본 논문에서는 현재 활발한 연구개발이 이루어지고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅, 센서 네트워크 기술을 적용한 무인 감시/추적 시스템을 제시한다. 본 논문의 무인 감시/추적 시스템은 센서네트워크 기술, 다중센서 융합에 의한 탐지 및 위치 인식기술, 무인 감시/추적 알고리즘으로 구성되어 있다. 센서네트워크는 센싱 데이터를 실시간으로 전송하기 위해 노드의 주소를 기반으로 하는 계층적 멀티홉 라우팅 기법을 제안하였다. 침입자와 추적자의 위치 인식은 자기센서 및 초음파센서를 가진 센서모듈들로부터 얻어진 센싱 정보를 융합하고, 이를 확률적으로 침입자 및 추적자의 위치를 결정하는 Particle Filter를 적용한 위치인식 알고리즘을 통해 이루어진다. 추적 알고리즘은 무인 자율 추적을 위해 이동벡터에 기반한 알고리즘이다.
본 논문연구에서는 군용 무인차량과 보병의 위치를 실시간으로 추적하여 충돌을 방지하기 위한 제어시스템을 개발하였다. 개발된 제어시스템은 무선장비들의 위치를 추적하기 위하여 저비용의 RSS 측정값을 사용하였다. 다중경로 환경에서 장비들 위치 추적의 정확성을 향상시키기 위하여 수학적 평균 필터링 과정을 거쳐서 RSS 행렬 값들을 계산하였다. 또한 무선통신 환경에서 빈번히 발생하는 손실된 패킷의 복구 또는 대체를 위하여 퍼지 규칙 선행 알고리즘을 개발하였다. 무선장비들 사이의 거리 정보를 기반으로 무선장비의 위치를 추적하기 위하여 그라디언트(gradient) 알고리즘과 기하학적 삼각 추적 알고리즘을 개발하였다. 성능 평가를 위하여 기하학적 삼각 추적 알고리즘의 위치 추적 결과를 GPS에 의한 위치와 그라디언트 알고리즘의 위치 추적 결과와 비교 분석하였다.
기존의 색상 기반의 Mean Shift 알고리즘을 이용한 객체추적 알고리즘은 초기 색상 정보가 사라질 경우 정확한 객체추적을 수행할 수 없다. 본 논문은 객체의 색상이 변할 때 색상 정보를 변경하여 정확히 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 현재의 위치를 중심으로 다음 객체 위치에 해당하는 밀도가 가장 높은 위치를 Mean Shift알고리즘으로 구하고, 바꿔 색상 정보를 변경하는 반복적인 기법을 사용한다. 이를 통해 처음 설정한 객체의 색상이 바뀌거나 사라지더라도 정확한 객체추적을 할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 제안 알고리즘을 구현하고, 실험 결과로 성능을 입증한다.
다양한 실내 위치 추적 기술들이 제안되고 있다. 일반적으로 TOA(Time of Arrival)신호를 활용한 실내 위치 추적 시에는 건물 내의 다양한 장애물들에 의해 전파의 굴절, 반사, 분산 등에 의해 위치 추적이 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 NLOS(Non-Line-Of-Sight)환경에서 ETOA(Estimation-TOA) 알고리즘을 적용한다. ETOA알고리즘은 실내의 NLOS 환경이 발생한 해당 Beacon과의 TOA값을 추측항법을 통해 TOA값을 예측하는 알고리즘이다. 본 알고리즘을 이용하게 되면 삼각측량법을 사용하는 위치추적 시 3개의 노드 중 최대 2개의 노드가 NLOS가 발생하더라도 정확도 있는 위치 추적이 가능하다. 본 논문에서는 ETOA 알고리즘을 실내 이동로봇에 적용하고 로봇내의 관성센서와 칼만 필터를 이용함으로서 정확한 위치 추적을 할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 비디오 연속 영상에서 얼굴의 위치를 추적하는 알고리즘에 관하여 기술한다. 컴퓨터 비젼에서 대량의 비디오 연속 영상내 물체 추적은 실시간에 처리되는 빠른 알고리즘이 요구된다. 기존의 방법은 형태에 기반한 알고리즘으로 물체의 회전, 크기 변화, 겹침 등에 대한 문제에 민감하여 여러 가지 어려움이 발생한다. 그러나 칼라를 이용한 알고리즘은 이러한 문제에 대하여 둔감하여 훨씬 효과적이다. 본 논문은 칼라 3D 히스토그램을 이용한 Swain과 Ballard의 역 투사(backprojection) 방법을 적용하여 비디오 연속 영상에서 얼굴의 위치를 빠르고 정확히 추적하는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 동영상에서 의미 있는 객체 영역을 추출하기 위해, 사람이 첫 장에서 관심 있는 객체를 표시하고, 그 다음 프레임부터는 사람의 도움 없이 객체를 추적하는 반자동 (semi-automatic) 방식의 객체 추적 알고리즘에 대해 개선된 알고리즘을 제안하고 이를 구현하였다. 제안한 객체 추적 알고리즘은 이전 프레임의 객체의 움직임을 이용하여 현재 프레임에서 대략적인 객체의 위치를 찾은 후, 윤곽선의 불확실도를 조사하고, 윤곽선을 재조정하여 정확한 객체의 위치를 찾는다. 제안한 알고리즘은 다양한 영상에서 만족할 만한 결과를 얻었다.
무선 센서 네트워크를 이용한 초음파 기반 위치 인식 기술은 저비용 및 정확성을 장점으로 갖는, 잘 알려진 실내 위치 인식 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4 라디오 기반의 능동적 추적 시스템에서 다중 이동 객체의 위치 인식을 지원하는 추적 시스템을 제안한다. 이를 위해 능동적 추적 시스템에서의 다중 객체 위치 인식 기술 개발상 문제점을 분석하고 이를 해결하기 위한 저비용의 Adaptive Beaconing 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 알고리즘을 이용한 추적 시스템을 구현한 후, 실제 건물 내부에 배포하여 실험함으로써 다중 객체 위치 추적을 위한 알고리즘의 이론적 특성을 분석하였다.
본 논문에서는 수중에서 이동체의 3차원 위치를 추정하기 위한 위치추적 시스템을 구현하였다. 본 연구에서는 네 개의 초음파 센서를 수중의 서로 다른 위치에 고정시키고, 이동중인 이동체 센서와 서로 다른 신호를 송 수신하게 함으로써 고정체와 이동체 모두에서 이동체의 3차원 위치 추적과 이동체의 원격제어를 가능하게 하였다. 또한 위치 추적 시에 Newton 알고리즘에서 매 iteration 시에 Jacobian 행렬의 norm을 추정하고, 행렬의 norm이 임계값 이상이 되어 역행렬에 의한 해가 불안정해질 때는 또 다른 초기값을 이용하여 해를 구하게 함으로써 이동체의 위치가 보다 신뢰성 있게 추정되게 하였다. 그리고 제안한 알고리즘을 이용하여 실시간 위치 추적이 가능한 위치 추적 DSP 시스템을 구현하였으며, 성능 검증을 위한 수조 실험을 수행하였다. 성능 검증결과 본 연구에서 구현한 위치 추적 시스템은 1초에 2회 이상의 속도로 오차율 5cm 이내에서 이동체의 위치를 추적함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 실시간으로 물류를 운반하는 차량의 위치추적을 위한 TDOA 기반의 알고리즘을 다루고 있다. Taylor-Series 방법과 QCLS 방법에 대한 모의실험을 수행하였으며, 이를 통해 RTLS에서 물류 관리를 위한 위치 추적 알고리즘으로 활용할 수 있음을 확인하였다.
무선을 이용한 위치 추적방법은 최근에 많은 관심을 받고 있다. 이 방법들은 적용지역환경 및 대상에 따라 적절한 방법을 선정하여 사용하는 것이 중요할 뿐만 아니라 신뢰성을 갖는 것 또한 매우 중요하다. 본 논문에서는 일정한 노선으로 움직이는 열차라는 이동체를 대상으로 하여 적용 가능한 알고리즘에 대하여 검토하였으며, 이는 1차원에서 물체의 위치를 추적하는 방법으로써, 열차와 같은 일정한 노선 위를 이동하는 물체의 위상을 추적하여 이동체의 위치를 결정하는 알고리즘을 구현을 위한 방법과 조건을 제시하였으며 철도시스템으로 확장 적용을 위한 알고리즘을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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