• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.824-829
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• 2006

한정된 자원을 사용할 수 있는 게임 AI 분야에서는 시스템 자원을 적절하게 활용하여 현실감을 극대화 시키려는 노력이 중요한 이슈이며, 3D 게임에서 캐릭터들의 자연스러운 경로 탐색은 현실성을 높이는 중요한 척도 중 하나이다. 기존 연구에서는 주로 정적인 지형, 객체들을 적절하게 회피하는 경로에 대한 연구가 많이 진행되었다. 그러나 최근 널리 이용되고 있는 다중사용자가 접속하는 온라인 RPG 게임에서는 기존 방법을 그대로 적용하기에 많은 연산량이 필요한 문제점이 있다. 본 논문에서는 네비게이션 메시(Navigation Mesh) 기반으로 최적화된 A*, 그리고 밀개(Repulsors)의 방법을 통하여 동적인 환경에서 자연스러운 경로탐색을 수행하며 3D 게임에 적용 가능한 연산량을 충족하는 경로탐색 시스템을 제안하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2008.06a
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• pp.805-806
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• 2008

멀티미디어 통신이 다변화되는 환경에서 화상회의, DMB 또는 화상통신과 같은 영상 서비스가 중요시 되고 있다. 화상회의나 영상통화의 경우 통신하는 객체의 움직임이 크지 않은 특징이 있으며, 또한 모바일 영상의 경우 영상의 크기가 제한적이다. 따라서 본 논문에서는 데이터의 손실을 최소화하며 연산량을 크게 줄일 수 있는 탐색 알고리즘을 제안한다. 움직임이 작은 영상의 특성에 맞춰 탐색을 수행 하여 연상량을 줄임과 동시에 화질의 열화를 최소화한다. 또한 임계값을 적용하여 영상의 불필요한 탐색을 조기 종료 하도록 함으로서 압축과정의 효율을 높일 수 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.563-566
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• 2004

본 논문에서는 월드와이드 웹에서 사용하고 있는 의미기반의 서치기법, 즉 Topic Map을 이용하여 3차원 가상환경에 위치한 목적지를 찾아가는 탐색항해 도구를 제안한다. 3차원 가상환경을 효과적으로 활용하기 위해서 사용자는 환경 내부의 방문할만한 장소들의 위치를 파악하고 그곳까지 도달하기 위한 탐색항해 기술에 익숙해 있어야 한다. 지금까지는 환경 구조의 중요 지점만을 정리한 형태의 정보를 제공하는 방법이 주로 연구되고 있다. 그러나 사용자는 환경에 대해서 공간적 정보만으로 이해하지 않는다. 그보다는 환경 위에서 다루어지는 여러 주제들을 통해 환경을 이해하고 또한 타인과 정의를 교환한다. 의미기반의 서치 기법을 통한 탐색항해는 환경구조에 익숙하지 않은 사용자라도 효과적으로 목표를 찾을 수 있으며, 환경을 구성하는 객체들의 위치가 자주 변하더라도 사용자에게 동일한 탐색항해 환경을 제공할 수 있으리라 기대한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.31-33
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• 2005

GPS및 PDA의 발달로 인해서 위치 기반 서비스(LBS), 차량항법장치(CNS), 지리정보시스템(GIS)등 공간 데이터를 다루는 응용프로그램들이 급속하게 보급되었다. 이러한 응용프로그램은 높이 균등 색인 기법을 사용하여 원하는 데이터에 대한 색인을 제공하였다. 그러나 모든 공간 객체는 서로 상이한 접근 빈도를 가지고 있음에도 불구하고 기존의 공간색인 기법은 접근 빈도를 고려하지 못하는 단점을 가지고 있었다. 또한 기존의 빈도수만을 고려한 공간 객체의 색인 방법은 접근 빈도에 따른 편향성(skewed)은 제공하지만 공간 객체에 대한 지역성을 반영하지 못한다. 본 논문에서는 밀집되어 있는 공간 객체의 접근 빈도를 반영해서 편향된 색인 트리를 생성하는 기법을 제안한다. 이형 클러스터링으로 분포되어 있는 전체 영역에 대해서 Zahn의 클러스터링 알고리즘을 변형시켜서 다단계 세부영역을 구분한다. 이렇게 구간된 세부영역에 대해서 거리적 인접성과 접근 빈도수의 합을 이용해서 색인 트리를 생성한다. 다단계로 구성된 전체영역에 대해서 하향식 방식으로 편향된 색인 트리를 생성함으로써, 접근 빈도가 높은 공간 객체에 대해서 빠른 탐색이 가능하게 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.1
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• pp.110-116
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• 2013

With the recent development of wireless network technologies, there have been increasing usage of variouse position base servies. Position based services basically collect position information of moving object for the utilization of them in real life. Accordingly, new index structures are required to efficiently retrieve the consecutive positions of moving objects. In the paper, we consider volume of Extended Minimum Bounding Rectangles(EMBR) to be determined by average size of range queries. We proposed the methode that split efficiently moving object with long distance between location, and split moving object for decrease searching space an Estimated-Split algorithm that minimizes the volume of MBRs is designed and simulated. Our experimental evaluation confirms the effectiveness and efficiency of our proposed splitting policy.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.10 no.4
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• pp.117-122
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• 2021

In recent years, human damage and loss of money due to various disasters such as typhoons, earthquakes, forest fires, landslides, and wars are steadily occurring, and a lot of manpower and funds are required to prevent and recover them. In this paper, we designed and developed a disaster drone system based on artificial intelligence in order to monitor these various disaster situations in advance and to quickly recognize and respond to disaster occurrence. In this study, multiple disaster drones are used in areas where it is difficult for humans to monitor, and each drone performs an efficient search with an optimal path by applying a deep learning-based optimal path algorithm. In addition, in order to solve the problem of insufficient battery capacity, which is a fundamental problem of drones, the optimal route of each drone is determined using Ant Colony Optimization (ACO) technology. In order to implement the proposed system, it was applied to a forest fire situation among various disaster situations, and a forest fire map was created based on the transmitted data, and a forest fire map was visually shown to the fire fighters dispatched by a drone equipped with a beam projector. In the proposed system, multiple drones can detect a disaster situation in a short time by simultaneously performing optimal path search and object recognition. Based on this research, it can be used to build disaster drone infrastructure, search for victims (sea, mountain, jungle), self-extinguishing fire using drones, and security drones.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.28 no.2
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• pp.370-376
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• 2022

Smart ships related studies are being conducted in various fields owing to the development of technology, and an engine room patrol robot that can patrol the unmanned engine room is one such study. A patrol robot moves around the engine room based on the information learned through artificial intelligence and checks the machine normality and occurrence of abnormalities such as water leakage, oil leakage, and fire. Study on engine room patrol robots is mainly conducted on machine detection using artificial intelligence, however study on movement and control is insufficient. This causes a problem in that even if a patrol robot detects an object, there is no way to move to the detected object. To secure maneuverability to quickly identify the presence of abnormality in the engine room, this study experimented with whether a patrol robot can determine the shortest path by applying the A* algorithm. Data were obtained by driving a small car equipped with LiDAR in the ship engine room and creating a map by mapping the obtained data with SLAM(Simultaneous Localization And Mapping). The starting point and arrival point of the patrol robot were set on the map, and the A* algorithm was applied to determine whether the shortest path from the starting point to the arrival point was found. Simulation confirmed that the shortest route was well searched while avoiding obstacles from the starting point to the arrival point on the map. Applying this to the engine room patrol robot is believed to help improve ship safety.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.2
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• pp.128-139
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• 2005

Moving object boundary is very important for moving object segmentation. But the moving object boundary shows broken boundary We invent a novel space-oriented boundary linking algorithm to link the broken boundary The boundary linking algorithm forms a quadrant around the terminating pixel in the broken boundary and searches forward other terminating pixel to link within a radius. The boundary linking algorithm guarantees shortest distance linking. We also register the background from image sequence. We construct two object masks, one from the result of boundary linking and the other from the registered background, and use these two complementary object masks together for moving object segmentation. We also suppress the moving cast shadow using Roberts gradient operator. The major advantages of the proposed algorithms are more accurate moving object segmentation and the segmentation of the object which has holes in its region using these two object masks. We experiment the algorithms using the standard MPEG-4 test sequences and real video sequence. The proposed algorithms are very efficient and can process QCIF image more than 48 fps and CIF image more than 19 fps using a 2.0GHz Pentium-4 computer.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.556-559
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• 2020

최근 태풍, 지진, 산불, 산사태, 전쟁 등 다양한 재난 상황으로 인한 인명피해와 자금 손실이 꾸준히 발생하고 있고 현재 이를 예방하고 복구하기 위해 많은 인력과 자금이 소요되고 있는 실정이다. 이러한 여러 재난 상황을 미리 감시하고 재난 발생의 빠른 인지 및 대처를 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 재난 드론 시스템을 설계 및 개발하였다. 본 연구에서는 사람이 감시하기 힘든 지역에 여러 대의 재난 드론을 이용하며 딥러닝 기반의 최단 경로 알고리즘을 적용해 각각의 드론이 최적의 경로로 효율적 탐색을 실시한다. 또한 드론의 근본적 문제인 배터리 용량 부족에 대한 문제점을 해결하기 위해 Ant Colony Optimization (ACO) 기술을 이용하여 각 드론의 최적 경로를 결정하게 된다. 제안한 시스템 구현을 위해 여러 재난 상황 중 산불 상황에 적용하였으며 전송된 데이터를 기반으로 산불지도를 만들고, 빔프로젝터를 탑재한 드론이 출동한 소방관에게 산불지도를 시각적으로 보여주었다. 제안한 시스템에서는 여러 대의 드론이 최적 경로 탐색 및 객체인식을 동시에 수행함으로써 빠른 시간 내에 재난 상황을 인지할 수 있다. 본 연구를 바탕으로 재난 드론 인프라를 구축하고 조난자 탐색(바다, 산, 밀림), 드론을 이용한 자체적인 화재진압, 방범 드론 등에 활용할 수 있다.

• 한국게임학회지
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• v.6 no.1
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• pp.52-54
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• 2009

프로그램된 정보를 사용하는 자율 가상 캐릭터는 항상 반복된 패턴 행동을 하기 때문에 사용자가 흥미를 잃는 경우가 많고 현실성도 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 자율 가상캐릭터가 자율적으로 인지한 정보를 저장하고 저장한 정보를 활용하여 상황에 맞는 행동을 수행할 수 있는 메모리 체계를 제안한다. 본 논문은 자율 가상 캐릭터가 시각 주목으로 인지한 정보를 저장하고 관리하는 메모리 체계의 모델을 제시한다. 메모리 용량을 효율적으로 사용할 수 있도록 게임 환경에 적합한 빠른 시각 주목 알고리즘을 연구하여 중요하고 눈에 띄는 정보만 저장한다. 자율 가상 캐릭터의 인지 메모리를 크게 시각 기억와 공간 관계 기억 구조로 구성한다. 시각 기억은 쿼드그래프로 구현된 저장 구조에 인지한 정보를 저장한다. 공간 관계 기억은 공간 관계 그래프 이론을 기반으로 객체들간의 방향과 거리 정보를 저장한다. 본 논문의 제안 방법을 가상 환경에서 실험한 결과, 자율 가상 캐릭터는 시각 주목 기능으로 3차원 가상 환경의 동적 객체까지 감지하여 자율적으로 정보를 주목하여 저장하고 있음을 확인했다. 자율 가상캐릭터는 메모리 정보를 활용하여 목표 객체를 빠르게 탐색하며 길찾기에 필요한 경로 계획을 수립한다. 성능면에서는 주목맵만들기 위한 특징맵으로 가장 주목할 수 있는 특징들로 구성하여 처리속도가 1.6배 이상 향상됨을 확인했다.