Nowadays object tracking process becoming one of the most challenging task in Computer Vision filed. A CSR-DCF (channel spatial reliability-discriminative correlation filter) tracking algorithm have been proposed on recent tracking benchmark that could achieve stat-of-the-art performance where channel spatial reliability concepts to DCF tracking and provide a novel learning algorithm for its efficient and seamless integration in the filter update and the tracking process with only two simple standard features, HoGs and Color names. However, there are some cases where this method cannot track properly, like overlapping, occlusions, motion blur, changing appearance, environmental variations and so on. To overcome that kind of complications a new modified version of CSR-DCF algorithm has been proposed by integrating deep learning based object detection and CSRT tracker which implemented in OpenCV library. As an object detection model, according to the comparable result of object detection methods and by reason of high efficiency and celerity of Faster RCNN (Region-based Convolutional Neural Network) has been used, and combined with CSRT tracker, which demonstrated outstanding real-time detection and tracking performance. The results indicate that the trained object detection model integration with tracking algorithm gives better outcomes rather than using tracking algorithm or filter itself.
대학연습림의 기능이 점차 확대되면서 산림 및 자연환경에 대한 다양한 정보가 필요하게 되고, 연습림의 관리전략에도 복잡한 기술이 요구되고 있다. 따라서 GIS 기법을 응용한 소위 산림정보시스템과 같은 체계적 수단을 통해 산림 및 입지환경에 대한 여러 가지 정보들을 보다 손쉽게 수집, 편집, 관리, 분석, 갱신하고 나아가 의사결정을 지원할 수 있다면 연습림의 관리에도 많은 효과를 얻을 수 있게 된다. 본 연구는 대구대학교 성주연습림을 대상으로 이러한 목적을 시범적으로 모색해보고자 한 것으로, 일차 단계로서 각종 공간자료를 수치지도화 하여 지형을 비롯한 임상, 토양형 등 여러 수치주제도를 구축함으로써 도면정보의 유지 및 통합과정의 어려움을 해소하면서 위치적 통일성과 정보의 통합성을 어느 정도 확보하였다. 또한 영림계획상의 속성자료와 연결하여 사용자 중심의 시스템을 개발함으로써 보다 신속한 검색, 분석은 물론 각종 산림계획의 수립, 평가, 실행과정의 의사결정 수단으로 활용할 수 있었다. 그러나 시스템의 기능에 대한 다양한 요구에 부응하고 효용성을 높이기 위해서는 최신 자료로의 갱신이나 새로운 기술의 도입 등 문제점에 대한 지속적인 보완이 필요할 것으로 생각된다.
최근 들어 컴퓨터의 대용량화 및 고성능화에 따라 WWW(World-Wide-Web)을 기반으로 하는 다양한 형태의 지리정보시스템(GIS: Geographic Information System)이 개발되고 있다. 그러나, 이러한 WWW 기반의 GIS에 대한 연구는 도로망, 지도검색과 같은 정적인 데이타를 주로 관리하기 때문에 아직까지는 실생활에 크게 영향을 미치지 못하고 있다. 그러나 국내의 현실과 기술의 발전상으로 볼 때 모바일 장치 보급률의 증가 추세와 더불어 모바일 장치가 컴퓨터를 대신할 차세대 장치로 부각되고 있고, 소형의 GPS 장치의 모듈식 개발로 인하여 앞으로는 운송수단이나 개개인이 사용하고 있는 장비에 GPS 장치를 부착하여 사용하게 될 것이다. 즉, 모바일 장치를 이용한 동적인 GIS의 사용이 점차 증가하게 될 것이다. 이에 본 논문에서는 무선 네트워크 상에서 GIS 정보를 처리할 수 있게 하기 위하여 Shareware DBMS를 이용한 모바일 지리정보시스템을 설계 및 구현한다. 본 논문에서는 GIS 데이타 서버에 모바일의 개념을 적용하여 클라이언트상에서 공간 데이타의 삽입, 삭제, 갱신, 줌 인, 줌 아웃, 그리고 클라이언트 사용자의 위치가 표시되는 기능을 가진 시스템을 구현한다. 이로 인해 이동하면서 공간 데이타를 처리할 수 있는 동적인 데이타 관리와 미들웨어를 통해 다양한 GIS 서버를 이용할 수 있는 확장성을 제공한다. 아울러 Shareware DBMS를 이용함으로써 구축비용의 절감이라는 이점도 얻을 수 있으며, 지능형 교통 시스템(ITS: Intelligent Transport System)과의 연계도 가능하다.
지형공간정보체계는 사용이 용이하여 널리 대중화되어가고 있다. 최근 수치사진측량은 GIS데이터베이스를 구축하거나 갱신하기 위한 경제적인 방법으로 인정받아 가고 있다. 지형공간정보의 획득을 위한 근거리사진측량은 좌표해석을 위해 이용되고 있는 번들조정이 요구된다 번들조정은 외부표정요소를 결정하기 위해서 초기 근사 값과 기준점들을 필요로 한다. 본 연구에서는 번들조정을 수행하기 전에 초기근사값을 추정하기 위한 종래의 방법들을 비교분석하고, 이들 외부표정요소의 결정을 위한 새로운 알고리즘을 개발하여 비용을 절감할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 우선 효과적이고 경제적이며 보다 정확한 사진측량 관측값처리 기법을 제공하고자, 기존의 DLT 알고리즘에 관측값에서의 모든 종류의 과대오차들을 자동적으로 검출하고 제거하기 위한 robust 방법과 해를 위해 필요한 기준점의 수를 줄이기 위해 GPS를 도입하였다. 또한 본 논문에서는 단사진으로 처리하는 새로운 후방교회법(space resection)유도하였다. 제안한 방법의 주된 장점은 외부표정요소의 초기근사값을 요구하지 않고 계산과정에서 반복계산을 요구하지 않는다는 점이다.
Jung, Juho;Park, Manbok;Cho, Kuk;Mun, Cheol;Ahn, Junho
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.3955-3971
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2020
Due to the significant increase in the use of autonomous car technology, it is essential to integrate this technology with high-precision digital map data containing more precise and accurate roadway information, as compared to existing conventional map resources, to ensure the safety of self-driving operations. While existing map technologies may assist vehicles in identifying their locations via Global Positioning System, it is however difficult to update the environmental changes of roadways in these maps. Roadway vision algorithms can be useful for building autonomous vehicles that can avoid accidents and detect real-time location changes. We incorporate a hybrid architectural design that combines unsupervised classification of vision data with supervised joint fusion classification to achieve a better noise-resistant algorithm. We identify, via a deep learning approach, an intelligent hybrid fusion algorithm for fusing multimodal vision feature data for roadway classifications and characterize its improvement in accuracy over unsupervised identifications using image processing and supervised vision classifiers. We analyzed over 93,000 vision frame data collected from a test vehicle in real roadways. The performance indicators of the proposed hybrid fusion algorithm are successfully evaluated for the generation of roadway digital maps for autonomous vehicles, with a recall of 0.94, precision of 0.96, and accuracy of 0.92.
광학 위성영상은 레이더 영상에 비해 시각적으로 친숙한 영상을 제공한다. 하지만해빙종류에 대한 구분은 분광학적으로 쉽지 않아 기존 기계학습에서 주로 사용하는 분광정보를 이용한 분류기법을 이용했을 경우 광학영상에서 해빙종류의 구분은 매우 어렵다. 본 연구에서는 분광정보 기반의 분류모델이 아닌 딥러닝 기반 분류기법인 semantic segmentation을 이용하여 계층적, 공간적 패턴을 학습하여 해빙종류 분류를 수행하였다. 또한 주기적으로 획득되는 광학위성자료에 비해 감독분류에서 매우 중요한 양질의 레이블 자료는 수집하는데 있어 높은 시간 및 노동 비용이 소모된다. 본 연구에서는 부족한 레이블 자료로 인해 어려운 다중영상에 대한 감독분류 문제를 준지도학습과 능동학습의 결합을 통해 해결을 시도 하였다. 이를 통해 레이블 되지 않은 새로운 영상자료로부터 추가적인 레이블을 스스로 학습하여 분류모델을 강화할 수 있었으며, 이는 향후 광학영상 기반의 운영 가능한 해빙종류 산출물 개발에도 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 들어 무선 인터넷이 발전하고, PDA, HPC의 보급이 늘어남에 따라 GIS(Geographic Information System)와 관련된 연구 및 개발이 점차적으로 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service)를 제공하기 위한 실시간 모바일 GIS로 변화해 가고 있다. LBS를 효과적으로 제공하기 위해서는 이동 객체의 동적인 상황을 효과적으로 처리할 수 있는 실시간 GIS 플랫폼과 위치 데이타의 특성을 반영한 위치 인덱스가 필요하다. 위치 데이타는 이전의 GIS에서 사용되는 것과 동일한 데이타 타입(예, 점)이 사용되지만 위치 데이타의 관리는 이전 GIS와는 다른 처리 방식을 사용해야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 대용량의 위치 데이타를 효율적으로 처리할 수 있는 HBR-tree를 이용한 실시간 모바일 GIS의 개발에 대하여 연구하였다. 본 연구에서 개발된 실시간 모바일 GIS는 HBR-tree와 실시간 GIS 플랫폼으로 구성되어 있다. HBR-tree는 R-tree와 공간 해쉬가 결합된 위치 인덱스이다. 그러므로, 위치 데이타가 빈번하게 변경되더라도 갱신 연산은 HBR-tree의 동일한 해쉬 테이블에서 일어나기 때문에 다른 트리 기반 인덱스에 비하여 갱신 연산이 적으며, 검색 연산은 R-tree의 검색 메커니즘을 이용하기 때문에 공간 데이타를 신속하게 검색할 수 있다. 본 논문에서 실시간 GIS 플랫폼은 주기억장치 데이타베이스 시스템의 기능이 확장된 실시간 GIS 엔진, 공간 및 비공간 데이타를 서버와 클라이언트로 전송하기 위한 미들웨어, 그리고 모바일 장치에서 동작하는 모바일 클라이언트로 구성되어 있다. 특히, 본 논문에서는 실험적 방법을 사용하여 HBR-tree와 실시간 GIS 엔진의 성능 평가 결과에 대해서도 기술하였다. 확보하며 이루어져야 가능하다. 여러 지자체를 중심으로 수행된 지자체 GIS 감리와 컨설팅의 경험을 통해 도출된 문제점들을 일반화시켜 정리하였으며, 이를 통해 지자체 GIS사업의 추진 및 운영모델을 제시하였다. 표시할 수 있음으로서 의사결정에 보다 많은 도움을 줄 수 있을 것이다. 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.32%와 최대 0.11dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인 하였다.을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수
도로는 현대사회의 기능이 물리적으로 작동하는 데 필수불가결한 요소이다. 교통상황정보에 비해 갱신 주기가 긴 도로공간 정보를 더 빠르고 정확하게 생성할 필요가 있다. 본 연구에서는 그 방법의 일환으로 아리랑 3호와 아리랑 3A호의 위성영상에 pan-sharpening 영상융합 기법을 적용하여 공간해상도를 향상시킨 영상자료를 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 semantic segmentation 기법을 활용한 도로 추출에 활용하고자 하였다. 확보한 영상은 U-Net 기반의 segmentation 기법에 매사추세츠 도로데이터와 함께 투입하여 훈련하였고 아리랑 위성 융합영상의 모델 적용 가능성을 평가하였다. 훈련 및 검증 결과, 모델에 투입하는 영상에 대해 일정한 조건이 유지되는 한 일정한 모델 예측 성능을 유지하는 것으로 나타났다. 따라서 그림자와 지표면 상태와 같은 모델에 영향을 미치는 주변 환경 조건의 영향을 최소화하는 방법을 적용하여 풍부한 훈련자료를 구성한다면 아리랑위성과 같은 위성 영상의 활용 가능성이 더욱 높아질 것으로 기대된다.
무인항공기는 운용비용이 저렴하고 데이터를 신속하게 취득할 수 있는 장점이 있기 때문에 재해지역의 분석, 지도제작 등과 같은 국토모니터링 분야에 효과적으로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 무인항공기의 국토모니터링분야 적용가능성을 평가하기 위해서 지도제작과 관련된 법 제도를 검토하고 개선방안을 제시하였다. 또한 수시갱신용 지도제작 및 재난 재해분야 적용 가능성을 살펴보기 위하여 무인항공기 영상을 취득 후 자료처리를 수행하고 정확도를 평가하였다. 자료처리결과 GPS/INS자료만을 이용했을 경우 약 10m, 지상기준점을 이용했을 경우 10cm의 오차를 보였으며, 따라서 국토모니터링분야에 무인항공기를 효과적으로 활용이 가능함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 다방향 흐름 분배 알고리듬과 실시간 보정 알고리듬을 개발하여 분포형 강우-유출 모형에 적용하였다. 개발된 알고리듬의 적용과 분포형 모형 적용상의 약점인 계산시간 개선을 위해 비교적 간단한 수문과정 지배 방정식들을 이용하여 분포형 강우-유출 모형을 작성하였다. DEM(Digital Elevation Model)를 이용하여 공간해상도 변화에 따른 지형정보와 흐름정보의 변동성을 파악하였다. 모의수행 전처리 과정으로 가용한 고해상도 DEM 자료를 사용하여 공간해상도 변화에 따른 흐름정보의 손실을 최소화하고 상세흐름정보를 저해상도 흐름정보에 반영시키는 다방향 흐름분배 알고리듬을 개발하였다. 또한 실시간으로 유역상태량을 보정하는 실시간 보정 알고리듬을 개발하다. 개발된 모형은 저해상도 모의에서 유출 과정의 실제적 거동 정보를 유지할 수 있다. 그러므로 예측 정확도 향상 및 계산시간의 개선이 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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