카메라 영상을 이용한 3차원 객체 추적 기술은 증강현실 응용 분야를 위한 핵심 기술이다. 영상 분류, 객체 검출, 영상 분할과 같은 컴퓨터 비전 작업에서 CNN(Convolutional Neural Network)의 인상적인 성공에 자극 받아, 3D 객체 추적을 위한 최근의 연구는 딥러닝(deep learning)을 활용하는 데 초점을 맞추고 있다. 본 논문은 이러한 딥러닝을 활용한 3차원 객체 추적 방법들을 살펴본다. 딥러닝을 활용한 3차원 객체 추적을 위한 주요 방법들을 설명하고, 향후 연구 방향에 대해 논의한다.
익명 네트워크는 감시나 트래픽 추적을 피하기 위한 정보통신 보호를 목적으로 설계된 네트워크이다. 그러나 최근에는 이러한 특성을 악용하여 사이버 범죄자들이 익명 네트워크를 활용하여 사이버 범죄를 일으키고, 사법 당국의 추적을 회피하고 있다. 본 논문에서는 익명 네트워크 중 하나인 Tor를 중심으로 관련 연구를 조사한다. 본 논문은 Tor가 어떻게 익명성을 제공하는지 소개하고, Tor를 대상으로 어떻게 사용자를 추적할 수 있는지 소개한다. 또한 각 추적 기술을 비교 분석하였으며, 연구자가 실험 환경을 어떻게 구축할 수 있는지 설명한다.
물체 인식 및 추적 기술은 기계가 영상 정보를 기반으로 주변을 인지하고 정황을 파악하는 컴퓨터 비전 분야의 매우 중요한 연구 영역 중 하나이다. 현재까지 이러한 물체 인식/추적에 대한 다양한 연구들이 있어 왔고, 최근 증강현실에 대한 높은 관심을 바탕으로 증강현실을 위한 영상 정보 기반의 정확하고 정교한 추적 기술에 대한 관심 또한 매우 높아졌다. 본 논문에서는 텍스쳐가 없는 단색의 블록에 대해 증강현실을 실현하기 위한 물체 추적 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 다수의 블록들을 조합하여 구성하고, 이 조합으로부터 추출한 특징점에 색상 정보 기반의 지역 서술자를 정의함으로써 사전에 정의된 서술자와 의 비교를 통해 물체를 추적하는 방식이다. 제안된 추적 방식은 사전에 기준이 되는 지역 서술자를 정의함에 있어서 기준 영상에 다양한 어파인 변환을 적용함으로써 카메라와 대상물과의 각도가 큰 입력 영상에 대해서도 추적에 실패하지 않는다. 실험을 통해 제안된 방식을 집 모양으로 구성한 블록 조합에 적용하여 3차원 가상 콘텐츠를 증강시켜 봄으로써 제안된 방식의 유용성을 확인하였다. 제안된 방식은 텍스쳐가 없는 환경에서 사용자의 상호작용으로 텍스쳐를 구성하고 이를 추적하는 방식으로 향후 아이들을 위한 교육 프로그램, 모바일 기기에서의 응용 프로그램 등으로 적용 가능하다.
일반적으로 표적을 탐지하고 추적하는 기능을 하는 다양한 장비를 보유하고 있으며 각 장비들 간의 정보교류를 통해 보다 정확하고 신속하게 대상 표적을 추적하고 있다. 이런 장비들은 대체로 유사한 표적탐색영역(FOV)을 보유하지만 일부는 해당 장비의 오차범위(Resolution) 한계로 인해 장비간의 차이가 발생하기도 한다. 본 논문에서는 전자광학추적장비(Electro Optic Tracking System)와 레이더 시스템 간의 표적탐색영역(FOV) 차이를 보상하기 위해 사용된 전자광학추적장비 표적탐색 방식을 랜덤한 표적정보를 기준으로 다양한 방법을 통해 탐색시간을 단축하고, 자동으로 표적을 탐지/추적할 수 있는 방법에 대해 연구하였다.
본 연구는 칼라기반에서 단일 이동객체 추적을 다루고 있다. 우선 매 영상에서 이동객체 영상의 밝기 변화에 따른 추적 약점을 개선하기 위해 기존의 Camshift 알고리즘을 보완하였다. 보완된 알고리즘도 추적중인 물체와 색상이 같은 주변 물체가 존재할 경우 불안정한 추적을 보여주었는데 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 Optical Flow기반의 KLT 알고리즘과 병합하는 방법을 제시하였다. 픽셀기반의 특징점 추적을 수행하는 KLT 알고리즘은 칼라기반의 Camshift의 단점을 보완할 수 있다. 실험 결과 제안된 병합 방법은 기존의 추적단점을 보완하였으며 추적성능이 개선됨을 실험으로 확인하였다.
나로우주센터 추적레이더가 획득한 실시간 위치 정보는 발사통제시스템에서 위치, 속도, 비행궤도 표시, 예상궤도 진입여부 및 안전을 위한 비행종료시점 판단 등의 중요한 데이터로 사용된다. 추적레이더에서 발사통제시스템으로 전송하는 표적의 위치 정보는 추적레이더 중심의 좌표값 데이터이며, 발사통제시스템에서 추적레이더로 전송하는 Slaving 데이터는 발사대 중심의 좌표값 데이터이다. 이렇듯 추적레이더와 발사통제시스템 간의 송수신 데이터는 각 시스템에 맞게 적절하게 좌표 변환이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 나로우주센터 추적레이더 간의 상호 데이터 송수신 및 발사통제시스템과의 데이터 통신에 사용되는 각각의 좌표계 및 좌표계 간의 좌표 변환에 대해 기술하였다.
하도 홍수추적의 방법은 크게 수리학적 방법과 수문학적 방법으로 구분할 수 있다. 수리학적 홍수추적 방법은 정확하지만 대량의 자료가 필요하고 시간이 오래 걸린다. 이와 반대로 수문학적 홍수추적 방법은 정확성은 떨어지지만 소량의 자료만 있으면 되고 시간이 적게 걸린다. 여러 수문학적 홍수추적에 관한 연구들이 있으며 대표적으로 Muskingum 방법이 있다. Muskingum 방법 중 Linear Muskingum Model(LMM)은 방정식의 구조적 한계 때문에 정확한 홍수추적이 어려웠고, 이를 개선하기위하여 Nonlinear Muskingum Model(NLMM), Nonlinear Muskingum Model Incorporation Lateral Flow(NLMM-L) 및 Advanced Nonlinear Muskingum Model Incorporating Lateral Flow(ANLMM-L)이 제안되었다. 본 연구는 수문학적 홍수추적 중 Muskingum 방법의 결과 차이가 어떤 요인으로 인해 발생하는지 검토하였다. 최적화 알고리즘으로 화음탐색법(Harmony Search, HS)을 사용하였으며 LMM, NLMM, NLMM-L 및 ANLMM-L의 매개변수를 산정하였다. 각 방법에 적용 시 HS의 매개변수에 변화를 주어 민감도 분석을 실시하였으며, 분석을 위한 홍수자료는 The Willson Flood data (1947)를 선택하였다. 오차비교방법은 Sum of Squares(SSQ), Root Mean Square Errors(RMSE), Nash-Sutcliffe Efficiency(NSE)를 비교하였다. 비교 결과 알고리즘의 성능에 의한 차이보다 홍수추적 방법의 차이가 더 영향이 큰 것으로 나타났다.
본 연구에서는 GPU 가속화 기반의 Boussinesq 모형인 Celeris Advecnt에 수심 적분된 2차원 이송-확산방정식을 추가하여 인터렉티브 시스템 기반의 추적자 이동 모형을 개발하였다. Celeris Advent는 최초로 개발된 인터렉티브 시스템을 갖춘 Boussinesq 모형으로, 시뮬레이션 중에 사용자가 모형의 파라미터뿐 아니라 모델 도메인 내 수위 및 수심을 바꿀 수 있다. 이를 통해 사용자는 모의가 진행되는 도중에 모델의 안정성 및 효율성을 위해 시간 간격을 조정할 수 있을 뿐 아니라 방파제 설치 등과 같은 지형 변화를 고려하기 위해 도메인 내 격자별 수심을 조정할 수 있다. 본 연구에서는 연안에서의 추적자 이동 모의를 위해 Boussinesq 방정식과 더불어 이송-확산방정식을 풀이하는 추적자 이동 모형을 개발하였다. 추적자의 확산항의 경우 분자 자체의 확산과 더불어 쇄파에 따른 난류 확산을 고려하였다. 난류 확산계수는 슈미트 수를 1로 두어 와동점성계수와 동일하게 두었으며, 와동점성은 단순화된 형태의 쇄파모형을 고려하여 계산하였다. 쇄파모형의 고려로 인해 이송-확산방정식과 더불어 운동량 방정식에서도 쇄파에 따른 운동량 소산이 고려되었다. 마지막으로, 추적자 농도에 대한 인터렉티브 시스템을 추가하여, 모델 구동 중에도 사용자가 수심적분된 추적자 농도를 조정할 수 있도록 하였다. 기수행된 2개의 수리실험 조건과 관측값을 이용하여 벤치마크 테스트를 수행하였으며, 관측값과 대체로 일치하는 것을 확인하였다.
본 연구는 기술적인 측면에서 불법 콘텐츠 유통을 방지하기 위한 현행 추적기술들을 조사해 보고, 이들이 갖고 있는 문제점을 살펴본 후 디지털콘텐츠 식별체계 국가표준으로 채택된 한국정보사회진흥원의 UCI(Universal/Ubiquitous Content Identifier) 시스템과의 연계를 통해 문제점을 해결할 수 있는 방안을 연구하여 불법콘텐츠 사용방지를 위한 기술적, 정책적 방안을 도출하며, 결론으로서, 이러한 불법콘텐츠 추적기술들과 UCI와의 연계를 통해 추적시스템에서의 CP 정보 중복 저장 방지 및 관리의 편리성을 향상시킬 수 있는 방안을 제시할 것이다.
시민천문대의 망원경은 특정 관측대상을 길게는 2~3시간동안 추적을 할 필요가 있다. 예로서 달이나 토성, 플레이아데스 등을 많은 시민들이 차례로 볼 때 더 그러하다. 앞서의 연구에서(강용우 외, 2010), 우리는 김해천문대 독일식 적도의 방식 200mm 망원경과 이전 연구에서 개발한 PLC 기반의 망원경 제어 장치(강용우 외, 2008) 및 AP8 CCD 카메라를 사용하여, 밤하늘의 특정 구간에 대하여 지향 및 추적 관측 실험을 하였다. 그 결과를 분석하여 경험적제어 모형을 만들었다. 본 연구에서는 자오선 전후 약 6시간동안의 관측을 수행하여 현재 망원경의 추적 특성을 정량화하는 시도를 하였다. 분석 결과, 김해천문대 200mm 굴절망원경은 주기오차와 극축편차가 가장 큰 오차유발 요인이고, 자오선을 기준으로 동서쪽 추적특성에 차이를 보였다. 이 특성을 해석하는 내용을 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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