본 논문에서는 이동 물체의 연속 위치 추적을 위한 무선 저전력 기저대역 모뎀을 설계 및 구현하였다. 설계된 모뎀은 단일 하드웨어로 16칩 및 32칩 대역확산을 통해 900MHz 대역 및 2.4GHz 대역을 동시에 지원하며, 250Kbps 이하 가변전송률 전송을 통해 다양한 통달거리 지원이 가능하다. FPGA 기반 구현 결과, 설계된 기저대역 모뎀은 8,010 Slice, 20,672 Slice LUT, 25,512 Flip Flop, 18Kb Block RAM으로 구성되었음을 확인하였다.
감각대체기술은 손상된 감각 정보를 다른 감각으로 전환하여 전달하는 기술로써 기존의 시각장애인을 위한 시각 정보의 촉각 대체 기술은 주로 거리 정보나 물체의 윤곽선 정보를 전달하여 사용자가 주변 환경을 이해하는 데 어려움이 있었다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 딥러닝을 사용하여 사용자 주변의 모션 정보를 분석하고, 이를 촉각 정보로 전달함으로써 사용자가 주변 상황 정보를 인지 할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안 방법과 기존의 윤곽선 정보 전달 방법을 사용자 실험을 통하여 비교하였을 때, 제안 방법이 영상 속 물체의 움직임 정보를 이해하는 데에 더욱 효과적임을 확인하였다.
본 논문에서는 거리영상과 발기영상의 fusion을 이용한 영상분할을 제안한다. Bayes 이론을 기반으로 하여 Markov random field (MRF)로 선험적인 정보를 모델링한다. 거리영상과 밝기영상에서 추출한 특징을 이용하여 maximum a posteriori (MAP) 추정기를 구성한다. 거리영상에서 물체는 국부적인 평면으로 근사되어 각 점마다 평면 계수를 추정해 계수 공간을 구성한다. 밝기영상에서는 ${\alpha}$ 트림드 (${\alpha}$-trimmed) 분산이 밝기특성을 구성한다. 각 공간상의 특징을 에지에 대한 likelihood를 설정하여 구성된 MAP 추정기를 최적화함으로써 영상을 분할한다. 모의실험을 통해 제안된 구조가 그림자, 잡음 그리고 광원의 blurring에 관계없이 영상을 잘 분할한 것을 보였다.
본 논문에서는 근접거리측정이 가능한 적외선 거리 센서를 사용하여 다양한 물체 및 로봇과 이동 로봇 메커니즘간의 충돌 위험성을 확인할 수 있는 충돌 경보기를 제시하고, 이 경보기의 효과적인 산업 응용을 위하여 중요한 신호의 생성 과정 및 동작 특성을 분석하고자 한다. 이를 위하여 제시된 충돌 경보기를 탑재한 이동 로봇 시스템이 전형적인 주차 동작을 수행하는 상황을 고려한다. 결과적으로, 제시된 충돌 경보기는 다양한 이동 로봇이나 차량 메커니즘의 충돌 회피 및 안전 운행을 위하여 유용하게 활용될 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 레이더 센서를 이용하여 센서와 물체 사이의 거리를 측정하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 센서 모듈은 센서의 원시 데이터를 거리측정 시스템에 올려주고, 거리 측정 시스템에서는 표준편차와 평균값 필터를 이용하여 객체의 유무를 탐지하였다. 실험 결과에서는 평균값 필터를 이용한 알고리즘이 최대 거리 9.7m에서 최대 오차 0.02m 이내의 오차율로 사람이 측정되는 것을 확인하였으며, 표준편차를 이용한 알고리즘에서는 최대거리 9.7m에서 최대 오차 0.15m 이내의 오차율로 사람이 측정되는 것을 확인하였다. 따라서, 레이더 센서를 이용하여 거리를 측정할 경우, 표준편차를 이용한 방법보다는 평균값 필터를 이용하는 방법이 객체 탐지의 정확도가 높음을 확인하였다.
SAR에서 마이크로파의 진행방향으로의 속도성분을 가지고 움직이는 물체는 영상에서 azimuth 방향으로 이동된 위치에 상이 맺힌다는 현상은 이미 잘 알려져 있다. 대부분의 속도측정 알고리즘들은 실제 물체의 위치와 상이 맺힌 위치 사이의 거리를 측정함으로써 속도를 유추하였다. 그러나 움직이는 물체의 실제의 위치를 나타내는 지시자인 도로나 배의 물결모양은 일반적으로 SAR 영상에서의 식별도가 높지 않기 때문에 이러한 방법은 영상취득시의 조건이나 물체의 움직임 정도에 따라 적용이 제한적이다. 이에 본 연구에서는 SAR 원시자료 처리단계의 중간 산물인 range-compressed 영상의 azimuth 차분신호로부터 물체의 속도를 측정하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 움직이는 물체에 의한 도플러 중심주파수의 변이가 azimuth 차분신호에서의 위상변화를 일으킨다는 점에 기초한다. 일반적으로 SAR에서 감지하는 지표물의 위상은 SAR의 기하에 의하여 발생하는 도플러 변화율에 따라서 선형적으로 변한다. 이 선형변화위상과 몇 가지 상수 값을 갖는 위상들을 제거하고 남은 신호는 물체의 움직임과 직접적인 관련이 있으므로, 이로부터 속도를 구해낼 수 있다. 이 방법을 실제 ENVISAT ASAR영상을 이용하여 배의 속도를 구하는 데에 적용해 보았으며, 그 결과는 목표물의 위치에 따라 다른 양상을 보였다. 해상에 단독적으로 존재하는 배에 적용하였을 때는 0.1m/s 정도의 차이로 기존의 속도측정 알고리즘의 결과와 잘 일치하였으나, 육지에 인접한 연안의 배는 신호의 교란에 의해서 1m/s 이상의 오차를 보였다.
전방위 감시카메라에는 어안렌즈를 이용하여 광대역감시가 가능하도록 물체감지알고리즘으로 물체를 단위별 레벨링한 다음 전방위 감시카메라와 추적(PTZ)카메라로 구성된 시스템으로 연동하여 현장실험한 것이다. 전방위 감시카메라가 움직이는 물체를 정확히 감지하며 사각표시를 하였고 추적카메라와 유기적으로 연동하며 확대 추적하였다. 감지카메라와 화염감지 및 온도에 대한 현장실험에서는 오토스캔 중 화염이 감지되면 멈추며, 해당 화점부분을 화면의 중심부분으로 이동시켜 온도가 표출되었다. 또한 화염이격거리별 검지에 필요한 발열량의 인정기준인 1 km 2,340 kcal를 초과한 1.5 km에서도 가능하였다. 거리에 따른 화염감지성능시험에서는 거리 1 km일 때 폭 56 cm ${\times}$ 높이 90 cm를 초과한 1.5 km에서도 가능하여 산불화재에도 적응성이 충분하였다. 향후 석유 가스비축시설 및 저유소에 설치하면 자체는 물론 주위 화재예방 및 침입감시 등의 안전에 매우 유용할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 스테레오 비전에서 시차를 이용하여 근거리뿐만 아니라 원거리의 장애 물체에 대해서도 신뢰성 있는 거리를 추정하기 위한 알고리즘을 제안한다. 시차를 이용한 거리 측정에서 양자화 오차는 원거리에서의 거리 정확도를 떨어뜨리게 되므로, 이를 최소화하기 위해 부화소 보간법(sub-pixel interpolation)을 이용하여 시차 정확도를 향상시키고 거리 정확도 및 경로 추적의 최적화를 위해서 향상된 적응형 퍼지 칼만 필터(EAFSTKF : Enhanced Adaptive Fuzzy Strong Tracking Kalman Filter)를 사용한다. 제안한 방법은 차량과 같이 다양한 동적인 움직임에 의한 비선형성에 대하여 기존 칼만 필터에서 발생되는 발산 문제(divergence problem)를 해결할 수 있고, 거리의 정확도 및 신뢰도도 높일 수 있다. 몬테카를로(Monte Carlo) 방법을 이용한 모의실험 결과 제안한 방법은 기존 방법들과 거리 오차율(RMSER : Root Mean Square Error Rate)을 비교하였을 때, strong tracking Kalman filter(STKF)에 비하여 성능이 약 13.5%정도 향상되었음을 보여준다.
거리 변환(Distance Transform)을 수행할 수 있는 셀룰라 비선형 네트워크 구조와 특징 점들의 제적 상에서 거리 변환을 이용한 optical flow 검출 방법을 제안하였다. 움직이는 물체의 추적이나 카메라의 움직임 파악 같은 응용 분야에서는 수가 적더라도 정확하고 확실한 optical flow가 더 중요하다. 본 연구는 특징점들의 이동 궤적 상에서 거리 변환 기법을 이용하여 거리 변환 필드(Distance Transform Field)를 생성시키고 거리 변환 필드상에서 궤적의 움직인 거리 값과 방향을 추출함으로써 optical flow를 구하는 방법이다. 이 방법은 영상 정보를 거리 정보로 변환하여 사용하게 되므로 잡음의 영향을 적게 받으며 필요한 연산들이 아날로그 회로에 의해 처리되므로 처리 속도가 빠르고, 지역적 처리 특성을 갖기 때문에 하드웨어 구현이 용이하다는 특징이 있다. 또한, 본 연구에서는 제안한 알고리즘의 핵심부분을 하드웨어로 구현하기 위해 셀룰라 비선형 네트워크(Celluar Nonlinear Neural Network)구조를 제안하였다. 제안한 구조와 알고리즘을 검증하기 위해 다양한 영상과 환경에 대한 시뮬레이션을 수행하여 결과를 제시하였다.
해저면에 착저된 물체를 탐지하는 문제는 다양한 분야에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 천해에서 평탄한 해저면에 물체가 놓여있는 경우 이것의 위치를 탐지하는 방법을 제안한다. 기존 방법으로는 사이드스캔소나를 사용하여 탐지영역내에서 영상을 얻고 영상신호처리 기술을 이용하여 원통을 인식하는 연구들이 수행되어 왔으나 이는 높은 주파수를 사용하기 때문에 탐지거리가 짧고 깨끗한 영상을 얻기 위한 탐지시간이 길다. 본 논문에서는 6~20KHz의 중주파수의 linear frequency modulated (LFM) signal을 사용하는 monostatic active sonar system을 사용하여 수심 100m 내외의 천해에서 연속적인 ping에 따른 received reflected signals 간의 모델링을 수행하여 이 모델링 error의 변화에 따라 착저된 물체의 유무를 결정짓게 된다. 이 방법은 해저면이 균일한 sediment로 구성되었다는 가정만을 기반하며, 추가적으로 sediment를 구성하는 종류에 대한 사전 정보가 필요없다는 장점이 있다. 탐지확률과 탐지거리 측면에서 제안된 방법의 가능성을 모의실험을 통하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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