목적 : 본 연구는 실제 골프장과 여러 색상의 골프공 이미지로 만들어진 파워포인트와 안구 추적기를 이용하여 물체의 색상에 따른 시인성과 안구 주시 시간을 확인해보고자 하였다. 방법 : 본 연구는 총 20명(평균연령: 24.9±1.99세, 남자: 11명, 여자: 9명)을 대상으로 진행하였다. 골프장 이미지와 동영상, 여러 색상의 골프공을 이용하여 파워포인트를 만든 후 실험실에 빔 프로젝터를 투사한 뒤 Eye tracker glasses 2(Tobii, Danderyds, Stockholms, Sweden)를 착용시키고 이미지 내의 공을 찾도록 지시하였 다. 인지한 공의 개수, 시간, 순서 등을 측정하였다. 결과: 제한시간 동안 찾은 공의 개수는 하얀색 공 4.70±0.68, 주황색 공 4.52±0.84, 파란색 공 4.12±0.75, 형광색 공 4.90±0.37개였다(p<0.010). 모든 공을 인지하기까지 걸린 시간은 하얀색 6.77±2.37, 주황색 7.61± 2.18, 파란색 9.50±0.96, 형광색 5.18±2.05초였다(p<0.010). 서로 다른 색상의 공이 배치된 이미지와 동영상에서 인지한 순서를 측정한 결과 이미지에서는 형광색(40.00%)을 가장 먼저 인지하였고, 파란색(48.75%)을 가장 늦게 인지하였다(p<0.050). 동영상에서는 형광색(40.00%)을 가장 먼저 인지하였고, 파란색(50.00%)을 가장 늦게 인지하였 다(p<0.050). 공이 날아가도록 연출된 이미지에서 인지한 공의 개수는 하얀색 공 1.90±0.85, 주황색 공 2.25±1.06, 파란색 공 1.50±0.68, 형광색 공 3.10±0.71개였다(p<0.010). 결론 : 본 연구 결과, 푸른 잔디 배경에서 모든 색상의 공은 다른 시인성을 보였고 형광색의 공이 시인성이 가 장 높게 나타났으며, 파란색의 공이 가장 시인성이 낮다는 결과를 보였다. 색 인지를 위한 주시 시간은 형광색이 가장 짧고, 파란색이 가장 길게 측정되었다. 시인성이 낮을수록 색을 인지하기 위한 주시 시간은 높아지는 음의 상관관계를 보였다.

We have been making dual dome enclosures which are useful to track artificial space objects at SSNT (Space Science and Technology Lab.) Kyung Hee University. We verified the safety of the dome enclosures using basic design and structure analyses before manufacturing them, and then performed an optimization analysis for economic and safe systems. The dome enclosure has a fully-open type structure to smoothly operate a telescope made in the style of altazimuth mount with very fast tracking. It is also designed to be safe against extreme weather conditions. The general structure of the observatory system consists of the dual dome enclosures at the top of a container. For the structural analyses, we consider the following two methods: (1) gravitational sustain analysis - how the structure supporting the dome withstand the weight of the dome, and (2) wind load analysis that considers the effect of the wind velocity at the region where the observatory is located. The result of overall deformation is found to be less than 0.551mm and the result of equivalent stress is found to be 20.293Mpa, indicating that the dual dome system is reasonably designed. This means structurally to be safe.

This research is a case study of underwater object tracking based on real-time recurrent regression networks (Re3). Re3 has the concept of generic object tracking. Because of these characteristics, it is very effective to apply this model to unclear underwater sonar images. The model also an pursues object tracking method, thus it solves the problem of calculating load that may be limited when object detection models are used, unlike the tracking models. The model is also highly intuitive, so it has excellent continuity of tracking even if the object being tracked temporarily becomes partially occluded or faded. There are 4 types of the dataset using multi-beam sonar images: including (a) dummy object floated at the testbed; (b) dummy object settled at the bottom of the sea; (c) tire object settled at the bottom of the testbed; (d) multi-objects settled at the bottom of the testbed. For this study, the experiments were conducted to obtain underwater sonar images from the sea and underwater testbed, and the validity of using noisy underwater sonar images was tested to be able to track objects robustly.

This paper proposes a method of avoiding obstacles and tracking a moving object continuously and simultaneously by using new concepts of virtual tow point and fuzzy danger factor for differential wheeled mobile robots. Since differential wheeled mobile robot has smaller degree of freedom to control and are non-holonomic systems, there exist multiple solutions (trajectories) to control and reach a target position. The paper proposes 'fuzzy danger factor' for obstacles avoidance, 'virtual tow point' to solve non-holonomic object tracking control problem for unique solution and three kinds of fuzzy logic controller. The fuzzy logic controller is policy decision controller with fuzzy danger factor to decide which controller's result is more valuable when the mobile robot is tracking a moving object with obstacles to be avoided.

The Intelligent Space(ISpace) provides challenging research fields for surveillance, human-computer interfacing, networked camera conferencing, industrial monitoring or service and training applications. ISpace is the space where many intelligent devices, such as computers and sensors, are distributed. According to the cooperation of many intelligent devices, the environment, it is very important that the system knows the location information to offer the useful services. In order to achieve these goals, we present a method for representing, tracking and human following by fusing distributed multiple vision systems in ISpace, with application to pedestrian tracking in a crowd. And the article presents the integration of color distributions into particle filtering. Particle filters provide a robust tracking framework under ambiguity conditions. We propose to track the moving objects by generating hypotheses not in the image plan but on the top-view reconstruction of the scene. Comparative results on real video sequences show the advantage of our method for multi-object tracking. Also, the method is applied to the intelligent environment and its performance is verified by the experiments.

인공우주물체는 출현 시간이 비교적 짧고 운동 특성이 고정적이지 않기 때문에 한 번의 관측으로 측광 및 분광 데이터를 획득하기 어렵다. 따라서 인공우주물체의 측광 및 분광 동시 관측을 위해서 경희대학교 인공위성 추적 및 관측시스템에 다중 광학계를 탑재할 수 있는 가대를 설계하였다. 이 연구에서 구조해석을 통해 다중 광학계 탑재 시에 개조된 가대의 변형을 계산하고 인공우주물체 추적 및 관측 시 발생할 수 있는 가대의 지향오차를 추론하여 관측시야에서 인공우주물체를 안정적으로 추적할 수 있음을 보였다. 또한 등가응력 해석을 수행하여 가대의 구조적 안전성을 확인하였다.