• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.537-542
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• 2004

오염물질의 이송${\cdot}$확산 과정을 해석하기 위하여 계산효율이 높은 3차원 퍼프모형을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 퍼프모형은 추적방법에 따라 전방추적모형과 후방추적모형으로 나눌 수 있으며, 이 두 가지 추적방법은 계산효율과 수치오차에 있어서 상이한 특성을 나타내었다. 전방추적 퍼프모형은 일정한 시간간격을 가지므로 정상상태의 연속오염원의 경우에 각각의 퍼프들이 동일한 질량을 갖는다. 그러므로 전방추적 퍼프 모형은 각 퍼프들간의 중첩정도가 일정하지 않다. 이에 관한 오차분석을 수행하기 위하여 본 연구에서는 무차원 퍼프중첩계수를 정의하였다. 퍼프중첩계수란 퍼프의 크기에 대하여 퍼프중심간의 거리가 떨어진 정도를 나타내는 무차원수로서 너무 작은 경우에는 정확도가 떨어지고 너무 큰 경우에는 계산효율이 감소한다. 전방 추적 퍼프모형의 경우, 중첩계수가 작은 초기구간에는 정확도가 떨어지며, 시간이 지남에 따라 중첩계수가 필요이상으로 증가하여 계산효율이 떨어지는 것으로 나타났다. 이에 비해 일정한 중첩정도를 갖는 후방추적 퍼프모형의 경우에는 전 영역에 걸쳐서 정확도와 계산효율이 높은 것으로 나타났다. 하지만 일정한 시간간격 마다 농도장을 계산하고자 할 때, 전방추적법은 단 한번의 전체계산을 통하여 수행가능하지만 후방추적법의 경우에는 매 출력시간마다 초기시점까지 반복해서 계산해야하는 단점이 있다. 경계처리에 있어서 입자추적모형과 상이한 방법을 사용하는 퍼프모형은 폐경계에서는 입자추적모형과 동일한 결과를 나타내지만 개경계에서는 다른 결과를 나타내었다. 또한 오염원이 임의의 공간적 분포를 갖는 경우, 퍼프모형은 입자추적모형보다는 적은 수의 퍼프를 사용할 수 있지만 이에 따른 경계면에서의 수치오차를 발생하였다. 본 연구에서는 개발된 퍼프모형을 검증하고 장${\cdot}$단점을 분석하기 위하여 흐름이 일정한 경우와 전단흐름의 경우에 대하여 이송${\cdot}$확산 수치모의를 수행하였으면, 이를 각각의 경우의 해석해 결과와 비교${\cdot}$분석하였다. 후방추적 퍼프모형은 전방추적 퍼프모형에 비하여 사용된 퍼프수와 관계없이 작은 오차를 발생하였으며, 전체적으로 퍼프 모형이 입자모형보다는 훨씬 적은 수의 계산을 통해서도 작은 오차를 나타낼 수 있다는 것을 알 수 있었다. 그러나 Gaussian 분포를 갖는 퍼프모형은 전단흐름에서의 긴 유선형 농도분포를 모의할 수 없었고, 이에 관한 오차는 전단계수가 증가함에 따라 비선형적으로 증가하였다. 향후, 보다 다양한 흐름영역에서 장${\cdot}$단점 분석 및 오차해석을 수행한 후에 각각의 Lagrangian 모형의 장점만을 갖는 모형결합 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2003.06a
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• pp.70-73
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• 2003

기존의 영상검지기는 한정된 구간에서 차량을 추출, 추적하는데 본 논문에서 제안한 카메라간 연계 추적 방법은 두 대의 카메라를 서로 연계하여 차량을 추적함으로써 넓은 구간에서도 효과적으로 차량을 추적할 수 있다. 한 대의 카메라는 전방을 검지하고 다른 카메라는 후방을 검지하여 전방 검지영역에서 추적한 차량을 후방 검지영역에서도 연계하여 추적하게 된다. 연계 추적을 위해 전방 카메라에서 취득한 차량의 차선정보와 차량의 대표 gray level 정보를 후방 카메라로부터의 영상 분석시 이용하여 차량 연계 추적을 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.486-487
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• 2012

본 논문에서는 차량 내에 설치된 카메라를 이용하여 전방차량을 인식하는 FCW(Forward Collision Warning)시스템에서 주행 중인 전방 차량을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 전방 차량의 후보 영역을 검출하기 위해 Haar-Adaboost를 이용하였으며 검색된 차량 후보 영역 내의 에지 정보를 이용하여 차량 후보 영역을 필터링하였다. 필터링된 차량 영역은 영역기반과 Kalman 예측치를 이용하여 차량을 추적하는 방법으로 차량 검색기가 차량 영역을 검색하지 못하는 경우 Kalman 예측치를 통해 차량 후보 영역을 예측하고 예측된 차량 영역을 검증함으로써 효율적인 전방 차량 인식이 가능하였다. 본 제안 방법을 실험한 결과 이전 프레임에서 추적되던 차량 후보 영역이 현재 프레임에서 Haar-Adaboost가 차량 후보 영역을 검색하지 못하는 경우에 영역기반과 Kalman 예측치를 통하여 현재 프레임에서 전방차량을 연속적으로 추적하는 것을 확인하였다. 본 제안 방법은 영상을 이용한 FCW 시스템에 사용될 수 있을것으로 사료된다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.5
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• pp.1037-1045
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• 1996

In this paper, the parallel model for stereo camera is employed to find the heralding angle and the distance between a leading vehicle and the following vehicle, BART(Binocular Autonomous Research Team vehicle). Two TDNNs (Time Delay Neural Network) such as S-TDNN and A-TDNN are introduced to control BART. S-TDNN controls the speed of the following vehicle while A-TDNN controls the steering angle of BATR. A human drives BART to collect data which are used for training the said neural networks. The trained networks performed the vehicle tracking function satisfactorily under the same driving conditions performed by the human driver. The neural network approach has good portability which decreases costs and saves development time for the different types of vehicles.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.4
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• pp.377-385
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• 2015

This paper proposes a novel forward vehicle tracking algorithm based on the WMIL(Weighted Multiple Instance Learning) equipped with a particle filter. In the proposed algorithm Haar-like features are used to train a vehicle object detector to be tracked and the location of the object are obtained from the recognition result. In order to combine both the WMIL to construct the vehicle detector and the particle filter, the proposed algorithm updates the object location by executing the propagation, observation, estimation, and selection processes involved in particle filter instead of finding the credence map in the search area for every frame. The proposed algorithm inevitably increases the computation time because of the particle filter, but the tracking accuracy was highly improved compared to Ababoost, MIL(Multiple Instance Learning) and MIL-based ones so that the position error was 4.5 pixels in average for the videos of national high-way, express high-way, tunnel and urban paved road scene.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.10
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• pp.891-896
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• 2009

The puff models have been developed to simulate the advection-diffusion processes of dredging suspended solids, either alone or in combination with Eulerian models. Computational efficiency and accuracy are of prime importance in designing these hybrid approaches to simulate a pollutant discharge, and we characterize two relatively simple Lagrangian techniques in this regard: forward Gaussian puff tracking (FGPT), and backward Gaussian puff tracking (BGPT). FGPT and BGPT offer dramatic savings in computational expense, but their applicability is limited by accuracy concerns in the presence of spatially variable flow or diffusivity fields or complex no-flux or open boundary conditions. For long simulations, particle and/or puff methods can transition to an Eulerian model if appropriate, since the relative computational expense of Lagrangian methods increases with time for continuous sources. Although we focus on simple Lagrangian models that are not suitable to all environmental applications, many of the implementation and computational efficiency concerns outlined herein would also be relevant to using higher order particle and puff methods to extend the near field.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.10 no.1
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• pp.37-44
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• 1998

In this study a new hybrid method is developed for solving flow-dominated transport problems accurately and effectively. The method takes the forward-tracking particle method for advection. However, differently from the random-walk Lagrangian approach it solves the diffusion process on the fixed Eulerian grids. Therefore, neither any interpolating algorithm nor a large enough number of particles is required. The method was successfully examined for both cases of instantaneous and continuous sources released at a point. Comparison with a surrounding 5-point Hermite polynomial method (Eulerian-Lagrangian method) and the random-walk pure Lagrangian method shows that the present method is superior in result accuracy and time-saving ability.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.445-446
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• 2018

최근 무인항공기 (Unmanned Aerial Vehicle, UAV)에 장착한 카메라를 활용하여 사용자의 눈높이가 아닌 새로운 시각에서 사용자를 촬영한 영상을 제공한다. 사용자를 추적하며 촬영하기 위해 저전력 블루투스 (Bluetooth Low Energy, BLE) 신호, 영상, 그리고 Natural User Interface/Natual User Experience(NUI/NUX) 기술을 활용한다. BLE 신호로 사용자를 추적하는 경우 사용자의 후방에서 추적하며 사용자만을 추적하며 촬영 가능한 문제가 있다. 하지만 복수의 사용자를 전방에서 추적하며 촬영하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 복수의 사용자를 추적하며 전방에서 촬영하기 위해 UAV의 비행방향을 결정하는 방법을 설명한다. 복수의 사용자로부터 측정 가능한 BLE 신호들을 UAV에서 측정한다. 복수개의 BLE 신호의 변화를 활용하여 UAV의 비행방향을 결정한다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.49 no.12
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• pp.265-274
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• 2012

In this paper, we propose a method for preceding vehicle detection and tracking with motion estimation by radar-vision sensor fusion. The motion estimation proposed results in not only correction of inaccurate lateral position error observed on a radar target, but also adaptive detection and tracking of a preceding vehicle by compensating the changes in the geometric relation between the ego-vehicle and the ground due to the driving. Furthermore, the feature-based motion estimation employed to lessen computational burden reduces the number of deployment of the vehicle validation procedure. Experimental results prove that the correction by the proposed motion estimation improves the performance of the vehicle detection and makes the tracking accurate with high temporal consistency under various road conditions.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.9 no.3
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• pp.33-40
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• 2006

In towed array passive sonar system, sonar operators cannot detect and track the all targets simultaneously in the omni-directional area by just Operator Initiated Tracking(OIT). In this paper, omni-directional automatic target detection and tracking algorithm is described and optimize the parameters through ocean data to overcome the drawbacks of OITs. The algorithm is verified through sea trials with submarines.