현존하는 저궤도위성의 S-Band 관제채널은 대부분 RH 또는 LH 편파를 사용한다. 그러나 다목적실용위성 3호와 같이 RH와 LH 편파를 동시에 사용하는 위성의 경우 위성추적을 위해 사용되어지는 지상안테나는 RH와 LH 편파를 동시에 수신하여야할 뿐만 아니라 편파변경시점에 따라 송신출력의 편파가 변경되어야하기 때문에 지상에서 위성으로 명령을 전송할 수 있는 송신가능시간(Command Window)에 영향을 미친다. 이러한 저궤도위성의 RH와 LH 편파의 신호세기는 위성체의 자세 및 운영방법에 따라 결정되어지기 때문에 다양한 형태의 편파수신경향성을 나타낸다. 따라서 이러한 영향을 최소화하기 위하여 지상안테나는 RH 및 LH 편파에 대하여 자동추적기능을 수행하여 위성을 추적하게 된다. 지상안테나의 자동추적기능은 수신되는 신호세기를 순간적으로 비교하여 가장 큰 세기의 신호가 수신될 수 있도록 제어하는 기술로서 수신신호의 형태에 따라 영향을 받으며 이 때 발생하는 오차는 위성추적에 지대한 영향을 미친다. 또한 편파가 변경되는 시점에서는 자동추적오차가 증가하게 되는 경향을 나타나게 된다. 따라서 본 논문에서는 다양한 형태로 동시 수신되는 RH 및 LH 편파의 자동추적오차를 분석하여 송신가능시간(Command Window) 및 수신신호에 어느 정도 영향을 미치는지에 대하여 분석하였으며 본 영향을 최소화할 수 있는 방법에 대하여 기술하였다.
현대사회는 보안과 안전이 중요해지면서 감시카메라들이 여러 곳에 설치되어 있다. 하지만 감시영상을 보고 상황을 파악하는 것은 여전히 사람의 몫으로 인력과 시간이 소모된다. 그래서 자동으로 감시영상을 분석하여 주요 사건 중심으로 요약해 주는 연구의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 감시영상에서 존재하는 다수의 사람을 추적하고, 추적을 통해 얻은 정보를 이용하여 감시영상을 요약하는 방법을 제안한다. 제안하는 감시영상 요약 시스템은 조명보정을 적용하여 배경제거한 후 다수의 사람을 추출하고, 추출된 사람의 추적 정보를 상태 데이터베이스에 저장한다. 추적을 통해 얻은 정보로 추적 대상들의 추적 경로, 움직임 상태, 지체시간, 카메라 안으로의 출입시간 등을 사용한다. 또 사람의 움직임에 따라 6 가지(Enter, Stay, Slow, Normal, Fast and Exit)로 움직임 상태를 분류하였고, 움직임 상태를 시간별, 공간별로 요약 그래프로 나타내 추적대상의 움직임 상태를 빠르게 파악할 수 있다.
본 논문에서 제안하는 알고리즘은 심벌 타이밍 jitter 를 최소화하기 위해 가장 강한 신호를 주기적으로 감시하고, 그 신호를 적응적으로 DLL(Delayed Locked Loop)의 기준 신호로 정한다. 결과적으로 제안된 알고리즘은 DLL 추적 실패를 피할 수 있고, 기존의 알고리즘에 비하여 DLL의 정상 상태 추적 오류가 작다. 모의실험을 통하여 제안된 알고리즘의 정상상태 DLL 추적오류가 작고 다중 경로 상황에서 DLL 추적 실패를 피할 수 있음을 확인 하였다. 따라서 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 OFDM 의 시간동기 복원 알고리즘에 적합하다.
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.
스테레오 물체추적 시스템은 스테레오 비젼 시스템의 입체 영상에서 나타나는 스테레오 시차를 없애 주는 주시각 제어와 이동 물체를 영상의 중앙에 위치시키기 위한 팬/틸트 제어를 통해 이동 물체를 추적하게 된다. 본 논문에서는 스테레오 물체추적 시스템의 새로운 접근방법으로 적응적 물체 추적이 가능한 광 JTC를 이용해 이동 물체를 추적하는 스테레오 물체추적 시뮬레이터를 구현하였다. 이를 이용하여 여러 종류의 입력 영상에 따른 광 JTC 의 추적 결과를 분석하여 실험 결과를 예측할 수 있었으며, 이를 광학적으로 구현할 경우 배경 잡음에 강하고 실 시간적 물체 추적이 가능한 스테레오 물체추적 시스템을 구현할 수 있음을 제시하였다.
전파신호의 추적은 국방을 비롯한 다양한 분야에서 여러 가지 기술 발전을 이루고 있다. 특히 시간의 경과에 따라 변경되는 PRI 및 주파수를 갖는 전파에 대해서는 Adaptable한 추적 능력을 필요로 한다. 본 논문에서는 다양하게 변하는 PRI 및 주파수 변경 신호들에 대해 지능적으로 적응해 가면서 추적할 수 있는 추적 방식을 제안하고 이를 실험하였다. 제안된 방식은 신경회로망의 오차 역전과 알고리즘을 이용한 방법으로, 모의 전파 신호를 시간 구간으로 나누어 학습하였고 이에 대한 성능 테스트를 한 결과 제안된 방법이 전파 신호를 효율적으로 추적할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 무선인터넷 플랫폼의 표준인 WIPI와 사람추적시스템을 결합한 모바일 사람추적 감시시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 보안시스템이 가동된 시간 내에 침입자가 보안영역에 들어오면 침입자를 추적하여 추적된 영상과 추적정보를 사용자의 WIPI 단말기로 전송함으로써, 사용자가 언제 어디서나 손쉽게 여러 곳의 감시구역을 감시하고 감시결과를 인지할 수 있는 원격모니터링 서비스를 제공할 수 있도록 설계하였다. 또한 제안된 시스템은 다수의 CCTV에 촬영된 영상을 영상처리를 통해 설계된 사람모델을 이용하여 사람을 추적하고, 어떤 카메라에서 사람이 추적되었는지, 추적된 사람의 상태가 어떠한지, 몇몇의 사람이 침입하였는지 등의 침입상황을 사용자의 단말기를 통해 추적상황을 알려준다. 본 시스템은 추적된 정보를 모바일 클라이언트로 전송되는 것을 확인하기 위하여 WIPI SDK를 이용하여 구현하였다. 또한 감시된 상황을 서버에 자동적으로 저장함으로써 추후에 사용자가 감시상황을 재확인하고자 했을 시, 카메라별 또는 시간 별로 선택하여 영상을 재확인 할 수 있다.
한국형 구축함용 전투체계의 추적레이더(STIR)는 탐색레이더(MW08)의 3차원 표적 정보에 지정되어 표적을 획득하고, 추적 알고리즘에 의해 자동추적하는 레이더로서 표적획득 시간 및 추적루프의 정확도로 레이더의 성능을 판단 할 수 있다. 함정 측면에서 보면 추적레이더의 표적획득 시간에 관계되는 요소들은 여러 가지가 있을 수 있다. 본 논문에서는 이런 요소들을 식별하고 성능향상방법을 제안함으로써 추적레이더의 표적획득 시간을 단축시켰다. 여기에서는 주요요소 세 가지에 대한 분석과 성능향상방향을 제시하였다. 첫째는 추적알고리즘을 분석하였으며, 두 번째는 획득거리에 관계되는 요소를 조정하는 파라미터의 적절성 분석하였고, 세 번째는 함기준 센서의 정확도를 분석하였다. 결과적으로 대함표적의 획득시간을 약 10초에서 3초로 성능을 향상시킬 수 있었다.
광선 추적 기반의 렌더링은 래스터화 기반의 렌더링보다 훨씬 더 사실적인 이미지를 생성한다. 하지만 넓은 시야와 높은 디스플레이 갱신 속도를 요구하는 헤드 마운티드 디스플레이(HMD) 시스템을 대상으로 이를 구현할 때에는 여전히 많은 연산량으로 인하여 부담스럽다. 또한, HMD 화면에 고품질 이미지를 표시하기 위해서는 시각적으로 성가신 공간적/시간적 앨리어스를 줄이기 위해 픽셀당 충분한 수의 광선 샘플링을 수행해야 한다. 본 논문에서는 최근 Kim 등[1]이 제시한 선택적 포비티드 광선 추적법을 확장하여 주어진 HMD 시스템에서 고전적인 Whitted-스타일 광선 추적 수준의 렌더링 효과를 효율적으로 생성해주는 실시간 렌더링 기법을 제안한다. 특히, GPU의 광선 추적 하드웨어를 통한 가속과 시간 제한을 둔 렌더링 방법의 결합을 통하여 고속의 HMD 광선 추적에 적합한 사람의 시각 시스템에 매우 효율적인 적응적 광선 샘플링 방법을 제안한다.
보안등은 주택가 골목에 안전을 위해 설치하는 중요한 설비로서, 도로 폭이 12m 이하인 장소에 설치된다. 그러내 통행 인구가 없어도 야간시간 내내 점등되고 있기에 낭비되는 전력량이 상당하다. 적외선센서가 부착된 보안등을 교체하게 되면 보행자의 움직임을 통해 일정시간 점등이 되고 이동체가 없을 때는 소등이 되어 전기에너지의 소비를 상당히 줄일 수가 있어 온실가스저감에 기여할 수 있다. 본 논문에서는 적외선센서 보안등의 최적 작동시간을 추적하기 위해 보행자의 통행 분포를 알아보고자 연구지역인 경북대 캠퍼스 내에서 사계절 중 여름철 야간 보행자의 통행패턴을 현장조사하여 분석하였다. 이를 통해 시간별, 공간별 분포 특성을 파악하고 도식화하여 보행자의 통행분포 특성을 파악함으로써 보안등의 작동시간 추적이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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