• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.405-406
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• 2007

In this paper, we propose feature extraction and tracking algorithm using multi resolution in 2-dimensional wavelet domain. Feature extraction selects feature points using 2-level wavelet transform in interested region. Feature tracking estimates displacement between current frame and next frame based on feature point which is selected feature extraction algorithm. Experimental results show that the proposed algorithm confirmed a better performance than the existing other algorithms.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제27권2_1호
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• pp.249-256
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• 2024

Traditional methods for monitoring targets rely heavily on probabilistic data association (PDA) or Kalman filtering. However, achieving optimal performance in a densely congested tracking environment proves challenging due to factors such as the complexities of measurement, mathematical simplification, and combined target detection for the tracking association problem. This article analyzes a target tracking problem through the lens of fuzzy logic theory, identifies the fuzzy rules that a fuzzy tracker employs, and designs the tracker utilizing fuzzy rules and Kalman filtering.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.62-68
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• 1998

본 연구에서는 유도모터 드라이브의 파라미터변동 및 외란의 효과를 고려한 속도 제어기를 설계하였다. 제안된 퍼지 P-I 제어기는 원하는 속도 추종사양에 합치되도록 설계되었으며 외란에 기인된 파라미터 변동의 영향을 최소화 하기위해 퍼지 가중행력을 이용한 견실제어기를 구성하였다. 드라이브의 원하는 속도 추종 제어성은 넓은 동작 범위내에서 지속되었으며 양호한 속도 성능을 모의 실험에 의해 확인 하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.317-325
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• 2011

본 논문에서는 단상 UPS 인버터의 강인한 전압제어기를 제안하고 설계한다. 제안된 전압제어기는 부하 변동에 대해서 강인 안정성과 강인 추종 성능을 얻기 위해 ${\mu}$-합성에 기초한 강인 제어 이론을 이용하여 설계되었다. 설계된 전압제어기의 강인 제어 성능은 ${\mu}$-해석을 통해 이론적으로 확인하였다. 그리고 단상 인버터에 대해 선형 부하와 비선형 부하로 시뮬레이션 및 실험을 수행하여 제안된 전압제어기가 안정된 전압제어 성능과 빠른 동특성을 가지는 향상된 제어성능을 제공하는 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권12A호
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• pp.1217-1224
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• 2008

갈릴레오 위성시스템의 정확한 위치 확인을 위해서는 기본적으로 정화한 반송파 추적이 이루어져야 한다. 주파수 오차를 추적하기 위한 FLL은 전파 도달 시간의 변화를 발생시키는 동적 음력에 강인하지만 정확한 반송파 추적이 어렵다. 반면 위상 오차를 추적하기 위한 PLL은 정확한 반송파 추적이 가능하지만 동적음력에 약하고 높은 동적음력에서 반송파 추적성능이 저하된다. 본 논문에서는 갈릴레오 L1F 신호에서 높은 동적응력에서도 정확한 반송파 추적이 가능하도록 FLL과 PLL의 상호 보완적인 운용과 FLL지원의 PLL 루프필터를 적용한 반송파 추적루프를 설계하였으며, 모의실험을 통하여 제안한 기법의 성능을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.55-61
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• 2017

In this paper, we propose a novel tracking method using target separation and detection that are based on discriminative correlation filter (DCF), which is studied a lot recently. 'Retainability' is one of the most important factor of tracking. There are some factors making retainability of tracking worse. Especially, fast movement and occlusion of a target frequently occur in image data, and when it happens, it would make target lost. As a result, the tracking cannot be retained. For maintaining a robust tracking, in this paper, separation of a target is used so that normal tracking is maintained even though some part of a target is occluded. The detection algorithm is executed and find new location of the target when the target gets out of tracking range due to occlusion of whole part of a target or fast movement speed of a target. A variety of experiments with various image data sets are conducted. The algorithm proposed in this paper showed better performance than other conventional algorithms when fast movement and occlusion of a target occur.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.53-59
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• 2014

In multiple object tracking, accurate detection for each of objects that appear sequentially and effective tracking in complicated cases that they are overlapped with each other are very important. In this paper, we propose a multiple object tracking system that has a concrete detection and tracking characteristics by using multi-lateral histogram and SIFT feature extraction algorithm. Especially, by limiting the matching area to object's inside and by utilizing the location informations in the keypoint matching process of SIFT algorithm, we advanced the tracking performance for multiple objects. Based on the experimental results, we found that the proposed tracking system has a robust tracking operation in the complicated environments that multiple objects are frequently overlapped in various of directions.

• 전자공학회논문지
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• 제51권9호
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• pp.148-156
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• 2014

MVDR(minimum variance distortionless response) 적응 어레이에서 조향벡터(steering vector)에 에러가 있으면 원하는 신호(desired signal)도 감쇠되어 성능이 심하게 저하될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 에러에 대응할 수 있는 계산이 간편한 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 DCB(doubly constrained beamforming) 원리에 기초한 최소화 문제의 해 벡터를 구하고, 이벡터를 부공간에 투사하여 새로운 조향벡터로 사용한다. 최소화 문제의 해결과 부공간 투사에 필요한 주 고유쌍(principal eigenpairs)은 PASTd(projection approximation subspace tracking with deflation)를 변형한 MPASTd(modified PASTd)에 의거하여 직접 상관행렬(correlation matrix)을 추정함이 없이 수신 데이터로부터 구해진다. 그리고 고유쌍 계산에 있어, 기존에 알려진 MPASTd를 개선해서 계산량을 절감하면서 효과적으로 구하는 방법을 제시한다. 제안한 적응어레이 기법은 상관행렬을 추정하고 이를 고유분해(eigendecomposition)하는 기존방식보다 계산량을 크게 줄이고 우수한 성능을 가질 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.411-417
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• 2009

본 논문은 지능형 환경에 적합하도록 사용자의 자유를 제한하지 않는 실시간 신체 부위 추적 시스템의 구현에 관해 다룬다. 본 시스템은 기존의 신체 부위 추적 시스템과 달리 소매의 길이에 제약 없이 긴 소매, 반 소매 모두 인식할 수 있도록 함으로써 시스템의 generality를 높였다. 정확한 인식을 위하여, 한 대의 카메라에서 얻어진 이미지에서 손, 머리, 발의 신체 부위를 따로 검출하고 각 신체 부위를 검출할 때 해당 부위에 적합한 특징점을 따로 선택하여 검출하였다. 검출된 2차원의 신체 부위들을 calibrate된 카메라를 이용하여 3차원 자세로 변환하였다. 본 시스템은 실험을 통해 실시간(50fps) 성능으로 향상된 손 추적 성능을 보여주었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.1396-1406
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• 2018

Lane detection is a key function in developing autonomous vehicle technology. In this paper, we propose a lane marker detection algorithm robust to environmental variation targeting low cost embedded computing devices. The proposed algorithm consists of two phases: initialization phase which is slow but has relatively higher accuracy; and the tracking phase which is fast and has the reliable performance in a limited condition. The initialization phase detects lane markers using a set of filters utilizing the various features of lane markers. The tracking phase uses Kalman filter to accelerate the lane marker detection processing. In a tracking phase, we measure the reliability of the detection results and switch it to initialization phase if the confidence level becomes below a threshold. By combining the initialization and tracking phases we achieved high accuracy and acceptable computing speed even under a low cost computing resources in which we cannot use the computing intensive algorithm such as deep learning approach. Experimental results show that the detection accuracy is about 95% on average and the processing speed is about 20 frames per second with Raspberry Pi 3 which is low cost device.