이 논문에서는 CAMshift 알고리즘과 칼만 필터(Kalman filter) 알고리즘을 결합하여 강건하게 개선된 추적모듈에 관해서 기술한다. 물체를 추적할 때 사용되는 CAMshift 알고리즘은 추적과정에서 탐색 윈도우를 설정할 때 물체가 이동하는 방향 및 속도를 고려하지 않는다는 단점이 있었다. 이를 해결하기 위해 칼만 필터 알고리즘을 추가한다면 현재 물체의 위치 및 속도 등의 정보를 바탕으로 다음 순간의 물체 위치를 추정할 수 있게 된다. 이 추정값을 기준으로 CAMshift 추적 시 탐색 윈도우를 재설정함으로써, 기존 CAMshift 알고리즘만으로는 추적이 불가능한 고속 이동물체에 대해서도 보다 정확한 추적이 가능하게 되었다. 또 본 연구에서는 추적 대상의 HSV와 YCrCb 두 색상정보를 동시에 고려함으로써 단일 색정보를 이용하는 검출보다 더 강인한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 GPS를 이용할 수 없는 지하철 승강장에서 움직이는 지하철의 위치 추적 정확성을 높이기 위해 WiFi 핑거프린트 기법에 k-nn기반 알고리즘들을 적용한 후 오류를 검출하고 비교하였다. 승강장내 지하철의 위치 정보는 지하철 제어를 위해 종합사령실에서 필요로 하며, 이용객의 안전과 편의를 위해 다양하게 사용되어지고 있다. 현재 역사 또는 승강장 내에는 승객의 편의를 위해 각 통신사별로 WiFi용 AP(Access Point)들이 다수 설치되어 있어 이를 활용한 다양한 위치 추정 연구들도 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 설치되어진 WiFi용 AP를 활용할 경우와 신규로 WiFi용 AP를 설치할 경우등을 고려하여 다양한 조건에서 지하철의 위치를 추적할 수 있는 시뮬레이터를 개발한 후 모의실험을 진행하였다. 개발된 시뮬레이터는 설치된 WiFi용 AP들의 개수와 승강장 넓이, 지하철 진입속도 등에 따라 지하철의 위치를 추적할 수 있도록 설계되었다. 그리고 k-nn알고리즘과 fuzzy k-nn알고리즘을 선택적으로 적용할 수 있으며 핑거프린트 데이터베이스를 기반으로 4가지의 거리 측정 알고리즘을 적용하여 위치 추적 오류를 비교할 수 있도록 하였다. 시뮬레이터를 이용한 모의 실험결과 0.5m의 그리드 단위길이에 8개의 WiFi용 AP를 설치하고 'minkowski' 거리 측정 알고리즘을 적용한 k-nn알고리즘를 사용할 경우 가장 정확한 위치 추적결과를 얻을 수 있었다.
국내에서는 채굴 작업의 수가 적어지면서 채굴 작업 중 매몰되는 사고는 줄어들고 있지만, 건설 현장에서의 매몰 사고는 매년 증가되고 있어 공정별 건설시공에 있어 안전관리, 특히 작업자의 안전관리는 매우 중요한 부분이 되었다. 건설분야에서는 건설 현장 및 활용목적에 따른 통합시스템의 활용이 보다 필요하며, 특히 지하구조물 시공현장에서의 활용은 더욱 절실한 실정이다. 하지만 현재 위치추적, 센서, 무선통신 등의 개별요소기술들은 활용가능한 단계에 있으나, 통합시스템의 상용화 및 활용성은 아직 연구 단계여서 통합시스템에 대한 건설현장에서의 활용은 아직 어려운 실정이다. 본 연구에서는 유비쿼터스 건설현장 관리를 위한 지상 지하의 실시간 3차원 위치추적 기술을 연구하기 위해서 MEMS 센서, 광파기, DGPS를 이용한 DATA를 2곳의 시험 장소에서 측정하였고 MATLAB을 이용하여 결과를 분석하였다. 그 결과 작업자의 육안으로 식별이 가능한 최대 3m 이내의 오차가 확인되었으며, 이를 기반으로 향후 연구개선 방향을 모색하였다.
최근의 정보보호 환경에서는 자신의 관리 도메인 내로 침입하게 되는 공격을 어떻게 잘 탐지 할 것인가와 탐지된 공격을 어떻게 효율적으로 차단하여 자신의 도메인을 잘 보호할 것인가에 초점이 맞추어 있다. 따라서 탐지된 침입의 공격자에 대한 대응도 자신의 도메인 경계에서 해당 트래픽을 차단하는 수동적인 방법 이외에는 별다른 방법이 없는 상태이고, 이 경우 자신의 도메인에서 파악한 침입자정보를 바탕으로 자신의 도메인 입구에서만 해당 트래픽을 차단함으로써 침입자는 자유로이 인터넷을 이용할 수 있을 뿐만 아니라 다른 공격 기술이나 공격 루트를 이용한 제2, 제3의 공격이 이루어 질수 있다. 반면 인터넷을 이용한 경제 활동 및 그 액수가 점차 증가함에 따라 사이버 공격으로 입게 되는 피해는 점차 기업의 생존을 위협하는 수준에 도달하고 있다. 따라서 해킹에 능동적으로 대응할 수 있는 기술이 요구된다고 할 수 있으며, 능동적인 해킹 방어를 위한 가장 기본적인 기술로 해커의 실제 위치를 추적하는 역추적 기술을 활용할 수 있어야 한다. 그러나 현재까지 제안된 역추적 기술들은 인터넷이 보유한 다양성을 극복하지 못하여 현재의 인터넷 환경에 적용하는데 어려움이 따른다. 이에 본 논문에서는 해킹으로 판단되는 침입에 대하여 라우터의 구조적 변경 없이 효율적으로 역추적 하기 위해서 ICMP 역추적 메시지(ICMP Traceback Message)를 이용한 ICMP 기반의 역추적 시스템을 설계한다.
오늘날 사용하고 있는 네비게이션의 신뢰성은 기술적인 발전을 통해 상당히 높아졌다. GPS는 위성기반 위치추적 시스템으로 가장 광범위하게 사용되는 기술이다. 하지만 GPS기반 시스템은 위성이 정확한 뷰를 제공해줄 때에만 위치추적이 정확하다. 본 연구에서는 추적을 위해 내부구조에 의존하지 않는 독자적인 네비게이션을 제안한다. 스마트폰의 내장센서와 내장 맵을 사용하여 정확한 차량 위치추적을 구현한다. 성능평가 결과 정확한 차량의 위치 지원 면에서 우리가 제안한 시스템이 GPS보다 성능이 우수함을 나타내었다.
구조 요원 위치 추적을 위해 Wi-Fi 기반 위치 추적 기술을 이용하는 경우, 거리 측정 정보를 제공하지 않는 Wi-Fi의 특성상 RSSI 핑거프린트 데이터베이스나 신호 감쇄 모델을 이용하여 거리측정치를 생성해 내어야 한다. 그러나 구조 현장에서 임시로 구축되는 데이터 통신 네트워크에서는 사전에 데이터베이스 구축이 어려워 적용이 곤란하다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 통신 네트워크 구축을 위해 사용된 전개식 AP의 근접 정보와 보행 항법 정보를 이용하여 복수 구조 요원의 위치 추적 방법을 연구하였다.
앞으로 개발되는 각종 첨단 무기체계에서의 고도정밀 자동화 추세에 비추어 볼때, 전자광학 추적기(EOTS)는 필수적인 위치를 점하게 될 것으로 예상된다. 국내에서도 EOTS를 사격통제 장비로 채택한 무기체계가 일부운용 및 개발되고 있으나, 그 대부분을 선진기술에 의존하고 있는 실정이다. EOTS는 전자, 신소재, 광학, 컴퓨터 등의 첨단 핵심기술이 복합 응용된 분야로서 우리가 반드시 확보해야할 기술이며, 이에 대한 장기적인 기술육성이 절실히 요망된다
산업의 발달과 경제 성장에 따른 차량의 증가는 교통 환경과 관련된 여러 문제를 유발하고 있다. 차량의 증가는 이러한 문제를 더욱 더 심각하게 만들고 있어 이를 해결하기 위한 방법의 모색이 필요하다. 차량의 번호판을 인식하는 것은 차량 정보를 인식하는데 중요하게 사용될 수 있고 효율적으로 교통문제를 개선할 수 있을 것이다. 본 논문은 실시간으로 촬영된 차량의 동영상 정보를 이용하여 자동차 번호판의 위치를 추적하는 기법을 제안하고, 동영상을 이용한 차량의 정보 수집이 어떠한 이점이 있는지와 향후 발전 가능성에 대한 설명을 포함한다.
본 연구는 전보에서 개발한 RTX에 대한 응용 연구의 하나로써 레이더 영상 신호의 수록 및 해석에 부가하여 타선의 GPS 위치정보를 수신하여 자선의 전자해도(ENC) 및 radar 화면상에서 동시에 표시함으로써 이들 두 선박의 간격을 측정할 수 있는 선간거리계, 또한, 타선의 ARPA radar가 탐지한 영상신호, 타선의 기동정보(own ship data, OSD) 및 추적표적의 정보(tracked target message, TTM) 등을 자선의 레이더나 전자해도 화면상에서 실시간으로 모니터링하는 software를 개발하고, 이들의 레이더 정보를 필요에 따라 hard disk에 수록 및 재생할 수 있는 아주 간편하면서도 범용성이 있는 레이더 정보수록 및 해석 시스템을 개발하였다. (중략)
시선 위치 추적이란 현재 사용자가 응시하고 있는 위치를 컴퓨터 시각 인식 방법에 의해 파악하는 연구이다. 이러한 시선 위치 추적 기술은 많은 응용 분야를 가지고 있는데, 그 대표적인 예로는 양 손을 사용하지 못하는 심신 장애자를 위한 컴퓨터 인터페이스 및 3차원 시뮬레이터 프로그램에서 사용자의 시선 위치에 따른 화면 제어 등이 있다. 이 논문에서는 적외선 조명이 부착된 단일 카메라를 이용한 컴퓨터 비전 시스템으로 시선 위치 추적 연구를 수행하였다. 사용자의 시선 위치를 파악하기 위해서는 얼굴 특징점의 위치를 추적해야하는데, 이를 위하여 이 논문에서는 적외선 기반 카메라와 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하였다. 사용자가 모니터상의 임의의 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 3차원 위치는 3차원 움식임량 추정(3D motion estimation) 및 아핀 변환(affine transformation)에 의해 계산되어 질 수 있다. 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치가 계산되면, 이로부터 3개 이상의 얼굴 특징점으로부터 생성되는 얼굴 평면 및 얼굴 평면의 법선 벡터가 구해지게 되며, 이러한 법선 벡터가 모니터 스크린과 만나는 위치가 사용자의 시선위치가 된다. 또한, 이 논문에서는 보다 정확한 시선 위치를 파악하기 위하여 사용자의 눈동자 움직임을 추적하였으면 이를 위하여 신경망(다층 퍼셉트론)을 사용하였다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 4.8㎝의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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