• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.409-418
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• 2003

동영상에서 객체 추적은 몇 년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 본 논문에서는 보안 및 감시 시스템 분야에 적용할 수 있는 실시간 객체 추적과 얼굴영역 추출 방법을 제안한다. 이를 위해 카메라가 고정되어 있고 배경영상의 변화가 거의 없는 환경으로 제한하고, 입력영상과 배경영상의 차를 이용하여 객체의 위치를 탐지하고 움직임을 추적한다. 보다 안정적인 객체 추출을 위해 적응적 배경영상을 생성하고, 객체 위치 탐지 시 그물식 탐색방법을 이용하여 객체의 내부점을 추출한다. 추출된 점들을 이용하여 MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 설정하여 객체의 실시간 추적을 가능하도록 하였다. 또한 설정된 MBR 내에서 얼굴영역을 추출함으로써 보안 및 감시 시스템의 효용성을 향상시켰다. 그리고 실험을 통하여 제한된 환경 하에서 실시간으로 빠른 객체의 추적을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.2335-2340
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• 2009

본 논문은 레퍼런스(reference) 데이터 그룹을 효율적으로 생성하고 활용한 마커리스 증강현실(Markerless Augmented Reality)의 구현 방법을 제안한다. 카메라 설정과 레퍼런스 데이터 그룹 생성, 트래킹 (tracking) 부분으로 되어 있다. 효율적인 레퍼런스 데이터 그룹을 생성하기 위해서는 CAD모델과 같은 3D모델을 필요하며, 다양한 관점에서 본 레퍼런스 데이터 그룹을 생성해야 한다. 모델에 대한 영상에서 특징점들을 추출하고, 광선 추적법을 이용하여 그 특징점에 대응하는 3D좌표를 추출하여, 모델의 특징점들에 대한 2D/3D 대응접의 레퍼런스 데이터 그룹이 구성된다. 트래킹 할 때 현재 프레임영상에서 특징점 들이 가장 많이 매칭되는 레퍼런스 데이터와 그 주위의 모델 데이터만을 이용하기 때문에 빠르게 트래킹할 수 있다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.99-104
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• 2016

본 논문에서는 동식물시설 중 전기화재 비율이 높은 우사, 계사, 돈사에서 먼지샘플을 채취하여 증류수에 희석시킨 후 이 물의 저항률을 측정하고, 저항률에 따른 물의 온도변화 및 전류 측정실험, 트래킹 재현실험을 통해 축사별로 먼지에 따른 트래킹화재 위험성을 분석하였다. 분석결과 저항률 수치는 우사, 계사, 돈사 순으로 돈사가 가장 낮게 측정되었으며, 축사별 평균 값 역시 우사, 계사, 돈사 순으로 돈사가 가장 낮게 나타났다. 온도변화 및 전류 측정실험에서는 저항률이 낮을수록 물의 온도변화가 큰 경향을 보였으며, 전류 실효값 역시 높게 나타났다. 트래킹 재현실험에서도 저항률이 낮을수록 트래킹 진전속도가 빠르게 진행되었으며 착화시간이 단축되었다. 실험결과를 통해 도출된 결과를 가지고 축사별 먼지 저항률이 다른 이유를 고찰하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권2호
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• pp.36-44
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• 2009

본 논문에서는 특징점 추적을 이용하여 끼어들기 위반차량을 검지할 수 있는 끼어들기 위반차량 검지 시스템을 제안한다. 제안된 끼어들기 위반차량 검지 시스템의 전체적인 알고리즘은 특징 추출, 추적대상 차량의 특징점 등록 및 추적, 끼어들기 위반차량 검지 등의 세 단계로 구성된다. 특징 추출 단계에서는 실시간 처리가 가능한 특징점 추출 알고리즘을 이용하여 입력 영상에서 특징점을 추출한다. 추출된 특징점들은 다시 추적대상 특징점을 선정하고 등록된 특징점을 정규화 된 교차 상관관계(normalized cross correlation:NCC)를 이용하여 추적한다. 마지막으로 추적된 특징점들의 정보를 이용하여 끼어들기 위반여부를 최종 검지한다. 제안한 시스템을 끼어들기 금지구간에서 취득한 영상을 사용하여 실험한 결과 정인식률 99.09%와 오류율 0.9%의 뛰어난 성능을 보였고 실시간처리가 가능한 초당 34.48프레임의 빠른 처리속도를 얻을 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.236-247
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• 2010

최근 평균이동(mean shift) 알고리즘과 같은 커널 기반의 추적 알고리즘이 활발하게 연구되고 있다. 이러한 방식의 알고리즘은 커널이 제공하는 컬러 히스토그램 정보와 약간의 공간적 정보를 이용하는 방식으로 적은 연산량으로 추적을 수행할 수 있는 장점을 지니고 있다. 그러나 공간성을 확보하기 위한 등방성 커널과 유사성을 비교하기 위한 바타차야 계수를 사용하기 때문에 발생하는 불안정성이 존재한다. 본 논문은 커널과 바타차야 계수의 사용이 왜 알고리즘의 불안정성을 야기 시킬 수 있는지에 대해 분석한다. 또한 이 분석을 바탕으로 새로운 추적 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 표적을 구성하는 컬러별 중심을 이용하는 방법으로 표적의 컬러, 컬러별 화소의 빈도, 공간적 정보 등이 반영된다. 제안한 방법은 평균 이동 방법보다 결과의 오류 비율이 적으며, 다음 프레임에서의 표적 위치가 반복 없이 한차례의 연산으로 얻어진다. 또한, 낮은 프레임 율 및 일부 폐색이 발생하여 평균 이동 방법으로는 실패하는 상황에서도 성공적으로 동작한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권7C호
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• pp.527-537
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• 2012

본 논문은 다수의 자율무인차량 (Autonomous Unmanned Ground Vehicle) 들이 서로 협력하여 그룹 이동하는 타겟을 추적하고 지속적인 커버리지를 제공하는 무인차량 기반의 추적 네트워크 (UVTN: Unmanned Vehicle based Tracking Network) 구조와 알고리즘을 제안한다. UVTN은 움직이는 사람 또는 사물을 추적 감시하거나 이동하는 구조팀 또는 병사들에게 지속적인 네트워크 Access를 제공해 주기 위하여 커버리지를 최대화 하는 것을 목적으로 한다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 UVTN은 주기적인 네트워크 확장과 수축 과정을 통한 무인차량 노드 재배치 및 네트워크 토폴로지 최적화를 수행한다. 또한 본 논문에서는 평균 커버리지비율과 이동거리 관점에서의 성능향상을 위한 개선 알고리즘들이 제안된다. 시뮬레이션을 통해 UVTN과 개선 알고리즘들이 그룹이 동성을 갖는 대상을 효율적으로 추적하여 지속적인 커버리지를 제공할 수 있음을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.185-194
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• 2007

WiBro가 IEEE802.16e로 국제 표준화 되었다. 국내뿐만 아니라 세계에서도 휴대인터넷으로 WiBro 서비스를 시작하고 있다. 본 논문에서는 불법 공격자인 해커가 휴대인터넷 WiBro의 이동단말을 이용하여 자신의 위치추적을 피하기 위하여, 피해 시스템을 직접 공격하지 않고 우회 공격을 수행한다. 현재 인터넷망에서 침입 기술에 적극적인 보안을 위한 진보된 알고리즘을 응용하여 효과적인 역추적 기법 등을 연구한다. 공격자인 이동단말에 대한 역추적을 할 때, 실시간 네트워크 로그 감사기록을 이용하고, TCP/IP와 네트워크 기반에서는 Thumbprint Algorithm, Timing based Algorithm, TCP Sequence number 등을 이용한 알고리즘 및 SWT 기법 등을 이용한 역추적 기법 등을 설계하고, 역추적을 실시하였다. 또한 트래픽 폭주 공격에 대해 AS시스템을 이용한 네트워크 트래픽 관리와 통제 및 실시간으로 역추적을 하였다. 본 논문의 연구 결과는 유비쿼터스 환경에서의 WiBro 인터넷에서의 역추적을 실시하고 포렌식 자료를 확보하는데 이바지 할 수 있을 것이다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제44권4호
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• pp.369-378
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• 2012

A load-following operation in APR+ nuclear plants is necessary to reduce the need to adjust the boric acid concentration and to efficiently control the control rods for flexible operation. In particular, a disproportion in the axial flux distribution, which is normally caused by a load-following operation in a reactor core, causes xenon oscillation because the absorption cross-section of xenon is extremely large and its effects in a reactor are delayed by the iodine precursor. A model predictive control (MPC) method was used to design an automatic load-following controller for the integrated thermal power level and axial shape index (ASI) control for APR+ nuclear plants. Some tracking controllers employ the current tracking command only. On the other hand, the MPC can achieve better tracking performance because it considers future commands in addition to the current tracking command. The basic concept of the MPC is to solve an optimization problem for generating finite future control inputs at the current time and to implement as the current control input only the first control input among the solutions of the finite time steps. At the next time step, the procedure to solve the optimization problem is then repeated. The support vector regression (SVR) model that is used widely for function approximation problems is used to predict the future outputs based on previous inputs and outputs. In addition, a genetic algorithm is employed to minimize the objective function of a MPC control algorithm with multiple constraints. The power level and ASI are controlled by regulating the control banks and part-strength control banks together with an automatic adjustment of the boric acid concentration. The 3-dimensional MASTER code, which models APR+ nuclear plants, is interfaced to the proposed controller to confirm the performance of the controlling reactor power level and ASI. Numerical simulations showed that the proposed controller exhibits very fast tracking responses.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권4호
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• pp.201-212
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• 2011

본 논문에서는 특징점 추적을 이용한 끼어들기 위반차량 검지 시스템을 제안한다. 제안된 끼어들기 위반차량 검지 시스템의 전체적인 알고리즘은 영상 변환 및 전처리, 특징 추출, 추적대상 차량의 특징점 등록 및 추적, 끼어들기 위반차량 검지 등의 단계로 구성된다. 특히 형태학적 기울기 영상을 이용하여 특징점을 추출하므로 써 주간 및 야간 영상에 대해 동일한 알고리즘을 적용하여 그림자, 기상 조건, 차량 전조등 및 조명 등에 강인한 영상 검지 시스템을 구성 한다. 제안한 시스템을 끼어들기 금지구간에서 주간, 야간, 비 오는 날 야간에 취득한 영상을 사용하여 실험한 결과 정인식률 99.49%와 오류율 0.51%를 보였다. 또한 실시간처리에 문제가 없는 평균 91.34frame/s의 빠른 처리속도를 나타냈다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제3권4호
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• pp.552-563
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• 2005

In this paper, we propose a wavelet based fuzzy neural network (WFNN) based direct adaptive control scheme for the solution of the tracking problem of mobile robots. To design a controller, we present a WFNN structure that merges the advantages of the neural network, fuzzy model and wavelet transform. The basic idea of our WFNN structure is to realize the process of fuzzy reasoning of the wavelet fuzzy system by the structure of a neural network and to make the parameters of fuzzy reasoning be expressed by the connection weights of a neural network. In our control system, the control signals are directly obtained to minimize the difference between the reference track and the pose of a mobile robot via the gradient descent (GD) method. In addition, an approach that uses adaptive learning rates for training of the WFNN controller is driven via a Lyapunov stability analysis to guarantee fast convergence, that is, learning rates are adaptively determined to rapidly minimize the state errors of a mobile robot. Finally, to evaluate the performance of the proposed direct adaptive control system using the WFNN controller, we compare the control results of the WFNN controller with those of the FNN, the WNN and the WFM controllers.