• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.139-140
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• 2015

본 논문에서는 교통 감시 시스템에서 차량추적방법을 제안한다. 교통 감시 카메라를 이용한 차량추적시스템은 차량 감시, 사고감지 및 교통정보를 확인할 수 있게 하는 시스템이다. 차량추적을 위하여 먼저 가우스 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 배경과 전경을 분리하고 형태학적 필터링을 이용하여 차량을 검출한다. 검출된 차량으로부터 SURF(Speed Up Robust Features) 매칭을 통하여 차량추적방법을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.185-188
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• 2015

미리 저장된 객체의 3차원 특징점(Feature point) 좌표와 카메라 영상의 2차원 특징점 좌표를 매칭(Matching)하여 객체를 추적하는 방식의 경우, 카메라의 시점이 변할 때 특징점에서 발생되는 원근 효과(Perspective effect)가 반영되지 못하여 특징점 매칭 오류가 발생한다. 따라서 특징점에서 발생하는 원근 효과를 반영하여 정확한 카메라 포즈를 추정하기 위해 이전 프레임(Frame)의 카메라 포즈(Camera Pose)에 맞추어 텍스쳐가 포함 된 3차원 객체의 모델을 렌더링 하여 원근 효과를 적용한 후, 현재 카메라 영상과 특징점 매칭하여 프레임 사이의 카메라 움직임을 구하여 객체를 추적한다. 더 나아가 본 논문에서는 특징점 매칭에서 발생하는 작은 오류들로 인한 미세한 카메라 움직임은 2단계의 임계치(Threshold)를 적용하여 떨림 현상으로 간주하여 떨림 현상이 제거된 객체 추적을 수행한다. 매 프레임마다 카메라 포즈에 맞춘 추적 객체를 렌더링 하기 때문에 떨림 현상으로 간주되어 제거된 카메라 움직임은 누적되지 않고, 추적 오류도 발생시키지 않는다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.66-75
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• 2010

증강현실에서 3차원적 증강은 입력 비디오나 이미지로부터 3차원 구조 복원 및 추적을 필요로 한다. 이를 위해 제안된 기존의 방법들은 대개 정확한 3차원 모델을 사전에 구축해두고 실시간에 대조하는 방식을 취하였는데, 이 방식은 정확한 측정에 기반한 모델이 있어야 한다는 점과 대상물을 일일이 모델링해야 하는 문제점이 있다. 본 논문은 각 대상물별 정밀한 모델 없이 유형별로 일반화된(generic) 모델만을 사용하는 방식을 제안함으로써 층간 이동 등을 허용하는 광범위 이동형 실내 증강현실 응용 가능성을 제시하고자 하였다. 제안한 방법은 일반화된(generic) 모델을 변형(affine transformation)하여 주어진 장면에서 오류 임계치 이내의 정합을 이루는 모델 변형 값인 스케일, 위치, 회전 값을 찾아냄으로써, 그에 따라 정합된 3차원 공간구조에 관해 일관성 있게 증강객체가 배치될 수 있도록 하는 것이다. 이 방법은 정밀 모델링에 드는 시간과 노력 비용을 줄이며, 실험을 통해 크기나 디테일은 다르지만 유사 패턴이 반복되는 통로구조의 복원과 추적에 사용될 수 있음을 보였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.77-89
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• 2009

영상 추적 기법은 현대 사회의 주요한 분야에서 필요로 하는 중요한 기술로 여겨지는 핵심 기술 중의 하나이다. 특히 물체의 외곽선 추적은 물체의 외형 정보를 파악하면서 빠른 추적을 할 수 있다는 측면에서 필요한 기술인데, 목표물 주변의 에지에 영향을 받기 쉬우며 연약 에지가 발생하였을 때 추적에 실패하는 경우가 발생한다. 이를 극복하기 위하여 이 연구에서는 카메라가 장착된 이동 로봇의 6자유도 운동을 가상적으로 발생시켜 PDM을 얻어내고, 이를 기반으로 모듈적으로 능동 형태 모델을 구성하여 추적 시스템을 설계하여 보다 국부적 최소점에 대하여 강인한 특성을 갖는 영상 추적기를 제안한다. 제안된 방법의 유효성을 보이기 위하여 실제 이동 로봇에서 관측되는 영상에 대하여 영상 추적 실험을 수행하였으며, 이를 다른 주요한 기법들과 비교하여 그 우수성을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.25-32
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• 2016

본 논문에서는 에지를 사용한 관측 모델과 파티클 필터를 이용하여 실시간으로 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 논문에서 제안하는 방법은 먼저, 초기 프레임에서 추적하고자 하는 객체를 지정한다. 지정된 객체에 대해 에지 관측 모델과 N개의 파티클 필터 집합을 생성한다. 에지 관측 모델과 파티클의 8방향 에지 모델의 중간 거리 평균을 비교하여 가중치를 계산하고, 계산된 값으로 가중치를 업데이트한다. 업데이트된 가중치를 이용해 파티클들을 리샘플링한 후, 추적 객체의 상태인 현재 위치를 추정할 수 있다. 마지막으로 본 논문에서 제안하는 방법은 여러 실험 데이터를 이용하여 기존의 방법과의 비교분석을 통해 안정적인 추적에 대한 성능을 입증한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.39-49
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• 2017

인공위성 발사를 위한 우주발사체는 효율적인 비행을 위하여 다단으로 구성이 되며 단분리, 연료점화 및 연소종료 등의 비행이벤트를 거쳐서 임무를 완수하게 된다. 이 과정에서 발사체는 추력이 발생하는 동력비행구간과 추력이 없는 탄도비행구간의 과정을 반복하여 겪게 된다. 이러한 우주 발사체의 비행특성을 하나의 동력학 모델로 표현하기는 어렵기 때문에 다중모델을 사용하는 추적 알고리즘에 대한 연구가 많이 진행되어 왔다. 다중모델 추적 알고리즘을 사용하는 경우에는 추적 성능의 개선을 기대할 수 있지만, 사용할 각 동력학 모델들을 적절히 선정해야 하는 어려움이 있으며 또한 다중모델 사용으로 인해 계산양이 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 등가속도 모델과 적응형 Singer 모델을 사용하는 두 개의 칼만필터만으로 다양한 비행특성을 가지는 우주발사체를 효과적으로 추적하는 방법을 제안한다.

• 물과 미래
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• 제22권4호
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• pp.453-461
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• 1989

해석적 확산 모델의 지배방정식의 유도와 해를 구성하는 각 항의 특성에 관해 상세하게 살펴본후 IHP 평창강 대표유역의 1985-1986 홍수사상을 본 모델로 추적하여 Kinematic Wave 모델에 의한 결과와 비교하였다. 결과분석에 의하면 해석적 확산 모델에 의한 해는 Kinematic Wave 모델에 의한 해보다 실측치에 훨씬 가까운 결과를 주는 것으로 나타났으며 본 모델은 특히 측방류입수나 하류수위변동에 의한 배수효과까지 고려하여 홍수를 추적할 수 있어 타 간략해법보다 정확한 결과를 줄 수 있음이 입증되었다. 또한 이 모델은 원하는 특정 하천단면에서의 유출수문곡선을 계산할 수 있어 전산시간과 소요자료 정리에 필요한 노력을 크게 줄일 수 있다.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.541-544
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• 2008

e-비즈니스 환경 하에서 전자적 데이터 교환 또는 WEB을 이용한 비즈니스 트랜잭션 처리를 통해 산업 부분별 자동화나 정보화가 활발히 진행되었다. 전자적으로 데이터를 처리함으로 인해 기존 오프라인을 이용한 비즈니스 환경 보다는 처리 속도나 처리 시간이 단축되었으며 비용도 많이 절감되었다. 그러나 점차 실시간적으로 데이터를 처리하거나 실시간적으로 화물에 대한 흐름을 추적하고자 하는 사용자들의 요구사항이 도출되기 시작하였다. 이에 RFID, USN 등의 유비쿼터스 개념과 기술을 이용한 u-비즈니스가 도입되어 각 분야에 활발히 적용되고 있다. 특히 유통이나 운송 등 물류 분야에 유비쿼터스 기술이 적용됨으로 실시간으로 데이터를 수집할 수 있어 화물의 흐름 추적을 용이할 수 있는 기반이 되고 있다. 본 논문에서는 새로운 비즈니스 환경에 적합하도록 EPC Global 표준에 따라 개발된 RFID 미들웨어를 항만 물류 비즈니스에 적용할 수 있는 비즈니스 모델을 정의하였다. 또한 정의한 비즈니스 모델을 항만 물류 분야에 적용한 사례와 적용 결과에 대해 논의하고자 한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.23-34
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• 2004

본 논문에서는 사전학습이 필요 없는 능동 특징점 모델(non-prior training active feature model; NPT AFM) 기반에서 광류(optical flow)를 이용한 객체추적 기술을 제안한다. 제안한 알고리듬은 비정형 객체에 대한 분석[1]에 초점을 두고 있으며, 실시간에서 NPT-AFM을 사용한 강건한 추적을 가능하게 한다. NPT-AFM 알고리듬은 관심 객체의 위치를 파악하는 과정 (localization)과 이전 프레임 정보와 현재 프레임 정보를 이용하여, 객체의 위치를 예측(prediction), 보정(correction)하는 과정으로 나눌 수 있다 위치 파악 과정에서는 움직임 분할(motion segmentation)을 수행한 후 개선된 Shi-Tomasi의 특징점 추적 알고리듬[2]을 사용 하였다. 예측 및 보정 과정에서는 광류 정보를 사용하여 특징점을 추적하고[3] 만약, 특징점이 적절히 추적 되지 않거나 추적에 실패하면 특징점들의 시간(temporal), 공간(spatial)적 정보를 이용하여 예측, 보정하게 된다. 객체의 형태 (shape)대신 특징점을 사용하였으며, 객체를 추적하는 과정에서 특징점들은 능동 특징점 모델(active feature model; AFM)을 위한 학습 집합(training sets)의 요소로 갱신된다. 실험결과, 제안한 NPT-AF% 기반 추적 알고리듬은 실시간에서 비정형 객체를 추적하는데 강건함을 보석준다.