• 한국항공우주학회지
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• 제49권11호
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• pp.953-960
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• 2021

거창 우주물체 레이저 추적 시스템은 인공위성 레이저 추적, 적응광학, 우주쓰레기 레이저 추적 등 과학 연구 및 국가적 미션을 수행하기 위해 100cm 크기의 광학 망원경을 가지고 있으며, 빠르고 정밀한 구동을 위하여 경위대식 방식의 추적마운트를 개발하여 테스트 관측 중에 있다. 최근 레이저 추적 시스템의 자동 관측 및 응용 연구 분야에서 추적 대상을 정밀하게 추적할 수 있는 능력은 시스템 성능을 판단할 수 있는 중요한 지표 중 하나이다. 그러기 위해서는 정밀 추적을 저해하는 요인을 파악하고 보정하기 위한 지향 보정 모델이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 추적마운트 제작, 조립 및 설치 과정에서 발생 할 수 있는 정적 지향 오차 발생 원인들을 분석하였으며, 거창 우주물체 레이저 시스템의 추적마운트에 적용된 지향 보정 모델 및 최소자승법을 통해 추적마운트 파라미터를 추정하고, 지향 정밀도 분석 결과를 제시하였다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1987년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.60-66
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• 1987

In this paper a fast matching method using subtemplate and search and down technique to reduce very heavy computational load of the conventional matching method, is presented The proposed method is spplied to an automatic target tracker in order to track one moving object in comparatively simple backgoriund. Experimental results show that istperformanced is not so degraded in spite of high computational reduction as that of the conventional matching method.

• 대한전자공학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.63-71
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• 1988

In this paper, a fast matching method using hierarchical neighborhood search and subtemplate to reduce very heavy computational load of the conventional matching method, is presented. Some parameters of the proposed method are chosen so that an automatic target tracker to which it is applied can track one moving object well in comparatively simple background. Experimental results show that its performance is not so degraded in spite of high computational reduction over that of the matching method using 3-step search.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_2호
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• pp.1215-1227
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• 2018

해빙의 이동은 지역적 분포뿐만 아니라 해빙의 생성 및 두께에도 영향을 미치기 때문에 해빙의 변화를 평가하는 데에 중요한 정보가 된다. 이 연구에서는 북극해 해빙의 이동 특성 탐지를 위해 Korea Multi-Purpose Satellite-2(KOMPSAT-2)와 Korea Multi-Purpose Satellite-3(KOMPSAT-3)의 두 위성 센서로부터 다중 시기 고해상도 광학 위성 영상을 획득하고, SIFT(Scale-Invariant Feature Transform), SURF(Speeded Up Robust Features) 및 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)의 특징점 추적 기법을 적용하였다. 두 위성 센서에서 획득된 영상의 활용을 위해 전처리 단계에서 공간해상도와 방사해상도를 일치시킨 후 특징점 추적 기법을 적용한 결과 SIFT의 경우 영상 전반에 걸쳐 특징점의 고른 공간 분포가 나타났고, SURF의 경우 해빙과 해양의 경계 부분에 특징점이 주요하게 분포하는 경향이 관찰되었으며 이러한 경향은 ORB에서 가장 현저하게 나타났다. 특징점 추적 기법별 연산 시간 측정 결과 SIFT, SURF 및 ORB의 순서로 연산 시간이 감소하였다. ORB의 경우 SIFT 기법 대비 추적된 특징점 수가 평균 59.8%로 줄어들었지만 연산 시간은 평균 8.7%에 해당하는 시간이 소요되어 해빙 이동 특성의 고속 탐지에 적합한 기법으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권3호
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• pp.107-112
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• 2018

본 논문에서는 드론과 지상 로봇 간 효과적인 협업을 위하여 광학 흐름 기술 기반의 특징점 추적 알고리즘을 제안하였다. 드론의 비행 중 빠른 움직임에 의하여 많은 문제점이 발생하여 지상물체를 성공적으로 인식하기 위해 직관적이면서도 식별자를 가지고 있는 마커를 사용했다. 특징점 추출이 우수한 FAST알고리즘과 움직임 감지가 우수한 루카스-카나데 광학흐름 알고리즘의 장점들을 혼합하여 기존 특징점-특징량 기반 객체 추적 방법보다 개선된 속도의 실험결과를 보여준다. 또한 제안한 마커의 검출방법에 적절한 이진화 방법을 제안하여 주어진 마커에서의 검출 정확도를 개선하였으며, 추적속도는 유사한 환경의 기존연구보다 40% 이상 개선됨을 확인하였다. 또한 비행드론의 경량화와 속도개선에 문제가 없도록 최소형 고성능의 임베디드 환경을 선택하였으며, 제한된 개발환경에서도 물체검출과 추적 등 복잡한 연산이 가능하도록 동작환경에 대하여 연구하였다. 향후에는 다른 환경에서 빠르게 움직이는 두 로봇 간의 협업의 정확도를 향상시키기 위해 지능적 비전기능에 대해 추가할 예정이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.121-127
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• 2020

소형 추적 레이다는 저속으로 기동 중인 큰 RCS를 갖는 바다위의 함정 표적 및 고속으로 기동하는 작은 RCS를 갖는 항공기(전투기, 무인기, 헬기 등)에 대하여 빠른 김발구동으로 표적을 향하고 실시간으로 표적을 탐색/ 탐지 하여 추적하는 펄스 방식의 레이더이다. 추적 레이다를 실제 환경에서 성능시험을 수행하는 것은 많은 비용이 발생을 한다. 또한 실제 환경에서는 성능을 정량적으로 측정하기가 어렵다. 본 논문에서는 소형 추적 레이다의 성능을 확인하기 위한 실험실 환경의 종합성능시험 시설의 구성과 각 구성의 주요 요구사항 및 구현에 대하여 설명한다. 실 환경을 모사하기 위한 무반향 챔버, 실 표적의 신호를 모사하기 위한 모의표적발생부, 표적의 이동을 모의하기 위한 혼안테나 구동장치, 추적레이다의 비행환경을 모사하기 위한 FMS(Flight Motion Simulatior)로 구성되며 각각의 설계와 구현에 대하여 설명하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.89-95
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• 2009

태양광발전시스템에서 태양전지의 최대전력점 추적(MPPT, Maximum Power Point Tracking)은 중요한 부분이다. MPPT 알고리즘은 태양전지가 주어진 일사량 및 온도에 의해 최대전력점에서 동작할 수 있도록 전압($V_{MPP}$), 전류($I_{MPP}$)를 찾는다. 기존의 P&O, IncCond 알고리즘은 듀티를 증가 혹은 감소시키기 위하여 마이크로 프로세서나 DSP를 필요로 한다. 본 논문에서는 간단하면서 빠른 아날로그 MPPT 알고리즘을 제안한다. 이 방식은 기존 방식과 비교해서 매우 빠르게 MPP를 추적할 수 있으며 구현하기 쉽다. 또한 급격히 변하는 일사량에 기존 방식보다 대처가 빠르며 높은 효율을 보여준다.

• Journal of Power Electronics
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• 제16권1호
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• pp.9-17
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• 2016

Maximum power point tracking (MPPT) is necessary for photovoltaic (PV) power system application to extract the maximum possible power under changing irradiation and temperature conditions. The β-parameter-based method has many advantages over conventional MPPT methods; such advantages include fast tracking speed in the transient stage, small oscillations in the steady state, and moderate implementation complexity. However, a problem in the implementation of the conventional beta method is the choice of an appropriate scaling factor N, which greatly affects both the steady-state and transient performance. Therefore, this paper proposes a modified β-parameter-based method, and the determination of the N is discussed in detail. The study shows that the choice of the scaling factor N is determined by the changes of the value of β during changes in irradiation or temperature. The proposed method can respond accurately and quickly during changes in irradiation or temperature. To verify the proposed method, a photovoltaic power system with MPPT function was built in Matlab/Simulink, and an experimental prototype was constructed with a solar array emulator and dSPACE. Simulation and experimental results are illustrated to show the advantages of the improved β-parameter-based method with the optimized scaling factor.

• 디지털융복합연구
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• 제13권12호
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• pp.209-215
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• 2015

차량 등 객체를 추적하기 위한 많은 알고리즘들이 있지만 본 논문에서 제안하는 특징점 정합 알고리즘 분야는 지수 복잡도의 시간이 걸리는 작업이다. 더구나, 차량을 추적하기 위해 기존에 제안되었던 객체 추출 등 영상 전처리 알고리즘 또한 상당한 시간을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 도로상에서 많은 차량들의 이동 궤적을 빠르고 효율적으로 추적하기 위한 방법을 2단계로 제안한다. 1단계로 객체 탐지가 아닌 번호판 영역을 먼저 탐지한 후 특징점을 추출하는 단계하고, 2단계로 특징점들을 정합하기 위한 비용산정식을 구한 후 동적계획법을 이용하여 효율적으로 차량을 추적할 수 있는 방법을 제안한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.353-358
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• 2012

Human detection is a challenging task in many fields because it is difficult to detect humans due to their variable appearance and posture. Furthermore, it is also hard to track the detected human because of their dynamic and unpredictable behavior. The evaluation speed of method is also important as well as its accuracy. In this paper, we propose unified detection and tracking method for humans using Gaussian-PSO (Gaussian Particle Swarm Optimization) with the HOG (Histograms of Oriented Gradients) features to achieve a fast and accurate performance. Keeping the robustness of HOG features on human detection, we raise the process speed in detection and tracking so that it can be used for real-time applications. These advantages are given by a simple process which needs just one linear-SVM classifier with HOG features and Gaussian-PSO procedure for the both of detection and tracking.