Underwater CCTV camera systems are increasingly replaced the traditional net approach of assessing the species, numbers and aggregation patterns of marine animals distributing around the artificial reefs installed in the inshore fishing grounds, in particular, in relation to the biological investigation of behavior and distribution patterns of target fishes. In relation to these needs, we developed a multi-directional underwater CCTV camera system to use in detecting and tracking marine animals in the artificial reef ground. The marine targets to be investigated were independently tracked by using a camera module toward the bottom and four camera modules installed in the interval of $90^{\circ}$ in horizontal plane and inclination of $45^{\circ}$ in vertical plane of the CCTV system without the overlap of video frames by each camera module. From the results of several field tests at sea, we believe that the developed multi-directional underwater CCTV camera system will contribute to a better understanding in evaluating the effect of artificial reefs installed in the inshore fishing grounds.
A web robot is a software that has abilities of tracking and collecting web documents on the Internet(l), The performance scalability of recent web robots reached the limit CIS the number of web documents on the internet has increased sharply as the rapid growth of the Internet continues, Accordingly, it is strongly demanded to study on the performance scalability in searching and collecting documents on the web. 'Design of web robot based on Multi-Agent to speed up documents collection ' rather than 'Sequentially executing Web Robot based on the existing Fork-Join method' and the results of analysis on its performance scalability is presented in the thesis, For collection speedup, a Multi-Agent based web robot performs the independent process for inactive URL ('Dead-links' URL), which is caused by overloaded web documents, temporary network or web-server disturbance, after dividing them into each agent. The agents consist of four component; Loader, Extractor, Active URL Scanner and inactive URL Scanner. The thesis models a Multi-Agent based web robot based on 'Amdahl's Law' to speed up documents collection, introduces a numerical formula for collection speedup, and verifies its performance improvement by comparing data from the formula with data from experiments based on the formula. Moreover, 'Dynamic URL Partition algorithm' is introduced and realized to minimize the workload of the web server by maximizing a interval of the web server which can be a collection target.
비접촉식 시선추적 기술은 인간과 컴퓨터간의 인터페이스로서 장애가 있는 사람들에게 핸즈프리 통신을 제공하며, 최근 코로나 바이러스 등으로 인한 비접촉시스템에도 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 따라서 본 논문에서는 인간 중심의 상호 작용을 위한 상황인식 다중영역 분류기 및 ASSL 알고리즘을 기반으로 한 사용자 인터페이스 기술을 개발한다. 이전의 AdaBoost 알고리즘은 안구 특징 사이의 공간적 맥락 관계를 이용할 수 없기 때문에 눈의 커서 포인팅 추정을 위한 안면 추적에서 충분히 신뢰할 수 있는 성능을 제공 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 비접촉식 시선 추적 및 마우스 구현을 위한 눈 영역의 상황기반 AdaBoost 다중 영역 분류기를 제시한다. 제안된 방식은 여러 시선 기능을 감지, 추적 및 집계하여 시선을 평가하고 온 스크린 커서 기반의 능동 및 반 감독 학습을 조정한다. 이는 눈 위치에 성공적으로 사용되었으며 눈 특징을 감지하고 추적하는 데에도 사용할 수 있다. 사용자의 시선을 따라 컴퓨터 커서를 제어하며 칼만 필터를 이용하여 실시간으로 추적하며, 가우시안 모델링을 적용함으로써 후처리하였다. Fits law에 의해 실험하였으며, 랜덤하게 대상객체를 생성하여 실시간으로 시선추적성능을 분석하였다. 제안하는 상황인식을 기반 인식기를 통하여 비접촉 인터페이스로서의 활용이 높아질 것이다.
본 논문에서는 레이더와 원격측정시스템으로부터 수신되는 다중센서자료를 모사하는 시뮬레이터 설계와 이들 자료를 융합하기 위한 알고리듬 개발에 대하여 소개한다. 설계된 데이터 시뮬레이터는 실제 센서 시스템으로부터 얻게 되는 시간의 비동기, 통신지연, 다중 갱신주기들을 갖는 모의센서 자료를 생성하며 실제적인 센서 모델을 이용하여 측정 잡음을 생성한다. 융합알고리듬은 센서 바이어스 상태를 고려한 PVA모델을 기초로 21차 분산형 칼만 필터로 설계되었고, 센서의 이상이나 정상적이 아닌 측정치를 검출하기 위한 로직도 포함되었다. 설계된 알고리듬을 시뮬레이터에서 생성한 모의 자료 및 실제 자료를 적용하여 검증하였다.
본 논문은 항공기용 다기능 레이더의 통합적 자원관리를 수행하는 자원관리자와 레이더/환경 시뮬레이터 구축에 대한 연구 결과를 설명한다. 레이더/환경 시뮬레이터는 항공기 레이더의 표적 탐지/측정 모델, 탑재된 레이더의 좌표변환을 고려한 추적 필터 및 효율적인 표적 생성 알고리듬을 포함한다. 항공기 레이더 자원관리 알고리듬의 각 모듈별 구조와 기능을 도출하고, 구축된 레이더/환경 시뮬레이터를 통해 시험 검증하였다.
This paper proposes a method to estimate the level of interest shown by visitors towards a specific target, a guide robot, in spaces where a large number of visitors, such as exhibition halls and museums, can show interest in a specific subject. To accomplish this, we apply deep learning-based behavior recognition and object tracking techniques for multiple visitors, and based on this, we derive the behavior analysis and interest level of visitors. To implement this research, a personalized dataset tailored to the characteristics of exhibition hall and museum environments was created, and a deep learning model was constructed based on this. Four scenarios that visitors can exhibit were classified, and through this, prediction and experimental values were obtained, thus completing the validation for the interest estimation method proposed in this paper.
본 논문에서 통합 전장 시뮬레이터 환경인 AddSIM에서 레이다 동작을 모의하기 위한 고해상도 다기능 레이다의 모델링을 제안한다. 다기능 레이다 모델을 AddSIM에 연동하기 위해, 모델링은 물리부, 논리부, 정보부로 구성된 컴포넌트 기반의 구조를 가져야 한다. 이를 위해, 레이다의 RF 하드웨어부를 물리부로, 제어부를 논리부로, 레이다의 RF 제원을 정보부로 각각 분리한다. 레이다의 물리부/논리부에 대한 세부 모델링 방법을 기술하며, 공학급 레벨의 시뮬레이션을 위한 데이터 구조 또한 제시한다. 다중 표적이 교전하는 시나리오에서 다기능 레이다의 성능이 수치적으로 분석하며 제안된 모델에 대한 타당성을 검증한다.
In this paper we show the hardware testbed and software simulator of multi function array radar (MFAR). The hardware MFAR is simple and flexible hardware to implement various radar beamforming and detecting algorithms. To overcome the limitation of hardware MFAR, the software simulator is proposed. User can simulate radar under the various environment conditions adjusting the parameter of simulator. User can set environment of radar, such as the location and velocity of target, jammer and the terrain clutter. The radar use various probing pulses and supports two operation mode, surveillance and tracking mode.
Journal of information and communication convergence engineering
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제10권4호
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pp.390-395
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2012
This paper describes an implementation of automatic mutual localization of swarm robots using a particle filter. Each robot determines the location of the other robots using wireless sensors. The measured data will be used for determination of the movement method of the robot itself. It also affects the other robots' self-arrangement into formations such as circles and lines. We discuss the problem of a circle formation enclosing a target that moves. This method is the solution for enclosing an invader in a circle formation based on mutual localization of the multi-robot without infrastructure. We use trilateration, which does require knowing the value of the coordinates of the reference points. Therefore, specifying the enclosure point based on the number of robots and their relative positions in the coordinate system. A particle filter is used to improve the accuracy of the robot's location. The particle filter is operates better for mutual location of robots than any other estimation algorithms. Through the experiments, we show that the proposed scheme is stable and works well in real environments.
In this paper, we present a mobile robot localization solution by using a Ubiquitous Vision System (UVS). The collective information gathered by multiple cameras that are strategically placed has many advantages. For example, aggregation of information from multiple viewpoints reduces the uncertainty about the robots' positions. We construct UVS as a multi-agent system by regarding each vision sensor as one vision agent (VA). Each VA performs target segmentation by color and motion information as well as visual tracking for multiple objects. Our modified identified contractnet (ICN) protocol is used for communication between VAs to coordinate multitask. This protocol raises scalability and modularity of thesystem because of independent number of VAs and needless calibration. Furthermore, the handover between VAs by using ICN is seamless. Experimental results show the robustness of the solution with respect to a widespread area. The performance in indoor environments shows the feasibility of the proposed solution in real-time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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