본 연구에서는 수중에서 진행하는 물체에서 전달되는 방사신호의 주파수스펙트럼으로부터 추출되는 토널과 주파수선과 같은 협대역 특징을 이용하여 미지의 다중 수중 이동물체를 효율적으로 판별하고 추적하기 위한 알고리즘을 제시한다. 제안한 알고리즘은 계층 구조의 신경망으로 구성된다. 조향 방위각에 대한 광대역에너지와 방위별 협대역 에너지를 검출하여 미지의 수중이동물체의 출현 방위각을 추정하고 이를 토대로 물체를 추적하는 기존의 기법으로는 물체들이 서로 인접하거나 교차하는 경우에 추적에 실패할 가능성이 높다. 그러나 제안한 알고리즘을 사용하여 실제 신호를 포함하는 시뮬레이션 시나리오에 대해 물체 추적 실험을 행한 결과, 특히 인접하거나 교차하는 물체들의 추적에 성공적인 성능을 나타내었다.
3차원 공간에서 물체들의 정확한 자세 예측은 실내외 환경에서 장면 이해, 로봇의 물체 조작, 자율 주행, 증강 현실 등과 같은 많은 응용 분야들에서 폭넓게 활용되는 중요한 시각 인식 기술이다. 물체들의 자세 예측을 위한 과거 연구들은 대부분 각 인식 대상 물체마다 정확한 3차원 CAD 모델을 요구한다는 한계점이 있었다. 이러한 과거 연구들과는 달리, 본 논문에서는 3차원 CAD 모델이 없어도 RGB 컬러 영상들만 이용해서 미지 물체들의 자세를 예측해낼 수 있는 새로운 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델은 적응형 깊이 추정기인 AdaBins를 이용하여 스스로 미지 물체 자세 예측에 필요한 각 물체의 깊이 지도를 효과적으로 추정해낼 수 있다. 벤치마크 데이터 집합들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 유용성과 성능을 평가한다.
본 논문에서는 지상의 광학 관측 시스템에서 미지 우주물체를 짧은 주기로 촬영할 때의 연속 추적 가능성을 확인해 본다. 저궤도영역으로 한정된 대상 표적에 대해 모의 관측 데이터를 생성하였고, 표적특성을 고려하여 예측 오차의 성능지수를 설정하였다. 칼만 필터를 이용하여 표적의 다음 위치를 예측하였고, 등속도/등가속도 표적 기동 모델이 미지 우주물체의 방위각/고도각 두 축에 적용되었다. 몬테카를로 시뮬레이션을 수행한 결과, 최대 비선형구간의 최대 오차 비율이 2% 미만으로 나타나 연속적인 추적을 보장할 수 있다고 판단할 수 있었다. 등가속도 모델이 케이스별 예측 오차값의 변화가 적어서, 미지 우주물체의 추적에 더 적합하였다. 이러한 분석은 광학 관측을 이용한 미지 우주물체 궤도 결정의 기초를 제공할 수 있다.
3차원 물체의 탐지와 자세 추정은 실내외 환경에서 장면 이해, 로봇의 물체 조작 작업, 자율 주행, 증강 현실 등과 같은 다양한 응용 분야들에서 공통적으로 요구되는 매우 중요한 시각 인식 기술이다. 깊이 지도를 요구하는 기존 연구들과는 달리, 본 논문에서는 RGB 컬러 영상만을 이용해 미지의 물체들, 즉 3차원 CAD 모델을 가지고 있지 않은 새로운 물체들을 탐지해내고, 이들의 자세를 추정해낼 수 있는 새로운 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 최근 빠른 속도로 발전하고 있는 깊이 추정 기술을 이용함으로써, 깊이 측정 센서 없이도 물체 자세 추정에 필요한 깊이 지도를 컬러 영상에서 구해낼 수 있다. 본 논문에서는 벤치마크 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 제안 모델의 유용성을 평가한다.
MRI 스캔시 화상평면내에서 촬상대상물체의 회전은 MRI 신호에 위상오차와 불균일 표본화를 일으킨다. MRI 신호의 위상오차와 불균일 표본화에 대한 문제의 모델은 화상평면내 임의 중심과 원점에 관한 회전운동에 의해 열화된 MRI 신호들사이에 위상차가 존재함을 나타낸다. 이에 아티팩트가 포함된 MR 화상의 화질을 개선하기위해서 다음과 같은 방법을 제안한다. 우선, 2차원 회전운동의 회전각은 이미 알려져 있고, 회전중심의 위치가 미지인 경우에 대해 위상보정에 기초한 아티팩트를 보정하는 알고리즘과, 다음으로, 회전중심과 각도가 모두 미지인 2차원 회전운동에 대해 아티팩트를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 이때, 미지 운동 파라메타를 예측하기위해 촬상대상물체의 경계바깥쪽에서 이상적인 MR 화상의 에너지는 최소가 되고, 촬상대상물체의 회전이 존재할 때 측정된 에너지는 증가한다는 성질을 이용한다. 이러한 성질을 이용해서 각 위상부호화 단계에서 미지의 회전각 크기를 추정하기위한 평가함수가 도입된다. 최종적으로 시뮬레이션 화상 및 실제화상에 적용해서 제안한 본 방법의 유효성을 확인한다.
본 논문에서는 한 쌍의 수동소나를 이용하여 미지의 잠항물체의 존재 유무를 확인하고 각 센서에 도달하는 시간지연의 차를 평가하는 Detection과 Tracking 알고리즘을 연구한다. 이 과정에서 이동하는 표적의 속력에 의한 도플러효과를 보상하는 2차원 확률분포 함수를 적용함으로 보다 정확한 결과를 도출한다. 관측신호의 Cross-Correlation과 Bayesian Method를 이용하여 계산한 시간지연과 도플러효과 비의 이차원 Likelihood 함수로부터 사후확률 (Posterior Probability)을 구하여 발견 평가와 추적을 수행한다.
전기 임피던스 단층촬영법(electrical impedance tomography, EIT)은 미지의 내부 저항률 분포를 갖는 물체 주위에 특수하게 제작된 전극을 여러 개 배치하고 적절하게 설계된 전류를 주입하여 이에 따른 인가전압을 물체 경계에서 측정한 후 이를 근거로 EIT의 영상복원 알고리즘에서 물체 내부의 미지의 저항률 분포를 재구성하는 기술이다. 전기 임피던스 단층촬영법의 영상복원 과정은 비선형 방정식으로 기술되며, 그 해석적인 해를 구하기가 매우 어려우므로 수치적인 방법으로 근사해를 구한다. 본 논문에서는 EIT 영상복원 방법으로 동시 인자변환 확률적 근사화(simultaneous perturbation stochastic approximation, SPSA) 방법을 제안한다. SPSA 방법을 이용한 EIT 영상복원의 성능을 컴퓨터시뮬레이션을 통해 살펴보고 기존의 mNR 방법에 의해 얻어진 결과와 비교 분석하도록 한다.
본 논문에서는 fuzzy 추론에 의한 중복물체인식에 관해 연구하였다. 영상은 다각형 근사방법을 이용하여 선형선소들의 집합으로 변환되었으며 각 선형선소는 물체의 경계점으로부터 추출된 국부특징점으로 구성되었다. 또한 추출된 특징량을 정보의 불확실성을 나타내는 fuzzy 개념과 대응시킨 fuzzy화 데이터로 나타내었으며, 미지영상에 있어서 모델의 인식은 모델영상으로 부터 생성된 생성규칙을 이용하여 fuzzy 추론에 의해 이루어졌다. 실험을 통하여 불확실성의 정도 변화에 따른 인식 결과의 변화를 고찰하였으며, 120개의 모델이 포함되어 있는 30개의 미지영상에 대해 92.5%의 인식률을 얻었다.
본 연구에서는 기존 개발된 이족보행 로봇의 자율 보행 및 지능화론 위하여 다양한 센서 시스템을 구성하여 이족보행 로봇에 적용하였다. 개발된 이족보행 로봇이 미지의 환경 내에서 지능적으로 원활한 자율 보행을 할 수 있도록 다양한 센서 시스템을 구성하였다. 센서들은 물체의 거리 측정 및 장애물을 회피하기 위해 초음파 센서, 적외선 센서를 적용하고, 대차물체의 탐색을 위해 비젼 시스템을 적용하였다. 또한 이족보행 로봇의 자세유지를 위한 자이로 센서와 보행시 로봇의 발바닥 착지 유무 및 바닥의 기울기 검출을 위한 압전 센서를 적용하였다.(중략)
광학관측 시스템에서, 미지의 우주물체의 궤도 정보를 얻을 수 있는 궤도 결정 방법에는, 균등한 시간 간격의 세쌍의 관측 값이 필요하다. 본 논문에서는 하나의 스트릭 영상의 정보를 이용하여, 세 쌍의 관측 값을 획득하기 위한 스트릭 추정 방법에 대하여 살펴본다. 우주 물체의 궤도에 따른 특성을 확인하고, 추정 성능을 평가하기 위하여, STK 프로그램을 이용하여 총 9가지 경우에 대한 위성 궤적 모의 관측 자료를 생성하였다. 하나의 스트릭 영상 정보로부터 수 초 후의 다음 스트릭 위치를 추정할 수 있는 세 가지 접근 방법을 적용하여 시뮬레이션을 수행하고, 추정 성능을 평가해 보았다. 선형 가정을 기본으로 하는 선형 벡터 방법과 Kalman Filter 방법은 비선형성이 커지는 부분에서 추정 오차도 함께 증가하는 경향을 보였으나, 최소자승 기법을 기반으로 한 다항식 커브 피팅을 통한 추정 방법은, 앞선 방법들 보다 오차 값이 작고 균일한 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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