본 논문에서는 비젼 카메라와 다중 객체 추적 방법을 이용한 실시간 수질 감시 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기존의 센서 방식의 감시 시스템과 달리 비젼 카메라를 이용해 객체를 개별적으로 분석한다. 비젼 카메라를 이용한 시스템은 영상에서 개별 객체를 분리해 내는 방법과, 연속하는 두 프레임간의 상관관계에 의해서 다수의 객체를 추적하는 방법으로 구성된다. 실시간 처리를 위해 비모수 예측을 사용하여 배경 영상을 생성하고 이를 이용해 객체를 추출한다. 비모수 예측을 이용하면 연산량을 줄이는 동시에 비교적 정확하게 객체를 추출 할 수 있다. 다중 객체 추적 방법은 개별 객체가 움직이는 방향, 속도 및 가속도를 이용해 다음 움직임을 예측하고 이를 기반으로 추적을 수행하였다. 또한 추적 성공률을 향상시키기 위해 예외처리 알고리즘을 적용하였다. 다양한 환경에서 실험한 결과 제안한 시스템은 처리 시간이 짧고 정확하게 다중 객체를 추적할 수 있어 실시간 수질 감시 시스템에 사용이 가능함을 확인하였다.
위치 추적 서비스와 같은 LBS 서비스는 신속하게 변화하는 수많은 양의 공간 및 이동 객체를 관리 및 실시간으로 처리해야 하므로 고성능의 DBMS가 필요하다. 본 논문에서는 실시간 처리와 고성능 처리를 향상시키기 위한 메인 메모리 기반의 이동체 DBMS를 사용한 위치 추적 서비스 시스템을 제안하였다.
본 논문에서는 Ultra-Wide-Band(UWB) 영역 측정을 활용한 이동객체 위치추정과 이동객체 위치정확도를 개선하기 위한 방법을 논한다. 실외환경과는 달리 실내에서는 여러 가지 노이즈로 인해 이동객체의 위치추적이 어렵다. UWB는 최근 위치추적 응용에서 주목을 받고 있는 라디오 기술이다. UWB의 영역측정 기술은 cm 수준의 정확도를 제공한다. UWB의 데이터 전송과 정밀한 영역측정, 물질관통의 특성은 실내위치추적 응용에 적합하다. 본 논문은 UWB 영역 기술과 파티클 필터를 이용한 이동객체의 위치추정 알고리즘을 제안한다. 기존 위치추정 알고리즘들은 이동객체의 위치추정을 한 후에 예상되는 오차와 bias 값을 제거하였다. 그러나 이 논문에서 제안한 알고리즘은 먼저 예상되는 UWB 영역 거리 오차를 제거하고 난 후에 이동객체의 위치를 추정한다. 본 논문에서는 제안 알고리즘이 기존 이동객체의 위치 추정 후 오차를 제거하는 방식보다 위치정밀도가 좋아졌음을 실험을 통하여 보였다. 본 연구에서는 UWB를 이용하여 고정되어 있고 위치를 알고 있는 세 앵커들과 이동객체 간의 추정 거리로부터 bias값과 반복 영역 오차 값을 제거한 후 삼각측량을 하여 이동객체의 위치를 추정하였다. 마지막으로 파티클 필터를 사용하여 이동객체의 위치 정밀도 개선을 한다. 실험 결과는 제안 위치추정 방식이 실내 환경에서 더 정밀함을 보인다.
프로젝션 맵핑(공간증강현실)은 현실세계에서 다양한 가상의 환영(幻影)을 만들어내는 것으로 최근에 많은 분야에 사용되고 있다. 기존의 프로젝션 맵핑에서는 사용자와의 자연스러운 상호작용으로서 접히거나 구부러지는 것 과 같은 유연한 물체의 기하학적인 변형 속성(예: 용지)의 움직임을 고려하지 않았다. 또한, 정적 물체에 대한 프로젝션 맵핑에 대한 많은 연구가 있었지만, 유연한 타깃의 움직임을 추적하고 사용자와의 상호작용 측면에서 모양이 변형된 물체에 맵핑을 정확히 하는 다이내믹 프로젝션 맵핑은 여전히 도전해야할 연구 분야이다. 따라서 본 논문에서는 Unity3D와 ARToolkit을 이용한 실험을 통해 단단하지 않은 물체에 대한 견실한 추적과 정확한 맵핑 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 큐빅 베지어 곡면 형성, 움직임 변형 값 렌더링 과정, 멀티플 마커 인식과 트래킹 과정, 실시간 웹캠 지속 촬영의 4가지 실험 단계로 구성된다. 사용자는 물체에 변형을 주기 위해 직접 접고, 휘고, 구부리고 비틀 수 있다. 제안 방법은 세 가지 긍정적인 결과를 도출할 수 있다. 첫째, 물체의 형태가 강하게 변형되어 있어도 감지 가능하다. 둘째, 사용자가 직접 물체에 변형을 주는 과정에서 물체의 일부분을 차단하고 있을 때의 Occlusion오류를 줄일 수 있어 정확한 트래킹을 할 수 있다. 셋째, 제안 방법의 견실하고 정확함은 빠른 속도로 물체의 움직임을 감지하게 하므로 실시간으로 결과 값을 물체에 투영할 수 있다.
The accuracy of small and low-cost CCD cameras is insufficient to provide data for precisely tracking unmanned aerial vehicles (UAVs). This study shows how a quad rotor UAV can hover on a human targeted tracking object by using data from a CCD camera rather than imprecise GPS data. To realize this, quadcopter UAVs need to recognize their position and posture in known environments as well as unknown environments. Moreover, it is necessary for their localization to occur naturally. It is desirable for UAVs to estimate their position by solving uncertainty for quadcopter UAV hovering, as this is one of the most important problems. In this paper, we describe a method for determining the altitude of a quadcopter UAV using image information of a moving object like a walking human. This method combines the observed position from GPS sensors and the estimated position from images captured by a fixed camera to localize a UAV. Using the a priori known path of a quadcopter UAV in the world coordinates and a perspective camera model, we derive the geometric constraint equations that represent the relation between image frame coordinates for a moving object and the estimated quadcopter UAV's altitude. Since the equations are based on the geometric constraint equation, measurement error may exist all the time. The proposed method utilizes the error between the observed and estimated image coordinates to localize the quadcopter UAV. The Kalman filter scheme is applied for this method. Its performance is verified by a computer simulation and experiments.
최근 실내 공간 내에서의 위치 정보를 이용한 공간정보 서비스가 실외공간에서 제공되는 서 비스만큼 공간정보시스템의 중요한 응용분야로 자리 잡고 있다. 실외 공간과 달리, 실내 공간의 위치 정보는 좌표기반이 아닌, 방 번호와 같은 기호를 기반으로 표현된다. 따라서 실내공간에서 이동객체의 위치를 추적하기 위해서는 이동객체의 현재 위치를 이용하여 좌표정보를 예측하는 것이 아니라, 기호적 추론이 필요하다. 이에 본 논문에서는 RFID센서를 이용하여 이동객체의 위치를 항상 명시적으로 결정할 수 있는 추적가능 실내 기호공간을 위한 프레임웍을 제안한다. 우선, 실내기호공간과 실내기호공간에서의 위치추적에 대한 개념을 소개하고, 추적 가능한 실내 기호공간을 위한 접근성 그래프를 정의한다. 둘째로, RFID 리더기의 배치방법, 추적 가능한 실내기호공간을 위한 접근성 그래프 생성방법과 이를 이용한 위치 추적방법을 제시한다. 마지막으로, 제시한 방법의 유효성을 보이기 위하여 실험결과를 보인다.
인터넷 기술의 발달로 다양한 응용분야의 컴퓨팅 환경은 상당한 변화를 겪어 왔다. 특히 지난 3년여 동안 물류분야에서는 물류 회사간 인터넷 기반의 가상 비즈니스 활동 또는 서비스 아키텍처를 의미하는 e-로지스틱스라는 새로운 개념에 대한 활발한 연구가 진행되었다. 효과적인 e-로지스틱스 프레임워크 구축을 위해서 GIS, GPS 및 시공간 데이터베이스를 포함하는 이동체 기술 개발이 진행 중에 있다. 이동체 기술은 자동차, 비행기, 선박 등과 같이 시간에 따라 공간상의 위치를 변경하는 시공간 객체에 대한 효율적인 데이터 관리를 의미한다. 그러나 기존의 관련 시스템은 여러 가지 이유로 이동체에 대하여 오직 가장 최근에 검출된 위치정보만을 관리하기 때문에, 과거 및 미래의 불확실한 위치 추정방법에 대한 구체적인 제시는 미약한 상태에 있다. 따라서 이 논문에서는 이동체에 대한 이력정보 관리와 이를 이용한 과거의 위치 추정이 가능한 시스템을 제안한다. 이를 위해 물류 운송차량 위치 추적을 위한 모델링과 데이터베이스 및 시스템 구조를 제시한다. 아울러 제안 시스템을 e-로지스틱스 분야의 주요 응용인 택배 차량에 대한 위치정보 불확실성 처리 시나리오에 적용하는 예를 가지고 설명한다.
본 논문은 조도, 형태, 배경의 변화에 강인한 다중 비디오카메라에서 색 정보를 이용한 보행자 추적에 대하여 제안한다. 제안된 방법은 비디오카메라로부터 입력되는 영상의 색조만을 이용하여 배경영상과 물체가 존재하는 영상에서 차영상 기법과 가산투영 기법을 사용하여 이동물체를 검출한다. 검출된 이동물체 영역의 색조는 0도부터 360도 사이에서 15도씩 24단계로 분할된다. 검출된 이동물체 영역의 색조 분포도를 구한 후, 가장 높은 분포를 갖는 3개의 색조 레벨과 3개의 색조 레벨 사이의 차를 이동물체의 특징파라미터로 사용하였다. 제안된 방법의 유용성을 증명하기 위하여 조도와 형태의 변화가 발생한 보행자 영상과 조도, 형태, 배경의 변화가 발생한 보행자 영상을 이용하여 보행자를 감시한 결과 카메라에서 검출된 특정사람의 색조 분포 레벨과 색조 레벨 사이의 차는 2레벨 이하로 유지함을 보였고, 제안된 특징 파라미터로 특정사람이 자동 추적감시 됨을 확인하였다.
본 논문에서는 에지를 사용한 관측 모델과 파티클 필터를 이용하여 실시간으로 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 논문에서 제안하는 방법은 먼저, 초기 프레임에서 추적하고자 하는 객체를 지정한다. 지정된 객체에 대해 에지 관측 모델과 N개의 파티클 필터 집합을 생성한다. 에지 관측 모델과 파티클의 8방향 에지 모델의 중간 거리 평균을 비교하여 가중치를 계산하고, 계산된 값으로 가중치를 업데이트한다. 업데이트된 가중치를 이용해 파티클들을 리샘플링한 후, 추적 객체의 상태인 현재 위치를 추정할 수 있다. 마지막으로 본 논문에서 제안하는 방법은 여러 실험 데이터를 이용하여 기존의 방법과의 비교분석을 통해 안정적인 추적에 대한 성능을 입증한다.
이동 객체 추적 시스템을 위한 한 연구 분야로 차영상을 이용하여 움직임을 추정하는 기법이 있다. 움직임 추정을 위해 차영상을 이용하는 경우 임계값을 적용하여 배경 영역과 이동 객체 영역을 구분할 수 있도록 이진화를 수행하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 차영상에서 배경과 객체의 특성 변화에 적응적인 임계값 결정 기법을 제안하였다. 제안 기법은 차영상의 히스토그램 모양을 분석하여 적절한 임계값을 결정하도록 하였다. 그레이 스케일 영상의 이진화에 사용되는 일반적인 임계값 기법들과 성능을 비교 평가하였다. 60개의 실험 영상에 대해 평가한 결과 제안 기법이 수작업으로 확인한 최적의 임계값과 평균 오차 2.8로 성능의 우수성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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