고해상도 위성영상으로부터 건물이나 도로 등 인공지물의 정보를 추출하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 영상에서 3차원 건물 정보를 추출하기 위해서 기존의 많은 연구들은 스테레오 영상이나 별도의 지상기준점, 또는 LIDAR 데이터 등을 사용하고, 센서모델링 등을 수행하였다. 이 연구에서는 단일 영상만을 이용하고, 센서모델링 등의 복잡한 과정을 거치지 않고 직접 건물의 3차원 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상에 나타난 건물의 실제 그림자와 가상으로 영상 위에 투영시킨 그림자가 일치했을 때, 건물의 높이를 결정하고, 결정된 건물의 높이를 이용하여 건물 정면의 모서리 선을 생성한다. 생성된 모서리 선을 따라서 건물의 지붕 외곽선을 이동시켜서 건물의 위치 정보를 얻어낸다. 제안된 알고리즘은 지표면의 그림자를 이용한 방법과 다른 건물의 정면에 나타난 그림자를 이용한 방법으로 나누어진다. 제안된 알고리즘을 검증하기 위해서 IKONOS 스테레오 영상과 지상기준점을 이용하여 추출한 건물 높이와 제안된 알고리즘을 이용하여 추출한 건물 높이를 비교하였으며, 30개의 건물을 검증해 본 결과 추출된 건물 높이의 RMSE는 약 1.5m로 나타났다.
근전도는 근육의 수축을 관장하는 신경다발의 전기적 흥분에 의해 생기는 생체전기신호이다. 따라서 근육운동에 따라 발생하는 근전도 신호를 측정, 분석하면 운동기능의 정상여부를 판단할 수 있을 뿐 아니라 사용자의 동작에 의해 컴퓨터나 전자장치를 작동시키는 인간-기계 인터페이스(man-machine interface)용 입력신호로도 사용할 수 있다. 본 연구에서는 사용자의 일상생활에서의 자연스러운 동작과 관련된 근전도 신호를 측정할 수 있는 소형의 무선 생체신호 측정시스템을 개발하였다. 기존의 근전도 측정 시스템에서 전극과 증폭기 사이에 존재하는 전선은 동적잡음의 원인이 되고 사용자의 동작을 방해할 수 있으므로 소형의 증폭회로를 전극 바로 위에 일체형으로 제작하였고 증폭기와 컴퓨터 사이에 무선 데이터 전송을 사용하여 사용자의 일상적인 원활한 동작을 가능케 하였다. 개발된 측정 시스템의 크기는 $60{\times}40{\times}25mm$이고 무게는 100g이다. 개발된 시스템에 대한 성능 평가결과 컴퓨터를 위한 새로운 인터페이스 장치, 운동선수의 훈련결과 분석, 환자의 재활훈련 성과 측정 그리고 가상현실 입력장비 등의 용도로 사용될 수 있음을 확인하였다.
정보와 통신 기술의 새로운 경향을 나타내는 유비쿼터스 컴퓨팅은 일반 환경에서 활용할 수 있도록 다량의 정보를 처리할 수 있는 컴퓨팅 기술을 내장하고 있고, 일반 환경의 모든 사물은 통신 기능과의 상호작용을 위해 센서 및 작동기기를 내장하고 있다. 따라서 유비쿼터스 컴퓨팅은 언제, 어디서나 기기에 접속하여 적절한 기능을 수행할 수 있어야 한다. 그러나 유비쿼터스 컴퓨팅과 같은 분산 환경에서 다양한 기능들과의 상호 보완 및 상호 작용을 위한 어플리케이션 설계는 매우 어렵다. 따라서 본 논문은 네트워크 기능이 추가된 장비를 이용한 임베디드 응용 소프트웨어와 LabVIEW를 사용하여 서버 모듈 및 가상 프로토타이핑과의 인터페이스를 구현하고자 한다. 그리고 상황 인식(Context-Awareness)과 위치 인식(Location Awareness)을 통해서 수집한 센서의 정보를 기반으로 상황 인식 기반의 유비쿼터스 어플리케이션을 제안하고, 이를 실험실 환경의 상황 인식을 통한 장치 제어 및 모니터링에 응용한다.
자율 주행 차량은 주변 환경의 정보를 수집하는 센서, 측정된 데이터를 판단하는 제어 모듈로 구성된 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)을 기반하고 있다. 최근에 자율주행 기술에 대한 관심이 증가함에 따라 ADAS 입문 개발자들 및 학습자들을 위한 손쉬운 개발프레임워크가 필요하다. 그러나, 기존 개발 및 검증 방식은 고성능 자동차 시뮬레이터를 기반하기 때문에 검증 방법의 복잡성 및 고비용 등의 단점이 있다. 또한, 대부분의 방식은 시뮬레이터로부터 ADAS에서 필요로 하는 센싱 데이터를 직접 제공하지 않으므로 검증 신뢰성의 한계가 있다. 본 논문에서는 기존 방식들의 문제점들을 극복하는 3D 자동차 시뮬레이터를 활용한 상호작용형 ADAS 개발 및 검증 프레임워크를 제시한다. 영상인지 기반의 인공지능을 적용한 ADAS를 3D 자동차 시뮬레이터에서의 가상센서로 구현하고, 실제 시나리오에 자율주행 검증을 진행하였다.
최근 기후변화에 의한 수온상승, 과다한 영양염류의 유입 및 하천환경의 변화로 인한 주요하천 및 호소에 대한 조류발생 빈도 및 범위가 증가하고 있다. 이상조류에는 녹조와 적조가 있다. 녹조현상은 물속의 클로로필(Chl-a) 등의 남조류가 과다 성장하여 물의 색이 짙은 녹색으로 변하는 현상으로, 미량의 냄새물질과 독소를 생성하여 수질악화와 식수안전에 대한 우려가 급증하고 있다. 본 연구는 생활주변 환경의 생태하천과 호소에서 측정된 수질정보를 원격지에서 1:1 실시간모니터링 및 제어하기 위하여 디지털트윈의 3D 가상세계를 구축하고, 사물인터넷(IOT) 센서기반의 수질정보 센서측정기를 개발하며, AI의 머신러닝 기반 수집데이터 분석을 토대로 녹조 등 수질오염의 발생원인과 확산패턴을 예측하여 조류경보와 수질예보를 할 수 있는 스마트 수질환경 서비스 플랫폼 구축을 제안하고자 한다.
IoT 기술은 인터넷과 사물이 연결되고, 사물 스스로가 데이터를 분석, 판단하여 실세계와 가상세계를 실시간으로 상호 연결하는 단계로 발전하고 있다. 이러한 IoT 기술은 센서, 액추에이터, 장치, 네트워크로 구성되어 다양한 분야에 적용되고 있으며, IoT 디바이스와 애플리케이션 수가 증가함에 따라 데이터 트래픽도 증가하고 있다. 본 논문에서는 IoT 환경에서의 IoT 디바이스와 브로커 간 성능 분석을 위해 IoT 디바이스에서 센서 데이터를 수집하고 MQTT 프로토콜을 통해 MQTT 브로커에 전달하는 시스템을 구현하였다. MQTT 기반 RTT 측정과 IoT 디바이스와 브로커 간 메시지 전송 시간을 측정하는 실험을 수행한 결과 패킷 손실은 발생하지 않았으며, 전파 지연이 RTT에 영향을 주는 것으로 실험을 통해 알 수 있었다.
딥러닝과 강화학습을 활용한 비전 기반 엔드투엔드 자율주행 시스템 관련 연구가 지속적으로 증가하고 있다. 일반적으로 이러한 시스템은 위치, 속도, 방향, 센서 데이터 등 연속적이고 고차원적인 차량의 상태를 잠재 특징 벡터로 인코딩하고, 이를 차량의 주행 정책으로 디코딩하는 두 단계로 구성된다. 도심 주행과 같이 다양하고 복잡한 환경에서는 Variational Autoencoder(VAE)나 Convolutional Neural Network(CNN)과 같은 네트워크를 이용한 효율적인 상태 표현 방법의 필요성이 더욱 부각된다. 본 논문은 차량의 이미지 상태 표현이 강화학습 성능에 미치는 영향을 분석하였다. CARLA 시뮬레이터 환경에서 실험을 수행하였고, 차량의 전방 카메라 센서로부터 취득한 RGB 이미지 및 Semantic Segmented 이미지를 각각 VAE와 Vision Transformer(ViT) 네트워크로 특징 추출하여 상태 표현 학습에 활용하였다. 이러한 방법론이 강화학습에 미치는 영향을 실험하여, 데이터 유형과 상태 표현 기법이 자율주행의 학습 효율성과 결정 능력 향상에 어떤 역할을 하는지를 실험하였다.
본 논문에서는 인공위성 근접운용을 위한 단일 영상 기반 상대항법에 대한 연구를 수행하였다. 추적 위성은 하나의 카메라 센서만을 이용하여 표적 위성을 관측하고 영상추적을 통해 표적 위성의 위치 정보를 얻게 된다. 그러나 단일 영상만을 이용할 경우, 표적과의 상대 거리에 해당하는 깊이 정보를 얻기 힘들다. 이러한 문제를 해결하기 위해 능동 윤곽 기법을 영상 추적에 적용하였다. 능동 윤곽 기법을 통해 표적의 이미지 크기를 얻을 수 있고 이러한 형상 정보를 바탕으로 상대 거리를 간접적으로 계산할 수 있다. 두 인공 위성이 상대 운동을 하는 우주환경을 구현하고 가상의 카메라 영상을 생성하기 위해 3차원 가상현실이 이용되었다. 추적 위성은 UKF를 이용하여 표적 위성에 대한 상대위치를 추정하면서 글라이드슬로프 접근 기법을 이용하여 표적 위성에 근접한다. 상대항법의 성능을 분석하기 위해서 폐 루프 시뮬레이션을 수행하였다.
기존의 증강현실 기반 상호작용 기법은 상호작용 주체의 원활한 추적을 위해 마커 기반의 패들이나 데이터 글러브 등의 부가적인 입력장치에 의존하거나 제한적인 3차원 입력만을 허용하는 경우가 많았다. 본 논문에서는 대상 개체 주변 공간의 물리적 점유를 감지하여 사용자의 입력을 해석하는 비접촉식 수동형 공간 상호작용 기법을 제안한다. 제안된 방법은 깊이 카메라로 구성한 증강현실 환경에 가상의 공간 센서를 배치하여 사용자의 입력을 공간적으로 해석한다. 그 결과, 부가적인 입력장치의 착용이 필요하지 않으며, 입력 형태에 대한 제약을 최소화하고, 증강된 영상 내의 상호작용 객체 간에 정확한 거리감을 제시한다. 향후 이러한 기법은 미니어쳐 AR 시스템과 같은 동적 콘텐츠 전시 플랫폼의 인터페이스에 적용될 것으로 기대된다.
It is necessary to improve the exactness and adaptation of the working environment in the intelligent robot system. The vision sensor have been studied for this reason fur a long time. However, it is very difficult to perform the camera and robot calibrations because the three dimensional reconstruction and many processes are required for the real usages. This paper suggests the image based visual servoing to solve the problem of old calibration technique and supports OLP(Off-Line-Programming) path compensation. Virtual camera can be modeled from the real factors and virtual images obtained from virtual camera gives more easy perception process. Also, Initial path generated from OLP could be compensated by the pixel level acquired from the real and virtual, respectively. Consequently, the proposed visually assisted OLP teaching remove the calibration and reconstruction process in real working space. With a virtual simulation, the better performance is observed and the robot path error is calibrated by the image differences.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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