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.
RFID 기술은 사물에 전자 태그를 부착하여 무선으로 사물의 ID를 인식하여 정보를 수집하고 주변상황 정 보를 감지하고 수집 된 정보를 저 장, 가공, 추적함으로써 사물에 대한 측위, 원격처리, 관리 및 사물간 정보 교환 등의 서비스를 제공하는 기술이다. 특히,.미 관세청에서 2005년 미국에 수출되는 컨테이너에 RFID 태그를 부착하는 정책을 발표하여 2006년부터는 능동형 RFID 태그를 이용한 컨테이너 통관을 시행할 예정이며, 현재 태그 부착은 의무 사항은 아니지만 선별적으로 컨테이너 전수 검사를 실시한다는 방침이어서 반강제적인 성격을 지닌 것으로 판단할 수 있다. 또한, 물류 산업의 변화의 대세에 따라 제조업체의 생산품이 유통 과정을 거쳐 항만에서 처리되는 과정을 실시간으로 추적이 가능함은 물론이고 나아가서 외국 항만과의 연계를 통하여 수출입 전 과정의 추적성을 파악하고 거기에 다른 시스템의 효율적인 통합을 이루어 언제 어디서나 화물의 추적과 관리가 가능한 유비쿼터스 환경의 선진화된 항만 시스템을 구축할 수 있다. 본고에서는 항만 물류용 능동형 RFID 기술과 관련하여 시스템 구성 요소 및 관련 기술 동향, 항만 물류 시스템의 응용에 대해 알아본다.
최근 들어 TCP/IP(인터넷 프로토콜)기반 역추적의 기술적 한계를 이용해 각종 명의(계정)도용 사건을 비롯해 금융피싱 사고들이 부쩍 늘고 있다. 이 때문에 천문학적인 경제 및 사회적 손실이 초래되고 있음은 물론, 사이버상의 각종 행위에 대한 제약과 발전을 가로막고 있다. 이와 같은 난제를 해결하고 기업 혹은 기관의 보안시스템을 참화하기 위해 실시간 역추적 기술이 등장했다. 과거 정보보호시스템의 가치는 비용 절감, 강력한 보안기술 도입 차원의 맹목적 시도, 구축에 따른 구축 난이도에 초점이 맞추어져 있었다. 하지만 최근에는 정보보호 투자성과 평가에 대해 더욱 설득력 있고 과학적인 결과를 원하고 있으며, 단순한 재무적 시스템 효과보다는 종합적인 비즈니스 효과에 대한 ROI 평가를 중요시하고 있다. 이 논문에서는 역추적 기술의 필요성과 배경에 대하여 살펴보고, 흔히 많이 사용하는 방식인 재무 관점의 비용 효과(Cost-Benefit) 기법을 통해 역추적 기술 개발의 투자수익률(ROI)을 분석할 수 있는 기준을 도출해 본다.
지능형 로봇 기술은 더 나은 생활을 위한 현대 기술의 집약체이다. 산업, 생활, 정밀 기술 등 다양한 분야에서 응용이 가능한 확장성 넓은 분야이다. 해당 분야의 추적 기술은 LIDAR를 활용하는 방향으로 활발한 연구가 진행 중이다. LIDAR는 사방의 거리를 정확하게 측정할 수 있는 유용한 센서지만, LIDAR만으로는 로봇의 성능을 최대화할 수는 없다. 본 논문은 LIDAR 추적을 연장하여 Vision 기술의 융합에 관련하여 서술한다. Vision 기술의 융합을 통한 향상된 기능을 가지는 추적 로봇 설계 방법을 제안한다.
본 논문은 박물관이나 고가의 물품을 판매하는 곳에서 특정한 객체를 감시하고, 특정 객체의 도난을 방지하기 위하여 다중카메라를 설치하여 카메라 상호간의 정보를 교환함으로써 움직이는 객체를 추출하고 추적하는 시스템의 구현이다. 감시대상이 되는 객체의 상단과 정면에 카메라를 설치하여 움직임 객체가 감시대상 객체에 접촉하게 되면 두 대의 카메라가 동시에 움직임 객체를 추출하고 추적하게 된다. 먼저 정면의 카메라는 움직임 물체의 얼굴부분을 캡춰하고 지속적으로 얼굴영역을 확대 / 캡춰하면서 추적을 시작한다. 상단의 카메라는 많은 객체들의 움직임 속에서 특정한 객체만을 추적할 수 있으며, 추적은 방향예측을 통하여 수행하고 객체의 특징정보를 저장한다. 저장된 특징정보는 카메라의 범위를 벗어났을 때 인접한 카메라에 정보를 전송하고 지속적인 추적이 이뤄질 수 있도록 한다.
해상교통관제 시스템(VTS)는 선박 통항의 안전과 효율을 증진시키고 해상 환경을 보호하는 매우 중요한 역할을 하는 시스템으로서, 최근 국제적으로 e-Navigation을 지향한 최신 IT기술을 반영한 새로운 패러다임 형태로 활발하게 진행되고 있다. 이러한 국제적 변화와 더불어 국내에서도 차세대 VTS 개발이 진행되고 있으며, 물표 추적 및 융합 알고리즘의 국내 환경을 고려한 기술개발 필요성이 제기되어 왔다. 따라서 국내 환경에서 차세대 VTS를 개발하기 위한 추적 및 융합 알고리즘을 설계하고 이를 적용하기 위한 시뮬레이터를 통하여 국내 VTS 센터로부터 추적 및 융합 요구사항을 검증하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 차세대 VTS인 u-VTS의 추적 및 융합 요구사항을 검증하기 위하여 시뮬레이터를 구성하고, 이를 통하여 추적 및 융합 성능을 분석하였다.
객체 추적 기술은 컴퓨터 비전 분야에서 활발하게 연구되고 있는 분야로, 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)이나 로보틱스, 그리고 자율주행 자동차와 같은 곳에 유용하게 사용될 수 있다. 그중에서도 열화상 객체 추적 기술은 빛이 전혀 없는 어두운 밤에도 적용 가능하기 때문에, 감시 시스템이나 사고 현장의 구조 상황, 또는 군사적 응용에 더욱 유용하다. 그러나 일반적으로 열화상 영상은 컬러 영상보다 해상도가 낮고, 객체의 경계가 흐릿하며, 텍스쳐가 거의 없다는 점 때문에 기존 추적 방법들의 성능 저하의 원인이 된다. 이에 본 논문은 기존 Correlation Filter 기반 추적기에 객체성 특징을 함께 이용하여, 열화상 영상에서의 객체 추적 성능을 향상 시키는 방법을 제안하였다. 또한 실험을 통해 기존 방법보다 열화상 영상에서의 객체 추적 성능이 향상된 것을 보였다.
컴퓨터 비전에 관한 연구는 인간의 시각 능력을 대신할 시스템을 구축하고자 하는 것으로 특히 이동 객체추적 시스템은 최근 중요한 연구 분야로 대두되고 있다. 본 연구에서는 움직임 추정에 기반 한 단일 이동객체를 추적할 수 있는 시스템을 제안하였다. 추적 시스템은 차영상 기법을 이용하여 객체의 움직임을 추정하곤 카메라의 Pan/Tilt를 제어함으로서 이동 객체를 추적할 수 있도록 하였다. 구현된 시스템은 영상획득 및 전처리 단계, 움직임 추정 단계, 객체 추적 단계로 구성하였다. 실시간 추적 실험을 실시한 결과 이동 객체의 움직임을 추정할 수 있었고, 추적 과정에서도 객체를 일어버리지 앉고 정상적으로 추적할 수 있었다.
정보화는 산업, 문화, 환경 등 많은 부분에서 변화와 발전의 원동력이 되었다. 정보화 기술의 가속화를 기반으로 U-시대로 발전하고 있는 현재 우리 사회는 RFID/USN기술을 적용한 산업 및 생활환경의 변화가 요구되고 있는 시점이다. U-city, U-eco, 모니터링시스템, 유통 및 물류의 위치추적 시스템 등 U-IT 발전은 RFID/USN 기술이 핵심이다. 농업분야 즉 농작물 재배부터 생산, 운송, 유통 등 많은 부분에서 RFID/USN기술 적용이 연구되고 있다. 본 연구는 RFID/USN기술 도입 전 후의 농작물이력추적시스템에 대한 사례 분석을 통해 국내 농작물이력추적시스템의 문제점 및 대안을 제시하고, 동시에 RFID/USN기술을 이용한 국내 농산물이력추적 활성화 방안을 제시한다.
우리 사회가 수자원 관리 정책 결정에 사용 가능한 수문 이상 기상 정보를 제공하기 위해서는 초고해상도 지표면 수문 모델 개발이 필수적이다. 본 연구에서는 기존 저해상도 기후 모델들의 지표 수문학적인 과정들을 개선하기 위해 초고해상도 하도 추적 모델링 기술을 통해 역학적인 상세화가 시도되었다. 100-km 격자의 VIC 모델에서 재생산된 지표 배출량과 기저 배출량을 입력 데이터로 사용하여 다양한 공간 규모의 하도 추적 모델에서 사용하여 산정된 하천유량의 신뢰도를 평가하였다. 본 연구에서는 90미터 (3 arc second), 450 미터(15 arc second), 그리고 900 미터 (30 arc second) 격자 규모의 금강 유역 하천망 지도를 사용하여 과거 장기 하천 유량 데이터(1948년-2016년)를 재생산하였다. 본 연구에서는 금강 유역 내의 지점 관측 하천 유량 데이터와 재생산된 유량 데이터의 불확실성을 평가하였다. 본 연구의 주요 결과는 보다 고해상도의 하천망 지도를 하도 추적 모델에 사용 시 산정된 하천 유량 데이터의 불확실성이 감소하는 경향을 발견하였다. 끝으로, 초고해상도 지표 수문-하도 추적 모델을 통한 상세화 기술의 한계점과 개선 방안을 논의하였다. 본 연구는 기후변화로 인한 이상 기상 또는 기후의 위험성 증가에 효율적으로 선제 대응할 수 있는 핵심 수문 기후 모델링 기술을 개발에 중요한 기여할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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