본 논문에서는 실시간 적외선 감시시스템을 위하여 표적 영상의 평균 밝기, 면적, 종횡비로 구성된 영상특징들을 이용한 새로운 추적 방법을 제시한다. 지상 표적의 영상특징들의 시간적 변화는 수학적으로 지수함수적 상관함수를 갖는 랜덤프로세서로 모델링할 수 있다. 기존의 추적 필터에서 사용되어져 온 표적의 운동을 표현하는 표적의 위치, 속도성분뿐만 아니라, 표적의 기하학적 영상특징들을 모두 포함하는 상태벡터의 이산시간 동역학방정식 및 측정방정식을 유도했다. 시뮬레이션 결과 기존의 표적 위치 및 속도정보만 이용한 경우보다 제안된 추적방법이 추적정확도가 월등히 높음을 알 수 있었다.
광신호 상호연결 및 입력물체의 결상을 위한 기존의 평판광학계에서는 굴절률이 일정한 유리기판을 광신호 전달매체로 사용하였는데 반하여, 본 연구에서는 물매-굴절률(gradient-index) 분포를 갖는 기판을 사용하는 새로운 개념의 평판광학계를 제안하였다. 물매기판에 의한 결상특성을 근축광선 추적에 의해 분석하였으며, 입력 광신호의 위치에 따라 결상된 위치가 변하는 실험결과로부터 새로운 결상광학계로의 응용 가능성을 검증하였다. 그리고, 물매기판을 이용한 평판광학계가 하나의 입력신호를 여러 출력면으로 동시에 분배할 수 있는 광신호처리계로도 응용될 수 있음을 제시하였다.
본 논문에서는 시각기반 센서 네트워크에 의해 다중물체의 위치를 인식 및 추적하여 목표물들의 위치를 결정할 수 있는 분산형 시각 시스템을 제시한다. 각 시각 센서는 칼라와 동작 정보에 의한 대상물체의 정확한 분할 및 다중물체에 대한 실시간 추적 그리고 간단한 원근법에 의한 포즈 추정을 수행한다. 각 시각 센서를 하나의 에이전트 - 시각 에이전트 -로 정의하고, 전체 시각기반 센서 네트워크를 복수 에이전트 시스템(multiagent system)으로 구성한다. 이로써 대상물체의 핸드오버시 그 대상물체의 신분에 대한 매칭 문제를 Identified Contract Net (ICN) 프로토콜을 제안하여 해결한다. ICN 프로토콜은 시각 에이전트의 개수에 독립적이고 그것을 사용할 경우 시각 에이전트들 간의 캘리브레이션도 필요로 하지 않기 때문에 시각기반 센서 네트워크의 속도, 확장성 및 모듈성을 높여준다. 실험을 통해 구성한 시각기반 센서 네트워크에서 ICN 프로토콜이 적용됨을 성공적으로 검증하였다.
RFID 시스템은 전자태그를 상품에 부착하여 리더를 통해 태그를 인식함으로써 상품의 정보 및 위치정보를 추적할 수 있다. 태그 객체의 위치정보는 시간에 따라 궤적 정보가 누적되는 이동체와 유사한 특성을 가지지만 이동체의 위치와 달리 태그의 위치는 리더의 위치로 인식되며 위치보고가 리더의 인식영역 안에서만 이루어지므로 시간축에 평행한 interval의 형태를 나타난다. 태그가 리더의 인식영역에 들어와 나가지 않으면 궤적이 완성되지 않아 리더에 머물고 있는 태그의 궤적을 표현할 수 없으므로 질의 시 이러한 태그를 검색할 수 없다. 시공간 이동체 색인에서는 이러한 태그의 특성을 표현하기 힘들기 때문에 태그의 특성을 고려한 색인이 필요하게 되었다. TPIR-Tree(Time Parameterized Interval R-tree)는 시간 매개변수 간격으로 태그의 interval을 정의하여 리더안에 머무는 태그의 interval을 표현할 수 있다. 그러나 각 interval이 시공간적으로 연결되어 있지 않아 색인 상에서 태그의 궤적을 검색하는 것은 매우 높은 검색 비용을 가지는 단점이 있다. 이 논문에서는 태그 궤적 검색 시 TPIR-Tree의 높은 검색 비용문제를 해결한 $TPIR^{*}$-Tree를 제안한다. 제안된 $TPIR^{*}$-Tree는 색인에서 태그의 궤적 정보를 유지할 수 있도록 하기 위해서 시간적으로 연결되지 않은 각 interval을 연결하기 위한 기법을 제시하고 있다. 또한. interval을 색인에 삽입할 때 연결정보를 유지하기 위해 이전 interval을 효율적으로 검색할 수 있는 방법을 제시하고 있다.
본 논문에서는 PNNI(Private Network to Network Interface) 기반의 무선 ATM 망에서 이웃(neighborhood)과 이동 단말기의 위치 관계를 고려하여 계층화된 위치 등록기에 의한 적응적 위치 관리 기법을 제시한다. 제안된 위치 추적 과정에서는 단말기의 위치 영역을 홈(home) 이웃과 외부(foreign) 이웃으로 구분하고, 홈 이웃에서는 최하위 레벨의 위치 등록기와 홈 위치 등록기에 단말기의 위치를 등록하고 외부 이웃에서는 각 계층의 위치 등록기에 위치를 등록한다. 착신 단말기, 발신 단말기와 착신측 홈 이웃의 위치 관계를 고려하여 최소한의 비용으로 위치 파악 및 호 설정 과정을 수행한다. 그리고, PNNI 기반의 무선 ATM 망에서 제안된 적응적 위치 관리 기법을 기존 LR(Location Registers) 기법과 위치 관리비용 측면에서 성능을 비교하여 우수한 성능을 가지는 것을 알 수 있다.
본 논문은 배경이 고정되지 않은 복잡한 동영상에서의 물체 추적을 위하여 다중 모델 색상 히스토그램 역투영(Multi Model Color Histogram Back-projection)방법을 제안한다. 색상 히스토그램 역투영(Color Histogram Back-projection)을 이용하면 카메라의 움직임 때문에 발생하는 배경의 변화에 관계없이 물체를 추적할 수 있다. 기존의 방법은 추적하려는 물체에 대해 하나의 모델만을 적용했기 때문에, 배경영역 색분포의 영향을 많이 받는다. 이를 해결하기 위해 다중 모델 색상 히스토그램 역투영 방법을 이용하였다. 이 방법은 추적하려는 물체에 대해 여러 개의 모델을 구하여 각각에 대해 색상 히스토그램 역투영을 수행한다 또한 역투영 이진 영상에서 물체의 위치를 결정하기 위한 수평, 수직 프로젝션 방법의 문제점을 레이블링(Labeling)을 사용하여 보완하였다.
RFID(Radio Frequency Identification)는 자동 인식 데이터 수집 장치의 한 분야로써 GPS장치를 장착한 차량과 같이, RFID 태그(전자태그)를 상품에 부착하여 인식, 추적할 수 있다. 이러한 전자태그 객체는 시간에 따라 경로 정보가 누적되는 이동체와 유사한 특성을 가진다. 그러나 기존의 이동체 색인과 달리 태그 객체의 위치는 판독기의 위치로 인식되며 위치보고가 판독기의 인식영역 안에서만 이루어지므로 보고 주기를 예측할 수 없다. 기존의 이동체 색인에서 전자태그의 특성을 표현하기 힘들기 때문에 전자태그의 특성을 고려란 색인이 필요하게 되었다. 최근 전자태그의 특성을 고려한 색인인 TPIR-Tree(Time parameterized Interval R-Tree)가 발표되었다. 그러나 이 색인은 기존 공간 색인에서의 균등분할 기법을 사용하여 위치보고가 시간의 순서를 가지는 전자태그의 특성을 고려하지 못하여 과거노드의 저장효율이 좋지 못하다. 이 논문에서는 TPIR-Tree의 저장효율 및 검색 성능 향상을 위해서 시간의 순서에 따라 위치를 보고하는 전자태그 객체의 특성을 고려하여 분할축 선정 기법 및 시간축 분할시 비균등 분할정책을 제안한다.
본 연구에서는 두 개의 치료빔 가속기가 사용되는 구조에서 종양 위치 추적을 하는 두 쌍의 kV 영상시스템의 기하학적 설계 및 종양 위치 추적 정확도 분석을 목표로 하고 있다. 특히, 병변의 위치추적을 위한 수식 및 알고리즘을 수립하였고, 두 쌍의 kV 영상 시스템이 비직교 위치에 놓일 때 검출기 해상도가 종양 위치 추적 오차에 미치는 영향에 대해서 모의실험으로 분석하여 보았다. 병변의 위치추적을 위한 수식 및 알고리즘을 수립하기 위해서 각 엑스선원, 검출기 등의 절대좌표는 동차방정식을 이용하여 설정하였으며, 삼차원 상의 두 직선의 방정식을 통하여 병변의 절대위치를 찾아내도록 하였다. XCAT 프로그램을 이용한 모의실험을 통해서 영상 검출기의 해상도가 미치는 영향을 두 개의 kV 영상시스템의 각도에 따라서 분석하여보았다. XCAT 소프트웨어를 이용하여서 팬텀에 병변 추적을 위한 금속 기점 마커를 삽입하였고, CT projection 프로그램을 이용하여 각 kV 영상시스템의 각도별, 검출기의 해상도별 영상을 획득할 수 있다. 모의실험 결과, 두 kV영상시스템의 각도가 $90^{\circ}$에서 $50^{\circ}$까지는 검출기 해상도가 1.5 mm/pixel보다 고해상도 일 때 약 1 mm 이하의 위치 오차를 보였다. 하지만, 검출기의 해상도가 1.5 mm/pixel 이상으로 나빠질수록 오차가 약 1 mm 이상으로 나타날 뿐만 아니라 각도에 따른 오차의 변동이 컸다. 검출기의 해상도가 개선될 수록 그 각도별 오차의 변동이 줄어들고, $90^{\circ}$에서 가장 적은 오차가 발생 하는 것을 볼 수 있었다. 충분한 해상도의 검출기가 사용된다면 듀얼헤드 겐트리 시스템과 같이 공간적으로 제한된 방사선 치료기기에 두 개의 kV 영상시스템을 예각으로 설치하여도 된다는 결론을 도출할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 모의실험 방법론은 병변의 위치, 검출기의 특성, kV 영상 시스템의 기하학적 배치에 따른 종양추적 위치 추적시스템의 정확도를 분석하는 도구로서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
우리나라는 건널목 중 약 91.1%가 정거리 방식을사용하고 있으며, 약 8.9%가 정시간 방식을 사용하고 있다. 정거리 방식의 경우 열차의 종류에 따른 접근속도의 편차를 고려하지 않고 단지 최고속도의 열차를 기준으로 한 건널목 대기시간을 차량운전자와 보행자에게 제공한다. 이는 저속 열차의 통과 시 건널목 대기시간이 길어져 차량 운전자와 보행자의 불만을 야기하며 건널목 대기시간이 필요 이상으로 긴 경우 차량운전자와 보행자는 경고를 불신하게 되고 잘못된 판단을 유도하게 되어 사고가 발생할 가능성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 철도건널목의 정확한 정시간 방식의 운영으로 철도건널목 사고예방 및 안전성 향상에 기여하고자 한다. 정확한 정시간 방식의 운영을 위하여 초음파 검지기를 이용한 열차 위치추적 및 속도검지 방식을 개발하였다. 초음파 검지기의 설치위치는 본 연구의 범위인 열차최고속도 160km/h와 새마을호의 최고속도 및 가속도 건널목 최소경보시간을 고려하여 선정하였다. 그리고 개발된 열차 위치추적 및 속도검지 방식의 알고리즘에 대한검증은 사고위험성의 문제로 실내에서 간이시험을 실시하였다. 그 결과 본 연구에서 개발된 열차 위치추적 방식의 경우 실제 열차의 위치와 본 연구에서 개발된 알고리즘에 의한 열차 위치는 일치하였으며, 속도검지 방식은 실제 열차의 속도와 개발된 알고리즘에 의한 속도와의 오차가 최대 0.07m/sec인 것으로 분석되었다.
최근 들어 인간과 컴퓨터의 상호작용을 통해 컴퓨터 시스템을 제어하는 기술에 관한 연구가 진행되고 있다. 이러한 응용분야의 대부분은 얼굴검출을 통해 사용자의 위치를 파악하고 사용자의 제스처를 인식하는 방법을 포함하고 있으나, 얼굴검출 성능은 아직 미흡한 실정이다. 사용자의 위치가 안정적으로 검출되지 못 하는 경우에는 제스처 인식 등의 인터페이스 성능은 현격하게 저하된다. 따라서 본 논문에서는 피부색과 얼굴검출의 누적 분포를 이용하여 동영상에서 안정적으로 얼굴을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안하고, 실험을 통해 알고리즘의 유용성을 증명하였다. 제안한 알고리즘은 대응행렬 분석을 적용하여 사람을 추적하는 분야에 응용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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