최근들어 보안이 중요시되는 공간에서 임의의 객체를 추적하고 인식할 수 있는 시스템의 필요성이 점차 중요시 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 효율적인 영상 처리 교육을 위한 지능형 영상 시스템을 구현하고 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 검지 영역내 차량의 진입 및 추적 실험을 하였고, 차량이 검지영역 내에서 정차시 Pan-Tilt-Zoom 카메라를 제어하여 객체의 확대 영상을 취득하도록 하였다. 실험 결과 움직이는 차량의 경우 97.4%, 정차해 있는 차량의 경우 91%의 추적율을 나타내었다. 또한 제안된 시스템은 교육진행시 실시간 영상 데이터 사용 및 카메라 제어를 다수의 학생들이 동시에 할 수 있음으로 효율적인 영상 처리 교육을 진행 할 수 있을 것으로 사료된다.
최근 독거노인의 수가 점차 증가함에 따라, 독거노인들의 안전을 위한 시스템이 요구되며, 현재 일부 관련 서비스가 시범운영중이다. 이러한 시스템은 다양한 센서를 이용한 실내위치추적기술을 기반으로 독거노인의 행위에 대한 모니터링 서비스를 제공한다. 그러나 대부분의 시스템들이 고가의 인프라가 요구되는 독거노인에게 부착된 태그나 모바일 디바이스를 통해서 서비스가 제공되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선한 홈 환경의 저가의 센서들로 부터 수집된 이벤트 데이터를 기반으로 하는 시스템을 제시하고자 한다. 본 시스템의 주요 특징으로 서비스 수행 결과를 웹 브라우저를 통해 실시간 모니터링하고, 관련 상황정보를 휴대폰 문자메시지를 통해 보호자 및 헬스케어 관련자에게 제공한다.
본 논문은 이전에 발표한 "FPGA와 OpenCV를 이용한 눈동자 모션인식을 통한 의사소통 시스템"을 보완하고, 몸이 불편한 환자를 위한 문자 선택 시스템을 소개한다. OpenCV를 이용해 눈 영역을 검출하고, 눈동자의 위치를 파악하여 FPGA로 보내 문자를 선택한다. 본 논문에서는 환자의 눈동자 움직임을 최소화하는 방법으로 사용자의 의도에 맞는 문자를 출력한다. 쉽게 접근할 수 있고, 다양한 알고리즘을 사용할 수 있는 OpenCV와 비교적 개발 비용이 저렴하고, 수정가능한 FPGA를 사용하여 구현한 눈동자 모션 인식 및 문자 선택 시스템을 제안한다.
스테레오 비젼 시스템은 사람의 눈 구조와 같이 좌,우 양방향에 위치한 두 대의 카메라로부터 영상이 입력되기 때문에 기존의 2차원 영상에 비해 보다 현실감 있는 입체 영상을 제공하는 특징을 갖고 있다. 그러나 스테레오 비젼 시스템에서 좌,우 영상의 시점이 일치하지 않을 경우 발생하는 스테레오 시차로 인해 오랜 시간동안 작업하는 관측자에게 눈의 피로감을 주고 물체의 입체감을 느끼지 못하기 때문에 스테레오 시차를 0으로 유지시키는 것이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 스테레오 시차를 0으로 유지시키기 위한 새로운 접근방법으로 적응적 물체 추적이 가능한 광 JTC를 이용하여 좌,우 영상에 대한 상관 첨두치의 상대적 위치 변화를 측정하는 새로운 스테레오 시차추출 방법을 제시하고, 광학적 실험을 통해 배경 잡음에 강하고 주시각 시차의 실시간적 제어가 가능한 스테레오 비젼 시스템을 제시하였다.
가까운 미래에 인간생활에 활용될 지능형 로봇은 인간과 공존하면서도 효과적으로 인간을 도와줄 수 있는 인간친화형 로봇이라 할 수 있다. 이러한 것을 실현하기 위해서 로봇은 미지의 환경 내에서 자신의 위치 및 방향을 인식해야 할 필요가 있다. 더욱이, 이것은 일상생활에서 자연스럽게 이뤄지는 것이 당연하다. 로봇을 제어하는 가장 중요한 문제중의 하나로서 이동로봇의 주행에서의 위치불확실성을 해결함으로서 로봇의 위치를 추정하는 것이 바람직하다 할 수 있다. 본 논문에서는 실내외 공간에서 인간을 포한함 이동물체의 영상정보를 이용하여 이동로봇의 자기위치를 인식하기 위한 방법을 제시하고 있다. 제시한 방법은 로봇자체의 DR센서 정보와 카메라에서 얻은 영상정보로부터 로봇의 위치추정방법을 결합 한 것이다. 그리고 이동물체의 이전 위치정보와 관측 카메라의 모델을 사용하여 이동물체에 대한 영상프레임 좌표와 추정된 로봇위치 간의 관계를 표현할 수 있는 식을 제시하고 있다. 또한 이동하는 인간과 로봇의 위치와 방향을 추정하기 위한 제어방법을 제시하고 이동로봇의 위치를 추정하기위해서 칼만필터 방법을 적용하였다. 그리고 시뮬레이션 및 실험을 통하여 제시한 방법을 검증하였다.
본 논문에서는 HD 비디오 영상 처리를 효과적으로 수행할 수 있는 다중 DSP 아키텍쳐를 제안하고 프로토타입 보드를 설계 제작하였다. 또한, 구현된 보드를 이용하여 비디오 영상 내 물체(얼굴)의 실시간 추석시스템을 구현하였다. 물체 추적 기법인 PF(Particle Filtering) 기법은 배경 클러터가 존재하는 환경에서도 강인하게 물체를 추적할 수 있지만 많은 수의 샘플을 사용하는 경우 필요한 계산량이 많아져 실시간 구현이 매우 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 경우에도 실시간 추적이 가능하도록 병렬화된 PF 추적 방법을 제안하고 제작된 보드 상에 구현하였다. 구현된 병렬 처리 추적에서는 150개의 PF 샘플들을 5개의 슬레이브 DSP로 분산하여 컬러 유사도 기탄의 관측 확률을 계산하고 그 결과를 마스터 DSP에서 종합하여 추적의 정확도를 높이고자 하였다. 실험에는 $720{\times}480$ 픽셀 영상이 사용되었으며, 실험 결과 배경 클러터가 존재하는 경우에도 충분한 PF 샘플 수의 사용에 따라 대상 물체를 강인하게 추적하는 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
다양한 그림자는 비젼 기반 차량 검출에서 오류를 발생시키는 주요 원인이다. 본 논문에서는 노면 표시 기반 방법과 배경 빼기 및 에지(BS & Edge) 방법이라는 두 가지 방안을 차량 검출과 그림자 제거를 위해 제안하였다. 노변의 지형 지물들로 인해서 발생하는 그림자의 영향이 크게 증가하는 상황에서의 실험을 통해서 96% 이상의 차량 검출 정확도를 나타냄을 확인하였다. 전술한 두 가지 방법을 기반으로 하여, 차량 추적, 차량 계수, 차종 분류, 그리고 속도 측정을 수행하여 각 차로의 부하를 나타내는 데 사용되는 차량 흐름과 관련된 여러 가지 교통 파라미터를 추출하였다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권1호
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pp.89-100
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2016
Given the unpredictability of the space environment, satellite communications are manually performed by exchanging telecommands and telemetry. Ground support for orbiting satellites is given only during limited periods of ground antenna visibility, which can result in conflicts when multiple satellites are present. This problem can be regarded as a scheduling problem of allocating antenna support (task) to limited visibility (resource). To mitigate unforeseen errors and costs associated with manual scheduling and mission planning, we propose a novel method based on a genetic algorithm to solve the ground support problem of multiple satellites and antennae with visibility conflicts. Numerous scheduling parameters, including user priority, emergency, profit, contact interval, support time, remaining resource, are considered to provide maximum benefit to users and real applications. The modeling and formulae are developed in accordance with the characteristics of satellite communication. To validate the proposed algorithm, 20 satellites and 3 ground antennae in the Korean peninsula are assumed and modeled using the satellite tool kit (STK). The proposed algorithm is applied to two operation modes: (i) telemetry, tracking, and command and (ii) payload. The results of the present study show near-optimal scheduling in both operation modes and demonstrate the applicability of the proposed algorithm to actual mission control systems.
최근 각종 센서 및 통신기술의 발달은 과거에 비해 보다 미시적이고 폭넓은 교통자료의 수집과 운전자의 주행편의를 위한 다양한 방식의 정보제공을 실시간 환경에서 가능하도록 하였다. 본 연구에서는 Positive Guidance 기법을 응용하여 이와 같은 실시간 환경에서 적용 가능한 실시간 교통상충 분석 기반의 경고정보 제공 방안을 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 영상 이미지 추적 기법으로 개별차량의 주행패턴을 분석하여 인접 차량간 상충을 분석하고, ARIMA 모형을 이용하여 상충분석결과를 바탕으로 영상검지영역의 위험도를 예측한다. 위험도 예측을 통해 생성된 경고정보는 Positive Guidance 기법을 적용하여 영상검지영역 상류부에서 접근 중인 운전자에게 제공된다. 본 연구의 성과물은 향후 보다 교통사고 예방을 위한 보다 진보된 교통정보시스템의 개발 시 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 레이더와 원격측정시스템으로부터 수신되는 다중센서자료를 모사하는 시뮬레이터 설계와 이들 자료를 융합하기 위한 알고리듬 개발에 대하여 소개한다. 설계된 데이터 시뮬레이터는 실제 센서 시스템으로부터 얻게 되는 시간의 비동기, 통신지연, 다중 갱신주기들을 갖는 모의센서 자료를 생성하며 실제적인 센서 모델을 이용하여 측정 잡음을 생성한다. 융합알고리듬은 센서 바이어스 상태를 고려한 PVA모델을 기초로 21차 분산형 칼만 필터로 설계되었고, 센서의 이상이나 정상적이 아닌 측정치를 검출하기 위한 로직도 포함되었다. 설계된 알고리듬을 시뮬레이터에서 생성한 모의 자료 및 실제 자료를 적용하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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