본 논문에서 4-구륜 2-자유도 이동 로보트의 체계적인 동적 모델링과 경로설계 및 추적 알고리즘을 제안한다. 실시간에서 이동 로보트의 위치 측정을 위해 관성측정장치중의 3가지 요소를 이용한다. 이러한 장치들은 지구의 회전속도 및 중력가속도 등의 여러 요인으로 인해 초기 오차를 가진다. 그래서 초기오차 모델을 유도하고, 실제 데이터와 유도된 모델의 추정 데이터의 확률적 특성을 분석 ${\cdot}$ 비교하여 적합도를 판정하여 사용한다. 관성측정장치의 동작특성은 오차모델과 칼만 필터와 연계된 경우와 배제된 일반적인 경우와 비교한다. 모의실험 결과들은 제안된 경로설계 및 추적 알고리즘이 기존의 방식과 비교하여 보다 유용함을 입증한다.
Global Positioning System (GPS)는 정확한 위치추정을 위해 최소 네 개의 위성들을 필요로 한다. 한 개의 일반적인 역확산기(despreader)는 한 개의 GPS 신호를 위해 동작하므로, 다수개의 GPS 신호들을 분리하기 위해서는 일반적으로 다수개의 역확산기들이 필요하다. 본 논문에서는 최근에 제안된 일반적인 역확산기와 널(null) 역확산기, 다중단계 CM (constant modulus) 어레이로 구성된 GPS 수신기의 다수개의 GPS 신호들을 검출하기 위한 확장에 대해 소개를 하고, 이에 따른 신호-대-간섭-및-잡음 비(SINR)에 대한 수학적인 표현을 제시한다. 확대된 시스템은 방향성을 가지는 간섭을 제거하기 위해 GPS 신호들에 대한 정확한 도착각(DOA, direction of arrival)을 필요로 하지 않는다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 다수개의 GPS 신호들에 대한 제안된 시스템의 간섭제거 성능을 보일 것이다.
본 논문은 교통사고 방지를 위한 운전자의 눈 영상비를 이용한 상태 경고시스템의 설계에 대해 소개하고 있다. 제안하는 운전자 상태 경고 시스템은 눈 인식을 위한 카메라, 카메라를 통해 들어오는 정보를 처리하는 라즈베리파이, 그리고 그 정보를 통해 운전자에게 경고를 줄 때 필요한 부저와 진동기로 구성되어 있다. 운전자의 눈을 인식하기 위해서 기울기 방향성 히스토그램 기술과 딥러닝 기반의 얼굴 표지점 추정 기법을 사용하였다. 동작을 시작하면, 시스템은 눈 주변의 6개의 좌표를 통해 눈 영상비를 계산한다. 그리고 눈을 뜬 상태와 감은 상태의 눈 영상비를 각각 계산한 후 이 두 값으로부터 눈의 상태를 판단하는데 사용하는 문턱 값을 설정한다. 문턱 값이 운전자의 눈 크기에 적응하면서 설정되기 때문에 시스템은 최적의 문턱 값을 사용하여 운전자의 상태를 판단할 수 있다. 또한 낮은 조도에서도 눈을 인식할 수 있도록 회색조 변환 이미지와 LAB모델 이미지를 합성하여 사용하였다.
본 논문에서는 반향제거기가 수렴하기 전에 동작할 수 있는 기존 동시통화검출법의 성능을 개선하기 위한 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 LPC 필터 계수를 주입력신호로부터 추정하게 된다. 동시통화검출을 위한 문턱치는 주입력신호의 크기별로 기대되는 LPC 필터 이득치를 사용하여 가변적으로 설정하게 된다. 제안한 방법은 기존의 방법이 갖고 있는 단일통화를 동시통화로 잘못 판단하는 오검출률을 개선할 수 있을 뿐만 아니라 동시통화 검출 지연 시간도 단축시킬 수 있다. 장시간의 음성신호를 사용한 모의실험을 수행하였다. 제안한 방법이 기존 방법의 오검출률을 감소시키고 동시통화 검출 지연시간을 단축시킴을 확인할 수 있었다.
본 논문은 대학의 복도와 같은 넓고 복잡한 환경에서 레이저 스캐너와 이미지 센서와 같은 다중센서 데이터 융합을 이용한 복수의 사람들에 대한 동작 인식 및 패턴 분석을 소개하였다. 제안한 방법의 인식 시스템은 첫째, 인물 추적을 위한 전 처리 기능과 둘째 이동궤적 특징, 보행특징, 이미지 특징, 환경(글로벌) 특징을 요구하는 특징부 추출에 대한 이론적 근거를 제시하였다. 최적의 영상을 기반으로 한 복잡환경 내에서의 복수의 사람들을 인식하고 움직임에 대한 패턴은 HMM과 SVM을 통한 학습 및 식별을 수행하였다. 학습 및 식별에서는 HMM을 이용한 이동 경로의 추정과 SVM을 이용한 비정상 보행 검색의 실례를 제시하였다. 또한 제안 방법을 검증하기 위하여 대학교의 복도에서 실시한 실험결과를 통해 타당성을 검증하였다.
선박 충돌 사고를 예방하기 위해 충돌위험도를 미리 추정하여 알려주는 다양한 연구들이 꾸준히 소개되고 있고, 일부 항해장비에 적용되고 있다. 하지만, 충돌위험을 미리 알려주었을 때, 실제 운항자는 충분히 피항 가능한 상황인데 위험성을 알린다고 판단하여 위험 경고를 무시하거나 장비의 알람 기능을 꺼놓는 경우도 많은 것으로 알려져 있다. 선박 충돌 위험 예측이 운항자들에게 좀 더 유용해지기 위해서는 실제 선박들의 습관화된 충돌 회피 동작을 고려할 필요가 있다. 이 연구는 선박에서의 충돌 회피 조치가 어떻게 이루어지고 있는지 조우 유형별로 분석하고 이력을 관리하기 위한 시스템을 제안한다. 특히, 충돌회피를 위한 초기대응에 대한 적절성을 판단하는 핵심 모듈을 뉴로-퍼지 기반 추론 형태로 상세히 설계하고 테스트함으로써 제안하는 시스템의 타당성을 보인다.
비터비 복호기는 디지털 통신 시스템에서 순방향 오류 정정을 위해서 사용하는 핵심적인 부분으로 최우 추정 복호 방식의 알고리즘을 사용한다. 비터비 복호기는 복호기 상태의 개수만큼의 경로를 계산하고 역 추적하는 특성 때문에 저 전력화가 상당히 어렵다. 본 논문에서는 기존의 SPEC-T 알고리즘을 구현하는데 있어서 비교기의 동작을 최소화할 수 있는 효율적인 방법을 제안하고 ACS(Add-Compare-Select) 구조와 MPMS(Minimum Path Metric Search) 구조에 이를 적용하였다. 실험 결과, 제안한 ACS 구조와 MPMS 구조는 기존의 구조보다 전력 소모량이 임계 값 26에서 각각 최대 약 10.7%와 11.5% 감소하였고 SPEC-T 구조보다는 전력 소모량이 임계 값 26에서 각각 약 6%와 1.5% 더 감소하였다.
대화형 멀티미디어 기기들이 급속하게 보급되면서 리모컨이나 컴퓨터 마우스와 같은 기존의 사용자 인터페이스 방식으로는 제약이 많아 사용이 불편한 경우가 많은데, 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 비전기반의 포인팅 디바이스를 소개한다. 포인팅 디바이스에 카메라를 장착하여 카메라에 입력되는 배경 동영상을 분석하면 카메라의 움직임을 추정할 수 있는데 이를 근거로 커서를 움직이는 방법을 이용한다. 동작이 실시간으로 이루어 질 수 있도록 $288{\times}208$ 화소의 저해상도의 카메라를 이용하고 여기에 입력된 스크린의 모서리 영상을 찾아 국부적으로 옵티컬 플로우(Optical flow) 방법으로 트래킹하고 스크린의 크기를 계산하면 스크린과 디바이스간 거리와 디바이스의 움직임 경로를 알아낼 수 있다. 이러한 방법으로 만들어진 포인팅 디바이스는 기존의 비전기반 다자유도 입력장치들에 비하여 어두운 환경에서 유리하고 구현이 간단하며 기존의 마우스와 같이 한 손에 쥐고 사용방법을 학습하지 않고도 직관적으로 사용가능한 장점을 갖는다.
전 세계적으로 방송사 및 영상 관련 기관들의 비디오 기반 시스템이 디지털로 전환되고 있다. 이송 과정에서 발생하는 디지털 드롭아웃은 콘텐츠의 질을 낮추게 만든다. 게다가 디지털 드롭아웃에 초점이 맞춰진 연구가 매우 미미하며 기존 방법들로 해결하기에는 한계점이 존재한다. 상기 이유로, 우리는 디지털 드롭아웃 블록이 가지는 독특한 패턴들의 주파수 특성을 강조할 수 있도록 이산 코사인 변환 (Discrete Cosine Transform) 계수를 기반으로 하는 새로운 특징표현 방법을 제안한다. 또한, 분류를 위해 특징 벡터를 효율적으로 활용할 수 있는 SVM 기반의 오류블록 분류방법을 활용한다. 더 나아가 이 방법은 기존 방법들의 프레임 간 연속성을 이용해 발생하는 문제점들을 극복하였다. 단독 프레임의 정보만을 이용함으로써 빠른 물체의 존재하에서도 동작이 가능하고, 특정 모델이나 추정이 필요하지 않아 최소의 복잡도 하에 오류 검출이 가능하다.
자동차가 IT 기술과 융합되면서 편의성과 안전성 그리고 성능이 좋아지고 있다. 이와 관련하여 최근 자동차의 주행시 안전 및 주변 환경과 관련된 정보를 제공하기 위한 많은 알고리즘이 연구되고 있으며 차선 인식 또한 그 중 하나이다. 본 논문에서는 입력된 영상에서 차선 경계선을 인식한 뒤 ROI를 경계선 주변으로 제한하여 연산량을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 선처리 과정을 통해 차선 경계선으로 추정되는 영역의 주변만을 ROI로 지정하는 V-ROI를 이용하여 연산 영역을 줄이고 이를 통해 연산량과 연산 시간을 줄인다. 또한 차선 인식의 경우 고해상도의 영상이 필요하지 않으므로 입력 영상을 축소하여 차선 인식 알고리즘을 적용하는 방법을 통하여 영상의 해상도에 관계없이 연산량을 비슷하게 유지할 수 있다. 제안한 알고리즘을 C++와 OpenCV 라이브러리를 이용하여 구현하였으며 초당 30 프레임 이상을 처리하는 실시간 동작을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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