• Journal of the Speleological Society of Korea
• /
• no.81
• /
• pp.7-19
• /
• 2007

본 논문은 초음파센서와 적외선센서를 이용하여 그 신호를 받아 주 모터를 제어한 것으로, 센서를 이용한 선풍기의 풍향 및 풍속을 제어하였다. 풍향제어는 인체감지센서와 ATmega128, DC모터를 사용하였고, 기본적으로 WmAVR과 PonyProg를 사용하여 소스코딩 및 다운로딩을 하였으며, 모터 구동드라이버는 모터제어에 범용으로 쓰이는 L298 칩을 사용하였다. 풍속제어는 초음파센서와 ATmeBa16, DC모터를 사용하여 제작하였고, 풍향제어부와 마찬가지로 WinAVR과 PonyProg 및 L298 칩을 사용하여 소스코딩 및 다운로딩을 하였다. 풍향제어는 물체가 정면에 위치하면 회전을 멈추고, 좌우로 $100^{\circ}$ 반경이내에서 거리 1m내외의 물체를 감지하도록 설계하였다. 풍속제어는 물체까지의 거리를 최소 3cm 최대 3m 이내에서 물체를 감지하여 모터의 속도를 제어할 수 있도록 하였고, 모터속도는 DC모터를 PWM 방식으로 제어하여 속도를 조절하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.1215-1218
• /
• 2005

이동물체의 인식기능은 인간을 대신하여 수행하기위한 컴퓨터비젼 시스템이다. 공간적 의사결정지원시스템(SDSS: Spatial Decision Support Systems)을 이용한 이동물체의 위치를 인식하는 시스템은 실세계의 복잡하고 다양한 조건들을 만족시키는 대안들을 도출시키고 보다 객관적이고 과학적으로 평가받는 연구가 될것이다.본 연구에서는 거리 추정 데이터를 수집하여 공간적 의사결정을 이용하여 이동 물체의 위치를 인식하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.11a
• /
• pp.1721-1723
• /
• 2013

본 RFID를 지면과 목표물체에 설치하고 로봇은 리더기와 다양한 센서를 갖춤으로써 이동시 자기 위치를 파악하고 물체로부터도 고유정보를 얻을 수 있게 구성하였다. 초음파 센서 신호의 귀환시간을 활용하여 전방 물체의 거리를 추출하며 바닥의 RFID로부터 이미 획득한 자기 위치를 활용하여 물체의 절대 위치를 구한다. 이는 이동체를 중심으로한 실내의 경로지도를 작성하는 것이 가능하며, 실내의 구조 및 목표점을 포함한 전체적인 지도를 작성할 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
• /
• v.37 no.3
• /
• pp.79-87
• /
• 2000

In this paper, we propose a model based moving object tracking algorithm In dynamic scenes To adapt shape change of the moving object, the Hausdorff distance is applied as the measurement of similarity between model and image To reduce processing time, 2D logarithmic search method is applied for locate the position of moving object Experiments on a running vehicle and motorcycle, the result showed that the mean square error of real position and tracking result is 1150 and 1845; matching times are reduced average 1125times and 523 times than existing algorithm for vehicle image and motorcycle image, respectively It showed that the proposed algorithm could track the moving object accurately.

• Journal of IKEEE
• /
• v.22 no.4
• /
• pp.922-932
• /
• 2018

Radial distance sensors are widely used for surveying and autonomous navigation. It is necessary to train the operation principle of these sensors and how to apply them. Although commercialization of radial distance sensor continues to be cost-effective through lower performance, but it is still expensive for educational purposes. In this paper, we propose a distance sensor module with object tracking using radial array of low cost phototransistor which can be used for educational robot. The proposed method is able to detect the position of a fast moving object immediately by arranging the phototransistor in the range of 180 degrees and improve the sensing angle range and track the object by the sensor rotation using the servo motor. The scan speed of the proposed sensor is 50~200 times faster than the commercial distance sensor, thus it can be applied to a high performance educational mobile robot with 1ms control loop.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.329-332
• /
• 2015

야간에 자동차를 운행할 때 검정색 차량 같은 어두운 색상의 자동차는 운전자가 인지를 못하는 경우가 많고 안개가 짙게 낀 상황도 운전자의 시야가 좁아져 교통사고율이 급격하게 증가한다. 도로교통공단의 자료에 의하면 최근 5년(2009~2013) 동안 가해자의 안전거리 미확보로 인한 교통사고는 매년 감소하는 것으로 나타나지만, 안전운전 의무 불이행 다음으로 두 번째로 높은 사고 건수를 기록하고 있다. 이는 아직도 운전자의 시인성 저하에 대한 방안이 부족하기 때문이다. 시인성 저하를 위한 대책으로 BMW, AUDI, Benz 회사에서 적외선 카메라를 이용한 나이트 비젼이 있으나 거리감지기능이 없어 디스플레이를 계속 주시하면서 운행하여야 하므로 시야가 좁아져 다른 위험이 발생할 수 있다. 현재 시중에 제공되고 있는 적외선 나이트 비젼 카메라를 이용하였을 때 일반 시야보다 약 4배 정도의 거리를 인식할 수 있었고, 이러한 나이트 비젼의 장점을 활용하여 전면 차량과의 안전거리를 확보하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 제시하는 시스템은 시인성이 떨어지는 환경을 가정하여 설계하였고 나이트 비젼 카메라를 이용해 디스플레이로 출력하여 육안으로 구분할 수 없는 물체도 인지할 수 있어 헤드라이트를 켜고 운행할 때보다 안전한 운행을 할 수 있을 것으로 보인다. 하지만 디스플레이를 지속적으로 주시하며 운행할 경우 거리 감각이 떨어져 근접해 오는 물체와의 충돌 사고를 막기 힘들 것으로 보인다. 따라서 이러한 단점을 보안하기 위해 영상 데이터를 활용하여 앞 차량의 유무를 파악하고 차량이 있을 때 안전거리를 디스플레이에 표시함으로 앞 차량과의 거리를 유지하여 사고를 예방하여 안전 운행이 가능하도록 설계하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.19 no.3
• /
• pp.20-25
• /
• 2000

This paper proposes the method of surface classification and threshold value selection for surface classification of the three-dimensional object recognition. The processings of three-dimensional image processing system consist of three steps, i.e, acquisition of range data, feature extraction and matching process. This paper proposes the method of shape feature extraction from the acquired rage data in the entire three-dimensional image processing system. In order to achieve these goals, firstly, this article proposes the surface classification method by using the distribution characteristics of sign value from range values. Also pre-existing method which uses the K-curvature and K-curvature has limitation in the practical threshold value selection. To overcome this, this article proposes the selection of threshold value for surface classification. Finally, the effectiveness of this article is demonstrated by the several experiments.

• Journal of Advanced Navigation Technology
• /
• v.24 no.3
• /
• pp.192-197
• /
• 2020

Recently, the technologies related to autonomous drive has studying the goal for safe operation and prevent accidents of vehicles. There is radar and camera technologies has used to detect obstacles in these autonomous vehicle research. Now a day, the method for using LiDAR sensor has considering to detect nearby objects and accurately measure the separation distance in the autonomous navigation. It is calculates the distance by recognizing the time differences between the reflected beams and it allows precise distance measurements. But it also has the disadvantage that the recognition rate of object in the atmospheric environment can be reduced. In this paper, point cloud data by triangular functions and Line Regression model are used to implement measurement algorithm, that has improved detecting objects in real time and reduce the error of measuring separation distances based on improved reliability of raw data from LiDAR sensor. It has verified that the range of object detection errors can be improved by using the Python imaging library.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
• /
• v.18 no.4 s.119
• /
• pp.455-463
• /
• 2007

In this paper, it is proposed how to implement the object detection system which is able to apply to vehicular applications, unmanned facilities, automatic door and others with microwave. As the technology which detects an object with microwave is becoming more popular, it seems impossible to avoid mutual interference and jamming caused by limited frequency bandwidth. The system in this paper detects an object by correlating the code of TX and RX signals with the pseudo-random code having best quality in interference and jamming environment. In order to generate simulant doppler signal for detecting the distance of an fixed object where there is no doppler effect, the phase of TX signal is shifted continually. Also, the saturation of receiver was removed and the error of distance measurement was decreased by controlling the power of TX signal for getting constant RX signal. The proposed system detects a object which ranges from 0.5 m to 2.0 m and informs vocally whether there is the object within 1.0 m or not.

• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.7 no.3
• /
• pp.248-261
• /
• 2002

In this paper, we proposed a new 3-dimensional(3-D) object-tracking algorithm that can control a stereo camera using a variable window mask supported by which uses ,B-D information and an optical BPEJTC. Hence, three-dimensional information characteristics of a stereo vision system, distance information from the stereo camera to the tracking object. can be easily acquired through the elements of a stereo vision system. and with this information, we can extract an area of the tracking object by varying window masks. This extractive area of the tracking object is used as the next updated reference image. furthermore, by carrying out an optical BPEJTC between a reference image and a stereo input image the coordinates of the tracking objects location can be acquired, and with this value a 3-D object tracking can be accomplished through manipulation of the convergence angie and a pan/tilt of a stereo camera. From the experimental results, the proposed algorithm was found to be able to the execute 3-D object tracking by extracting the area of the target object from an input image that is independent of the background noise in the stereo input image. Moreover a possible implementation of a 3-D tele-working or an adaptive 3-D object tracker, using the proposed algorithm is suggested.