• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.639-642
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• 2005

융합과 필터링(Fusion and Filtering: F/F) 기법은 신호처리, 제어 등 많은 공학분야에서 사용되며 현재 파티클 필터(Particle Filter: PF)가 최근 가장 각광받고 있다. 그러나 비선형 시스템과 모델링 하기 어려운 에러조건 때문에 기존의 파티클 필터조차 제대로 다루지 못하는 공학환경이 존재한다. 이에 파티클 필터뿐만 아니라 칼만 계열(Kalman varieties)의 필터 방법들을 통합할 수 있는 Constraint Manifold(CM) 기반 융합과 필터링 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 CM 기반 필터링을 효과적으로 수행할 수 있도록 제한 조건 표현에 대한 방법론을 제시하면 시뮬레이션을 통해 기존 파티클 필터와의 성능 비교를 수행하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.401-402
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• 2016

드론의 헬리캠, 스마트폰의 카메라를 통해 얼굴영상을 검출하고, 검출된 얼굴 영역을 지속적으로 추적하는 것은 최근 많은 연구가 진행 중에 있다. 특히 색상기반의 파티클 필터를 사용하는 얼굴추적기법은 빠르고 효과적이나 사용되는 파티클의 수와 윈도우즈의 크기 간의 상간관계는 연구된 바가 없다. 이 논문에서는 색상기반 파티클 필터를 이용하여 얼굴추적 시스템을 구축하고 파티클의 수와 윈도우즈의 크기간의 상관관계를 1집단부터 5집단에 대해 윈도우즈의 크기와 파티클의 수를 변화하며 인식률의 상관관계를 살펴보았다. 파티클의 수는 10부터 120개, 윈도우즈 크기는 20픽셀부터 200픽셀에 대해 실험한 결과 실험의 파티클의 수와 윈도우즈 크기는 인식률에 의미 있는 영향이 없음을 확인했다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.143-148
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• 2014

파티클 필터는 비선형 비가우시안 추정 문제에 매우 효과적인 수단으로 비디오 영상에서 객체를 추적하는 경우에 널리 이용되어왔다. 하지만 객체의 이동이 심한 경우 객체의 추적을 위해서는 매우 많은 개수의 파티클이 있어야 하므로 계산량이 크게 증가하게 된다. 본 논문에서는 프레임간의 객체 이동이 상당히 크게 이루어지는 low frame rate(LPR) 비디오에서 차량의 추적을 위하여 모션 벡터를 이용한 개선된 파티클 필터 추적 방법을 제안하고 실험을 통하여 성능을 평가하였다. 제안한 파티클 필터에서는 selection 단계와 observe 단계의 두 단계에서 모션 벡터를 적용하였다. 실험 결과 제안한 방법은 LPR 영상에서 기존의 파티클 필터가 객체의 추적에 실패하는 경우에도 성공적 추적이 가능하며, 추적의 정확도 또한 향상되었음을 보여주었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권4호
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• pp.125-134
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• 2015

본 논문에서는 위치 데이터 분석의 한 방법으로 사람의 위치 정보와 파티클 필터를 이용해서 이동 상태를 파악하고자 한다. 사람의 이동정보인 위치 데이터에 포함된 시간, 위도, 경도를 이용하여 속도를 구한 뒤, 이전 시간 데이터들의 속도들과의 평균값을 파티클 필터(Particle Filter)에 적용하여 얻은 결과로 인간의 이동 상태를 판단하고자 한다. 파티클 필터에 요구되는 확률분포는 인간 이동 속도가 지수 분포에 근사한다는 사실에 기반하여 적용하였다. 인간의 이동 상태는 파티클들의 확률값으로 주어진다. 이동 확률 판단을 위해 파티클 필터를 통해 얻은 확률적 수치들을 이용해 이동 상태가 정지인지 이동인지 판단했다. 그리고 실험을 통해 얻은 결과들을 제시하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권4호
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• pp.76-86
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• 2013

기존의 와이파이 기반 측위 시스템에서 주로 사용되는 칼만필터와 파티클 필터는 실내공간의 구조적 특성을 반영하지 못해 정확도가 낮고, 계산 부하 또한 높기 때문에 휴대기기를 이용한 실내 측위에 적용하는데 한계를 지닌다. 이러한 한계를 극복하고자 본 논문은 와이파이 기반 측위 시스템을 위한 적응형 혼합필터를 제안한다. 제안된 필터는 칼만 필터의 일반적인 적용 체계를 활용하였으며, 적은 수의 파티클을 사용한 파티클 필터의 개념 또한 추가되었다. 제안된 필터는 일반 칼만 필터와는 달리 예측 가중치를 동적으로 변화시켜 동작하며, 위치 예측을 위한 파티클을 실내공간의 경로 네트워크상에 한정하는 특징을 지닌다. 검증결과 적응형 혼합 필터는 일반 칼만 필터에 비해 높은 정확도를 보이며, 일반 파티클 필터에 비해서도 정확도 및 계산시간의 측면에서 유의할만한 성능향상을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1461-1463
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• 2015

본 논문에서는 이동 객체를 추적하기 위해 HSI 색상 모델 기반으로 하는 파티클 필터를 이용하고, 차영상을 통해 추적하고자 하는 객체의 중심점을 보완하는 방법을 제안한다. 색상 모델 기반 파티클 필터로 이동 객체를 추적했을 때, 객체의 색 혼합도의 문제로 객체의 중심과 파티클들의 분포에 대한 정확성이 떨어져 추적의 어려움이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 각 프레임마다 차영상을 만들어 이동객체의 중심점을 찾고, 파티클 필터로 추적한 중심점과 비교하여 객체의 중심점을 보완해 추적에 대한 정확성을 높일 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.377-385
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• 2015

본 논문에서는 파티클 필터를 장착하고 WMIL(Weighted Multiple Instance Learning)을 이용한 전방차량 추적 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서 영상표현은 Haar-like 특징들을 사용하고 차량인식 결과는 추적하고자 하는 전방차량의 위치를 알아내는데 사용된다. 제안된 방식에서 WMIL과 파티클 필터를 결합하기 위해 기존의 외관모델을 이용한 추적에서 탐색영역에서 영상조각의 추적객체 신뢰도 맵을 계산하는 대신에 파티클 필터의 전파, 관측, 추정, 선택 그리고 분류기 훈련 등의 단계를 매 프래임 마다 순차적으로 수행하여 객체의 새로운 위치를 갱신하였다. 제안된 전방차량 추적방식은 실험을 통해 Ada-boost, MIL(Multiple Instance Learning)이나 WMIL 방법을 이용하는 추적에 비해 파티클 필터로 인해 계산량 증가는 불가피하나 추적의 질적인 정확도는 국도, 고속도로, 터널 및 시내도로 등의 실험 동영상에서 추적대상의 위치오차가 평균 4.5화소 정도로 기존의 추적방법들에 비해 크게 개선되는 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.233-233
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• 2023

효율적인 수자원 관리에 필수적인 요소 중 하나는 유역 유출의 정확한 예측이다. 동일한 유역이라 할지라도 과거 기후조건에 대해 매개변수나 모형구조가 최적화된 수문모형은 현재나 미래 기후에 대해 최적이라 할수 없으며, 이에 따라 유역 유출 해석의 불확실성 또한 증가하고 있다. 수문자료동화는 모형의 입력 자료에 따른 불확실성을 줄이고 예측정확도를 향상 시킬 수 있는 방법으로, 수문모형의 상태량이나 매개변수를 업데이트하여 모형 초기 조건의 가능성 높은 추정치를 생성하는 기법이다. 본 연구에서는 국내 댐 상류 유역에 대해 집중형 수문모형과 순차자료동화 기법의 연계 패키지인 airGRdatassim 모형을 적용하여, 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터 기법의 수문자료동화 특성을 비교 분석하고, 자료동화와 관련된 하이퍼-매개변수의 불확실성이 수문모의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 자료동화 적용 결과, 두 자료동화 기법 중 파티클 필터에 의한 모의성능이 높았으며 기상강제력 노이즈의 범위, 갱신 대상 상태량 설정, 앙상블 설정 등 수문자료동화의 설정과 관련된 하이퍼 매개변수의 불확실성은 두 기법별 뚜렷한 차이를 보였다. 또한, 본 연구에서는 일단위에서 시단위로 확장한 유량 예측 자료동화의 시험 모의결과 및 앙상블 수문동화기법의 도전과제에 대해서도 논의한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제40권1호
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• pp.35-42
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• 2012

본 논문은 영상기반항법에서 특징점의 이동변위가 큰 경우에도 추적 성능을 확보할 수 있는 파티클 필터 기반의 특징점 추적 필터를 설계하였다. 기존 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 알고리즘에서 이동량이 큰 경우의 추적 성능을 향상시키기 위해 특징점의 동역학 모델을 적용하였고, 불규칙적인 영상정보의 특성을 반영하기 위해 파티클 필터를 사용하였다. 저장된 이미지로 KLT 알고리즘과의 특징점 추적 성능을 비교한 결과 제안한 알고리즘은 큰 이동량을 갖는 경우에도 추적 기능을 유지하는 것을 확인하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.317-325
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• 2016

본 논문은 추적-후-탐지 처리(TBD: Track Before Detect)를 위한 레이더용 파티클 필터(Particle filter)에 대해서 기술한다. TBD 기법은 강한 클러터 환경, 작은 RCS 타겟 및 스텔스 타겟 등으로 인해 타겟 탐지가 어려운 경우(낮은 SNR)에 적용하는 기술이다. 특히 파티클 필터는 재귀적 TBD(Recursive TBD) 알고리즘 구현에 적합하고, 비선형 모델을 가우시안 선형 모델로 근사화해서 추정하는 칼만 필터 대비, 상대적으로 개선된 정확도를 갖는다. 본 논문에서는 다수의 관측값(클러터 포함)들이 동시에 수신될 때, 신호강도-거리-도플러 정보를 활용하여 파티클 필터 가중치를 직접 계산 및 갱신하는 방식을 제안한다. 성능 분석을 위해 가상의 레이더 시뮬레이션 사니리오를 설정하고, 제안하는 파티클 필터를 적용하여 추적 필터의 추정오차를 분석한다.