The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.10B
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pp.1390-1398
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2001
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.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.633-636
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2010
본 논문에서 Pan, Tilt 카메라를 이용한 객체 추적을 위하여 초기 지역정보를 이용하여 객체를 검출하고 검출된 객체의 색 정보를 이용하여 능동 객체를 추적하는 기술을 제안한다. 외부 환경의 잡음을 제거하기 위해 적응적인 가우시안 혼합 모델링을 이용하여 배경과 객체를 분리한다. 객체가 정해지면 카메라가 이동하는 동안에도 추적이 가능한 CAMShift 추적 알고리즘을 이용하여 객체를 실시간으로 추적한다. CAMShift 추적 알고리즘은 객체의 크기를 계산하므로 객체의 크기가 변하더라도 유동적인 객체 판별이 가능하다. Pan, Tilt의 위치는 구좌표계(Spherical coordinates system)를 이용하여 계산하였다. 이렇게 구해진 Pan, Tilt 위치는 Pan, Tilt 프로토콜을 이용하여 객체의 위치를 화면의 중심에 놓이게 함으로써 적합한 추적을 가능하게 한다.
The tracking radar systems in NARO space center are used in order to acquire the TSPI (Time, Space, and Position Information) data of the launch vehicle. The tracking radar produce the measurements of tracked targets in the radar-centered coordinate system. When the tracking radar is in the Cartesian/Polar tracking mode, the state vector data is sent in radar-centered Cartesian/Polar coordinate system to RCC. RCC also send the slaving data in Test Range coordinate system to the tracking radar. So, the tracking radars have to transform the slaving data in Test Range coordinate system into in radar-centered coordinate system. In this study, we described the coordinate transformation between radar-centered coordinate system and Test Range coordinated system.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.07a
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pp.504-506
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2015
RFID란, 무선 주파수를 이용해 원거리에서 태그의 정보를 판독하거나 인식할 수 있는 객체 인식 기술 중 하나이다. 최근 바코드를 대체하여 RFID 기술을 이용하는 산업이 물류, 유통, 환경, 보안 등 다양한 분야에 걸쳐 전 세계적으로 성장세를 보이고 있는 추세이다. 특히 RFID 기술 중 위치 탐지 및 측정 기술을 이용한 사례가 많다. 본 연구에서도 이러한 기술을 이용하여 공항이나 쇼핑몰 등과 같은 넓고 개방된 공간에서 객체들을 추적하는 시스템을 구현하고자한다. 모든 객체들이 RFID를 가지고 있는 환경에서 Cluster와 센서 네트워크를 이용해 RFID를 감지하면 RFID의 데이터를 서버에 전송하고 서버는 이 데이터들을 분석하여 객체의 위치 및 동선을 추적한다. 객체 추적을 함으로써 정확하고 신뢰성이 있는 데이터를 얻는 것을 본 연구의 목적으로 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.11a
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pp.693-696
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2004
무선 컴퓨팅 기술 및 이동 객체의 위치를 정확하게 추적할 수 있는 GPS 기술의 발달로 인하여 물류 차량 관리, 항공 교통 통제 등과 같은 실시간 환경의 위치 정보 응용시스템의 개발이 활발해지고 있다. 특히, 지리정보와 위치정보를 이용한 현장업무처리 시스템과 차량의 위치를 관제 센터에서 실시간으로 파악하는 차량 위치 추적 시스템에 관한 연구가 대표적인 응용 시스템으로 등장하였다. 이러한 변화에 따라 이동성을 지원하는 무선 단말기를 기반으로 한 Mobile GIS 환경에서의 위치 정보 활용은 큰 관심을 불러일으키고 있으며, 또한 이러한 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서 위치 기반 서비스 (LBS:Location Based Service)의 기술개발이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 전력설비 고장복구업무에 LBS를 적용하기 위해 차량에 장착하는 MDT에서 국가기본도와 전력설비도 지리정보 서비스가 가능한 Mobile GIS Engine을 설계하고 구현한 결과를 제시한다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.1
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pp.96-100
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2010
In this paper we present a position tracking system that checks the locations of moving targets in real-time. The system confirms that unknown object invades in watch area using 2 infrared sensors and detect the distance from each sensor to object using 4 ultrasonic sensors, and calculate the position of moving object in x-y coordinate. We specially present an algorithm that decide the location of target in case of target is detected in 2 sensors because of radiation beam width of ultrasonic sensor. We established the algorithm to hardware system and tested the system within a laboratory, and confirmed that the designed system tracked an object exactly in real-time.
다수의 사용자가 동일한 디스플레이 화면을 보면서 의사를 교환하거나 공동 작업을 수행하는 협업환경에서의 인터랙션 기술은 네트워크 기술, 디스플레이 기술만큼이나 효율적인 협업을 위해 중요한 요소 기술이다. 이러한 인터랙션의 성공적인 수행을 위해서 중요한 기능 중의 하나는 사용자의 상황인식을 들 수 있는데 이는 사용자의 돌발 행동, 사용자들간의 의사교환 정도 등을 측정하고 예측하는데 유용하게 사용될 수 있다. 협업환경 내에서의 사용자의 위치 파악은 사용자의 상황인식뿐 아니라 다수의 사용자가 동시에 레이저 포인터를 이용하여 디스플레이 장치를 가리키고 있는 경우, 어느 사용자가 디스플레이 화면 중 어느 위치를 포인팅 하고 있는지를 계산하는데 도움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 제한된 환경 내에서 사용자의 3차원 위치를 추적할 수 있는 시스템을 제안한다. 개발된 시스템은 사용자의 위치 계산뿐 아니라 사용자의 제스처도 함께 인식하여 사용자가 협업환경 시스템을 제어할 수 있고 공중에서 글씨 쓰는 등의 인터랙션도 수행할 수는 기능을 지원한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.05a
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pp.681-684
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2006
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 수중에서 이동하는 무인잠수정 및 수중이동체의 위치를 측정하는 방법 중의 하나인 동적 단기선 방식(SBL)에 의한 무인잠수정의 위치측정에 대한 방법을 하이드로폰과 DAQ(Data Aquisition) 시스템을 이용하여 수조에서 테스트를 수행하였고, 실 해역에서의 실험을 실시하였다. 실험을 위해서 4개의 센서가 수조의 벽면에 고정이 되어 있으며, 이동체와 고정된 4개의 센서가 신호를 송수신함으로써 상호간의 위치추적이 가능하게 하는 시뮬레이션을 실시하였으며, 제안하는 SBL시스템과 장기선 방식(Long baseline)을 비교하기위한 시뮬레이션을 실시하여 두 시스템을 비교하였다. 측정된 신호는 DAQ 시스템을 이용하여 데이터를 취득하였고, Labview 프로그램을 이용하여 실시간으로 무인잠수정의 위치를 추정하였다. 위치추정에 사용된 알고리즘은 삼각측량법에 의한 방법을 사용하였으며, X, Y방향에 대해서는 비교적 오차가 적은 추정 결과를 나타내었으나 Z방향에 대하여서는 큰 오차를 보여 데이터로 사용할 수 가 없었다. 이는 수중이동체의 수심측정 센서를 이용하여 보완할 수 있을 것으로 본다. 향후 연구로는 위치추정 알고리즘을 보완하여 실제 선박 선저부에 센서가 부착되었을 경우에 대한 적용연구를 진행할 예정이며, 위치추정 알고리즘을 발전시켜 3차원에서의 정확한 위치 추적을 가능하게 할 예정이다.
The Proceeding of the Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.11
no.4
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pp.75-82
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2000
전자전 장비는 개발 과정에서 재밍 성능을 시험평가하기 위하여 위협 레이더를 대상으로 그 재밍효과를 측정하여야 한다. 종래에는 재밍 효과를 측정하는 방법으로 레이터 스코프에 나타나는 표적의 이동 또는 상실을 육안으로 관측하거나, 레이더 자체에서 실시간으로 저장되는 추적 데이터를 후처리하여 해석하였으나, 본 고에서는 2개의 GPS(Global Positioning System)를 이용하여 두 위치간의 상대위치를 측정하고 이를 레이더의 표적 추적 위치 정보와 비교하여 그 차이를 분석함으로써 실시간으로 재밍효과를 측정하는 방법을 소개하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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