험데이터를 통한 모델링을 수행하였다. 이때, 모델의 계수들은 실제 비행 데이터를 이용한 PEM(Prediction Error Method)을 이용하여 얻었다. 이 추정된 모델을 바탕으로 LQR(Linear Quadratic Regulator) 기법을 이용한 임의의 목표를 따라가는 위치 제어기를 설계하였으며, 이때 위치 정보는 비전센서의 색 정보를 이용한 Color Tracking기능을 이용하여 쿼드로터와 물체의 상대적인 위치를 얻어내었고, 초음파 센서를 이용하여 고도 정보를 얻어 내었다. 마지막으로 실제 움직이는 물체의 추적 제어 실험을 수행하여 LQR 제어기 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 목적 지향 대화 시스템을 위한 대화 상태 추적 시스템과 사용자 시뮬레이터를 설계 및 제안한다. 사용자 시뮬레이터는 작성된 대화 상태 추적 시스템을 평가하기 위한 용도로 사용된다. 본 논문에서 제안하는 대화 상태 추적 시스템은 대화 기록과 함께 사전에 학습된 대화 기록 및 규칙/통계 기반 추론 시스템의 추론 결과를 입력으로 받는다. 그리고 입력된 발화 기록 중 마지막 사용자 발화의 사용자 목표와 개체명 그리고 다음 시스템 발화의 화행을 추론한다. 또한, 작성된 대화 상태 추적기의 성능을 평가하고 분석하기 위해, 주어진 환경에서 시스템과 대화를 수행하며 대화 시스템의 성능을 평가하는 사용자 시뮬레이터를 구현 및 적용하였다. 본 연구에서 수행된 실험과 분석을 통해, 규칙 및 통계 기반의 기반 시스템을 이용해 목표 시스템의 성능 개선이 가능함을 보인다. 또한, 제안하는 사용자 시뮬레이터는 규칙과 통계를 이용해 평가 코퍼스 없이 여러 상황에 대해 대화 시스템의 성능을 평가할 수 있다.
Wireless Sensor network를 이용하여 객체를 추적하는 방법에 대해 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 연구는 객체 추적에 사용되는 방법에 따라 에너지의 양과 추적의 정확도 사이에 존재하는 상관관계를 관찰하고, 움직임 예측 방법에서 에너지 소비량을 최소화할 수 있음을 확인하였다. 추적에 사용되는 에너지는 센서노드가 객체를 감지하기 위해 소모하는 것이며, 추적의 정확도는 객체의 실제위치와 감지에 의해 계산된 위치의 차이이다. 몇 가지 추적방법과 파라미터의 조절에 따라 추적의 정확도와 소비되는 에너지의 양에 차이가 있고, 움직임 예측 알고리즘을 사용할 때 가장 좋은 에너지 효율을 얻을 수 있었다. 또한 가속도를 고려한 움직임 예측 알고리즘의 개선을 통해 더 나은 정확도와 에너지 효율을 기록하였다. 시뮬레이션 결과 움직임 예측 알고리즘에서 목표의 미래위치에 따라 노드를 활성화시키는 범위는 예측 알고리즘이 정확할 경우 센서 노드의 감지범위 정도로 제한하는 것이 유리함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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