• Spatial Information Research
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• v.23 no.3
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• pp.1-10
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• 2015

Due to recent improvement of various sensor technologies, indoor positioning becomes available. However, Indoor positioning technologies by Wi-Fi radio map and acceleration sensor and digital campus still have a certain level of errors and a number of researches have been done to increase the positioning accuracy of the indoor positioning. If we could provide a room level accuracy, indoor location based services with current indoor positioning methods such as Wi-Fi radio map and acceleration sensors would be possible. In this paper, we propose an indoor map matching method to provide a room level accuracy based on hidden markov model.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.137-138
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• 2011

최근 깊이센서가 컴퓨터비전 등의 영상처리 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 그러나 깊이센서에서 생성된 깊이맵의 해상도가 낮기 때문에 고해상도로 상향변환이 필요하다. 현재까지 저해상도의 깊이맵을 고해상도의 깊이맵으로 변환하는 방법들이 많이 제안되었다. 하지만 이러한 방법들은 객체의 에지 개선에만 국한되어 있다. 따라서 본 논문에서는 객체의 에지 뿐만아니라, 객체의 내부를 개선하는 방법을 제안한다. 제안방법은 기존에서 활용되어 온 보간법들에 고주파 성분을 적용하여 개선된 고해상도 깊이맵을 얻는다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.938-941
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• 2007

The most of humonoid robot which is utility for the existing industry use a magnetic sensor and infrared sensor and route in their courses consist of guidance or the optical tape. It is impossible to establish courses in the room that is the working environment of the humonoid robot. So It has need of the development of the flexible humonoid robot. In this paper, we describe the map building method combined with ultrasonic sensors and infrared sensor additionally.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.112-113
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• 2012

최근 카메라와 디스플레이의 발전에 따라 고해상도 영상이 요구되고 있다. 하지만 깊이를 획득하는 깊이센서 장치는 색상 영상에 미치지 못하는 저해상도 깊이맵을 주로 제공한다. 이에 따라 저해상도의 깊이맵을 고해상도 깊이맵으로 상향변환이 필요하다. 하지만 대부분의 보간법들은 edge에서 blur가 발생하는 경우가 있다. 따라서 본 논문에서는 distance transform(DT)를 이용하여 edge의 선명도를 향상시킨 고해상도 깊이맵 생성 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.335-338
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• 2020

주로 맵 빌딩 테스트는 불안정한 환경이 아닌 안정된 환경을 조성한 후에 이루어진다. 본 논문에서는 인위적인 안정된 환경이 아닌 불안정한 환경에서 맵 빌딩을 테스트한다. 맵 빌딩 테스트를 위하여 터틀봇3 버거를 사용한다. 터틀봇3의 라이더 센서를 이용하여 맵 빌딩을 진행한다. 터틀봇3는 라즈베리파이로 제어되며 맵 빌딩과 터틀봇3 제어를 위해서는 ROS를 사용한다. 터틀봇3는 우분투와 ROS가 설치된 컴퓨터와 네트워크 통신을 하며 맵 빌딩을 한다. 불안정한 환경에서 맵빌딩이 동작 및 오동작하는 모습을 확인하였으며, 향후 이를 보완하기 위한 방향을 제시한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.339-340
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• 2008

로봇의 현재 위지 추적은 무인 로봇 자동 항법시스템의 중요 기술로 센서 데이터로부터 로봇의 위치를 결정하고 환경맵을 구성하는 것이다. 기존 방법으로는 초음파, 레이저 등의 거리 측정 센서를 이용해 로봇의 전역 위치를 찾는 방법과 스테레오 비전을 통한 방법이 개발되었다. 거리 측정 센서만으로 로봇위치 추적 알고리즘은 계산량이 감소하고 비용이 적게 들지만 센서오차율 및 환경장애에 따른 오류가 크다. 이에 반해 스테레오 비전 시스템은 3차원 공간영역을 정확히 측정할 수 있지만 계산량이 많아 고사양의 시스템을 요구하고 알고리즘 구현에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 단일 카메라 영상과 PSD(position sensitive device) 센서를 사용하여 로봇의 현재 위치를 추적하고 환경맵을 구성하여 자율이동이 가능한 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.51-52
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• 2018

화력발전용 순환유동층 보일러는 환경오염의 주요인인 질소산화물(NOx)과 황산화물(SOx)의 배출량이 적은 친환경 화력발전용 보일러로 화력발전 업계에서 각광받고 있는 추세이다. 그러나 순환유동층 보일러의 연료인 유동매체는 미분탄과 같이 작지만 단단한 고체이므로 유동매체의 타격으로 인해 워터월(waterwall) 튜브의 마모는 물론 누설까지 야기할 수 있다. 순환유동층 보일러 튜브에서 누설된 증기는 보일러 내부에 클링커(Clinker)를 발생시키고 이는 순환유동층 보일러 튜브 표면에 응고되어 열전도율을 감소시킬 뿐만 아니라 보일러 운전정지의 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 음향방출 센서를 이용하여 화력발전용 순환유동층 보일러 튜브의 누설 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 매질의 분자단위 이동에 의해 발생되는 탄성파를 감지할 수 있는 음향방출 센서를 이용하고, 보일러 워터월 튜브의 멤브레인 용접부와 비용접부(seamless)의 감쇠율을 고려한 위치별 센서 감도 추정 알고리즘을 통해 워터월 튜브의 위치별 진폭 크기를 히트맵으로 표현할 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.7
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• pp.1437-1443
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• 2009

This paper is presented an simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithm using ultrasonic for robot and electric compass, encoder, and gyro. Generally, localization based upon electric compass, encoder, and gyro can be measured just local position in workspace. However, actual robot must need an information of the absolute position in workspace to perform its mission, Absolute position in workspace could be calculated using SLAM algorithm. To implement SLAM in this paper, a map is built using ultrasonic sensor and hierarchical map building method. And then, we the map will be transformed into a feature map. The absolute position could be calculated using the feature map and map mapping method. As a test bed, we designed and construct an autonomous robot and showed the experimental performance of the proposed SLAM algorithm based on feature map. Experimental result, we verified that robot can found all absolute position on experiments using proposed SLAM algorithm.

• Smart Media Journal
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• v.1 no.3
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• pp.22-28
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• 2012

As the smart media becomes more popular, the demand for high-quality 3D images and depth maps is increasing. However, performance of the current technologies to acquire depth maps is not sufficient. The depth maps from stereo matching methods have low accuracy in homogeneous regions. The depth maps from depth cameras are noisy and have low-resolution due to technical limitations. In this paper, we introduce the state-of-the-art algorithms for depth map enhancement and up-sampling from conventional methods using only depth maps to the latest algorithms referring to both depth maps and their corresponding color images. We also present depth map enhancement algorithms for hybrid camera systems in detail.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.10a
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• pp.1475-1478
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• 2004

This paper describes map building for the path planning to avoid obstacles with vision sensor and ultrasonic sensor. We get the 2 dimensional information from the processed images of CCD sensor and 1 dimensional range information from ultrasonic sensor. I proposed a way to generate the map which contains these two kinds of information in the program. And we made the biped robot which have 20 DOF with these sensors and get good experimental result to prove the validity of the proposed method.