본 논문에서는 기존의 모델 기반 추적 기법에서의 중심점 고정 문제를 해결하기 위한 비디오 프레임의 화소 정보와 골프채의 이동정보를 이용한 추적 알고리즘을 제안한다. 모델기반의 추적 기법은 골프채의 위치와 스윙 속도에 대한 정보를 4차, 6차 다항식 함수로 모델링하여 고정된 축을 중심으로 궤도를 계산해낸다. 실제 자세 교정이 필요한 골프 초심자의 경우 중심이 많이 움직이는 경우가 많으므로 중심점을 고정하여 스윙 케도를 모델링하는 모델 기반의 추적 기법을 직접 적용하기에는 어려운 문제점이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 프레임 간의 화소 정보를 이용하여 모션을 검출한 후, 검출된 모션으로부터 골프채가 평행인 두개의 직선으로 이루어져있다는 특성과 업스윙과 다운스윙 시 이동하는 골프채의 위치를 분석하여 클럽 헤드와 손의 위치를 추출해 낸다. 또한 얼굴의 중심점과 양 발을 잇는 직선의 중심을 추적함으로써 사용자의 중심점을 추적해낼 수 있다. 중심점의 이동정보에 종속되지 않는 강인함을 증명하기 위해 중심점의 이동이 큰 초심자의 데이터를 가지고 실험을 하였으며, 그 결과 실제 클럽 헤드와 손, 그리고 중심점의 궤도를 정확히 추적해 낼 수 있었다.
최근 농가의 사과 품질 선별 작업에서 인적자원의 한계를 극복하기 위해 합성곱 신경망(CNN) 기반 시스템이 개발되고 있다. 그러나 합성곱 신경망은 동일한 크기의 이미지만을 입력받기 때문에 샘플링 등의 전처리 과정이 요구될 수 있으며, 과도 샘플링의 경우 화질 저하, 블러링 등 원본 이미지의 정보손실 문제가 발생한다. 본 논문에서는 위 문제를 최소화하기 위하여, 원본 이미지의 패치 기반 그래프를 생성하고 그래프 트랜스포머 모델의 랜덤워크 기반 위치 인코딩 방법을 제안한다. 위 방법은 랜덤워크 알고리즘 기반 위치정보가 없는 패치들의 위치 임베딩 정보를 지속적으로 학습하고, 기존 그래프 트랜스포머의 자가 주의집중 기법을 통해 유익한 노드정보들을 집계함으로써 최적의 그래프 구조를 찾는다. 따라서 무작위 노드 순서의 새로운 그래프 구조와 이미지의 객체 위치에 따른 임의의 그래프 구조에서도 강건한 성질을 가지며, 좋은 성능을 보여준다. 5가지 사과 품질 데이터셋으로 실험하였을 때, 다른 GNN 모델보다 최소 1.3%에서 최대 4.7%의 학습 정확도가 높았으며, ResNet18 모델의 23.52M보다 약 15% 적은 3.59M의 파라미터 수를 보유하여 연산량 절감에 따른 빠른 추론 속도를 보이며 그 효과를 증명한다.
최근 LBS(Location-based Services)기술의 발달로 사용자의 위치를 보호하는 연구가 활발히 진행 되고 있다. LBS를 사용하기 위해서는 사용자의 정확한 위치 데이터를 LBS 서버에게 공개해야 한다. 그러나 사용자의 위치를 서버에게 공개하면 서버는 사용자의 위치를 파악할 수 있다. 또한 사용자의 위치 데이터가 지속적으로 서버에게 공개 된다면 질의자의 이동 궤적 또한 노출 될 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 GTC (Grid-based Trajectory Cloaking) 기법을 제안한다. GTC 기법은 사용자가 목적지 까지 경로와 사용자가 원하는 프라이버시 레벨 수준 (UPL : User's desired Privacy Level)의 그리드로 분할 한 뒤 클로킹 영역을 설정해 랜덤으로 질의한다. GTC 기법은 순차적인 궤적 k-익명화기법 보다 질의 처리 비용을 줄였고 출발지와 도착지를 알 수 없는 궤적을 생성해 궤적 노출 확률을 줄였다. 실험 결과를 통하여 제안 기법의 우수성을 증명하였다.
최근 무선방송 환경을 기반으로 하는 k-최근접(k-Nearest Neighbor) 질의처리가 활발히 연구되고 있다. 무선방송환경의 장점은 서버 내에 존재하는 불특정 다수에게 일괄적으로 질의처리를 할 수 있는 확장성을 가진다는 것이다. 그러나 기존의 k-NN 질의는 무선방송환경에 적용할 경우 탐색과정에서 백트래킹이 발생하여 질의처리시간이 증가하는 단점을 가진다. 본 논문은 무선방송환경에서 k-NN 질의를 효과적으로 처리하기 위하여 계층적 비트맵 기반 공간색인(Hierarchical Bitmap-based Spatial Index: HBI)을 제안한다. HBI는 비트맵 정보와 트리 구조를 이용하여 비트맵의 크기를 줄인다. 결과적으로 방송주기를 줄임으로써 클라이언트의 청취시간과 질의처리 시간을 줄일 수 있다. 또한 비트맵 정보를 활용하여 객체의 위치를 모두 파악할 수 있기 때문에 필요한 데이터를 선택적으로 청취할 수 있다. 본 논문에서는 HBI를 k-NN 질의에 적용하여 실험을 실시하고 성능평가에서 제안 기법이 우수함을 증명한다.
본 논문에서는 Inertial Navigation System (INS)와 Ultrasonic-SATellite (U-SAT)의 센서융합을 기반으로 100mm 이하의 정밀위치측정 시스템을 보여준다. INS는 자이로와 두 개의 엔코더로 구성되고, U-SAT는 네 개의 송신기와 한 개의 수신기로 구성하였다. 구성된 센서들은 정밀한 정밀위치측정을 위하여 Extended Kalman Filler (EKF)를 통해 센서들을 융합하였다. 위치측정의 성능을 증명하기 위해 본 논문에서는 로봇이 0.5 m/s의 속도로 주행한 실제 데이터(직진, 곡선)와 시뮬레이션을 통한 실험을 하였으며, 실험에 사용된 위치측정방법은 일반적인 센서융합과 INS 데이터만을 칼만 필터에 이용한 센서융합을 비교하였다. 시뮬레이션과 실제 데이터를 통해 실험한 결과, INS 데이터만을 칼만 필터에 이용한 센서융합이 더 정밀함을 확인할 수 있었다.
위치기반서비스(LBS; location based services)에서 사용자의 위치를 보호하는 연구가 많은 관심을 받아오고 있다. 특히 k-익명화(k-anonymity)를 이용한 연구가 가장 인기 있는 사생활 보호 기법이다. k-익명화란 k-1개의 다른 더미(dummy) 또는 클라이언트를 선택하여 클로킹 영역을 계산하는 기법을 말한다. 질의자는 신뢰할 수 없는 서버 또는 공격자에게 1/k의 확률로 자신의 위치 노출 확률을 줄일 수 있다. 그러나 더미가 사용자 주변에 밀집되어 있거나 질의자가 존재할 수 없는 곳에 더미가 생성된다면 질의자의 위치가 공격자에게 노출될 수 있다. 따라서 본 논문에서 우리는 실제 도로환경을 고려해서 더미를 생성함으로서 사용자의 위치보호를 높일 수 있는 시스템 모델과 알고리즘을 제안한다. 실험 결과를 통하여 제안기법의 우수성을 증명하였다.
자동차 산업은 전 세계적으로 매출액이 1조 달러가 넘고 1천만 명 이상을 고용하고 있는 세계최대 제조업으로서, 약 2만 여개의 부품으로 완성되는 복합적 성격의 대표적인 산업이며 자동차 조립공정은 도장된 차체에 약 3천여 종의 내장, 계기판, 시트, 유리, 엔진, 트랜스미션, 차축 등의 유닛(Unit)을 조립하는 노동집약적 공정으로, 타 공정에 비해 자동화 비율이 가장 낮은 특징을 가지고 있다. 또한, 현재의 자동차 조립공정은 작업자의 조립작업에 대한 실시간 모니터링이 이루어지고 있지 못한 실정으로, 작업자의 작업 공구위치 측정시스템의 도입을 통해 공구의 위치를 실시간으로 파악하고 분석하여 일관된 작업 순서를 지시하면서 작업의 누락 및 가감을 체크한다면, 자동차 제조공정에서 발생할 수 있는 불량을 사전에 차단하여 조립공정의 생산성 및 품질향상을 이룰 수 있다. 따라서 본 논문에서는 작업자의 작업공구 위치 측정 시스템의 도입을 통해 일관된 작업 순서를 지시하면서 작업의 누락 및 가감을 체크하고, 제조공정에서 발생할 수 있는 조립불량을 사전에 차단하여 조립공정의 생산성 및 품질향상을 이룰 수 있는 실시간 공구 위치추적 시스템의 구성을 위하여 UWB(Ultra Wide Band) 무선측위를 활용한 공구의 실시간 위치추적시스템을 개발하고 그 효용성을 증명하고자 한다.
2011년 배우식 등은 해시함수 기반의 새로운 저비용 RFID 상호인증 프로토콜(NLMAP)을 제안하였다. 그들은 난수 발생 등 연산량을 최소화하며, 상호인증으로 재전송 공격, 스푸핑 공격, 트래픽 공격, 도청 공격 등에 안전하기 때문에 RFID 시스템에 적용 시 제작비의 절감 및 보안성이 우수한 장점이 있다고 주장하였다. 그러나 그들의 주장과는 달리 도청 공격으로 해시된 태그의 고유 식별 정보 H(IDt)를 획득할 수 있다. 그리고 공격자가 획득한 H(IDt)를 이용하여 위치추적과 스푸핑 공격이 가능함을 본 논문에서 증명한다. 더 나아가 해시함수와 CRC코드를 이용한 상호인증 프로토콜을 제안한다. 그리고 제안 프로토콜이 NLMAP보다 다양한 공격에 안전하고 연산량 측면에서 효율적임을 증명한다.
항공기 구조물 표면에 발생하는 외부 충격은 크랙과 같은 손상을 발생시킬 수 있으며 이는 차후 큰 결함을 야기하기 때문에 충격과 손상을 탐지하고 위치를 추정하는 것은 구조 안정성 모니터링에 있어 중요한 부분이다. 본 연구에서는 능동, 수동 센싱기법을 조합한 L-형상 압전체 센서 배열을 사용하여 충격과 손상을 탐지할 수 있는 기법을 개발하였다. 수동 센싱기법으로 1개 센서군 당 3개의 센서를 L-형상으로 배치하여 충격 발생 각도를 추정하고 2개의 센서군을 사용하여 충격위치를 탐지하는 방법을 도입하였다. 이 수동 센싱기법을 유도초음파 기반의 능동 센싱기법에 확대 적용하여 동일한 압전소자로 충격 탐지와 더불어 손상을 탐지할 수 있는 방법을 개발하였다. 이 기법은 방향에 따른 파동의 속도 변화와 같은 구조물에 대한 정보 없이도 위치 추정이 가능하여 비등방성 구조 내에서도 정확한 충격 및 손상 위치 정보를 얻을 수 있다. 개발된 기법을 날개 형태 구조물 및 CFRP 판에 적용하여 실험적으로 정확한 충격 및 손상 위치를 추정할 수 있음을 증명하였다.
사람 검출의 성능은 카메라의 위치 및 각도 등에 큰 영향을 받는다. 이로 인해 획득한 2D 영상에서 사람은 위치에 따라 각기 다른 크기를 갖는 형태로 나타난다. 이렇게 다양한 크기를 갖는 사람들을 모두 검출하는 것은 실시간 시스템의 구현을 어렵게 만드는 요인이 된다. 그러나 만일 영상의 특정 위치의 사람의 크기를 예측할 수 있다면, 해당 위치의 사람 검출을 위한 연산량이 크게 감소될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 실내 공간의 구조를 깊이맵으로 구성하고, 실내 공간에 존재하는 사람의 영상을 3D 공간에 재구성함으로써 크기를 예측하는 기법을 제안한다. 3D 공간에서는 어느 위치에서든지 사람의 크기가 일관되므로 이를 2D 영상으로 투영하게 되면 2D 영상의 좌표에 따른 정확한 사람의 크기를 추정할 수 있다. 실험 결과로부터 제안 방법이 효과적으로 사람의 크기를 예측할 수 있고, 기존이 기계학습 기반 사람 검출 방법들의 처리속도가 감소됨을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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