초록 ▼

인공지능 기법을 이용한 밀도가 높은 지역의 이동체 자동 인식 및 추적 기법 개발
본 연구는 항만이나 공항 등과 같이 새로운 이동물체가 계속 출현하는 곳에서 또
한 클러터 밀도가 높은 환경이 되었을 때 거리와 방위정보를 제공하는 2차원의
레이더로부터 얻은 이동물체에 대한 정보를 이용하여 표적 추적 및 인식이 가능
한 인공지능기법을 적용한 다중표적 추적 인식 알고리즘을 개발하고자 함에 있
다. 알고리즘을 개발함에 있어서 기존의 알고리즘들이 접근한 방법을 이용하지
않고 기존 궤적과 측정값들 사이의 일대일

인공지능 기법을 이용한 밀도가 높은 지역의 이동체 자동 인식 및 추적 기법 개발
본 연구는 항만이나 공항 등과 같이 새로운 이동물체가 계속 출현하는 곳에서 또
한 클러터 밀도가 높은 환경이 되었을 때 거리와 방위정보를 제공하는 2차원의
레이더로부터 얻은 이동물체에 대한 정보를 이용하여 표적 추적 및 인식이 가능
한 인공지능기법을 적용한 다중표적 추적 인식 알고리즘을 개발하고자 함에 있
다. 알고리즘을 개발함에 있어서 기존의 알고리즘들이 접근한 방법을 이용하지
않고 기존 궤적과 측정값들 사이의 일대일 대응관계를 보장하면서 병렬처리 구조
가 가능한 적응 데이터 결합 알고리즘을 도출하기 위한 연구를 수행함.
o. 다중표적 추적을 위한 데이터결합 알고리즘 개발 내용
- 측정값들 사이의 상관관계를 측정하는 적합한 메져(measure) 도출
- 다중표적 추적용 적응데이터 결합을 위한 MAP
(Maximum a posteriori probabiity) 추정기의 개발
- 적응 계수 결정을 위한 Parameter Estimation 문제 해결 방안 제시
- 신경망을 이용한 다중표적 추적 기법 개발
- 병렬 볼쯔만 머신을 이용한 다중표적 추적 기법 개발
- 유전자 알고리즘을 이용한 다중표적 추적 기법 개발
- 베이스 법칙과 인공 지능 기법을 결합한 다중표적 식별기법 개발
o. 성능평가를 위한 소프트웨어 플랫폼 개발
- 레이더 시뮬레이터 설계 (PC를 이용한 RVG(radar video generator)
o. 논문 투고
- 국내 저널 : 5편
- 국제 학술대회 발표 : 3 건

Abstract ▼

A Study on the Identification and Tracking of Moving Vehicles in the Dense
Environment Using Artificial Intelligence Methodology
In this project, we plan to develop the multi-target tracking algorithm which
is
robust under the highly dense clutter environment from the 2-D sensors. The

A Study on the Identification and Tracking of Moving Vehicles in the Dense
Environment Using Artificial Intelligence Methodology
In this project, we plan to develop the multi-target tracking algorithm which
is
robust under the highly dense clutter environment from the 2-D sensors. The
reasons we do the research are follows : First, because of dense of targets in
the airport, sea port and battle fields are increasing, so the existing tracking
system is not working properly. Second, there are no one to one
correspondence in the existing tracking systems. So, it is very difficult to
track the maneuvering target. Third, if number of targets increase, then the

calculations of the existing systems are increased exponentially and get out of
work. In this research we will develop the relaxation algorithm, neural
algorithm and genetic algorithm. And then we compare the each algorithm
completely to find the optimal solutions for the multi-target tracking system.
The research areas are as follows :
- Comaparison of the existing algorithm
- Formulation of data association
- MAP estimator derivation and Lagrange multiplier
- Neural network application
- Boltzmann machine application
- Genetic algorithm application
- Multitarget identification by combining the Bay's rule and artificial
methodology
- Civilian Field
. Command and Control system development for port and airport
. Moving vehicle identification for traffic control
. Video tracking system for TV and IR sendor
- Military Field
. Command and control system for radar and sonar

목차 Contents

• Ⅰ. 연구계획 요약문 ... 3
• 1. 국문요약문 ... 3
• Ⅱ. 연구결과 요약문 ... 4
• 1. 국문요약문 ... 4
• 2. 영문요약문 ... 5
• Ⅲ. 연구내용 ... 6
• 1. 서론 ... 6
• 2. 연구방법 및 이론 ... 8
• 3. 결과 및 고찰 ... 23
• 4. 결론 ... 24
• 5. 인용문헌 ... 24