자기조직화 신경망을 이용한 다중 표적 추적에 관한 연구 = A Study on Multiple Target Tracking Using Self - Organizing Neural Network

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 해상(sea)에서와 같이 복잡(clutter)하고 동적으로 변하는 배경을 가진 환경에서 인공 신경망을 이용하여 다중 표적을 탐지하고 탐지한 표적을 추적하는 기법을 제시하고자 한다. 움직임 추정 기법중 차영상 분석 기법을 기반으로 하여 표적을 추출하고 잡영을 제거한 후 Kohonen의 자기 조직화 신경망을 이용하여 표적을 탐지하고 그 궤적을 추적한다. 또한 복잡하고 동적인 배경으로 부터 정확한 표적영역을 분할해 내기 위해서 블럭 단위 영역 확장 기법을 이용하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 성능 측정을 위해 실 세계와 유사한 시뮬레이션 환경 또한 제시하고자 한다. 본 연구를 통해서 해상(sea)과 같은 특수한 배경을 가지는 환경에서 움직이는 표적을 탐지하고 궤적 추적의 가능성에 대해 알 수 있었다.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• 1. 서론
• 2. 배경으로 부터의 움직이는 표적 추출
• 3. 자기 조직화 신경망을 이용한 표적의 중심적 탐지 및 추적
• 4. 표적(target) 영역 분할(segmentation)
• 5. 연구 및 결과 분석
• 6. 결론 및 향후 연구 과제
• 참고 문헌