본 연구에서는 하천유역의 유출과정의 해석 및 그 예측을 위해서 수리학적 하도추적모형을 적용하여 유역의 홍수유출량을 산정할 수 있는 예측모형의 알고리즘 및 그 프로그램의 개발을 목적으로 하고 있다. 이때 사용된 하도추적모형은 DWOPER 모형이며, 이와 결합되어 유역유출량의 산정은 개념적 모형이 사용되었다. 개념적 모형에서 계산된 유출량을 DWOPER 모형에 적용시킨 결과에 대해서 그 적합성을 실측자료와 비교분석한 결과, 수문곡선의 상승부, 첨두부 및 감소부에서 거의 접근된 하도추적이 일어나므로 하도추적이 비교적 잘 수행됨을 알 수 있다. 한편 하도추적 모형의 원활한 수행을 위하여 가중 Factor $\theta$와 오차의 허용치 $\varepsilon$의 적절한 범위를 구하여 비교적 안정된 해를 구할 수 있었다.
얼굴추적은 3차원 공간상에서 머리(head)와 안면(face)의 움직임을 추정하는 기술로, 얼굴 표정 감정인식과 같은 상위 분석단계의 중요한 기반기술이다. 본 논문에서는 AAM 기반의 얼굴추적 알고리즘을 제안한다. AAM은 변형되는 대상을 분할하고 추적하는데 광범위하게 적용되고 있다. 그러나 여전히 여러 가지 해결해야할 제약사항들이 있다. 특히 자체중첩(self-occlusion)과 부분적인 중첩, 그리고 일시적으로 완전히 가려지는 완전중첩 상황에서 보통 국부해에 수렴(local convergence)하거나 발산하기 쉽다. 본 논문에서는 이러한 중첩상황에 대한 AAM의 강인성을 향상시키기 위해서 SIFT 특징을 이용하고 있다. SIFT는 일부 영상의 특징점으로 안정적인 추적이 가능하기 때문에 자체와 부분중첩에 효과적이며, 완전중첩의 상황에도 SIFT의 전역적인 매칭성능으로 별도의 재초기화 없이 연속적인 추적이 가능하다. 또한 추적과정에서 큰 자세변화에 따른 움직임을 효과적으로 추정하기 위해서 다시점(multi-view) 얼굴영상의 SIFT 특징을 온라인으로 등록하여 활용하고 있다. 제안한 알고리즘의 이러한 강인성은 위 세 가지 중첩상황에 대해서 기존 알고리즘들과의 비교실험을 통해서 보여준다.
표적추적장치의 수동제어기는 인간 운용자의 동특성에 따라 제어명령을 생성하고 원하지 않는 잡음과 외란의 영향으로 시스템의 성능과 안정성을 보장하지 못하게 하는 요인이 되고 있다. 특히, 야지를 기동시 운용자의 운용환경에 따라 운용자 특성이 변동될 경우 시스템의 성능저하와 불안정성은 더욱 증가 된다. 즉, 인간이 제어루프에 포함된 수동제어기는 설계단계에서 시간지연과 같은 운용자의 특성을 고려하여야 하며, 운용자에 의해 생성되는 제어명령이 실제 운용환경에서 외란과 동특성의 변화에 적합하도록 하여야 한다. 본 논문에서는 전시기를 통해 표적을 수동핸들로 추적하는 표적추적장치의 수동제어기를 인간운용자를 포함시켜 구성하고자, 추적명령을 생성하는 운용자 모델링을 수행하였다. 특히, 주행하는 차량에 탑재된 표적추적장치는 외란과 추적위치에 잡음이 많이 존재하기 때문에 운용자 모델링이 쉽지 않은 것으로 알려져 있다. 따라서, 수동표적추적장치의 실제 운용환경에서 수집된 데이터를 이용하여 운용자 및 수동제어기의 모델링을 수행하고, 시뮬레이션을 통하여 적용된 운용자 모델의 타당성과 실효성을 보였다.
최근 통신망 인프라 구축이 늘어나면서 이의 신뢰성(Reliability)과 가용성(Availability)이 경제 주체인조직 전반의 생산성에 미치는 영향이 그 만큼 커지고 있다. 정보 흐름의 파이프 역할을 담당하고 있는 통신망 시설(하드웨어 및 운용 프로토콜)에 일시적인 장애가 발생할 경우 이로 인해 조직은 엄청난 손실을 입을 수 있다. 따라서 통신망을 안정적으로 운용할 수 있는 보다 효과적인 수단이 요구되고 있다. 통신망에서의 장애를 효과적으로 해결하기 위해서는 장애를 추적하는 장애처리티켓시스템(Trouble Ticket System)이 필요하다. 장애처리티켓시스템은 궁극적으로 네트워크 운영 방식을 획기적으로 개선함으로써 통신망 장애로 인한 시간적, 경제적 손실을 최소화할 수 있다. 본 논문에서는 장애추적해결시스템의 설계와 구현을 통해서 국내 실정에 맞는 장애처리티켓시스템 개발에 적극 활용할 수 있다.
국내·외 유해화학물질 유출로 인한 하천오염사례가 많이 일어나고 있다. 이때 수질의 농도측정은 직접 도섭으로 하천의 정보 대한 정보를 취득하기 어렵기 때문에 간접적인 방법으로의 정보취득이 중요시 되어야 한다. 그에 따른 방법으로 주입식의 표면부자를 활용한 방법 이용한 수질농도 측정방법 등이 있다. 하지만 이런 농도추정은 이동확산으로 인한 변위가 커지게 되어 시간간격 설정에 대한 어려움 등이 있고, 수질오염에 대한 추적이 가능할 수 있을지에 대한 분석연구가 필요하다. 따라서 이러한 수질농도의 대한 분석을 실시하여 고성능 GPS전자부자를 이용한 추적이 필요하다. Lab-Scale에서 GPS 전자부자를 이용하여 수질정보취득에 일반항목인 수온, PH, EC, DO을 측정함으로써 일반항목에 대한 상관관계와 그에 따른 관계곡선을 제시하고, 고성능 GPS 전자부자를 이용한 측정결과와 YSI를 이용한 측정결과를 비교분석하여 농도경향에 대한 추적으로 오염물질이나 유해화학물질의 정보전달을 통해 원인분석 및 예상경로를 파악할 수 있다. 또한 간접적인 측정을 통해 진행되고 실시간으로 정보를 취득할 수 있기 때문에 수질측정에 접근성 및 안정성 까지 확보할 수 있다. 더 나아가 홍수시 사용뿐만 아니라 기본에 사용되는 수질측정 방법의 한계점까지 보완할 수 있다. GPS 전자부자의 지속적인 연구는 향후 하천 측정 시스템에 많은 도움을 줄 것으로 사료된다.
비디오 영상 프레임들에서 2D 특징점들을 지속적으로 추적하는 문제는 프레임 간의 빈번한 특징점 매칭 실패로 인하여 어려움을 겪어왔다. 본 논문에서는 긴 비디오 프레임들에서 강건하게 2D 특징점들을 추적하는 기법을 제안한다. 이전 프레임까지 추적되어온 각 특징점에 대해 움직임 상태변수를 정의하고 이들 상태변수로부터 현재 프레임에서의 움직임을 예측한다. 예측된 움직임은 추적을 위한 탐색 윈도우를 설정을 위한 초기 위치로 지정된다. 유사성 검사를 통해서 탐색 윈도우 내에서 대응점을 결정한다. 측정 데이터를 반영하여 현재 프레임에서의 특징점의 움직임 상태 변수를 수정하는 과정을 갖는다. 특징점의 추적 결과는 오차를 포함하고 있고 잘못된 추적이 발생될 수 있다. 잘못 추적된 이상값들은 RANSAC 알고리즘을 적용하여 제거함으로써 정확한 특징점 추적이 지속될 수 있도록 한다. 실제 비디오 프레임들에 대해 특징점 추적을 실시한 결과 긴 비디오 프레임들에 대해서도 특징점 추적이 안정적으로 수행됨을 확인할 수 있었다.
한국의 해군력 건설 방향은 미래 해양 안보환경과 국가경제력에 상응함은 물론 주변국 해군에 대해 균형자적 역할을 담당할 수 있는 정예 해군력으로 건설해야 할 것이다. 이런 의미에서 수상 전투함은 높은 안정성, 고감도 탐지 장비와 함정 전투체계에 의한 성분작전 수행 능력 및 전역 탄도미사일 방어를 위한 탐지, 추적, 요격 및 실시간 지휘통제를 위한 함정 전투체계의 능력완비 등을 목표로 개발해 나가야 할 것이다.
최근 COVID-19로 인한 생활 속 거리두기의 영향으로 여러 스포츠 이벤트들이 취소 또는 연기되거나 무관중 경기로 진행되고 있다. 이에 스포츠 상품 관련 시장이 침체되어 많은 이들이 어려움을 겪고 있다. 이를 극복하기 위해 스포츠 시장 관련자들은 온라인 팬 서비스나 온라인 판매 등 여러 방법을 모색하고 있다. 따라서 본 연구에서는 스포츠 관련 상품의 진품 정보를 관리할 수 있는 방안을 제안하였다. 그에 맞춰 블록 구조, 시스템 흐름, 네트워크 모델을 설계하고 프로토타입을 개발하였다. 이에 도출된 방안을 통하여 전문가를 초빙하여 표적 집단 면접(FGI)을 진행하여 거래과정의 신뢰도와 안정성, 결제의 신뢰도와 안정성, 사고 추적, 시스템의 신뢰도와 안정성을 평가하였다. 본 연구를 통하여 소비자들이 굿즈, 애장품, 싸인볼 등의 스포츠 관련 제품을 거래할 때 신뢰성을 가질 수 있게 할 수 있다.
본 논문에서는 실시간으로 입력되는 비디오 영상으로부터 사용자의 얼굴 방향을 효율적으로 추정하는 새로운 방법을 제안하였다. 이를 위하여 입력 영상으로부터 외부조명의 변화에 덜 민감한 Haar-like 특성을 이용하여 얼굴영역의 검출을 수행하고 검출 된 얼굴영역 내에서 양쪽 눈, 코, 입 등의 주요 특성을 검출한다. 이 후 실시간으로 매 프레임마다 광류를 이용해 검출된 특징 점을 추적하게 되며, 추적된 특징 점을 이용해 얼굴의 방향성 추정한다. 일반적으로 광류를 이용한 특징 추적에서 발생할 수 있는 특징점의 좌표가 유실되어 잘못된 특징점을 추적하게 되는 상황을 방지하기 위하여 검출된 특징점의 템플릿 매칭(template matching)을 사용해 추적중인 특징점의 유효성을 실시간 판단하고, 그 결과에 따라 얼굴 특징 점들을 다시 검출하거나, 추적을 지속하여 얼굴의 방향성을 추정을 가능하게 한다. 탬플릿 매칭은 특징검출 단계에서 추출된 좌우 눈, 코끝 그리고 입의 위치 등 4가지 정보를 저장한 후 얼굴포즈 측정에 있어 광류에의해 추적중인 해당 특징점들 간의 유사도를 비교하여 유사도가 임계치를 벗어 날 경우 새로이 특징점을 찾아내는 작업을 수행하여 정보를 갱신한다. 제안된 방법을 통해 얼굴의 특성 추출을 위한 특성 검출과정과 검출된 특징을 지속적으로 보완하는 추적과정을 자동적으로 상호 결합하여 안정적으로 실시간에 얼굴 방향성 추정 할 수 있었다. 실험을 통하여 제안된 방법이 효과적으로 얼굴의 포즈를 측정할 수 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 2차 경로의 추정을 통하여 안정성이 강화된 능동소음 제어 시스템을 제안한다. LMS 알고리즘은 구조가 단순하고 계산량이 적은 장전이 있지만, 광대역 소음원에 적용할 경우 수렴 성능이 좋지 않은 단점이 있으며, 2차 경로 및 소음원 입력의 파워가 시변 할 경우 적응 알고리즘의 안정성이 약화되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 지속적으로 누적 오차를 추적하여 일정 값 이상으로 증가하면 자동적으로 2차 경로 전달함수를 새로 추정하는 자동오프라인 추정 기법을 제안하였다. 공조용 덕트에 광대역 소음을 적용하여 제안된 능동소음제어 시스템을 실험을 수행한 결과 우수한 특성을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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