• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.205-206
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• 2021

본 논문에서는 스마트 폰의 GPS 센서와 Google Map, 공공데이터를 활용해 사용자 주변의 최저가 업소를 맵에 표기하는 애플리케이션을 개발한다. 이 애플리케이션은 휴대폰 인증을 통한 회원가입 기능을 구현하였으며 안드로이드 GPS 센서를 이용하여 현재 사용자의 위치 주변의 최저가 업소들을 표기한다. 또한 사용자가 검색하고자 하는 업소의 업종을 선택하면 맵에 선택한 업종과 같은 업소들의 위치에 마커를 표시하고 마커를 클릭 시 업소명, 대표메뉴, 가격 등의 정보를 볼 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.241-243
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• 2018

이 논문에서는 SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)에서 로봇이 환경 맵을 획득하는 동시에 맵과 관련하여 로컬라이제이션을 수행합니다. 클라우드 기반 SLAM을 사용하면 환경 맵과 같은 리소스 및 데이터 공유를 최적화 할 수 있으므로 공유 가능한 온라인 맵 중 하나로 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 우리 환경에 중요한 변화를 추가하거나 제거하지 않으면 환경에 추가 된 새로운 모바일 로봇에 새로운 환경 맵 재구성의 본질이 생략되어 센서 추가 요구 사항이 줄어들게 됩니다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.348-351
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• 2010

본 논문에서는 단일 카메라로부터 주어진 영상을 실시간으로 장애물과 비장애물 영역으로 분류한 후 VFH 를 이용하여 안전한 경로를 선정하는 실시간 주행 시스템을 개발한다. 제안된 시스템은 점유 그리드맵 생성기와 VFH 기반의 선정기로 구성된다. 점유 그리드맵 생성기는 입력된 $320{\times}240$ 영상의 색조와 명도 정보를 이용하여 실시간으로 배경과 장애물 영역을 분류하고, 이를 바탕으로 위험도에 따라 10 개의 그레이 레벨을 가지는 $32{\times}24$ 의 점유 그리드맵을 생성한다. VFH를 이용하여 폴라 히스토그램을 작성한 후 밀도가 낮은 곳으로 주행 경로를 결정 한다. 제안된 기술의 효율성을 증명하기 위하여 다양한 형태의 장애물을 포함하는 실내 및 실외 환경에서 평가하였으며 센서 기반의 그 결과는 기존의 센서기반의 주행시스템과 비교 되었다. 그 결과 제안된 시스템은 88%의 정확도를 보였으며, 기존의 시스템보다 실시간으로 빠르고 안전한 주행을 수행할 수 있음이 증명되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.28-34
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• 2020

본 논문에서는 라이다(LIDAR) 센서와 일반 카메라 (RGB 센서)가 획득한 영상들을 정합하고, 일반 카메라가 획득한 컬러 영상에 해당하는 깊이맵을 생성하는 방법을 제시한다. 본 연구에서는 Slamtec사의 RPLIDAR A3 와 일반 디지털 카메라를 활용하고, 두 종류의 센서가 획득 및 제공하는 정보의 특징 및 형태는 서로 다르다. 라이다 센서가 제공하는 정보는 라이다부터 객체 또는 주변 물체들까지의 거리이고, 디지털 카메라가 제공하는 정보는 2차원 영상의 Red, Green, Blue 값이다. 두 개의 서로 다른 종류의 센서를 활용하여 정보를 정합할 경우 객체 검출 및 추적에서 더 좋은 성능을 보일 수 있는 가능성이 있고, 자율주행 자동차, 로봇 등 시각정보처리 기술이 필요한 영역에서 활용도가 높은 것으로 기대한다. 두 종류의 센서가 제공하는 정보들을 정합하기 위해서는 각 센서가 획득한 정보를 가공하고, 정합에 적합하도록 처리하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 두 센서가 획득하는 정보들을 정합한 결과를 제공할 수 있는 전처리 방법을 실험 결과와 함께 제시한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제26권8호
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• pp.62-71
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• 2009

In mobile robotics, ultrasonic sensors became one of the most popular devices for collision avoidance and navigation primarily due to data robustness, the easy availability of low-cost systems, their compact size, simple circuits, and their ease in interfacing with computers. However, ultrasonic sonic sensors are subject to noise which results in inaccuracy of mapping and localization of the robot. This paper introduces a new approach to enhance environmental maps based on ultrasonic range data using linear interpolation and Newton interpolation. The simulation and experimental results show that the proposed method improves of the accuracy of the map through better distance estimation between the mobile robot and obstacles.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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• pp.262-263
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• 2015

본 논문에서는 마이크로소프트 키넥트 센서를 이용한 실시간 성능의 3차원 환경 복원 알고리즘을 소개한다. 기존의 멀티키넥트 시스템을 확장하여 총 열두대의 키넥트를 사용하는데, 키넥트의 높은 대역폭 문제를 해결하기 위하여 키넥트가 여섯 대씩 연결된 두 대의 데스크탑을 UDP 통신으로 연결하였고, 각 키넥트로부터 들어오는 3차원 포인트클라우드로부터 확률적인 3차원 환경복원을 하기 위하여 옥토맵 알고리즘을 차용하였다. 또한, GPU를 연산에 활용함으로써 실시간 성능을 확보하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.81-87
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• 2010

청소 로봇의 중요한 기술 중 하나는 커버리지 성능이다. 대부분의 가정용 청소 로봇들은 로봇의 크기나 제작 비용 때문에 로봇을 구성하는 시스템 구성에 제약을 받게 된다. 이러한 이유 때문에 청소 로봇의 가장 중요한 요소인 커버리지 성능을 높이는데 필요한, 위치 인식이나 맵 구성을 위한 기존의 알고리즘들을 쉽게 적용할 수가 없다. 본 논문에서는 청소 로봇을 위한 두 가지 문제에 초점을 맞추어 이를 해결 할 수 있는 방안을 제시한다. 먼저 계산 량을 줄여 저가형 시스템을 구성할 수 있어야 한다. 이를 위해 청소 환경을 단순화 하는 형태로 변화 시켜 위치 인식과 특징점 맵을 구성하는데 필요한 계산량을 줄이는 방법을 제안한다. 두 번째로 청소로봇에 사용하는 센서들의 성능이 매우 제한적이다. 청소 로봇에 가장 많이 사용되는 센서는 초음파 센서와 적외선 센서이다. 초음파 센서의 경우에는 로봇의 크기나 구조적인 문제 때문에 측정 범위가 제한되고, 적외선의 경우엔 비용 문제와 센서 자체가 가지고 있는 측정 범위에 대한 문제에 의해 근거리 측정용 센서만을 사용한다. 이러한 센서들의 성능을 고려한 특징점 추출 방법을 설명하고 이를 이용한 맵 구성과 청소 영역 분할에 대한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 전 영역 청소를 위한 알고리즘들은 실제 판매되는 청소 로봇에 적용하여, 그 성능을 검증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (D)
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• pp.421-425
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• 2006

본 논문에서는 TinyOS 기반의 센서 네트워크에 대한 리프로그래밍을 에너지 효율적으로 수행하기 위한 매커니즘을 제안한다. 베이스 스테이션에서 센서노드에게 프로그램 전체를 보내는 대신 이전 버전과의 차이인 델타를 생성해서 전송할 때 Multi-round Rsync 알고리즘을 적용해 델타 파일의 크기를 최대한 줄이는 기법과 업데이트가 불필요한 플래시메모리 페이지에 대한 업데이트를 방지하기 위한 페이지 맵 기법을 통해 Rsync만을 사용하는 기존 방식보다 최대 30% 이상 에너지를 절감할 수 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권5호
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• pp.615-620
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• 2009

오늘날 무선 장비들이 센서네트워크를 비롯한 매우 다양한 분야에서 광범위하게 사용되고 있다. 무선으로 연결된 센서들은 다양한 임무 수행을 위하여 많은 분야에서 활용되고 있다. 이런 임무를 수행하는데 있어 각 센서의 위치정보는 매우 중요한 시스템 관리의 요소가 된다. 센서노드간 거리 측정은 신호의 도착시간차(Time of Arrival; ToA), 신호세기(Received Signal Strength: RSS), 신호각도(Angle of Arrival: AoA)에 기반을 둔 방법 등이 있다. 무선 센서네트워크에 배치되어 있는 각 센서노드간 정확한 거리 식별을 위해 기존의 거리 측정 방법을 보완하여 거리 오차를 줄이는 ToA기반의 RSS보정 방법을 제안한다. 구체적으로 초음파를 통한 거리측정 값에 맵(RF-MAP)을 통해 보정한 RSS값을 가중치로 보정하여 기존의 거리 측정 방법보다 측정오차를 감소시킬 수 있었다. 실험을 통해 본 연구 방법이 기존 ToA보다 실내($5m{\times}7m$)에서 평균 0.1cm, 실외($10m{\times}10m$) 평균 0.6cm 측정 오차를 줄일 수 있음을 확인 할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.34-40
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• 2018

본 논문에서는 단안 카메라와 비교적 오차가 큰 GPS-IMU 센서를 이용하여 이동체의 정확한 포즈를 예측하는 고정밀 맵매칭 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 카메라로부터 입력 받은 영상을 딥뉴럴 네트워크를 이용하여 의미상으로 분할한 결과와 시맨틱 지도 정보를 비교함으로써 달성된다. 카메라로부터 입력 받은 주행 영상은 시맨틱 분할 알고리즘을 통해서 두 개의 클래스로 분할되며, 시맨틱 지도 정보와 가능한 레이블 페어에 대해 설정된 가중치에 따라 비교 정렬함으로써 현재 이동체의 정확한 포즈를 예측할 수 있도록 한다. 이 과정에서 비교적 오차가 큰 GPS-IMU 센서의 신호는 해 공간의 범위를 효과적으로 줄여준다. 본 논문은 비교적 저렴한 센서를 이용하여 증강현실 및 자율주행 등에 필요한 고정밀 맵매칭이 가능함을 보여준다. 보정 전후의 차량 경로를 지도에 비교 도시하고 시맨틱 지도를 현재 입력 영상에 오버레이 하여 제안한 방법의 효과를 입증하였다. 또한 non-open-sky 환경과 같은 GPS-IMU 수신이 어려운 환경에서도 성능 개선이 있음을 확인하였다.