논 농사 지역에서 지하수 함양량을 산정하기 위해 추적자를 이용한 실험을 실시하였다. 물의 부피와 농도 변화를 측정하였으며 용질의 mass balance와 물수지 균형 식에서 도출한 수치 모델을 이용하여 증발량과 침투량을 계산하고자 하였다. 이를 이용하면 논물의 농도와 부피 변화를 측정함으로서 논 농사지역에서 지하수 함양량을 손쉽게 구할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 능동형상모델(Active Shape Model: ASM)을 사용하여 손바닥의 형상을 추출하고 경계형상을 추적하기 위한 방법을 제안한다. 먼저, 경계추적을 위한 초기위치를 입력하기 위해 컬러영상에서 피부색영역의 위치 정보를 통해 중심점을 찾고 그 값을 통해 ASM을 이용하여 손바닥의 영역을 찾는다. ASM은 다양한 경계형상의 학습을 통해 평균값과 형상의 지배적 변형을 나타내는 형상벡터를 추출하기 위한 방법론이며 생체조직과 같은 형상이 일정하지 않고 평균형상을 기준으로 변화하는 형상의 외형을 추출, 추적하기에 적합한 기술이다. 본 논문에서는 피부색 특징을 이용하여 초기 손바닥의 위치를 찾고 이러한 위치정보를 이용하여 손 경계형상의 변화를 추적하는 방법을 실험을 통해 검증하였다
본 논문에서는 비디오 지리정보시스템 구축을 위해 특징점을 이용한 객체 추적 알고리즘을 제안한다. 기존의 특징점을 이용한 객체 추적 알고리즘은 카메라의 움직임이 배제된, 즉 배경이 고정된 영상에서 객체의 특성을 이용한 방식으로, 운행중인 차량에 부착된 카메라에서 획득한 영상에서는 배경이 움직이므로 객체를 정확하게 추적하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 연속된 카메라 영상에서 모션벡터를 이용해 시간에 따른 객체의 변화율을 유도하고 유도된 변화율을 이용하여 객체 추적 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 카메라가 장착된 2 족 보행 로봇을 이용한 얼굴 검출 및 추적 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 PCA(Principal Component Analysis) 기반의 시스템으로서 얼굴을 검출하기 위해 먼저, 스킨칼라 정보와 모션 정보를 사용하고, 그 이후에 PCA 를 사용하여 스킨칼라 영역에서 실제 얼굴이 있는지를 검증 한다. 새로 검출된 얼굴과 이전에 추적되는 얼굴 사이의 동일성은 Eigenspace 상에서의 Euclidian distance 를 사용하여 검증한다. 2 족 보행 로봇이 얼굴을 추적하기 위해서는, 검출된 얼굴 영역이 카메라 스크린 중심 영역에 계속 유지되도록 로봇의 움직임을 조절해 간다. 제안된 시스템은 움직임이 많고, 조명 변화나 배경의 변화가 심한 환경에서도, 얼굴을 잘 검출하고 추적 하였으며, 다른 2 족 보행 시스템이나 인간과 로봇의 상호작용을 위한 제스처 인식 시스템으로의 확장도 가능하다.
본 논문은 움직임 추정기법 중의 하나인 차영상 분석 기법을 기반으로한 이동 물체 추적 시스템을 제안한다. 실세계와 같은 복잡한 환경에서의 적응성을 높이기 위해 동적인 배경 추출 방법을 제안하고, 이를 바탕으로한 차영상 분석 기법을 이용하여 이동 물체를 탐지한 후 개선된 인공신경망의 경쟁학습 모델인 ART2 학습알고리즘을 이용하여 추적한다. 또한 이동 물체의 평가도 값이 아닌 RGB 컬러정보를 이용한 물체의 특징 벡터를 구한다. 이러한 특징 벡터들은 이동 물체의 모양이나 명암의 변화를 반영한다. 이러한 정보의 변화에 적응성을 갖게 하기위해 개선된 ART2를 사용한다. 그리고 실제 환경에서 보행자를 탐지, 추적하는 실험 결과 Gray 영상보다 정확한 추적이 가능하였다.
실세계환경에서 물체를 추적하는 기술은 영상의 지속적인 변화 및 영상데이터 방대함과 처리속도의 문제로 인하여 해결하기 어려운 문제이다. 특히 해상과 같은 환경에서는 더욱 어려운 현실이다. 본 논문에서는 복잡한 환경에서 물체를 추적하고 탐지하기 위한 방법으로 자기조직화 신경망을 사용하여 구성하였다. 본 논문에서의 접근 방법은 코호넨의 자기 조직화 신경망 분석 기법과 영역확장 기법 및 에너지 최소화함수를 이용하여 물체 추적시스템을 구성하였다. 자기조직화 신경망은 하나의 프레임 내에서 이동하는 물체의 중심점을 탐지할 수 있다. 그리고 연속적인 영상에서 이전에 탐지되어진 뉴런의 위치를 이용하여 물체를 추적할 수 있다. 자기조직화 신경망을 이용한 물체 추적의 실험결과 다양한 환경의 변화에서도 물체의 추적이 가능함을 알 수 있었다.
최근에 지능형 로봇분야에서 주위 카메라를 기반으로 실시간으로 환경인식 및 물체 추적 등 다양한 분야에서 연구가 활발히 진행되고 있다. 환경인식 및 물체 추적은 결국 배경과 관심물체를 분리하는 것이라고 볼 수 있는 데, 차 연산을 이용하여 물체의 움직임만을 배경으로 분리하는 방법과 물체인식을 통해 배경으로부터 분리하여 추적하는 방법에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 배경과 물체 사이에서 변화하는 색상의 변화를 퍼지기법을 이용하여 물체를 배경과 분리하여 실시간으로 물체를 추적하고자 한다. 실시간 물체 추적을 위해 전체영상에 대한 전역적 탐색을 통해 여러 후보 물체 중 관심물체를 배경에서 추출 후, 추출된 물체의 크기에 따른 지역탐색을 통하여 물체를 추적하는 방법이다. 그리고 본 논문에서는 ARM 프로세서를 이용한 카메라시스템을 제작하여 실시간으로 영상분활을 실험하였다.
시선 위치 추적이란 사용자가 모니터 상의 어느 지점을 쳐다보고 있는 지를 파악해 내는 기술이다. 시선 위치를 파악하기 위해 본 논문에서는 2차원 카메라 영상으로부터 얼굴 영역 및 얼굴 특징점을 추출한다. 초기에 모니터상의 3 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점들은 움직임의 변화를 나타내며, 이로부터 카메라 보정 및 매개변수 추정 방법을 이용하여 얼굴특징점의 3차원 위치를 추정한다. 이후 사용자가 모니터 상의 또 다른 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치는 3차원 움직임 추정방법 및 아핀변환을 이용하여 구해낸다. 이로부터 변화된 얼굴 특징점 및 이러한 얼굴 특징점으로 구성된 얼굴평면이 구해지며, 이러한 평면의 법선으로부터 모니터 상의 시선위치를 구할 수 있다. 실험 결과 19인치 모니터를 사용하여 모니터와 사용자까지의 거리를 50∼70cm정도 유지하였을 때 약 2.08인치의 시선위치에러 성능을 얻었다. 이 결과는 Rikert의 논문에서 나타낸 시선위치추적 성능(5.08cm 에러)과 비슷한 결과를 나타낸다. 그러나 Rikert의 방법은 모니터와 사용자 얼굴까지의 거리는 항상 고정시켜야 한다는 단점이 있으며, 얼굴의 자연스러운 움직임(회전 및 이동)이 발생하는 경우 시선위치추적 에러가 증가되는 문제점이 있다. 동시에 그들의 방법은 사용자 얼굴의 뒤 배경에 복잡한 물체가 없는 것으로 제한조건을 두고 있으며 처리 시간이 상당히 오래 걸리는 문제점이 있다. 그러나 본 논문에서 제안하는 시선 위치 추적 방법은 배경이 복잡한 사무실 환경에서도 사용가능하며, 약 3초 이내의 처리 시간(200MHz Pentium PC)이 소요됨을 알 수 있었다.
무선 링크를 사용하는 모바일 기기는 모바일 기기의 이동 혹은 무선 링크의 충돌, 부족한 대역폭등 모바일 기기의 외적 환경 변화에 의해 잦은 단절과 실패를 겪게 된다. 이러한 환경 변화를 예측할 수 있다면, 모바일 기기 내의 어플리케이션이 상황에 따른 적절한 대응을 할 수 있다. 본 논문에서는 어플리케이션이 링크의 환경 변화에 적응할 수 있도록, 링크의 상태 정보를 이용하여 상태를 예측할 수 있는 가중치 알고리즘과 상태 변화의 정도를 추정할 수 있는 기울기 값을 이용한 Watermark 기반의 링크 상태 추적 알고리즘을 제안한다.
본 논문은 도로상에 고정된 카메라의 영상에 들어오는 여러 대의 차량을 추적(tracking)하기 위한 시스템에 대하여 연구하고자 한다. 제안된 차량 추적 시스템은 주변 환경 변화에 따른 배경 이미지 처리를 위하여 적응적 배경 모델(Adaptive Background Model)을 이용한 배경 영상과 연속되어 들어오는 입력 영상과의 차 영상을 이용한 차량 추출 부분과 칼만 필터를 이용하여 효과적으로 위치를 추적하기 위한 차량 추적 단계로 나누어 진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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