최근 들어 위치 기반 서비스(Location Based Service)는 치안, 인명 구조, 물류 추적, 길안내 등 다양한 분야로 적용 가능성 때문에 많은 관심을 받고 있는 기술이다. 스마트 폰과 같은 모바일 단말기의 보급이 가속화되면서 사용자는 위치 정보를 이용한 각종 서비스에 대한 요구가 늘어나고 관련 산업의 사업성이 폭발적으로 증가하고 있는 추세다. 실외 위치 추적 기법은 인공위성을 이용한 GPS(Global Positioning System) 기법이 시장을 거의 평정하여 이에 수렴해 가고 있는 상황이고 실제로 많은 상용 제품이 존재하고 있다. 하지만 실내에는 인공위성 신호가 직접 전해 지지 못하는 상황이기 때문에 이와 다른 기법이 존재하나 아직 상용화하기에 그 정확도와 기술력이 부족한 것이 현실이다. 본 논문에서는 건물 밖에 존재하는 GPS 기능이 탑재된 모바일 단말기를 이용하여 실내에 존재하는 모바일 단말기와 협력 통신(Cooperative Communication)하여 위치를 추적하는 기법을 제안한다. 최근 들어 GPS 장비의 단가 하락으로 이 기능을 가지고 있는 모바일 단말기가 증가하고 있는 추세이기 때문에 실내 위치 추적 시스템을 구축하기 위해 별도의 장비를 설치하지 않아도 된다는 것이 이 기법의 가장 큰 장점이다. 시뮬레이션의 결과를 통해 본 기법의 효용성을 확인해보았다.
본 논문은 자동 보행자 추적 시스템에 필요한 배경 이미지를 추출하는 방법과 추출되어진 배경 이미지를 이용하여 보행자를 탐지하고 적응적 신경망을 이용하여 보행자의 이동 궤적을 추적하는 시스템을 구현하였다. 본 논문은 고스트(ghost) 현상을 극복하기 위하여 모자이크 배경 이미지 추출 법으로 배경 이미지를 추출하였으며, 보행자의 탐지에 차영상 분석법을 기반으로 하여 보행자를 탐지하였다. ART2 네트워크는 프레임에 존재하는 이동 물체의 중심점을 탐지할 수 있다. 그리고, 이전 프레임에서 탐지되어진 물체의 정보를 이용하여 물체의 이동궤적을 추적할 수 있다. 제안하는 방법으로 실험한 결과 비강체(nonrigid)형태 운동을 하는 보행자를 탐지하고 그 궤적 추적에 대한 실시간 시스템 구성의 가능성에 대하여 알 수 있었다.
본 논문에서는 maneuvering 하는 이동 표적을 실시간으로 추적하기 위한 보다 효과적인 접근 방법으로, 방대한 입력 표적 영상 데이터를 몇 개의 간단한 상관신호로 변환이 가능한 광 JTC(Joint Trasform Correlator)를 이용하여 실시간 이동 표적추적 시스템을 구현하였다. 실시간 구현을 위해 고해상도를 갖는 LCD(Liquid Crystal Display) 공간 광 변조기를 사용하여 광 JTC를 구성하고, 상관 첨두치의 배경 잡음에 대한 영향을 효과적으로 감소시키기 위한 이진화 방법으로 mean 방법을 사용하였으며, maneuvering하는 이동 표적에 대한 추적 실험을통해 광 JPC를 이용한 실시간 이동 표적 추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
표면영상유속계는 홍수시 하천의 표면유속을 손쉽게 측정할 수 있는 매우 효율적인 장비이다. 특히 원적외선 카메라를 이용할 경우 주야간에 관계없이 사용할 수 있어, 그 유용성이 크게 높아진다. 다만, 원적외선 카메라는 그 특성상 해상도가 일반 비디오 카메라에 비해 현저하게 떨어지는 단점이 있다. 본 연구는 이러한 해상도가 낮은 원적외선 영상을 이용하여 보다 효율적으로 표면유속을 산정하는 새로운 기법을 구현하는 것이다. 해상도가 낮다는 것은 영상 내에 추적을 위한 추적자가 잘 나타나지 않는다는 의미이다. 이처럼 적절한 추적자가 영상내에 적을 경우에는 정확한 표면유속을 산정하기 곤란하다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 두 가지 방안을 조합하였다. 기존의 상호상관분석에서는 동영상의 연속된 프레임 두 매를 이용하였다. 본 연구에서는 연속된 여러 매의 프레임을 병합하여 한 매의 병합영상으로 만들고, 이러한 병합영상 두 매를 상호상관분석하는 방법을 개발하였다. 이 경우 영상을 병합하기 때문에 한 병합영상내에 충분한 수의 추적자가 들어올 가능성이 그만큼 높아지게 된다. 정확도 향상을 위한 두 번째 방안은, 돗수분포 평활화를 이용하는 것이다. 돗수분포 평활화 기법은 대비가 낮은 영상의 대비를 높이는 방법이다. 이렇게 대비를 높여서, 영상내 추적자의 존재를 더욱 확실하게 만들 수 있다. 이 두 가지 방법을 병용하여 새로 원적외선 표면영상유속계를 구현하고, 이를 기존의 분석이 어려웠던 동영상에 적용한 결과 그 분석 정확도가 현저하게 높아지는 것을 확인할 수 있었다.
브로드캐스트 암호화 스킴에서, 추적 가능성은 권한을 부여받은 사용자들 중에 불법 디코더를 생성하는데 공모한 사용자들을 추적하기 위한 프로토콜에 유익하게 이용되는 성질이다. 유감스럽게도, 이 성질은 대개의 경우 프라이버시를 희생하여 성취된다. 현재까지 대부분의 공모자 추적 기법은 사용자의 익명성을 고려하지 않은 상태에서 연구가 진행되어 왔다. 이것은 현실 세계 시장에서와 유사한 프라이버시를 전자 상거래에서 제공하기 위한 중요한 요구사항이다 하지만 멀티미디어 컨텐츠를 구매하기 위해 사용자의 신원이 노출된다면 사용자에게는 불만족스러운 일이다. 본 논문에서는 멀티미디어 컨텐츠를 구매하는 과정에서 사용자의 취미, 생활 정보, 신원 정보 등에 대한 정보를 누출시키지 않으면서 사용자가 익명으로 멀티미디어 컨텐츠를 구매할 수 있고, 동시에 데이터 제공자가 공모자를 추적하고자 할 경우에는 사용자의 신원을 알아낼 수 있는 익명성을 보장하는 암호화 기법을 제안한다.
최근 자가 적응 시스템의 개발을 용이하게 하기 위해 적응 관련 요소와 시스템의 행동을 분리한 MADAM, DiVA, Rainbow들이 제안되었다. 하지만 기존의 자가 적응 시스템을 개발하는 방법들은 개발 과정에서 요구사항과 아키텍처간의 상호 영향을 수용하는 체계적인 방법을 제공하지 않는다. 이는 요구사항의 변경이 미치는 영향을 판단하기 어렵고, 개발 과정에서 발생하는 변화에 대해 빠른 대처가 어려우며, 이해관계자들이 시스템에 대해 낮은 이해도를 가지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문은 SAS의 개발에서 요구사항과 아키텍처 사이의 추적 가능성을 이용한 체계적인 인터위빙 방법을 제안한다. 제안한 방법은 요구사항과 아키텍처의 각 구성요소 사이의 관계를 통해 제공되며, 제공된 관계는 요구사항의 변경이 영향을 미치는 요소들을 추적하고, 아키텍처의 구성에 대한 근거를 추적하여 시스템에 대한 이해도를 높여준다. 본 논문은 스마트 그리드에서 적응형 협력 시스템의 개발과 변화 과정을 통해 제안한 방법의 유용성을 보여준다.
최근 안드로이드 스마트폰에서 악성 앱의 출현이 증가하고 있다. 하지만 매일 많은 앱이 출현되기 때문에 이들 앱을 분석하여 악성 앱을 탐지하기에는 많은 시간과 자원이 요구된다. 이로 인해 악성 앱이 많이 확산된 후에 대처하는 상황도 적지 않다. 본 논문은 악성 앱 가능성이 높은 앱을 우선적으로 분석할 수 있도록 앱 행위를 동적으로 추적하고 고위험성의 앱을 분류하는 TAU 기법을 제안한다. 이 기법은 사용자와 스마트폰의 상호작용으로 발생하는 앱의 설치, 유포 경로 및 실행 행위를 추적한다. 이런 추적된 행위 분석하여 Drive-by download 및 Update attack 공격 가능성이 있는 앱을 분류한다. 또한 악성 앱의 유포 경로로 많이 사용되는 리패키징 여부를 판별한다. 이런 분류를 통해 고위험성의 앱에 대한 악성 코드 분석을 우선적으로 실행하게 하여 악성 앱의 유포를 빨리 막을 수 있도록 한다.
췌관 내 유두상 점액종양은 매우 다양한 자연경과와 예후를 가지고 있어 추적 검사방법, 간격, 기간 등이 아직도 논란이 되고 있다. 이 종양에 대한 진료지침들에서는 추적 검사를 받을 환자군과 수술적 치료가 필요한 군으로 분류하기 위하여 악성화 고위험 특징 또는 절대적 수술 적응증과 걱정스러운 특징 또는 상대적 수술 적응증으로 분류하였다. 걱정스러운 특징이나 고위험 특징이 없는 분지형 유두상 점액종양은 혼합형이나 주췌관 종양에 비하여 악성화 위험성이 매우 낮다고 보고되고 있다. 그러나 저위험 특징을 가진 환자들을 장기간 추적한 연구에서 시간이 지남에 따라서 췌장암 발생이 점점 높아지고 있다고 보고하고 있어 지속적인 장기간 추적 검사가 필요하다. 혼합형과 주췌관형 유두상 점액종양은 악성화 가능성이 매우 높아 수술적 치료가 필요하다고 알려져 있다. 무결절이고 주췌관 직경이 10 mm 미만으로 분절형 주췌관 확장을 가진 환자들은 악성화 가능성이 낮아서 즉각적인 수술보다는 주의 깊은 추적관찰을 고려해볼 수 있다. 고령이나 기저질환을 동반한 환자의 치료 방향을 결정할 때는 췌장암 발생의 위험도와 수술의 위험성을 균형있게 평가해야 한다.
본 논문에서는 다중 표적의 중첩이라는 상황에 대한 새로운 해결 방식을 소개한다. 비선형 표적의 위치와 속도에 대한 추적을 중심으로 표적과 비표적의 중첩이 일어나는 순간 이후 분리되었을 때 추적중인 표적을 지속적으로 유지할 수 있는 방법에 대해 이야기 하고자 한다. 이 논문에서 제안된 알고리즘은 예측 명중위치 개념과 최대 잡음수준을 이용한 칼만필터 기반의 적응 상호작용 다중모델 기법으로 측정된 위치값과 예측된 명중위치 사이의 차이를 고려한 변형된 칼만필터 개념을 이용한다. 이 논문에서는 비선형 표적의 가속도를 시변 변수인 표적의 추가적인 잡음으로 두고 각각의 가속도 간격의 정도에 따라 얻어지는 모든 잡음에 대한 변수에 의해 각각의 하부 모델들을 특성화시켰다. 제안된 알고리즘은 표적의 운동특성에 따라 적응적으로 기법을 선택할 수 있는 선택적 방식을 구현하고자 한다. 표적의 기동중에 나타나는 가속도를 효과적으로 다루기 위하여 잡음의 크기가 급격히 증가하는 경우 그 증가분을 가속도로 인식하여 기동표적 관계식에 이용한다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성을 보여주기 위하여 몇 가지 예를 제시하였다.
본 논문에서는 비선형 기동을 하는 기동표적의 추정된 잡음을 분석하여 표적의 기동패턴을 분석하는 알고리즘을 제시하고자 한다. 기동표적의 추정위치와 측정치에서 발생하는 잡음을 가속도와 순수 잡음으로 분리하고 분리된 성분을 분석하여 표적의 기동 패턴을 인식하고 동시에 추적을 실시하는 알고리즘을 구성한다. 잡음의 분리는 퍼지 클러스터링(FCM : Fuzzy C-means Clustering) 기법을 이용하여 적절한 추정값을 이용한다. 추정된 표적의 속도와 가속도, 잡음을 재 구성하여 기동표적의 기동패턴을 분석하고, 동시에 추적을 실시한다. 위의 과정을 통해 가속도를 분리한 후 비선형성을 지닌 기동표적의 기동패턴을 선형화 하여 칼만필터를 이용 잡음을 분리하고 가속도를 다시 보상하여 추적 알로리즘을 구성한다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성을 보여 주기 위하여 몇 가지 예를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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