• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
• /
• pp.240-243
• /
• 2018

최근 VR(Virtual Reality)와 AR(Augmented Reality)의 발전에 따라 영상 또는 이미지에서 카메라와 물체 사이의 거리를 추정하는 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 카메라와 물체 사이의 거리 추정 방법 중에서 단일 카메라를 이용하여 촬영한 이미지의 흐림 정도를 분석하여 3D 거리를 추정하는 알고리즘을 연구한다. 특히 고가의 렌즈가 장착된 DSLR 카메라가 아닌 스마트폰 카메라 이미지에서 DFD를 이용한 거리 추정 방법 중 1개의 이미지를 이용한 3D 거리 추정 방법과 초점이 서로 다른 2개의 이미지를 결합하여 3D 거리를 추정하는 방법을 연구하고 최적회된 피사체 범위에 대해 연구하였다. 한 개의 이미지를 이용한 거리 추정에서는 카메라의 초점 거리를 200 mm로 설정할 때, 두 개의 이미지를 이용한 거리 추정에서는 두 이미지의 초점 거리를 각각 150 mm, 250 mm로 설정했을 때 가장 넓은 거리 추정 범위를 갖는다. 또한, 두 거리 추정 방법 모두 초점 거리가 가까울수록 가까운 물체의 거리 추정에 효율적인 것으로 나타났다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제26권8B호
• /
• pp.1152-1160
• /
• 2001

본 논문에서는 수동주사로 얻은 2차원 연속 프레임으로 3차원 초음파 영상 재구성을 위한 연속 프레임의 프레임간 거리 추정 방법을 제안하였다. 수동주사로 얻은 연속 프레임은 프레임간 거리가 불균일하기 때문에 이를 그대로 3차원 영상으로 재구성하면 실제 인체 장기의 형태와 다른 영상을 얻게 된다. 제안한 알고리듬에서는 연속 프레임의 프레임간 거리를 추정하기 위하여 매 프레임의 블록별 측면거리 상관함수를 얻고, 측면거리 상관함수들이 프로브의 진행축과 초음파 센서의 배열축이 이루는 평면상에서 등방성을 가진다는 가정 하에 인접 프레임 내의 각 블록간의 프레임간 거리를 추정하였다. 인접 프레임간 추정거리는 프레임 내에서 블록단위로 추정된 프레임간 거리를 평균하여 얻었다. 실험 결과, 제안한 알고리듬의 프레임간 추정거리 곡선은 기준 진행거리 상관함수를 이용한 방법의 추정거리 곡선에 비해서 실제 프레임간 거리 곡선에 가까웠고, SNR 비교에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 좋은 결과를 보였다. 그리고, 기존의 알고리듬에 비해 제안한 알고리듬으로 재구성한 3차원 영상이 원영상에 더 흡사한 것을 볼 수 있었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제43권3호
• /
• pp.324-334
• /
• 2024

파면곡률거리추정(Wavefront Curvature Ranging, WCR)은 음파의 파면곡률로부터 음원의 거리를 추정하는 방법이다. 기존의 파면곡률거리추정은 음속을 상수로 가정하고 삼각법으로 거리를 추정한다. 이 가정 때문에 해저면반사경로가 뚜렷하게 분리되는 해양환경에서는 거리 오차가 발생한다. 거리 오차를 줄이기 위해 해양의 음속구조를 적용하고 최대우도추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE)방법으로 거리를 추정하는 정합 파면곡률거리추정(Matched Wavefront Curvature Ranging, MWCR) 을 제안하였다. 정합 파면곡률거리추정의 시뮬레이션 결과로부터 거리 오차의 감소를 확인하였다. 향후에 실측 신호로부터 거리 추정의 신뢰성을 확인하면 소나 시스템에 적용 가능할 것이다.

• 한국광학회지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.537-543
• /
• 2006

단일 줌 카메라를 사용한 거리추정 방법은 시야 범위가 광 축으로 제한되기 때문에 거리 추정에는 한계가 있다. 본 논문에서는 넓은 범위에서 거리추정을 위한 수평이동 방식의 줌 렌즈를 이용한 입체영상에서의 물체의 거리 추정 방법을 제안한다. 거리 추정을 위하여 줌렌즈를 이용한 수평이동방식 카메라를 구현하였다. 제안한 방법으로 또한 편광 입체영상 모니터를 사용하여 카메라의 좌, 우 영상 정보를 획득하였다. 인간이 볼 수 있는 시야 범위를 추정하기 위해 좌, 우로 $0mm{\sim}500mm$ 범위에서 실 거리와 추정 거리를 구하였고 이의 오차는 10mm 미만이었다. 입체 카메라의 주시각 제어에 줌 기능을 사용하여 제어의 오차를 줄였기 때문에 주시각에 의한 거리 추정에서 보다 더욱 정확한 거리를 추정 할 수 있었다. 또한 교차방식과 수평이동방식의 거리 추정의 오차를 비교하여 수평이동 방식이 교차방식보다 더욱 정확한 거리 정보를 추정을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.64-76
• /
• 2014

본 연구는 자동차주행거리 추정과정에서 발생할 수 있는 오차발생 원인을 규명하였다. 그리고 각 원인이 자동차주행거리 추정 정확도에 미치는 영향을 오차율로 정량화하여 효율적인 자동차주행거리 추정방안을 제시하였다. 이를 위한 연구과정은 다음과 같다. 첫째, 시범조사 지역을 대상으로 자동차주행거리 추정 방법론의 정확도를 검증하기 위한 자동차주행거리 관측 자료를 구축하였다. 둘째, 자동차주행거리 추정 오차발생 원인은 표본크기, 표본추출방법, 단위구간 설정방법의 오류로 구분하였다. 그리고 각 원인에 따른 자동차주행거리 추정오차를 최소화하기 위한 다양한 방법론을 설정하였다. 셋째, 각 방법론에 의한 자동차주행거리 추정 오차율을 비교분석 하였다. 마지막으로 Toy-Network를 구축하여 지역특성을 고려한 자동차주행거리 추정방안을 제시하였다. 본 연구는 실험 계획적 접근방법을 통하여 효율적인 자동차주행거리 추정방안을 제시하였으며, 추정 정확도 검증을 위하여 자동차주행거리 관측 자료를 활용했다는 점에서 의의를 갖는다. 또한 본 연구에서 제시한 자료수준과 지역특성을 고려한 자동차주행거리 추정 방안은 향후 지역별 자동차주행거리 추정에 기여할 것으로 판단된다.

• Spatial Information Research
• /
• 제14권4호
• /
• pp.433-449
• /
• 2006

본 연구는 인간이 인지거리를 지도화 함에 있어, 성별, 연령, 학년, 수학기간 등의 개인적인 요인과 거리 추정에 사용된 기준점의 상대적인 위치가 거리 추정에 어떤 영향을 주는 지를 위치정보 시스템을 이용한 현장 실험을 통해 파악하고자 하였다. 연구 방법으로는, 미국 캔자스대학교에 재학 중인 학부생과 대학원생을 대상으로 캠퍼스 방문을 통한 설문조사를 실시하였다. 자료분석 결과, 여학생 그룹의 거리추정 정확도가 인종이나 학년에 관계없이 남학생 그룹에 비해 높았으며, 전체적으로 학년과 연령이 높아지고 수학기간이 길어짐에 따라 거리 추정 정확도의 분산정도가 감소하는 것으로 나타났다. 인지거리 지도화를 위해 제시된 2개 기준점에 가까이 위치한 건물 일수록 거리 추정의 정확도가 높았으며, 설문조사 지점이 기준점에 가까울수록 거리 추정의 오차가 감소하였다. 상관관계 분석 결과, 남학생 그룹의 거리추정 오차값이 여학생 그룹에 비해 건물-기준점 간 거리, 그리고 피실험자-기준점 간 거리와 더 강한 상관관계를 가진 것으로 보아, 남학생이 여학생에 비해 기준점에 근거한 공간적 축척을 더 면밀하게 이용하는 것으로 판단된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
• /
• pp.1323-1324
• /
• 2015

최근, 다수의 이동 로봇으로 구성된 무선 네트워크 기반 군집 로봇 시스템을 제한적인 환경을 벗어나 다양하고 동적인 환경에서 운용하기 위한 연구가 진행 중이다. 특히, 다수 로봇의 위치를 측정하기 위해 실내 환경에 기반 시설 없이 로봇에 장착된 센서들에 의해 위치를 추정하는 방법이 필요하다. 이를 위해, 본 논문에서는 로봇간의 상대적인 정보를 통해 다수 이동 로봇의 거리를 추정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저, 다수 이동 로봇의 거리를 추정하기 위해 무선 신호를 기반으로 하는 RSSI 방법을 이용하여 다수 이동 로봇의 거리를 추정한다. 그 다음, 추정된 거리와 추측 항법(Dead Reckoning)을 융합하여 이동 중인 로봇의 거리를 추정하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 시뮬레이션 도구를 이용하여 응용 가능성을 증명한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제9권7호
• /
• pp.76-85
• /
• 2009

높은 해상도를 갖는 UWB 신호는 무선 개인영역망에서 거리추정 및 위치추정에 사용된다. 이들 노드는 국부클럭으로 동작하고, 노드간의 클럭 주파수 차이는 이동노드의 위치를 추정하는 거리추정 알고리즘에 심각한 영향을 미친다. IEEE802.15.4a의 저속 UWB에서는 추가적인 망동기의 도움 없이 수행하는 TWR 및 SDS-TWR의 비동기 양방향 거리추정 방식을 기술하고 있으나 클럭 주파수차이의 영향을 없애지는 못하고 있다. 그러므로 UWB 물리기능에 두 노드의 수정발진기 주파수 차이를 추정하는 방식이 필요하다. 고속 UWB에서는 추적회로를 사용한 수정발진기 편이 추정이 표준에 별도로 요구되지 않고 있다. 그러나 잡음이 없는 환경에서는 노드간의 수정발진기 편이 추정이 가능하다. 본 논문에서는 상대주파수 편이를 사용하여 TWR 기반의 거리추정 수식을 유도하였으며, 이상적인 수식에서의 잔여 오차를 분석하였다. 또한 시뮬레이션으로 상대주파수 편이 알고리즘의 성능을 평가하고, TWR 횟수에 따른 거리추정오차를 분석하였다. 결과적으로 클럭 해상도가 낮더라도 다수의 TWR을 사용한 상대주파수 편이 보상 방식에 의하여 거리추정오차의 성능이 개선됨을 알 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
• /
• pp.344-346
• /
• 2019

본 논문에서는 Ultra-Wideband(UWB) 시스템에서 합성곱 신경망을 이용한 거리 추정 기법을 제안한다. 합성곱 신경망을 이용한 딥러닝 모델을 학습하는데 사용하는 학습 데이터는 MATLAB 프로그램을 통해 생성하였으며, IEEE 802.15.4a 표준을 활용한다. 기존 거리 추정에 사용하는 문턱값 기반의 거리추정 기법과 성능 비교를 통해 제안하는 거리 추정 기법의 성능을 검증한다.

• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.71-76
• /
• 2023

본 논문에서는 단일 수신기가 사용되는 환경에서 정확한 거리 추정을 위해 심층 인공신경망 (Deep Neural Network, DNN)을 활용한 Smoothed Received Signal Strength Indicator (RSSI) 기반 거리 추정 기법을 제안한다. 제안 기법은 거리 추정 정확도 향상을 위해 Data Splitting, 결측치 대치, Smoothing 단계로 구성된 전처리 과정을 수행하여 Smoothed RSSI 값을 도출한다. 도출된 다수의 Smoothed RSSI 값은 Multi-Input Single-Output(MISO) DNN 모델의 Input Data로 사용되며 Input Layer와 Hidden Layer를 통과하여 최종적으로 Output Layer에서 추정 거리로 반환된다. 제안 기법의 우수성을 입증하기 위해 제안 기법과 선형회귀 기반 거리 추정 기법의 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 기법이 선형회귀 기반 거리 추정 기법 대비 29.09% 더 높은 거리 추정 정확도를 보였다.