• 제목/요약/키워드: 추적 연구

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Particle Filtering과 계층적인 Boosting 알고리즘을 기반으로 한 다중 객체 추적 연구 (Multi-target tracking using Particle Filtering and Hierarchical Boosting Algorithm)

  • 양이화;전문구
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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    • pp.516-518
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    • 2012
  • 본 논문은 Particle Filtering과 계층적인 Boosting 알고리즘을 이용한 다중 객체 추적 기법을 제안한다. Particle Filtering을 이용하여 각 객체를 단일 객체로 추적하고 Boosting 기반의 데이터 연관 알고리즘을 사용하여 영상에서 움직이는 물체들을 추적한다. 본 제안한 알고리즘에서는 객체들의 이동경로 정확한 감지를 위해 Particle Filtering을 통해 각 객체가 움직이는 예측 정보를 이용하고, Boosting 알고리즘을 계측적인 형태로 설계함에 따라 데이터 물체의 추적 정확도를 높일 수 있도록 하였다.

정보시스템개발 프로젝트에서의 효과적인 요구사항추적 관리 방안에 관한 연구 (A Study on Effective Requirement Traceability Management Method in Implementation Project of Information System)

  • 정천수;김승렬
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.115-126
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    • 2012
  • 소프트웨어 개발 시 요구사항들이 개발시스템에 반영되었는지 추적하는 일은 매우 중요하다. 하지만 기존 연구들은 대부분 요구사항추적표를 개발관리방법론에 따른 전체 SDLC에 모두 적용하고 있다. 그리고 추적항목이 많으며 추적방법이 복잡하여 실제 정보시스템 개발에서는 실질적인 관리가 거의 이루어지고 있지 않아 실용성에 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 요구사항추적표를 제안요청 및 제안단계부터 SDLC단계 중에서 효과적으로 관리할 수 있는 적용범위와 요구사항추적에 꼭 필요한 항목만을 구성한 개선된 추적표를 제안하고 이를 적용한 K사의 정보시스템 개발프로젝트의 6개 실제 적용 사례를 통하여 그 효과를 확인 하였다.

정사면체 마이크로폰 어레이 기반 최적 음원추적 시스템 (Optimal Acoustic Sound Localization System Based on a Tetrahedron-Shaped Microphone Array)

  • 오상헌;박규식
    • 정보과학회 논문지
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    • 제43권1호
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    • pp.13-26
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    • 2016
  • 본 연구에서는 임의 공간에서 정사면체 형태의 마이크로폰 어레이(microphone array)를 이용하여 음원(sound source)추적 성능을 개선할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 음원추적 시스템은 마이크로폰 어레이의 각 마이크로폰에 도착하는 음원신호의 도착 지연시간(TDOA, Time Delay Of Arrival) 정보를 이용하여 음원의 방향성 정보를 추정한다. 임의 3차원 공간에서 음원추적을 위해서는 최소 3개 이상의 마이크로폰이 필요하다. 3개 마이크로폰으로 구성된 음원추적 시스템의 경우 만약 1개의 마이크로폰이라도 신호 오차가 발생한다면 정확한 음원 방향성 추정이 불가능하다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 1개의 마이크로폰을 추가한 정사면체 형태(tetrahedron shaper)의 마이크로폰 어레이를 구성하고 좌표변환 기법을 이용하여 주변 잡음이나 오류에 강인한 새로운 음원추적 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘의 성능을 입증하기 위하여 3개의 마이크로폰을 이용한 삼각형 기반 음원추적 시스템과 본 연구에서 제안한 정사면체 기반 음원추적 시스템에 대하여 실시간 비교 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 정사면체 기반의 시스템이 최대 약 16% 이상의 향상된 검출율을 보였다.

딥러닝 기반 LSTM 모형을 이용한 항적 추적성능 향상에 관한 연구 (Improvement of Track Tracking Performance Using Deep Learning-based LSTM Model)

  • 황진하;이종민
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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    • pp.189-192
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    • 2021
  • 항적추적 기술에 딥러닝 기반 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 적용하는 연구로서 기존의 항적추적기술의 경우, 항공기의 등속, 등가속, 급기동, 선회(3D) 비행 등 비행 특성에 따른 칼만 필터 기반의 LMIPDA를 활용한 실시간 항적 추적 시 등속, 등가속, 급기동, 선회(3D) 비행 가중치가 자동으로 변경된다. 이러한 과정에서 등속 비행 중 급기동 비행과 같이 비행 특성이 변경될 때, 항적 손실 및 항적 추적 성능이 하락하여 비행 특성 가중치 변경성능을 향상시킬 필요성이 있다. 본 연구는 레이더의 오차 모델이 적용된 시뮬레이터의 Plot과 표적을 딥러닝 기반 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 적용하여 학습시키고, 칼만 필터를 활용한 항적추적 결과와 딥러닝 기반 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 적용한 항적추적결과를 비교함으로써 미리 비행 특성의 변경과정을 예측하여 등속, 등가속, 급기동, 선회(3D) 비행 가중치변경을 신속하게 함으로써 항적추적성능을 향상하기 위한 연구이다.

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감시 시스템을 위한 다중 객체 추적 (Multiple Object Tracking for Surveillance System)

  • 조용일;최진;양현승
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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    • pp.653-659
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    • 2006
  • 다중 객체 추적이란 컴퓨터 비전의 한 분야로, 주어진 비디오 시퀀스 내에서 관심 있는 객체들을 추적하는 것을 말한다. 다중 객체 추적 시스템은 감시 시스템, 사용자 행동 인식, 스포츠 중계, 비디오 회의와 같은 다양한 응용 분야에 핵심 기반 기술로 쓰이고 있어 그 중요성이 매우 크다. 본 논문은 감시 목적의 다중 객체를 추적하는 방법에 대하여 다룬다. 감시 시스템의 특성상, 객체의 외관이나 움직임 등에 대한 가정을 하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 크기, 색, 형태 같은 객체의 단순하고 직관적인 외관 특성을 이용하면서도, 객체들끼리 부분적으로 혹은 완전히 겹쳐졌을 때에도 객체들의 위치를 적절히 추적할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 객체들의 경로에 대한 정보를 유지하는데 그래프 구조를 이용한다. 그래프를 확장하고, 제거하여 영상에 대한 정보를 추론한다. 크게 보면 객체들을 영역 레벨, 객체 레벨 두 단계에 걸쳐 추적한다. 영역 레벨에서는 각 객체들이 있을 수 있을만한 영역에 대한 가설을 세우고, 객체 레벨에서는 각 가설에 대한 검증을 한다. 제안된 방법은 직관적인 정보만을 이용하여 서로 다른 형태의 객체를 빠르게 추적할 수 있음을 보여준다. 다만 객체의 외관 정보만을 이용하였기 추적하기 때문에, 객체가 다른 객체에 의해 완전히 가려진 채 또다시 다른 객체와 겹쳐지면, 정확한 추적이 되지 않는다. 이를 해결하기 위해서는 객체가 겹쳐졌을 때, 그 관계에 대한 정보를 모아야 하는데 이는 향후 연구를 통해 해결하고자 한다.

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정보융합을 이용한 객체 추적 (Object Tracking Using Information Fusion)

  • 이진형;조성원;김재민;정선태
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제18권5호
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    • pp.666-671
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    • 2008
  • 본 논문은 비정형 객체를 추적함에 있어서 다른 객체와 겹쳐진 후 계속 추적할 수 있는 방법으로 지역 정보와 객체의 모션 템플리트 그리고 색 정보를 계층적으로 사용하는 방안을 제안한다. 기본적으로 색 정보 기반의 CAMshift 알고리즘을 바탕으로 각 프레임마다 color template를 업데이트하여 현재의 객체와 template를 비교하고, 업데이트 된 color template를 바탕으로 색 분포를 사용하여 CAMshift 결과를 비교하여 추적하는 물체를 보다 정확하게 판별할 수 있도록 한다. 지역정보, 컬러 정보, 모션 템플리트 정보를 융합한 객체추적은 기존의 객체추적 방법의 장점을 모두 유지하면서 추적하는 객체를 보다 정확하게 인식할 수 있다. 이러한 성능 향상은 기존의 객체추적 시스템에 추가하기도 용이 할 백만 아니라 감시시스템 및 객체 추적 시스템의 연구에서 정확성의 향상에 기여할 것으로 기대된다.

저비용 고효율 추적 평판 안테나 시스템 구현에 대한 연구 (The Study on Implementation of the low-cost, high-efficiency Flat Panel Tracking Antenna System)

  • 최준수;허창우
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권9호
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    • pp.2139-2144
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    • 2013
  • 본 논문에서는 평판안테나를 사용한 저비용, 고효율 추적안테나에 구현에 대한 가능성을 분석하였다. 추적안테나는 4개의 평판안테나, 비교기, 추적수신기, 제어기로 구성된다. 안테나 배열에 따른 입사되는 전파의 세기 및 위상을 분석하였다. 또한 추적수신기에서 출력되는 신호를 분석하여, 추적가능 범위를 제시하였다. 추적수신기는 고각과 방위각 2개의 수신 경로를 설계하여 2개의 경로에서 발생하는 오차를 최소화하였다. 분석결과 -3도~+3도의 추적범위를 가지며, 구현이 가능하다.

3차원 얼굴 표정 추적을 위한 스테레오 시각 모듈 설계 및 구현 (Design and Realization of Stereo Vision Module For 3D Facial Expression Tracking)

  • 이문희;김경석
    • 방송공학회논문지
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    • 제11권4호
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    • pp.533-540
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    • 2006
  • 본 연구에서는 2개의 CMOS 영상 센서가 탑재된 스테레오 시각 모듈을 사용하여 얼굴 움직임 및 표정을 효과적으로 추적할 수 있는 얼굴용 모션 캡쳐 기술을 제안한다. 제안한 추적 알고리즘에는 신경회로망 기반의 중심점추적기법 및 상관추적기법을 사용한다. 실험 결과, 일반 얼굴 표정에 대해 스테레오 시각 모션 캡쳐를 사용한 두 추적기법 모두 15, 30프레임율에 대해 각각 95.6%, 99.6%의 추적성공률을 가진다는 것을 보여준다. 그러나 '입술 떨림'의 경우, 입술부위는 중심점추적기법(82.7%/15frame, 99.1%/30frame)의 추적성공률이 상관추적기법(78.7%/15frame, 92.7%/30frame)보다 높다는 것을 보여준다.

대형 접시형 안테나 추적성능 검증에 관한 연구 (A Study on the Validation of Tracking Performance of a Big Parabola Antenna System)

  • 오창열;오승엽
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제10권5호
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    • pp.77-82
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    • 2010
  • 무선주파수를 사용하는 추적안테나의 추적성능은 비행체 추적 및 위치 측정에서 매우 중요한 요소이나, 전기적 물리적으로 매우 큰 안테나의 특성을 정확히 측정하는 것은 쉽지 않다. 특히 우주응용분야에서 사용되는 대형 접시형 추적안테나 시스템과 같이 신호원을 따라 안테나의 지향방향이 변하는 경우에는 안테나 지향방향에 따라 특성이 일정하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 대형 추적안테나 시스템의 추적 성능지표인 지향정확도 및 추적정확도에 영향을 주는 오차요인을 검토하고, 나로우주센터에서 원격측정용으로 사용하고 있는 11m 대형 접시형 추적안테나에 대한 추적성능을 효율적으로 측정할 수 있는 저궤도위성(Low Earth Orbit)을 사용한 측정방법 및 그 결과를 기술한다.

다양한 특징 매칭을 이용한 움직이는 물체 추적 시스템에 관한 연구 (A Study on the Moving Object Tracking System Using Multi-feature Matching)

  • 박재준;김선우;최연성;박춘배;하태령
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제11권4호
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    • pp.786-792
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    • 2007
  • 비디오 감시 시스템에서 물체의 추적은 매우 중요하다. 본 논문에서는 외부 환경에서 움직이는 물체를 추적하는 방법을 제안한다. 움직이는 물체를 추적하기 위하여 먼저 가중치 차 영상을 구하여 움직이는 물체를 추출한 후 다시 닫힘 연산을 사용하여 잡음을 제거한다. 그리고 추출된 다양한 특징 정보로 매칭하여 움직이는 물체를 추적한다. 제안된 추적 방법은 가중치 차 영상을 사용하여 움직이는 물체를 추적하기에 정지된 물체가 갑자기 움직이거나 갑자기 멈출 때도 정확히 추적할 수 있다. 본 논문에서 제안한 추적 시스템은 공간위치, 형상과 명암도 특징을 종합하기에 움직이는 물체를 보다 더 효과적으로 추적할 수 있다.