본 논문에서는 라이다(LIDAR) 센서와 일반 카메라 (RGB 센서)가 획득한 영상들을 정합하고, 일반 카메라가 획득한 컬러 영상에 해당하는 깊이맵을 생성하는 방법을 제시한다. 본 연구에서는 Slamtec사의 RPLIDAR A3 와 일반 디지털 카메라를 활용하고, 두 종류의 센서가 획득 및 제공하는 정보의 특징 및 형태는 서로 다르다. 라이다 센서가 제공하는 정보는 라이다부터 객체 또는 주변 물체들까지의 거리이고, 디지털 카메라가 제공하는 정보는 2차원 영상의 Red, Green, Blue 값이다. 두 개의 서로 다른 종류의 센서를 활용하여 정보를 정합할 경우 객체 검출 및 추적에서 더 좋은 성능을 보일 수 있는 가능성이 있고, 자율주행 자동차, 로봇 등 시각정보처리 기술이 필요한 영역에서 활용도가 높은 것으로 기대한다. 두 종류의 센서가 제공하는 정보들을 정합하기 위해서는 각 센서가 획득한 정보를 가공하고, 정합에 적합하도록 처리하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 두 센서가 획득하는 정보들을 정합한 결과를 제공할 수 있는 전처리 방법을 실험 결과와 함께 제시한다.
부유식 라이다는 해상풍력단지 조성시 필수적으로 수행하고 있는 풍황관측 업무에 새로운 패러다임을 제공하고 있는 시스템으로, 전통적으로 풍황관측을 수행하고 있던 해상기상관측탑을 대체하여 사업 초기의 대규모 공사를 획기적으로 축소하여 시간과 비용을 절약하고, 환경적 영향을 최소화 하며, 지역사회의 반발 요소까지 줄일 수 있어 해당 업계의 표준으로 자리잡고 있는 중이다. 다만 부표식의 동요에 따른 외란적 요소가 관측자료의 신뢰성에 영향을 미치는 만큼 안정적인 플랫폼의 설계 및 검증이 매우 중요한 상황이며, 국내에서는 해당기술에 대한 늦은 진입으로 인해 다수의 외산장비 제조사들이 국내시장까지 선점하고 있는 상황이다. 한국의 서해안은 천해 환경으로 조석차가 매우 커 지역에 따라 강한 조류가 반복적으로 나타나며, 계절별로 상이한 강한 에너지의 파랑이 형성되는 등 플랫폼에 안정도에 많은 영향을 미치는 바다 환경을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 복잡한 환경적 특성을 갖고 있는 우리나라의 해역에 라이다 운영에 적합한 부표식에 대한 연구를 수행하며, 우선적으로 적용하였던 선박형 부표식의 최적화 설계 및 검증 사례를 소개하고, 향후 다양한 플랫폼 개발에 토대가 되는 중요 개념을 도출하고자 한다.
본 논문에서는 자율협력주행을 위한 인프라로써 제작된 5가지 센서 전용 시설물들에 대해 라이다로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 시설물들의 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 자율주행차량에 장착된 영상 취득 센서의 경우에는 기후 환경 및 카메라의 특성 등으로 인해 취득 데이터의 일관성이 낮기 때문에 이를 보완하기 위해서 라이다 센서를 적용했다. 또한, 라이다로 기존의 다른 시설물들과의 구별을 용이하게 하기 위해서 고휘도 반사지를 시설물의 용도별로 디자인하여 부착했다. 이렇게 개발된 5가지 센서 전용 시설물들과 데이터 취득 시스템으로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 측정 거리별 시설물의 특징을 추출하는 방법으로 해당 시설물에 부착된 고휘도 반사지의 평균 반사강도을 기준으로 특징 포인트들을 추출하여 DBSCAN 방법으로 군집화한 후 해당 포인트들을 투영법으로 2차원 좌표로 변경했다. 거리별 해당 시설물의 특징은 3차원 포인트 좌표, 2차원 투영 좌표, 그리고 반사강도로 구성되며, 추후 개발될 시설물 인식을 위한 모형의 학습데이터로 활용될 예정이다.
리페이싱은 다계층 아키텍처에서 클라이언트가 접하는 표현 계층을 리팩토링하는 것이다 즉 리페이싱은 표현 계층의 부적절한 구조 및 코드를 찾아내어 적절하게 개선하는 작업이다. 리페이싱은 1) 코드 가독성을 향상시키고, 2) 유지보수를 원활하게 하며, 3) 시스템이나 제품의 업그레이드 과정을 도와준다. 이 논문은 리팩토링을 참고하여, 리페이싱 절차를 제안하고, 실제로 카탈로그 중 하나인 '표현 계층과 업무 처리 계층(Business Logic Layer)의 분리' 카탈로그를 소개한다
본 연구에서는 흉고직경, 수고 등 산림지역 수목의 기하학적 구조 측정을 위한 휴대용 라이다 장비의 활용성을 평가하였다. 휴대용 라이다 장비의 정확도를 파악하기 위하여 태백산국립공원 내 대상지역(30m×30m)을 선정하고 매목조사를 통해 흉고직경과 수고를 측정하였다. 또, 라이다 장비의 활용성에 대한 객관적인 평가를 위해 편향, 평균제곱근오차, 절대평균오차, 상관계수 등 4가지 통계지표를 활용하였다. 분석결과, 흉고직경의 경우 매목조사와 휴대용 라이다 장비를 이용한 측정치가 거의 유사한 것으로 나타났으며, 휴대용 라이다 장비는 기존의 조사방식을 대체하기에 충분하였다. 그러나, 매목조사에 의한 수고 측정치는 다양한 오차를 포함하고 있어 라이다의 정확도를 파악하기에는 한계가 있었다. 향후 보다 신뢰성 있는 수고 측정방법을 통해 수집된 자료로부터 라이다 장비의 정확도를 평가하는 연구가 필요할 것으로 생각된다.
본 논문은 라이다 센싱 정보와 RGB-D 카메라 영상 정보를 융합하여 이용하는 교육용 실내 자율주행 로봇 시스템을 구현한다. 이 시스템은 라이다 센싱 정보를 획득하기 위해 기존의 소 채널 라이다 센싱 방식을 이용한다. 또한 소 채널 라이다 센싱 방식의 약점을 보완하기 위해, RGB-D 카메라 깊이 영상과 딥러닝 기반 객체인식 알고리즘을 이용하는 3차원 구조물 인식 방법을 제안하고 이 시스템에 적용한다.
레이저를 이용한 원격 분석 기술은 최근 들어 선진 여러 나라에서 지대한 관심을 보이며 급속한 발전을 이루고 있다. 특히, 라이다(LIDAR: Light Detection And Ranging)는 펄스형 레이저를 대기 중으로 조사하여 대기 중에 존재하는 공기 분자나 에어러솔에 의해 산란되는 신호를 수신하여 대기의 물리ㆍ화학적 성질을 규명하는 기술로 대기물질의 분석 감도, 공간분해능, 측정거리 면에서 탁월한 장점을 갖고 있다. 대개의 분석 장비들이 지엽적적인 공간 정보를 제공하는 반면, 라이다 장비는 레이저를 원하는 방향으로 조사함으로써 임의의 3 차원 공간에 대한 광역적인 정보를 실시간으로 제공할 수 있다(McDermid et al., 1990; McGee et al. 1991). (중략)
자율주행 및 robot navigation 시스템에서 물체 인식 성능향상을 위해 대부분 MSF(Multi-Sensor Fusion) 기반 설계를 한다. 따라서 각 센서로부터 들어온 정보를 정합하는 것은 정확한 MSF 알고리즘을 위한 필요조건이다. 다양한 선행 연구에서 2D 데이터에 대한 공격을 진행했다. 자율주행에서는 3D 데이터를 다루어야 하므로 선행 연구에서 하지 않았던 3D 데이터 공격을 진행했다. 본 연구에서는 스케일링 공격 기반 카메라-라이다 센서 간 정합 모델의 정확도를 저하시키는 공격 방법을 제안한다. 제안 방법은 입력 라이다의 포인트 클라우드에 스케일링 공격을 적용하여 다운스케일링 단계에서 공격하고자 한다. 실험 결과, 입력 데이터에 공격하였을 때 공격 전보다 평균제곱 이동오류는 56% 이상, 평균 사원수 각도 오류는 98% 이상 증가했음을 보였다. 다운스케일링 크기 별, 알고리즘별 공격을 적용했을 때, 10×20 크기로 다운스케일링 하고 lanczos4 알고리즘을 적용했을 때 가장 효과적으로 공격할 수 있음을 확인했다.
본 논문에서는 자바를 사용한 고화질 MPEG-1 데이터를 전송하는 멀티캐스트 스트리밍 시스템의 구현을 기술한다. 서버는 다 채널의 MPEG-1 스트림 전송을 지원하며 각 채널의 QoS를 보장하기 위한 스케쥴링 정책을 사용한다. 서버 구현에는 실시간을 지원하는 Jave Peal Time 패키지를 사용하였고, 클라이언트는 Sun사의 Java Media Framework 패키지를 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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