본 논문은 무인전투기를 위한 일대일 근접 교전 상황에서의 가상 추적점을 이용한 자율 공중 교전 법칙에 관해 기술하였다. 가상의 지연 및 선도 추적점으로 구성된 가상 추적점은 전술 교전 기동을 수행하기 위해서 도입한 것으로 각 가상 추적점은 전투기의 공력 특성과 기본 전투 기동의 선회원, 총 에너지 및 무기 거동 특성을 고려하여 생성된다. 무인전투기는 현재의 교전 상태를 기반으로 기동 전환을 위해 각 추적 기동의 확률을 평가하는 스무딩 함수를 이용해 단일의 가상 추적점을 결정하고 추적 기동을 실시하게 된다. 제안된 기법은 상용 전투기 모델과 X-Plane 시뮬레이터를 이용한 고충실도의 실시간 교전시뮬레이션을 통해 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 기존의 모델 기반 추적 기법에서의 중심점 고정 문제를 해결하기 위한 비디오 프레임의 화소 정보와 골프채의 이동정보를 이용한 추적 알고리즘을 제안한다. 모델기반의 추적 기법은 골프채의 위치와 스윙 속도에 대한 정보를 4차, 6차 다항식 함수로 모델링하여 고정된 축을 중심으로 궤도를 계산해낸다. 실제 자세 교정이 필요한 골프 초심자의 경우 중심이 많이 움직이는 경우가 많으므로 중심점을 고정하여 스윙 케도를 모델링하는 모델 기반의 추적 기법을 직접 적용하기에는 어려운 문제점이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 프레임 간의 화소 정보를 이용하여 모션을 검출한 후, 검출된 모션으로부터 골프채가 평행인 두개의 직선으로 이루어져있다는 특성과 업스윙과 다운스윙 시 이동하는 골프채의 위치를 분석하여 클럽 헤드와 손의 위치를 추출해 낸다. 또한 얼굴의 중심점과 양 발을 잇는 직선의 중심을 추적함으로써 사용자의 중심점을 추적해낼 수 있다. 중심점의 이동정보에 종속되지 않는 강인함을 증명하기 위해 중심점의 이동이 큰 초심자의 데이터를 가지고 실험을 하였으며, 그 결과 실제 클럽 헤드와 손, 그리고 중심점의 궤도를 정확히 추적해 낼 수 있었다.
본 연구에서는 정위방사선수술시 움직이는 목표점에 대한 사이버나이프 호흡동기추적장치의 위치 정확성 및 유용성을 평가하고자 한다. 본 연구를 위해 움직이는 목표점을 재현할 수 있는 동적팬톰을 사용하였으며 움직이는 목표점 추적을 위하여 사이버나이프의 호흡동기추적장치인 $Synchrony^{TM}$ 시스템을 사용하였다. 움직이는 목표점의 치료계획을 위하여 4D CT를 이용한 영상획득을 하였고 움직이는 목표점에서의 선량분포와 점선량 측정을 위하여 gafchromic EBT 필름과 0.62 cc 이온 전리함을 사용하였다. 호흡동기추적장치의 정확성을 평가하기 위하여 팬톰의 목표점을 움직였을 때와 정지 상태일 때 목표점에서의 선량분포(처방선량기준 선량분포의 80%)를 비교하였으며 목표점에서의 점선량을 측정하였다. 위치추적장치와 호흡동기추적장치 상호간의 동기화에 의한 정확성은 동기화 되지 않을 경우 평균 $11.5{\pm}3.09\;mm$였으며 동기화 되었을 경우 $0.14{\pm}0.08\;mm$의 차이를 나타내었다. 목표점 정지상태시의 영상과 4D CT를 이용한 움직이는 목표점에 대한 영상을 이용하여 치료계획상의 정확성은 평균 $0.18{\pm}0.06\;mm$의 차이를 나타내었다. 또한 호흡동기추적장치의 정확성은 1 mm 이하로 나타났다. 호흡동기추적장치의 유효성을 확인하기 위하여 움직이는 목표점에 대하여 호흡동기추적장치를 중지하여 측정한 결과 평균 $17.39{\pm}0.14\;mm$였으며 가동하였을 때 $1.37{\pm}0.11\;mm$로 나타났다. 목표점에서의 선량값을 비교한 결과 목표점이 정지상태일 때 $0.68{\pm}0.38%$, 호흡동기추적장치를 이용한 움직이는 목표점에서는 $1.31{\pm}0.81%$의 차이를 나타내었다. 위치추적장치와 호흡동기추적장치 상호간의 동기화에 의한 정확성 확인에서 장치사이에서 동기화가 매우 정확하게 수행됨을 확인하였다. 본 연구의 결과 움직이는 목표점에 대한 정위방사선수술시 호흡동기추적장치를 필수적으로 사용해야하며 본 연구에서 사용된 사이버나이프의 호흡동기추적장치인 Synchrony 시스템의 유용성과 정확성을 평가한 결과 매우 정확함을 확인하였다.
다시점 영상 부호화와 함께, 가상물체를 지능형으로 합성하기 위해서는 정합할 위치를 강인하게 추적(tracking)하여야 한다. 기존의 특징추적기법은 시점이 확장된 시스템에서, 광원의 영향과 가려진 영역의 발생으로 인하여, 추적 할 수 없게 되거나 시각적 혼동이 발생하는 등의 많은 문제점을 유발한다. 뿐만 아니라 다시점에 의한 정보의 급격한 증가는 시점간 움직임을 추적하여 정합하는 연산량의 추가적 발생을 초래한다. 이에 본 논문은 광원이나 가려진 영역(occtusion)의 영향이 적은 형상과 정보량이 많은 텍스쳐를 동시에 고려하여 영역의 변형에 따라 발생하는 최적 움직임을 예측하는 파라미터 모델을 결정함으로써 사각영역을 추적한다. 이 때 미리 연산된 카메라 파라미터와 투영관계를 사용해 시점간에 가상 객체를 지속적으로 3차원 정합한다. 결과적으로, 제안된 알고리즘은 기존의 특징추적 알고리즘에 비해 광원의 영향과 가려진 영역에 강인하며 정합의 오류가 적고 추적 할 때 시점간의 대응을 위한 연산을 줄이기 때문에 실감 혼합현실 시스템의 구현에 매우 효율적임을 실험을 통해 증명하였다.
본 논문에서는 특징점 추적을 이용하여 끼어들기 위반차량을 검지할 수 있는 끼어들기 위반차량 검지 시스템을 제안한다. 제안된 끼어들기 위반차량 검지 시스템의 전체적인 알고리즘은 특징 추출, 추적대상 차량의 특징점 등록 및 추적, 끼어들기 위반차량 검지 등의 세 단계로 구성된다. 특징 추출 단계에서는 실시간 처리가 가능한 특징점 추출 알고리즘을 이용하여 입력 영상에서 특징점을 추출한다. 추출된 특징점들은 다시 추적대상 특징점을 선정하고 등록된 특징점을 정규화 된 교차 상관관계(normalized cross correlation:NCC)를 이용하여 추적한다. 마지막으로 추적된 특징점들의 정보를 이용하여 끼어들기 위반여부를 최종 검지한다. 제안한 시스템을 끼어들기 금지구간에서 취득한 영상을 사용하여 실험한 결과 정인식률 99.09%와 오류율 0.9%의 뛰어난 성능을 보였고 실시간처리가 가능한 초당 34.48프레임의 빠른 처리속도를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 평균이동 (mean shift) 기법을 이용하여 랜덤포레스트 (random forest) 기반 실시간 얼굴 특징점 추적 (facial features tracking) 방법을 제안한다. 우선, 눈의 위치를 이용하여 검출된 얼굴영역을 적절한 크기와 위치로 개선하여 랜덤포레스트를 이용한 얼굴 특징점 추적 알고리즘이 받는, 얼굴검출 (face detection) 과정에 얻어지는 얼굴영역 상자 (face bounding box) 크기와 위치의 영향을 감소 하였다. 또한 랜덤포레스트의 얼굴 특징점 추정결과에서 추정평균 대신 평균이동기법을 이용하여 잘못된 추정결과들을 제거하고 제대로 된 추정결과만 사용하여 얼굴 특징점 검출 정확도를 개선하였다. 따라서 제안하는 방법들을 이용하여 기존의 랜덤포레스트 기반 얼굴 특징점 검출 기법의 성능을 제고하고 실시간으로 얼굴 특징점을 추적할 수 있다.
망막 혈관 구조의 분석은 망막에 관련된 환자의 진단 및 치료에 중요한 정보를 제공하기 때문에 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 ICG(IndoCyanine Green) 기술을 이용한 망막 영상의 혈관 구조를 분석하기 위해 원의 방정식으로 묘사된 혈관 영역 에너지 함수와 분기점 추정 템플릿을 사용하여 혈관의 특징점들을 추정한 후 혈관의 형체(body)를 자동으로 추적하는 동시에 분기점을 추출하는 방법을 제안한다. 전체 혈관의 자동추적과 분기점 추출을 가능하게 하는 특징점 추정 방법과 혈관 형체의 자동추적 알고리즘 및 분기점 추출 방법을 ICG 망막 영상에 적용하여 실험한 결과 만족할 만한 성능을 보였다.
최근 증강현실 분야에서 특징점 인식 및 추적 기술은 비마커 기반의 증강 현실 서비스 구현에 중요한 역할을 담당하고 있다. 특징점 인식 및 추적 기술은 오래 전부터 컴퓨터 비전 등 여러 분야의 많은 연구자들에 의해 심도 있게 연구되어 왔으며, 특히 최근 급성장하고 있는 모바일 관련 시스템에 적용하기 위해 모바일 임베디드 환경에 접목 가능한 특징점 기반의 다양한 인식 및 추적 기술들이 소개되고 있다. 따라서 본 논문에서는 널리 활용되고 있는 특징점 기반의 매칭 및 추적의 다양한 핵심 요소 기술 (특징점 추출, 특징점 기술, 특징점 매칭 및 추적)에 대한 최신 동향을 분석하고, 본 한국과학기술연구원 연구팀이 수행한 모바일 증강현실 서비스 관련 사례 연구인 관광 지도 인식 및 추적 연구를 소개하고자 한다.
워터젯이 탑재된 RIB(Rigid Inflatable Boat)형태의 무인수상선을 인한 경유점 추적 제어 알고리즘을 설계하였고, 성능 검증을 위해 실해역 시험을 수행하였다. 본 연구에서 사용된 RIB형 무인수상선의 경유점 추적제어를 위해서는 방향제어를 위해 버킷각을 제어하여야 한다. 우선, 육상 관제소에 미리 입력된 경유점들의 위경도 등의 위치정보들을 바탕으로, 목표 방향각을 실시간 계산한다. 그리고, 무인수상선에 탑재된 마그네틱 콤파스 등의 센서로부터 받은 선수각 및 선수각속도의 값과 PD 제어기법을 이용하여, 버킷각 명령을 실시간 계산한다. 본 연구에서는, 바람 등의 외력으로 인한 표류각을 보정하기 위해 일정속도 이상에서는 실침로(Course Of Ground, COG)를 사용하였다. 또한, 설계된 경유점 추적 제어 알고리즘을 검증하기 위해 부산 광안대교 근처 해역에서 육상관제소를 설치하고, 실선 시험을 수행하였다. 본 논문에서는, 설계된 무인 경유점 추적 제어 알고리즘의 시험결과를, 유인으로 제어한 결과 및 상용추적제어기로 제어한 결과들과 비교 분석하였다.
본 논문에서는 피라미드 기반 광류 추정 방법과 이를 이용하여 영상 내 임의의 점 추적 알고리즘에 대해 설명한다. 본 논문에서는 Lucas-Kanade 광류 추정 방법을 기반으로 광류를 계산하였다. 작은 움직임에 민감하면서 큰 움직임까지 계산할 수 있도록 영상 피라미드를 사용하였고, 영상 피라미드와 Lucas-Kanade 광류 추정 방법을 혼합하는 과정에서 영상 피라미드의 하위수준으로 내려갈수록 증폭되는 광류 추정 오차를 줄이기 위한 정제방범을 제안하였다. 또한 광류의 제약조건과 부화소 보간을 이용하여 광류 추정의 정확도를 높였으며, 추적하고자 하는 영상내의 임의의 점 주변의 광류 값을 이용하여 테두리나 모퉁이 같은 특징이 없는 점들의 추적도 가능하도록 하였다. 본 논문에서는 웹 카메라를 이용하여 제안된 알고리즘의 광류 계산 결과와 임의의 점 추적 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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