• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.48 no.1
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• pp.38-44
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• 2011

Because of the complexity of the underwater environment, the communication has difficulties that can differ significantly from those in air, The signal is degraded by many random noises. Furthermore, the limit of the bandwidth is a big issue in underwater communication. Therefore, the array signal processing can be adapted to improve the signal-to-noise ratio. In this paper, we propose a potential method for underwater communication based upon source tracking techniques. Also, a new tracking model by using a multi-array sonar and detail of the multi-array sonar configuration are shown in this paper. The experiment results demonstrated the receiver configuration is very potential to solve communication problems, especially in the underwater environment.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.11
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• pp.95-101
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• 1999

In this paper, we propose an adaptive method of tracking multiple moving objects using contour and features in surrounding conditions. We use an adaptive background model for robust processing in surrounding conditions. Object segmentation model detects pixels thresholded from local difference image between background and current image and extracts connected regions. Data association problem is solved by using feature extraction and object recognition model in searching window. We use Kalman filters for real-time tracking. The results of simulation show that the proposed method is good for tracking multiple moving objects in highway image sequences.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.22 no.3
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• pp.59-66
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• 2021

This study proposes a requirements monitoring method that systematically performs traceability management and change management for requirements in order to improve the quality of software systems in the software development process. To this end, we present the artifact change history management models to systematically perform change management for individual artifacts and the traceability matrixes to define the relationship between artifacts. It also proposes a visual dashboard that makes it easy to grasp the situation in which changes are propagated to related artifacts when specific artifacts change.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.46 no.5
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• pp.126-134
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• 2009

This paper describes the vision-based system to track road signs from within a moving vehicle. The proposed system has the standard architecture with particle filter due to its robust tracking performance in complex environment. In the case of tracking road signs in real environment, it has a great difficulty in predicting time series data by reason of an occlusion due to an obstacle and the rapid change of objects on roads. To overcome this problem and improve the tracking performance, this paper proposes the algorithm using an autoregressive model as an state transition model which has affine parameters as states and using robust statistics for determining occlusion due to obstacles. The experiments of this paper show that the proposed method is efficient for real time tracking of road signs and performs well in road signs under occlusion due to obstacles.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.4B
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• pp.491-504
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• 2001

본 논문은 고정된 카메라를 통해 들어오는 도로연상에서 추적되는 다중 차량들의 겹침(occlusion)발생시 칼만 필터와 차량의 특징정보를 이용하여 개별 차량을 분할하고 추적 가능한 시스템을 제안하고 구현하였다. 다중 차량을 추적할 시 가장 큰 문제점이 되고 있는 차량 겹침을 해결하기 위해 카메라와의 거리를 이용하여 해결하는 방법 3D 모델을 이용하여 해결하는 방법, 겹침 추론 등 차량 겹침을 해결하기 위한 여러 가지 방법들이 제시되고 있다. 그러나 영상에 연속적으로 나타나는 다중 차량의 겹침을 단일 차량으로 인식할 수 는 단점이 있다. 따라서 칼만 필터와 차량의 특징 정보로서 차량의 높이와 넓이의 비, 추적에 사용되는 박스에서 차량과 여백의 비를 이용함으로서 연속적으로 나타날 수 있는 차량 겹침을 분할하고 추적 가능하게 하는 시스템을 구현하고 실험하였다. 본 시스템에서는 256X 256의 크기로 15 frames/sec로 저장된 AVI 파일 형식의 동영상을 사용하여 실험에 이용하였으며, 시내 도로에서의 차량들의 실험 결과 기존의 방법 보다 차량 특징 정보를 이용한 방법이 연속적 겹침에 대한 처리에 우수함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.352-354
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• 2000

인터넷에서 해커 등 침입자를 추적하기 위한 방안들이 연구되고 있으나 아직 실용적인 연구성과가 거의 드문 실정이다. 지금까지는 침해사고대응팀(CERT)간의 협력과 상호 정보교류를 통한 대응체계를 통하여 이루어지고 있으나 실제 역추적으로서는 효과적인 방법이 아니며, 에이전트를 이용한 분석방법(AIAA)와 같은 경우도 에이전트의 수동적인 이동이 전제되어야 하는 것이다. 최근 해킹공격에 대한 적극적인 대응 방안으로 역공격 등의 적극적인 방법들이 고려되고 자신의 시스템에 대한 보호방법의 하나로서 받아들여지고 있는 경향이 있으므로 이러한 역공격 방법을 추적시스템에 접목하여 개량된 AIAA 모델로서 침입자 역추적방법을 설계하고 구현하였다. 여기에는 침입자 역공격 모듈과 침입자 미행모듈, AIAA 파견모듈등을 구현하여 자동적인 침입자 추적을 실현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.346-348
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• 2001

본 논문은 입력 영상들로부터 추적이나 탐지의 대상이 되는 모델을 학습에 의해 생성하는 방법에 대해 기술한다. 일반적으로 탐지나 검출 시스템을 구성할 경우, 사용되는 대상 모델은 초기에 인위적으로 주어지게 된다. 이 경우 시스템이 동작하는 주위의 환경이 변하게 되면, 그에 맞게 새로운 대상 모델이 다시 주어져야 하는 단점이 있다. 또한 탐지 시스템 개발에 있어서 일반적인 문제점은 탐지 대상이 가려지거나 겹칠 경우 인식 성공률이 크게 떨어진다는 것이다. 본 논문에서는 사람 탐지 시스템의 일반적인 문제점들에 대응하고 탐지의 성능을 높이기 위하여 최소한의 제약 조건만이 미리 주어지고 실제 탐지 대상의 모델은 입력 영상으로부터 학습을 통해 구성 요소별로 생성하는 방법에 대해 기술한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.623-627
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• 2007

웹 2.0이 등장하면서, 인터넷은 데이터에 대찬 효과적 표현을 위할 시맨틱웹 정보화 사용자 중심의 정보 표현에 대한 패러다임이 등장하면서, 유투브, 세컨드라이프 등의 서비스 모델이 등장하기 시작하였다. UCI는 인터넷에서 디지털 콘텐츠에 대한 식별 체계 기능을 하며, 다양한 콘텐츠 유통 모델을 지원하는 체계로 2003년부터 본격적인 서비스를 시작하였다. UCI는 URN을 기반으로 서비스 체계를 완성하여 2007년 현재 15개 RA와 15백만개 이상의 콘텐츠에 대한 서비스를 제공하는 커다란 데이터 운명을 지원하고 있다. 웹 2.0의 다양한 메쉬업 서비스를 지원하기 위하여 UCI는 2가지 측면의 기술적 보완이 이루어졌는데, 하나는 UCL의 등장이며, 또 다른 하나는 콘텐츠 추적에 대한 BM을 제공하는 것이다. UCL은 UCC와 같이 사용자 중심의 인터넷 서비스를 쉽게 제공하기 위한 UCI 콘텐츠 인덱싱 정보를 콘텐츠 저작 도구를 통하며 제공함으로써, 쉽고 생산적인 콘텐츠 생성을 지원하는 것이다. 콘텐츠 추적은 콘텐츠를 분야별 엔티티를 통한 서비스 체계를 지원하는 BM의 특성들 가진 것으로, 콘텐츠 레파지토리의 프레임에 UCI를 제공하여 콘텐츠에 대한 일관된 관리 및 추적을 제공하는 것이다. UCI는 지속적으로 새로운 패러다임에 맞는 BM을 제공할 수 있는 기술들 개발하고 있으며, 콘텐츠 유통 체계의 인프라 서비스를 제공하고 있다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.5
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• pp.1037-1045
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• 1996

In this paper, the parallel model for stereo camera is employed to find the heralding angle and the distance between a leading vehicle and the following vehicle, BART(Binocular Autonomous Research Team vehicle). Two TDNNs (Time Delay Neural Network) such as S-TDNN and A-TDNN are introduced to control BART. S-TDNN controls the speed of the following vehicle while A-TDNN controls the steering angle of BATR. A human drives BART to collect data which are used for training the said neural networks. The trained networks performed the vehicle tracking function satisfactorily under the same driving conditions performed by the human driver. The neural network approach has good portability which decreases costs and saves development time for the different types of vehicles.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.292-293
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• 2018

최근 증강현실 산업 분야가 많은 각광을 받고, 시장이 성장함에 따라 보다 쉽게 증강현실을 구현 할 수 있도록 많은 SDK(Software Development Kit)들이 발표되었다. 기존에 발표 된 SDK들이 대부분 강체 추적만을 제공한다. 이는 현재 추적 알고리즘의 기반이 되는 이론이 강체에 한정되어 있기 때문이다. 그러나 제안하는 프레임워크는 강체 추적뿐만 아니라 비강체 추적 또한 가능하다. 이를 위하여, 제안하는 프레임워크는 증강현실의 핵심 기술인 추적 엔진과 보다 넓은 확장성을 가지도록 추적하고자 하는 물체를 사전에 분석하고 실시간으로 모델 변형 정보를 추정하는 시뮬레이션 엔진으로 구성된다. 추적 엔진은 기본적으로 물체의 표면에 존재하는 특징점 정보를 이용하여 추적을 진행 하되, 비강체 추적을 위하여 시뮬레이션 엔진의 도움을 받는 형태로 구성된다. 시뮬레이션 엔진에서는 물체의 역학 파라미터를 추정하여 이를 추적을 진행 할 때, 추적 엔진의 물체 표면 특징점 정보를 이용하여 물체의 변형 정보를 추정한다. 또한 제안하는 프레임워크는 성능 상의 장점 외에도 오픈소스로 공개되기에 국내 증강현실 시장 성장에 발판이 될 것으로 기대된다.