RFID(Radio Frequency Identification) 시스템이란 무선 라디오 주파수를 이용하여 사물을 식별 및 추적할 수 있는 기술로서 산업 전반에 걸쳐 그 적용성이 확대되고 있으나 불안전한통신상에서 데이터 송 수신 및 태그의 제한적인 계산능력과 한정된 저장 공간의 자원으로 인한 위치 추적, 스푸핑 공격, 재전송공격, 사용자 프라이버시 침해 등의 취약점이 존재한다. 본 논문에서는 기존의 RFID 시스템에 대한 인증 프로토콜들을 분석하고, Challenge Response(C-R) 인증 프로토콜에서 연산량을 줄임으로서 위치 추적과 스푸핑 공격, 재전송 공격에 효율적으로 개선된 C-R 인증 프로토콜을 제안한다.
사이버나이프를 이용한 두경부와 체부 등의 정위방사선수술에서는 목표점의 식별 및 위치 추적에 대하여 높은 정확성을 요구한다. 본 연구에서는 사이버나이프의 targeting의 정확성을 평가하고자 한다. 사이버나이프의 targeting의 정확성을 평가하기 위하여 두상 팬텀을 사용하였다. 환자 치료시와 동일한 CT 영상 프로토콜로 두상 팬텀의 영상을 얻어 치료계획을 세웠다. 팬텀에 radiochromic 필름을 삽입한 뒤 수립된 치료계획에 맞춰 팬텀에 방사선을 조사하였다. 방사선 조사시 위치 추적은 skull과 fiducial 추적의 두 가지 방법을 사용하였다. 방사선에 조사된 radiochromic 필름을 분석하여 정확성을 평가하였다. 본 연구를 통하여 실시간 영상유도 기술을 사용하는 사이버나이프는 약 1 mm의 targeting 에러를 보였다.
본 논문은 가변 탐색창을 이용하여 실시간으로 객체를 추적하는 방법에 대해 기술한다. 동영상에서 실시간 객체 추적은 카메라를 이용한 감시 시스템에 필요한데, 감시 대상 환경에 따라 효율성이 크게 좌우된다. 먼저 입력영상과 배경영상의 차를 이용하여 객체의 위치를 탐지하는데, 이를 위해서 객체의 윤곽선과 무게중심을 추출한다. 그리고 객체의 크기와 위치로부터 설정한 가변 탐색창을 이용하여 탐지된 객체의 움직임을 추적한다. 이 때 배경영상과 카메라는 고정된 환경으로 제한한다. 제안 방법의 실험 결과 초당 17-23 프레임으로 기존의 객체 추적 방법들의 평균 10-14 프레임보다 빠른 처리 속도를 나타내었다.
본 논문에서는 유비쿼터스 홈 네트워킹 환경에서 사용자의 위치 이동을 실시간 추적하고 가정 내 주거 활동의 편의를 제공하는 정보가전기기들을 제어할 수 있는 능동형 홈 서비스 시스템을 제안한다. 본 시스템은 다계층의 분산시스템 환경으로 구성된다. 즉, 물리 센서와 정보가전기기 등이 존재하는 물리층과 유/무선 지원 인터넷/인트라넷 통신 플랫폼을 포함하는 시스템층, 그리고 물리적 장치들로부터 시스템층을 통해 들어오는 정보를 처리하는 응용층으로 구성되며 실 생활 공간 및 시간을 응용 시뮬레이션 환경으로 반영시킨다. 능동형 홈 서비스 시스템의 개발 목적은 실버아파트에서 독거노인의 위치기반 건강관리 정보 서비스 및 아파트 내 정보가전기기들의 맞춤형 제어를 제공하기 위함이다. 이와 같은 시스템을 구축하기 위해서는 홈 네트워크 내에서 사용자의 이동 위치를 파악하는 실시간 위치추적 기술과 정보가전기기들의 동작을 실시간 제어하기 위한 기술이 요구된다. 제안한 시스템에서는 UC at Irine의 DREAM Lab.에서 개발한 TMO(Time-triggered Message -triggered Objecl) 스킴을 적용하여 각 물리 센서와 정보가전기기들을 응용의 구성요소로 개발했다. 이를 통해 가정 내에 이동하는 TMO로 매핑된 이동객체를 추적하고 또한 홍 네트워크로 연결된 정보가전기기들을 정보가전 TMO 동작객체로 매핑하여 이들 사이의 능동적인 상호동작을 통해 맞춤형 서비스 및 실시간 제어가 가능하도록 했다. 마지막으로, 실시간 위치추적 및 정보가전제어 응용 시뮬레이션을 통해 능동형 홈 서비스 시스템을 구성하는 개별 동작객체들의 기능성과 수행성을 검증했다.황에 대하여 소개한다.이스는 실험정보가 저장된 데이터베이스, 분석결과가 저장된 데이터베이스, 그리고 유전자 정보 탐색을 위한 데이터베이스로 분류해 데이터를 효율적으로 관리할 수 있게 하였다. 본 시스템은 LiNUX를 운영체계로 하고 데이터베이스는 MYSQL로 하여 JSP, Perl. 통계처리 언어인 R로 구현되었다.프트웨어를 사용하지 않고도 국내의 순수 솔루션인 리눅스 기반의 LonWare 3.0 다중 바인딩 기능을 통해 저 비용으로 홈 네트워크 구성 관리 서버 시스템 개발에 대한 비용을 줄일 수 있다. 기대된다.e 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\
분진, 소음, 진동 등 열악한 환경을 가진 지하구조물 건설현장에서는 작업자의 위치추적 및 원활한 감독자의 작업 전달과 함께 위험사고 발생 시 신속한 건설현장의 작업자 구출 등을 위한 기술개발이 절실히 요구되고 있다. 본 연구에서는 MEMS INS와 기압센서를 이용하여 지하공간 작업자들의 위치정보를 확보하기 위해 건설현장 테스트를 실시하였고, 검출된 결과를 바탕으로 위치 및 표고에 대한 정확도 분석을 수행하여 그 활용성에 대한 검증을 하였다. 연구수행결과 4km 구간에 대하여 작업자의 수평위치정확도는 10m 이내로 발생하였으며, 수직위치정확도의 경우 4m 이내로 층간 구분이 가능한 수준까지 위치정확도를 확보할 수 있어 지하구조물 건설현장에서의 활용성이 충분한 것으로 분석되었다.
본고에서는 지능형 국방 감시시스템에 적용할 수 있는 핵심 기술인 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 네트워크 카메라를 이용한 액티브 객체 추적 및 객체 특성 분석 기법을 소개한다. 본고에서 소개하는 기법은 기존의 적응적 배경 모델링 기반의 객체 검출에서 발생하는 고스트 현상을 제거하고 정지객체를 안정적으로 추적할 수 있는 방법과 PTZ 카메라의 Panning, Tilting, Zooming을 통하여 카메라의 FOV를 지속적으로 추적하기 위한 카메라 이동 위치 예측 알고리즘을 포함하고 있다. 본고에서는 또한, 지능형 감시시스템의 한 종류로서 일반인이 통행할 수 있는 구역에서 출입자의 의상 특성을 분석하여 비인증 출입자를 검출하는 방법과 추적하는 객체가 차량일 경우, 차량의 종류를 자동 분류하는 기법을 소개한다.
기계학습 기술의 발전으로 인해 다양한 분야에서 객체를 자동으로 인식하고 그 행동을 분석하는 연구의 필요성이 대두되고 있으며, 이는 스포츠 분야도 마찬가지이다. 현재 스포츠 경기내의 다중객체를 검출하고 추적하는 시스템은 정확성이 높지 않아 대부분의 서비스가 숙련된 오퍼레이터의 수작업에 의존하고 있어 객체의 위치를 검출하고 이를 실시간으로 정확하게 추적할 수 있는 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 기존 알고려즘을 다중객체 추적에 적합하도록 구현하고 성능을 비교한 결과를 제시하여 스포츠 경기 내의 다중객체 추적에 적합한 알고리즘을 제안하고자 한다.
사물이 실제로 움직이는 속도와 다양한 위치를 정확하게 인식하여 정확하게 3차원 영상정보로 표현하는 기술개발 시도는 무선센서를 활용하여 다양한 분야에서 응용할 수 있다. 3차원 위치 및 속도센서를 조합하여 이동 물체의 위치를 추적하는 시도는 동작의 정확성과 교정을 목적으로 하는 스포츠, 건강관리 분야 등에서 동영상 디스플레이 및 분석 기술과 접목하여 다양한 분석 정보를 제공할 수 있는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 9축-센서로부터 수집되는 정보를 데이터베이스로 구축하고 이를 웹과 앱의 3차원 공간에서 모니터링할 수 있는 3D 모션 디스플레이를 개발하였다.
캐비테이션 터널에서 소음계측 실험의 주 목적은 프로펠러 소음레벨 계측과 소음원의 위치 판별이다. 한국해양연구원의 소음계측 실험용 "저소음 대형 캐비테이션 터널"의 기초연구의 일환으로 소음계측 실험이 동 연구원의 소형 캐비테이션 터널에서 수행되었다. 본 실험에서는 프로펠러 캐비테이션이 발생할 수 있는 반류조건을 만들기 위해 반류 생성용 모형체(dummy body)를 제작하였고, 유동장 내의 청음기에 의한 자체소음을 줄이기 위해 유선형으로 설계된 하이드로포일내에 청음기 배열을 설치하였다. 다양한 압력조건에서 발생한 소음장과 가상 음원의 복제음장을 계측한 후, 소음원의 위치를 추적하기 위해 주파수 비상관 Bartlett 프로세서를 적용하였다. 본 논문에서는 수행된 소음계측 시험에 대해 기술하고, 계측된 소음의 분석 및 위치추적 결과를 제시한다.
본 논문에서는 새로운 실시간 시선 추적 방식을 제안하고자한다. 기존의 시선추적 방식은 사용자가 머리를 조금만 움직여도 잘못된 결과를 얻을 수가 있었고 각각의 사용자에 대하여 교정 과정을 수행할 필요가 있었다. 제안된 시선 추적 방법은 적외선 조명과 Generalized Regression Neural Networks(GRNN)를 이용함으로써 교정 과정 없이 머리의 움직임이 큰 경우에도 견실하고 정확한 시선 추적을 가능하도록 하였고 매핑 기능을 일반화함으로써 각각의 교정과정을 생략 할 수 있게 하여 학습에 참여하지 않은 다른 사용자도 시선 추적을 가능케 하였다. 실험결과 얼굴의 움직임이 있는 경우에는 평균 90%, 다른 사용자에 대해서는 평균 85%의 시선 추적 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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