• 한국항행학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.264-270
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• 2012

e-Training는 체험형, 실습 위주의 교육 훈련으로 기존 e-Learning의 이론형 교육에서 벗어나 학습자에게 실제적 학습, 능동적 학습을 촉진하고 학습적 효과를 향상시킨다. 체험형 훈련 시스템의 대표적인 예로 증강현실을 들 수 있다. 특히 증강현실 시스템이 구축된 환경에서 자동차 정비 훈련자는 자동차 부품의 위치나 정비 순서를 증강 정보를 통해 바로 획득하기 때문에 효과적인 트레이닝을 경험 할 수 있다. 이러한 증강현실 시스템에서 영상 추적(tracking) 기술은 핵심이다. 어떠한 트래킹 기술을 이용하느냐에 따라 증강현실 시스템의 성능이 결정된다. 트래킹 기술은 인식률 및 속도가 중요한데, 이를 위해서는 자동차 정비 e-Training의 특성을 파악하여 그에 적합한 트래킹 기술을 적용해야 한다. 그러므로 본 논문에서는 자동차 정비 e-Training 증강현실 시스템에 맞는 알고리즘 및 트래킹 기술을 고안하여 적용하였다. 실험 결과 실제 자동차 정비에 필요한 엔진 장비를 실시간 인식 및 다각도에서도 인식률을 잃지 않았다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.186-196
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• 2018

본 논문에서는 객체를 추적하기 위해 합성곱 신경망 모델을 이용한 온라인 추적 기법을 제안한다. 오프라인에 모델을 학습시키기 위해서는 많은 수의 훈련 샘플이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 학습되지 않은 모델을 사용하고, 실험 영상으로부터 직접 훈련 샘플을 수집하여 모델을 갱신한다. 기존의 방법들은 많은 훈련 샘플을 획득하여 모델의 학습에 사용하였지만, 본 논문에서는 적은 수의 훈련 샘플만으로도 객체의 추적이 가능함을 증명한다. 또한 컬러 정보를 활용하여 새로운 손실 함수를 정의하였고 이로부터 잘못 수집된 훈련 샘플로 인해 모델이 잘못된 방향으로 학습되는 문제를 방지한다. 실험을 통해 4가지 비교 방법과 동등하거나 개선된 추적 성능을 보임을 증명하였다.

• 한국전문물리치료학회지
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• 제10권3호
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• pp.71-79
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• 2003

Manual tracking is an experimental paradigm that can be used to study information processing in continuous movements involving accurate, ongoing control of motor performance. The purpose of this study was to identify the effects of knee tracking training, using the paretic side, on gait in stroke patients. Nine patients with hemiplegia participated in the study. The timed 10 m gait speed test and tracking test were administrated. The tracking test was composed with ranges of $-20^{\circ}$ to $20^{\circ}$ and $0^{\circ}$ to $60^{\circ}$. The tracking training consisted of five times every week for 4 weeks. The data were analyzed by non-parametric paired sign test of Wilcoxon. The flexion/extension error of the tracking test was significantly reduced on the paretic side, while the nonparetic side was not statistically significant. The transfer of the skill to the functional activity was shown in the significant improvement at timed 10 m gait speed test. This study shows that individuals with chronic who have impaired knee movement can be trained to improve their knee control through intensive practice at a knee movement tracking task and that the skill learned from such training is transfered to a more functional gait speed.

• 한국항공운항학회지
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• 제30권1호
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• pp.44-49
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• 2022

This study performed precision instrument landing procedures for pilots with a commercial pilot license using VR HMD flight simulators, and assuming that the center of the pilot's gaze is in the front, 3-D.O.F. head tracking data and 2-D eye tracking of VR HMD worn by pilots gaze tracking was performed through. After that, AOI (Area of Interesting) was set for the instrument panel and external field of view of the cockpit to analyze how the pilot's gaze was distributed before and after the decision altitude. At the same time, the landing results were analyzed using the Localizer and G/S data as the pilot's precision instrument landing flight data. As a result, the pilot was quantitatively evaluated by reflecting the gaze tracking and the resulting landing result using a VR HMD simulator.

• 정보관리학회지
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• 제20권3호
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• pp.111-127
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• 2003

이 연구의 목적은 사건을 연구대상으로 하는 사건트래킹 기법이 과연 최신 사건 정보를 검색함에 있어 기존의 정보필터링 기법보다 성능이 우수한가를 살펴보는 데 있다. 따라서 이 연구에서는 특정 사건에 관한 최신 기사를 보다 효과적으로 검색하여 제공하는 기법을 찾아내기 위하여 kNN(k-Nearest Neighbors) 분류기를 응용한 사건트래킹 기법과 질의기반 정보필터링 기법을 사용하여 사건검색 실험을 수행한 후 두 기법의 검색 성능을 비교하였다. 사건트래킹 실험은 초기의 고정 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹과 트래킹 과정에서 변화하는 동적 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹의 두 가지 방법으로 수행되었다. 정보필터링 실험도 초기질의를 사용한 정보 필터링과 필터링 과정에서 계속 수정되는 질의를 사용한 정보필터링의 두 가지 방법으로 수행되었다. 실험 결과 사건트래킹 기법에서는 고정 학습문서 집합을 사용한 경우가 동적 학습문서 집합을 사용한 경우보다 더 우수한 성능을 보였으며, 정보필터링 기법에서는 초기질의를 사용한 경우가 수정질의를 사용한 경우보다 더 좋은 성능을 보였다. 또한 고정 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹과 초기질의를 사용한 정보필터링을 비교한 결과 정보필터링 기법이 사건트래킹 기법에 비해 더 좋은 사건검색 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권11호
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• pp.5496-5521
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• 2018

Object detection and tracking is the basic capability of mobile robots to achieve natural human-robot interaction. In this paper, an object tracking system of mobile robot is designed and validated using improved multiple instance learning algorithm. The improved multiple instance learning algorithm which prevents model drift significantly. Secondly, in order to improve the capability of classifiers, an active sample selection strategy is proposed by optimizing a bag Fisher information function instead of the bag likelihood function, which dynamically chooses most discriminative samples for classifier training. Furthermore, we integrate the co-training criterion into algorithm to update the appearance model accurately and avoid error accumulation. Finally, we evaluate our system on challenging sequences and an indoor environment in a laboratory. And the experiment results demonstrate that the proposed methods can stably and robustly track moving object.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.23-34
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• 2004

본 논문에서는 사전학습이 필요 없는 능동 특징점 모델(non-prior training active feature model; NPT AFM) 기반에서 광류(optical flow)를 이용한 객체추적 기술을 제안한다. 제안한 알고리듬은 비정형 객체에 대한 분석[1]에 초점을 두고 있으며, 실시간에서 NPT-AFM을 사용한 강건한 추적을 가능하게 한다. NPT-AFM 알고리듬은 관심 객체의 위치를 파악하는 과정 (localization)과 이전 프레임 정보와 현재 프레임 정보를 이용하여, 객체의 위치를 예측(prediction), 보정(correction)하는 과정으로 나눌 수 있다 위치 파악 과정에서는 움직임 분할(motion segmentation)을 수행한 후 개선된 Shi-Tomasi의 특징점 추적 알고리듬[2]을 사용 하였다. 예측 및 보정 과정에서는 광류 정보를 사용하여 특징점을 추적하고[3] 만약, 특징점이 적절히 추적 되지 않거나 추적에 실패하면 특징점들의 시간(temporal), 공간(spatial)적 정보를 이용하여 예측, 보정하게 된다. 객체의 형태 (shape)대신 특징점을 사용하였으며, 객체를 추적하는 과정에서 특징점들은 능동 특징점 모델(active feature model; AFM)을 위한 학습 집합(training sets)의 요소로 갱신된다. 실험결과, 제안한 NPT-AF% 기반 추적 알고리듬은 실시간에서 비정형 객체를 추적하는데 강건함을 보석준다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.711-719
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• 2010

Heliostat, as a concentrator reflecting the incident solar energy to the receiver located at the tower, is the most important system in the tower-type solar thermal power plant, since it determines the efficiency and performance of solar thermal plower plant. Thus, a good sun tracking ability as well as its good optical property are required. In this paper, we propose a method to compensate the heliostat sun tracking error. We first model the sun tracking error, which could be measured using BCS (Beam Characterization System), by multilayered neural network. Then the extended Kalman filter was employed to train the neural network. Finally the model is used to compensate the sun tracking errors. Simulated result shows that the method proposed in this paper improve the heliostat sun tracking performance dramatically. It also shows that the training of neural network by the extended Kalman filter provides faster convergence property, more accurate estimation and higher measurement noise rejection ability compared with the other training methods like gradient descent method.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.338-344
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• 2002

In this paper, neural network force tracking control is proposed. The conventional impedance function is reformulated to have direct farce tracking capability. Neural network is used to compensate for all the uncertainties such as unknown robot dynamics, unknown environment stiffness, and unknown environment position. On line training signal of farce error for neural network is formulated. A large x-y table is built as a test-bed and neural network loaming algorithm is implemented on a DSP board mounted in a PC. Experimental studies of farce tracking on unknown environment for x-y table robot are presented to confirm the performance of the proposed technique.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -3
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• pp.1901-1904
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• 2002

A good performance on communication systems is obtained by decreasing the length of training sequence In the initial stage of adaptive equalization. This paper presents a new approach to accomplish this, with the use of a training adaptive equalizer. The approach is based on combining the training and tracking modes, in which the training equalizer is updated by the LMS algorithm with the training sequence and then updated by a blind algorithm. By computer simulations, it is shown that a class of the proposed equalizers provides better performance than the conventional training equalizer.