최근 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크를 활용하여 새로운 서비스들을 개발하려는 노력이 진행 중이며, 이에 관련된 기술의 중요성도 급증하고 있다. 특히 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 저가의 경량 센서노드에서 측정한 미가공 데이터(raw data)를 사용하여 침입 물체의 실시간 탐지, 식별, 추적 및 예측하기 위한 디지털 신호처리 기술은 주요 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 자기 센서노드에서 측정한 자기 미가공 데이터를 사용하여 사람과 차량을 탐지할 수 있는 자기 센서 디지털 신호처리 알고리즘을 설계한다. 알고리즘의 주 목표는 감시정찰용 센서노드의 탐지 신뢰성을 높이기 위한 높은 침입물체 탐지 성공률(success rate)과 낮은 허위신고(false alarm) 횟수를 가지는 것이다.
영상취득 장치를 이용한 지능화된 감시 장치의 개발 기술 또한 발전하고 있다. 이 분야의 기술 영역은 감시하고 있는 장소에 어떤 사람이나 물체를 탐지하는 전경 분리 기술과 사람이나 물체의 이동 경로를 파악하는 추적 기술로 나뉜다. 본 논문에서는 이동체를 탐지하는 기술로서 잡음이나 조도의 변화에 비교적 안정적인 엔진개발을 위한 개선된 알고리즘을 제안한다. 논문의 제안 알고리즘은 사람이나, 동물, 또는 비교적 저속 운행 중인 차량 등의 탐지에 적합한 모델로서, 조도의 변화나 잡음에 안정적이면서 실시간 처리가 가능한 방법을 고안하는 데 주안점을 두고 있다.
본 논문은 정찰용 하드웨어와 소프트웨어를 설계하고 제작하여 캔위성 플랫폼과 지상국에 탑재 후 기능을 검증한 내용을 다루고 있다. 주요 정찰 임무는 크게 2가지로 구성되는데, 레이더와 GPS, IMU 센서를 이용해 주변 지형을 3D로 렌더링하는 지형탐색과 광학 카메라 영상분석을 통한 실시간 주요 물체 검출이다. 그리고 캔위성 시스템의 완성도를 높이기 위해 GUI 소프트웨어를 통해 데이터 분석효율을 향상하였다. 구체적으로 지형정보와 물체 탐지정보를 실시간으로 지상국에서 확인할 수 있는 소프트웨어를 제작하였으며, 비정상패킷 예외처리와 시스템 초기화 기능을 통해 임무 실패를 방지하였다. 통신계는 LTE와 AWS 서버를 통한 통신을 메인 채널로 사용했고, 보조 채널로 지그비를 사용하였다. 완성된 캔위성을 로켓 발사 방식과 드론 탑재 방식으로 공중 낙하 실험하였다. 실험 결과, 지형탐색과 물체 검출 성능이 우수하였으며, 모든 결과를 실시간으로 처리 후 지상국 소프트웨어에 성공적으로 시현하였다.
졸업 조건 만족을 위한 졸업 작품 제작과 제작된 작품의 공학 논문 체계로 서술해야 하는 졸업 논문 제출 규정에 따라 전공단위에서 이루어진 절차의 개요를 제시하고, 개선에 필요한 사항을 제안한다. 설계 내용은 재난 지역의 인원이나 물체를 탐지하기 위한 소형 무인기 구성에 관한 것이다. 적외선 센서와 GPS를 소형 무인기인 드론에 탑재하고, 블루투스 통신을 이용하여 드론을 조종한다. 조종되는 드론이 구조 대상물을 탐지하고, 드론에 탑재된 GPS를 이용하여 실시간으로 탐지한 대상물의 위치를 수신하는 대상물 탐지용 드론을 설계하고 제작한다. 실험결과로 3~4 m 범위의 구조 대상물 탐지가 가능했고, 위치값을 실시간으로 전송하는 것을 확인했으며, RF 통신을 이용하여 통신 거리를 증가시킬 계획이다.
본 논문에서는 보안 및 감시 시스템 분야에 적용할 수 있는 실시간 객체 탐지 및 추적 알고리듬을 제안한다. 구현된 시스템은 객체 탐지 단계, 객체 추적 단계로 구성되었다. 객체탐지에서는 정화한 객체의 움직임 검출을 위한 향상된 검출 방법인 적응배경 차분법과 적응적 블록 기반 모델을 제안한다. 객체추적에서는 칼만 필터에 기반한 다중 물체 추적 시스템을 설계하였다. 실험결과 이동객체의 움직임을 추정할 수 있었고, 추적 과정에서도 다수의 객체를 잃어버리지 않고 정상적으로 추적할 수 있었다. 또한 원거리 탐지 및 추적에서 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 양식어장을 보호하기 위한 어장 탐지 시스템의 개발에 대해 논의한다. 어장탐지시스템(FDS)은 어장에 침입하는 도적 선박을 실시간으로 식별하고 어장의 위치변동 등을 파악한다. 어장으로의 접근 물체탐지 및 적아식별을 행하기 위해 저가이면서 대역의 레이더 응답기능을 갖는 어장작업선용 AIS(F-AIS)를 개발하여 소형어선 등의 식별기능에 이용하고자 한다.
본 논문에서는 양식어장을 보호하기 위한 어장 탐지 시스템의 개발에 대해 논의한다. 어장탐지시스템(FDS)은 어장에 침입하는 도적선박을 실시간으로 식별하고 어장의 위치변동 둥을 파악하는 기능을 갖는다. 본 연구에서는 어장에 접근하는 물체탐지 및 적아식별을 위해 저가이면서 대역의 레이더 응답기능을 갖는 어장작업선용 AIS(F-AIS)를 개발하여 소형어선 등의 식별기능에 이용하고자 한다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크를 활용하여 새로운 서비스들을 개발하려는 노력이 진행 중이며, 이와 관련된 기술의 중요성도 급증하고 있다. 특히 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 저가의 경량 센서노드에서 측정한 미가공 데이터(raw data)를 사용하여 침입 물체의 실시간 탐지, 식별, 추적 및 예측하기 위한 디지털 신호처리 기술은 주요 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 소리센서 노드에서 측정한 소리 미가공 데이터를 사용하여 차량을 탐지할 수 있는 소리센서 디지털 신호처리 알고리즘을 설계 및 구현 한다. 알고리즘의 주 목표는 감시정찰용 센서노드의 탐지 신뢰성을 높이기 위한 높은 침입물체 탐지 성공률(success rate)과 낮은 허위신고(false alarm) 횟수를 가지는 것이다. 성능평가 결과에 의하면 제안한 AMIDA 알고리즘은 90% 이상의 탐지 성공률과 2 회 이하의 허위신고 횟수를 가지는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 개선된 영역기반의 패턴매칭 기법을 사용하여 이동물체의 탐색과 검출을 수행하였다. 시간에 따라 변화하는 이동물체의 안정된 추적을 위해 매 영상 프레임마다 이동물체의 윤곽선을 탐지하여 다음 영상에서의 템플릿으로 사용하기 위해 갱신하였으며, 패턴매칭의 연산속도 향상을 위해 패턴 정합률에 따라 영상을 다른 비율로 압축하여 추적하는 방법을 제안하였다. 기존의 영상파일을 사용하여 시뮬레이션 한 결과 이동물체의 검출과 추적에 양호한 동작을 보여주었으며 제안된 방법의 실시간 동작 가능성을 조사하였다.
본 논문에서는 계층적 디지털 알고리즘과 광 BPEJTC를 이용하여 주시각을 제어함으로써 이동표적을 적응적으로 추적할 수 있는 새로운 광-디지털 스테레오 물체추적 시스템을 제안하였다. 즉, 제안된 시스템에서는 먼저, 순차적인 입력영상으로부터 배경정합을 통해 표적을 탐지하고 이어서, 영상 차분 필터, 논리곱 연산 및 모폴로지 필터를 이용하여 구성된 표적 투영마스크를 이용하여 표전물체를 영역화한 다음 최종적으로 광 BPEJTC(binary phase extraction joint transform correlator)를 이용하여 표전물체의 위치정보를 추출해 냄으로써 이를 이용한 실시간적 카메라 주시각 제어 및 물체추적이 가능한 새로운 광-디지털 스테레오 물체추적 알고리즘을 제시하였다. 또한, 본 논문에서 새로이 제안된 표적물체 추출 및 카메라 주시각 제어 알고리듬의 광학적 구현을 통해 적응적 스테레오 물체 추적시스템의 실시간적 구현 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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