• 한국융합학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.27-32
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• 2017

복수 개의 웨어러블 디바이스는 휴대성 때문에 유선으로 통신하는 것이 적합하지 않다. 복수 개의 웨어러블 디바이스가 서로 통신 할 때 우수한 통신 품질과 그룹 활동 특징 때문에 무선통신 방법을 이용한다. 본 논문에서 복수 개의 웨어러블 디바이스들의 그룹형 디스플레이를 위한 그룹결정 알고리즘을 제안하였다. 이것은 무선통신 환경에서 여러 개의 웨어러블 디바이스들이 단체동작 디스플레이를 할 때 거리측정을 통하여 그룹멤버로 인지하는 그룹결정 알고리즘을 의미한다. 실험결과 복수 개의 웨어러블 디바이스들의 그룹 디스플레이가 단일 웨어러블 디스플레이의 한계를 극복하였음을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.473-480
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• 2013

본 논문은 개선된 삼변측량법을 이용하여 위치인지에 대한 정확도를 향상시킨 위치인지 알고리즘을 개발하였다. 개발한 위치인지 알고리즘은 첫째, 측정된 신호세기를 기반으로 노드와의 거리를 계산한다. 특정한 위치에 노드를 배치한 후 노드와의 거리 측정시 오차가 발생했다는 가정 하에 설계하였다. 노드(수신기, 중계기)들로 부터 거리데이터가 전송되면 구역에 따라 위치 계산에 쓰일 인접한 노드를 선택한다. 위치계산은 두 원을 그룹으로 생성한 후 두 교점을 이용해서 사각형 영역 안의 네점의 위치를 구한다. 둘째, 구역 필터링 알고리즘 적용하였다. 노드들이 구성하는 4개의 구역이 있다고 가정하고, 한 구역은 6개의 위치인지 좌표를 담당하게 하였다. RF의 특성상 실제 거리가 멀수록 신호세기에 의한 거리 오차는 커지게 되어있다. 이를 구역 필터링을 통하여 1차 필터링을 하고 2차적으로 개선된 알고리즘을 적용하여 위치인지 오차를 최소화하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.653-656
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• 2017

드론에서 고도유지 비행을 위해 정확한 고도 측정이 필요하다. 고도 측정을 위해 많이 사용되는 가속도센서는 변화에 민감하여 거리 측정에 적합하지만 적분 오차가 누적되어 거리 측정값이 발산한다. 또한 드론 비행 시 드론에서 발생하는 진동을 드론의 고도 변화로 잘못 인지하는 문제가 있다. 이 문제를 해결하기 위해 상용화된 드론이나 기존 연구들은 가속도센서를 기반으로 다른 센서나 장치를 추가하여 고도 측정을 하지만 실제 비행 시 고도의 오차가 나타난다. 또한 센서 값들의 연산처리가 많아져 고도 측정 속도가 지연될 우려가 있다. 따라서 다른 센서나 장치를 추가하지 않고 드론의 특성을 고려한 보다 정확한 고도 측정 방안이 필요하다. 본 논문에서는 가속도센서를 이용하여 드론 비행 특성을 고려하는 고도 측정 알고리즘을 제안한다. 실험으로 제안 알고리즘을 수행하여 드론 비행 시 고도 측정의 정확성이 향상됨을 보인다.

• 한국게임학회지
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• 제6권1호
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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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.15-21
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• 2023

본 논문은 골프 그린에서 홀 컵을 인식하는 인공 지능 모델의 개발에 관한 연구이다. 그린에서 홀 컵의 인지을 위하여 CNN기반 물체 탐지 알고리즘을 사용하였다. 또한 물체 탐지 알고리즘의 모델을 생성하기 위하여 애플사의 CreateML을 사용하였다. 본 논문은 CreateML의 요구에 맞도록 120개의 학습 이미지 및 주석 데이터로 JSON 파일을 만들었다. 또한 정확한 학습을 위하여 학습 데이터에 데이터 증폭 알고리즘을 사용하여 288개의 학습 데이터로 증폭하였고, 이를 사용하여 학습하였다. CreateML에서 요구하는 Iterations, Batch size, Grid size를 변화시키면서 모델의 성능을 높이는 파라미터 값을 찾았다. 개발된 모델을 적용하여 프로토타입 앱을 개발하였고, 이 프로토타입을 이용하여 실제 골프장 그린에서 홀 컵 인지에 대한 성능을 측정하였다. 측정 결과 일반적인 골퍼의 퍼팅 거리인 10m이내에서 홀 컵을 정확히 인지함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권2호
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• pp.158-165
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• 2003

영상간의 유사도는 일반적으로 영상으로부터 추출한 특징벡터간의 벡터공간상의 거리를 계산해서 판단한다. 그러나 이러한 특징벡터가 유사도 계산을 위한 하나의 방법이지만 항상 인간의 유사도 개념을 충실히 반영하지는 않는다. 그러므로 현존하는 대부분의 영상검색시스템들은 각 특징간의 중요도를 선정하여 유사도에 반영하는 방법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 영상검색을 위한 새로운 초기 가중치 설정과 갱신 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 먼저 데이터 베이스 영상을 인간의 인지도 판단에 의해 그룹화 한 후, 내부질의와 외부질의를 수행하고, 검색된 영상중 유사한 영상이 어느 그룹에 속하는지 알아내어 각 영상별로 유사도 계산에 필요한 최적 특징 가중치를 계산한다. 2000개의 영상 데이타에 대한 실험을 통해서 제안된 알고리즘의 우수성을 보인다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.48-55
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• 2000

본 논문은 국소문맥을 사용하여 만들어진 Decision List를 통해 단어의 형태적 중의성을 제거하는 방법을 기술한다. 최초 종자 연어(Seed Collocation)로 1차 Decision List를 만들어 실험 말뭉치에 적용하고 태깅된 결과를 자가 학습하는 반복과정에 의해 Decision List의 수행능력을 향상시킨다. 이 방법은 단어의 형태적 중의성 제거에 일정 거리의 연어가 가장 큰 영향을 끼친다는 직관에 바탕을 두며 사람의 추가적인 교정을 필요로 하지 않는 비교사 방식(대량의 원시 말뭉치에 기반한)에 의해 수행한다. 학습을 통해 얻어진 Decision List는 연세대 형태소 분석기인 MORANY의 형태소 분석 결과에 적용되어 태깅시 성능을 향상시킨다. 실험 말뭉치에 있는 중의성을 가진 12개의 단어들에 본 알고리즘을 적용하여 긍정적인 결과(90.61%)를 얻었다. 은닉 마르코프 모델의 바이그램(bigram) 모델과 비교하기 위하여 '들었다' 동사만을 가지고 실험하였는데 바이그램 모델의 태깅결과(72.61%)보다 뛰어난 결과(94.25%)를 얻어서 본 모델이 형태적 중의성 해소에 유용함을 확인하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.411-414
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• 2018

본 논문에서는 FMCW 레이다 기반으로 휴먼 모션 인식을 위한 레이다 영상 추출 알고리즘을 제안하였다. 3D(거리-속도-각도) 스펙트럼을 생성하였고, 각 좌표방향으로 압축을 통해 세 개의 마이크로-프로파일 영상을 생성하였다. 이때 몸으로부터 반사된 신호를 억제하기 위한 클러터 억제 알고리즘을 적용하였다. 생성된 거리, 도플러. 각도-영상을 향후 영상처리 및 분류기에 적용함으로써, 다양한 모션 종류를 구별할 수 있을 것으로 판단된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1139-1145
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• 2014

지능형 서비스를 제공하는 로봇에서 특정 사람을 인지하거나 구별하는 인식 기술은 매우 중요하다. 기존 단일 거리 얼굴 영상을 학습으로 사용한 얼굴 인식 알고리즘은 원거리로 갈수록 얼굴 인식률이 떨어지는 문제점이 있다. 실제 거리별 얼굴 영상을 이용한 방법은 얼굴 인식률은 향상되지만, 사용자 협조가 요구되는 단점이 있다. 본 논문에서는 줌카메라를 통해 거리별 얼굴 영상을 획득하여 학습으로 사용하는 LDA 기반 원거리 얼굴 인식을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 단일거리 얼굴 영상을 학습으로 이용한 방법에 비해 7.8% 향상된 성능을 보였고, 거리별 얼굴 영상을 학습으로 이용한 방법과 비교했을 때 8.0% 저하된 성능을 보였다. 그러나 거리별 얼굴 영상을 취득하기 위해 추가적인 시간과 사용자 협조가 요구되지 않는 장점이 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1307-1312
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• 2023

본 논문에서는 자율주행 인지 기술의 핵심 요소인 객체 인식과 거리 측정을 위해 서로 다른 초점거리를 가진 다시점 카메라와 라이다(LiDAR) 센서를 결합한 복합형 카메라 시스템을 제안한다. 제안한 복합형 카메라 시스템을 이용해 장면 안의 객체를 추출하고, 추출한 객체의 정확한 위치와 거리 정보를 생성한다. 빠른 계산 속도와 높은 정확도, 실시간 처리가 가능하다는 장점 때문에 자율주행 분야에서 많이 사용하고 있는 YOLO7 알고리즘을 이용해 장면 안의 객체를 추출한다. 그리고 객체의 위치와 거리 정보를 생성하기 위해 다시점 카메라를 이용해 깊이맵을 생성한다. 마지막으로 거리 정확도를 향상시키기 위해 라이다 센서에서 획득한 3차원 거리 정보와 생성한 깊이맵을 하나로 결합한다. 본 논문에서는 제안한 복합형 카메라 시스템을 기반으로 주행중인 주변 환경을 더욱 정확하게 인식함과 동시에 3차원 공간상의 정확한 위치와 거리 정보까지 생성할 수 있는 자율주행 차량 플랫폼을 제안하였으며, 이를 통해 자율주행 차량의 안전성과 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.