항공기, 차량, 고속의 비행체 등과 같은 동적인 플랫폼에서 표적을 추적하기 위한 영상 추적 시스템은 시선을 안정화하는 외부의 추적루프와 내부의 안정화 루프를 포함하는 구조로 되어 있다. 2축 김발을 사용하는 영상 추적 시스템의 추적루프는 크게 영상 추적기, 추적 제어기, 안정화 루프 등으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 영상 추적 시스템의 추적 제어기를 설계하여 성능을 분석하고, 또한 설계된 제어기를 적용하여 영상 추적기의 시간지연에 의한 추적 루프 특성을 분석하였다. 마지막으로 설계된 추적 제어기를 영상 추적 시스템 시뮬레이터에 적용하여 고기동 고속의 비행체 환경에서 추적 루프 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 목적 지향 대화 시스템을 위한 대화 상태 추적 시스템과 사용자 시뮬레이터를 설계 및 제안한다. 사용자 시뮬레이터는 작성된 대화 상태 추적 시스템을 평가하기 위한 용도로 사용된다. 본 논문에서 제안하는 대화 상태 추적 시스템은 대화 기록과 함께 사전에 학습된 대화 기록 및 규칙/통계 기반 추론 시스템의 추론 결과를 입력으로 받는다. 그리고 입력된 발화 기록 중 마지막 사용자 발화의 사용자 목표와 개체명 그리고 다음 시스템 발화의 화행을 추론한다. 또한, 작성된 대화 상태 추적기의 성능을 평가하고 분석하기 위해, 주어진 환경에서 시스템과 대화를 수행하며 대화 시스템의 성능을 평가하는 사용자 시뮬레이터를 구현 및 적용하였다. 본 연구에서 수행된 실험과 분석을 통해, 규칙 및 통계 기반의 기반 시스템을 이용해 목표 시스템의 성능 개선이 가능함을 보인다. 또한, 제안하는 사용자 시뮬레이터는 규칙과 통계를 이용해 평가 코퍼스 없이 여러 상황에 대해 대화 시스템의 성능을 평가할 수 있다.
영상탐색기가 적용된 유도무기체계의 경우 영상 추적 성능이 체계 성능에 큰 영향을 미치기 때문에 유도탄 비행 중 강인한 영상 추적 성능을 확보하는 것이 필수적이다. 유도탄의 실사격 비행시험이 실제 영상 추적 성능을 확인하기 위한 가장 확실한 방법이나, 실사격 시험만으로 영상 추적기법을 실험 및 수정/보완할 경우 매우 큰 비용 손실이 발생하게 된다. 따라서 영상탐색기를 유도탄 비행 궤적을 모의할 수 있는 비행체에 탑재 후 추적 성능을 시험하는 탑재비행시험(CFT; Captive Flight Test)을 수행하게 된다. 하지만 탐색기를 탑재하는 항공기가 유도탄의 완벽한 거동을 모의하는 것은 불가능하기 때문에 탑재 비행시험만으로 체계 성능을 확인할 수는 없다. 본 논문에서는 기존 영상추적기법 단독 성능 확인에만 한정되어 있던 탑재비행시험 영상을 통합비행 시뮬레이션에 적용하여 체계 성능 확인이 가능하도록 한 기법 연구 결과에 대하여 기술하였다. 이 연구는 탑재비행시험 영상의 활용도를 증대시킬 뿐만 아니라, 기존 합성영상 기반의 통합비행 시뮬레이션 기법의 사실성을 보완할 수 있어 다양한 측면에서 체계 성능 검증을 가능하게 하였다.
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.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.435-438
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2006
위성신호는 저앙각에 위치하거나 재밍 및 간섭신호의 영향을 받으면 약해진다. 이러한 약신호를 안정적으로 추적하기 위해서는 신호추적루프의 대역폭이 가능하면 작아야 한다. 그러나 작은 대역폭의 신호추적루프는 고기동 환경에서 기준주파수의 주파수오차를 포함한 입력오차가 커져 불안정해진다. 본 논문에서는 최대 저크 15g/s의 동적특성을 가지는 항체의 항법정보를 획득하고 동시에 28dB-Hz의 약신호도 안정적으로 추적할 수 있는 신호추적루프를 연구한다. 이를 위해 위성신호 상태를 예측할 수 있는 SNR, 앙각, 항체의 가속도 등을 고려하여 대역폭 및 PIT를 가변적으로 설계한 적응형 신호추적루프를 설계한다. 또한 약신호인 C/No 28dB-Hz 신호를 안정적으로 추적하기 위해 10ms의 PIT(Predetection Integration Time)와 비트동기를 고려한 Coherent 방식을 적용한 반송파 위상추적루프를 설계한다. 이렇게 설계된 신호추적루프의 성능을 검증하기 위해 항체의 동적환경과 위성신호 크기를 묘사해줄 수 있는 시뮬레이터를 이용하여 위성신호 추적성능을 시험하고 결과를 분석한다.
본 논문에서는 추적 성능 개선을 위해 기존의 신경망 제어기에 PID제어기를 직렬로 연결하여 시뮬레이션 결과를 고찰했다. 추적 성능을 평가하기 위해 신경망모델은 2계층으로 구성하고 Widrow-Hoff델타 규칙을 이용하여 예측 오차가 최소화되도록 정규적인 동특성을 학습하였다. 이 학습 결과, 기존의 신경망제어기의 경우보다 PID를 연결하였을 경우가 추적 성능이 다소 개선되었음을 확인했으며, 251샘플에서 추적할 플랜트 파라메터가 시변인 경우에도 빠른 속도로 수렴되는 결과를 얻었다.
본 논문에서는 다기능 레이더를 이용한 탄도탄 추적을 위해 알파-베타 필터, 칼만 필터, 탄도탄 추적 필터의 성능을 분석하였다. 제시된 필터들은 탄도탄의 궤적과 다기능 레이더의 신호처리기를 모의하는 시뮬레이터를 기반으로 시뮬레이션 되었다. 그 결과, 제안한 탄도탄 추적 필터의 성능이 알파-베타 필터에 비해 최대 75.3 %의 속도 오차 감소 효과가 있음을 확인하였다. 또한, 추적 초기화 이후에 제안한 필터가 칼만 필터보다 거리, 속도 오차가 작아 안정적인 성능을 보였다. 마지막으로 각도 추적에서도 전체 시나리오 구간에서 안정적인 동작을 확인하여 초고속 탄도탄 표적의 추적에 적합함을 입증하였다.
본 논문은 한국형 발사체(KSLV-II)의 스킨 추적 성능 향상을 위해 모노스태틱 RCS와 바이스태틱 RCS를 계산하고 그 결과를 비교 분석하였다. EM 수치해석을 이용하여 두 가지 경로(L, S)에 대해서, 발사체가 발사된 후 280~400초 구간에 대한 RCS 값을 계산하였다. RCS를 비교 분석한 결과, 바이스태틱 레이더 시스템을 이용할 경우 발사체를 L 경로로 발사할 경우는 제주추적소의 레이더를 수신기로 할 때 고흥추적소의 레이더를 수신기로 할 경우 보다 스킨 추적 성능이 우수하였고, S 경로로 발사한 경우는 고흥 추적소의 레이더로 수신할 때 제주 추적소에서 수신 할 경우보다 스킨 추적성능이 우수함을 알 수 있었다. 모노스태틱 시스템을 이용할 경우는 L 경로인 경우 고흥 추적소의 레이더를 사용할 경우가 제주 추적소 레이더를 사용하는 것보다 스킨 추적성능이 우수하며, S 경로인 경우는 제주 추적소의 레이더를 사용할 경우 고흥 추적소 레이더를 사용하는 것보다 스킨 추적 성능이 우수한 것을 알 수 있었다.
긴급 SOS 시스템을 구축하기 위하여 빠르고 정확한 위치추적 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 긴급한 상황에 처한 사람의 위치를 빠르고 정확하게 추적하기 위하여 핸드폰기지국 망을 이용한 광역위치추적 기술과 근거리 위치추적 기술로 제안된 능동형 위치추적 기술이 융합된 신개념의 긴급 SOS 시스템을 제안하고, 근거리 위치추적 기술인 능동형 위치추적 기술에 Zigbee 통신 방식을 적용하여 링크 버짓과 채널 모델을 이용한 근거리 위치추적 성능을 분석 하였다.
지속적인 딥러닝 기반의 영상처리 기술의 발전으로 객체분류나 객체검출 문제에 대해서 뛰어난 성능 보이고 있다. 하지만 객체추적 문제에서는 성능이 좋은 추적기는 실시간 동작이 불가능하고 딥러닝 기반의 객체추적도 단일 객체에만 고려한 기법이 많기 때문에 개선할 필요가 있다. 전처리로 검출된 객체영역과 kalman filter를 통해 예측된 추적영역 간의 embedding feature 비교를 통해 동일인물인지 판단하여 고유 ID를 부여하고 추적한다. 객체끼리 교차하거나 가려지는 상황에서 추적을 실패하게 되는데 이 후에 지속적인 추적을 위해 IoU 비교를 통해 후보 추적기로 남겨두는 과정을 거친다. 실험 결과 실시간 동작여부와 객체끼리 교차하거나 프레임 밖으로 나갔다가 다시 나타나는 경우에도 추적이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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