This paper presents an vulnerable road user (VRU) classification and tracking algorithm using vision and LiDAR sensor fusion method for urban autonomous driving. The classification and tracking for vulnerable road users such as pedestrian, bicycle, and motorcycle are essential for autonomous driving in complex urban environments. In this paper, a real-time object image detection algorithm called Yolo and object tracking algorithm from LiDAR point cloud are fused in the high level. The proposed algorithm consists of four parts. First, the object bounding boxes on the pixel coordinate, which is obtained from YOLO, are transformed into the local coordinate of subject vehicle using the homography matrix. Second, a LiDAR point cloud is clustered based on Euclidean distance and the clusters are associated using GNN. In addition, the states of clusters including position, heading angle, velocity and acceleration information are estimated using geometric model free approach (GMFA) in real-time. Finally, the each LiDAR track is matched with a vision track using angle information of transformed vision track and assigned a classification id. The proposed fusion algorithm is evaluated via real vehicle test in the urban environment.
본 논문은 영상처리를 이용한 공 추적 시스템을 소개한다. 최근 아마추어 풋살 시장의 성장으로 아마추어 선수들의 경기력 분석에 대한 요구 또한 높아지고 있다. 선수 또는 팀에게 피드백 및 성장을 위한 스포츠 경기 분석 서비스는 여러 스포츠 분야에서 다양한 형태로 제공되고 있다. 그러나 스포츠 분석 서비스의 비용적, 공간적 제약은 아마추어 선수들이 분석 서비스를 제공 받기 어렵게 한다. 본 논문에서는 기존에 아마추어 풋살 분야에서 제공되는 경기 영상 촬영서비스를 기반으로 경기 분석을 하기 위한 공 추적 알고리즘을 연구하고 개발한다. 이를 통해 기존에 존재하는 서비스를 기반으로 경기를 분석할 수 있도록 한다.
탐지레이더는 저고도로 비행하는 물체를 탐지할 목적으로 국방 분야에서 운용하고 있다. 레이더가 탐지한 원시자료는 즉시 정보화되어 의사 결정체계인 지상전술C4I체계에 입력되고 분석을 거친 후 사용자에게 실시간으로 전파되어야 한다. 그러나 현 수작업 표정작업은 운용자의 능력에 따라 정확성 및 적시성이 미흡한 실정이다. 따라서 이 논문에서는 레이더 자료를 이용하여 실시간 항적을 표시할 수 있도록 체계에 대한 개념연구, 요구사항 분석, 설계를 통하여 항적추적관리시스템을 구현하였다. 적용된 핵심기술은 좌표 체계 전환 알고리즘과 기존 통신장비와의 통신프로토콜 개선, 신호 및 자료처리 프로세스를 설계에 반영하였다. 특히, 레이더 신호의 중복처리 및 융합 알고리즘을 개발하여 상황도상에 표적정보를 도시하는 기술을 구현함으로써, 기존 항적관리전력 운용의 신뢰성, 신속성, 편의성을 향상시킬 수 있었다.
본 논문에서는 차량용 블랙박스로 촬영된 고속도로 주간 주행 영상을 기반으로 차량을 종류별로 검출하고 추적한다. 그리고 검출된 차량의 종류별 대체 영상을 새로운 배경 영상의 같은 위치에 올려놓음으로써 새롭게 창조될 수 있는 실시간 MR 콘텐츠 제작 방안을 설계한다. 차량을 종류별로 검출하고 추적하기 위해서는 딥러닝의 객체 검출 분야에서 가장 잘 알려지고 유명한 YOLO 알고리즘을 사용한다. 또한, 검출된 차량의 종류별 대체 영상을 위해서는 RGB 색상을 기반으로 하는 Mask 기법을 사용한다. 실시간 MR 콘텐츠를 위해 사용될 차량 대체 영상의 크기는 원본 영상에서 검출된 차량의 영역 크기와 같은 크기로 대체된다. 본 논문에서는 실시간 MR 콘텐츠 설계가 가능함을 실험 및 시뮬레이션으로 확인하였으며 VR 콘텐츠 분야에서 유용하게 활용할 수 있을 것으로 판단한다.
허베이 스피리트호 기름유출사고와 같은 해양 유류유출사고에서 잘못된 초기대응은 경제 손실뿐만 아니라 생태계에 큰 피해를 입힌다. 하지만 다양한 변수가 존재하는 해양에서 유출유의 움직임을 예측하는 것은 매우 힘든일이다. 이를 해결하기 위해서 뜰개 데이터를 활용해서 바다위의 부유물의 이동을 연구하는 기존 연구인 입자예측을 확장하여 면단위로 예측을 하는 유출유 예측 가시화를 진행하였다. 해양 데이터 포맷인 HDF5에서 특정 위치의 해류, 풍속 데이터를 양선형 보간법을 이용해 추출한 뒤, 수많은 점들의 이동을 입자예측하여 그 결과를 폴리곤 및 히트맵을 이용해 가시화 하였다. 또한 뜰개데이터의 문제점인 데이터 부족과 유출유와 움직임이 다른 점을 해결 하기 위해 유출유로부터 입자 데이터를 얻어낼 수 있는 유출유 입자 매칭 알고리즘을 제안한다. 유출유 입자 매칭 알고리즘은 면단위 유출유의 모습을 입자화 하여 입자의 움직임을 추적하는 알고리즘이다. 주성분 분석을 이용하여 문제를 분할하고, 유출유의 이동 거리의 분산이 최소화 되는 지점으로 유전알고리즘을 이용해 매칭하였다. 유출유 가시화 결과 데이터로 검증한 결과 주성분 분석과 유전알고리즘을 이용한 입자매칭 알고리즘이 가장 성능이 뛰어난 것을 확인할 수 있었으며, 평균 데이터 오차는 3.2%로 의미있는 연구임을 확인하였다.
본 논문은 음원 탐지 및 음원 위치를 추정하는 IoT Device 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 복수의 마이크로폰 센서로부터 수집된 음원 신호의 도달 시간차를 분석하여 음원의 방향을 정확히 검출하고, IoT 센서를 이용하여 음원의 발생방향을 추적할 수 있는 음원 방향 탐지 Device를 이용한 시스템이다. 음파를 이용하여 위치를 추정하는 기술은 예전부터 군사적 목적으로 개발되어 왔지만 현재는 이를 응용하여 방범·방재 분야 등에 많이 쓰이고 있다. 이에 따라 본 시스템의 제작을 통해 옥외에 설치한 후 여러 방향에서 음원 발생시켜 성능 시험을 실시하였다. 그 결과 음향 탐지 영역 140dB, 반응시간 1초 이내, 방향 각도 분해능 1° 이내로 매우 정확하게 동작함을 확인할 수 있었다. 향후에는 본 설계안을 바탕으로 빅데이터 분석을 통한 인공지능 알고리즘을 반영하여 보다 신뢰성을 향상시켜 상용화할 계획에 있다.
대다수의 기업은 유무형의 자산을 보호하기 위한 방안으로, IT서비스망에 다양한 보안 장비를 구축하여 정보보호 모니터링을 수행하고 있다. 그러나 서비스 망 고도화 및 확장 과정에서 보안 장비 투자와 보호해야 할 자산이 증가하면서 전체 서비스망에 대한 공격 노출 모니터링이 어려워지는 한계가 발생하고 있다. 이에 대응하기 위한 방안으로 외부자의 공격과 장비 불법통신을 탐지할 수 있는 다양한 연구가 진행되었으나, 대규모 서비스망에 대한 효과적인 서비스 포트 오픈 감시 및 불법 통신 모니터링 체계 구축에 대한 연구는 미진한 편이다. 본 연구에서는 IT서비스망 전체 데이터 흐름의 관문이 되는 네트워크 백본장비의 'Netflow 통계 정보'를 분석하여, 대규모 투자 없이 광범위한 서비스망의 정보 유출 및 불법 통신 시도를 감시할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 주요 연구 성과로는 Netflow 데이터에서 운영 장비의 텔넷 서비스 오픈 여부를 6개의 ML 머신러닝 알고리즘으로 판별하여 분류 정확도 F1-Score 94%의 높은 성능을 검증하였으며, 피해 장비의 불법 통신 이력을 연관하여 추적할 수 있는 모형을 제안하였다.
본 논문은 선형적으로 파라미터화된 시스템에 대한 보상방식을 제안한다. 이 보상기는 전형적인 선형 제어기와 적분형의 적응법칙을 갖는 적응 관측기로 구성되며 이 때 적응법칙은 SG 알고리즘에 근거하여 설계된다. 제안된 보상전략에서는 다른 여러 연구에서 제안된 중간함수 대신에 growth조건, convex조건, attainability조건, 그리고 pseudo gradient 조건을 만족하는 함수들로 적응법칙이 설계된다. 제안된 방식은 추적오차에 대한 점근적 안정도 및 파라미터에 대한 추정오차의 bounded stability를 만족한다. 예제를 통하여 제안된 보상방식의 타당성을 보인다. 그리고 기존의 방식인 Huang의 방법과의 비교를 통해 제안된 방식이 정상상태에서의 파라미터 오차가 더 작아짐을 보인다.
수화의 인식 및 표현 기술에 대한 관련 연구는 수화 인식을 통한 건청인과의 의사 전달, 가상현실에서의 손동작 인식 등을 대상으로 여러 방면으로의 접근 및 연구 결과를 도출하고 있다. 그러나 이들 연구의 대부분 데스크탑 PC기반의 수신호(Hand signal) 제어 및 수화 - 손 동작 인식에 목적을 두었고 수화 신호의 획득을 위하여 영상장비를 이용하였으며 이를 바탕으로 단어 위주의 수화 인식 및 표현에 중점을 둔 수화 인식 시스템의 구현을 통해 비장애인과의 자유로운 의사소통을 추구하고 있다. 따라서 본 논문에서는 햅틱 장치로부터 사용자의 의미있는 수화 제스처를 획득하기 위한 접근 방식을 차세대 착용형 PC 플랫폼 기반의 유비쿼터스 환경으로 확대, 적용시켜 제스처 데이터 입력 모듈로부터 새로운 정보의 획득에 있어 한계성을 극복하고 사용자의 편의를 도모할 수 있는 효율적인 데이터 획득 방안을 제시한다. 또한 퍼지 알고리즘 및 RDBMS 모듈을 이용하여 언제, 어디에서나 사용자의 의미 있는 문장형 수화 제스처를 실시간으로 인식하고 표현하는 수화 제스처 인식기를 구현하였다. 본 논문에서는 수화 제스처 입력 모듈(5th Data Glove System과 $Fastrak{\circledR}$)과 차세대 착용형 PC 플랫폼(embedded I.MX21 board)간의 이격거리를 반경 10M의 타원 형태로 구성하고 규정된 위치로 수화 제스처 데이터 입력모듈을 이동시키면서 5인의 피실험자에 대하여 연속적으로 20회의 반복 실험을 수행하였으며 사용자의 동적 제스처 인식 실험결과 92.2% 평균 인식률을 도출하였다.
본 논문에서는 영상처리기술과 네트워크와 연동이 가능한 센서 기술을 활용하여 발빠른 첨단기술에 맞춘 사물 인터넷을 기반으로 한 가정 및 사업 환경을 구축하고자 하였다. OpenCV 라이브러리의 분석 알고리즘을 활용한 영상 처리 기술을 사용하여 객체를 탐지 및 추적하고 그에 대한 데이터로 객체를 추적하고 다양한 센서들을 제어한다. 또한, 마스터 싱글보드와 슬레이브 싱글보드를 통하여 다양한 센서들을 통제하고 센싱 네트워크 환경을 구축 및 연계하여 데이터를 수집하고 기록하여 다양한 서비스를 제공 할 수 있는 플랫폼을 구현하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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