• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.762-765
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• 2015

본 논문에서는 물체의 모양 정보를 나타내는 물체 표면의 법선 벡터 데이터와 컬러 영상으로부터, 강한 표현력을 갖도록 학습을 통해 특징을 추출하는 효과적인 물체 인식 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 물체 인식 시스템에서는 입력되는 깊이 영상을 물체 표면의 법선 벡터로 변환하여, 단순한 거리 측정치를 물체 인식에 유리한 표면 모양 정보로 활용하였을 뿐 아니라 센서 위치나 방향에 대한 의존성을 감소시켰다. 또한, 본 시스템에서는 실세계의 수많은 물체들의 고유한 특성들을 잘 표현해 줄 수 있도록, 다계층 학습을 통하여 특징을 추출하였다. 워싱턴 대학의 RGB-D 물체 데이터 집합을 이용하여 다양한 성능 분석 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제안하는 물체 인식 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.137-138
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• 2015

본 논문에서는 연속된 영상에서 다중해상도 에지정보의 차이를 이용하여 이동하는 물체를 탐지하고 계수하는 시스템을 제안한다. 연속적으로 입력되는 영상에 대하여 이산 웨이블릿 연산을 수행하여 다중해상도 에지를 추출하고, 인접한 프레임 사이의 다중해상도 에지 차이를 이용하여 이동물체를 추출한다. 가중치가 부여된 유클리디언 거리를 이용하여 물체를 추적한 다음, 칼만필터를 이용하여 물체 궤적의 위치 정보를 보정한다. 마지막으로, 관심영역에 대한 물체 궤적의 상대적인 위치를 고려하여 이동물체를 계수한다.

• 한국광학회지
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• 제27권2호
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• pp.67-72
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• 2016

영사식 무아레 토포그래피에서 실제 물체에 대한 측정오차를 줄이기 위해서는 물체높이에 따른 무늬차수의 변화율인 무늬 민감도에 대한 조사가 필수적이며, 또한 무늬 민감도를 활용을 하면 절대 차수 결정이 매우 편리하고 정확해진다. 영사기를 사용한 영사식 무아레 토포그래피에서 무늬차수를 결정하기 위한 변수는 광원의 위치와 물체의 위치, 격자주기이다. 이 변수들 중에서 광원의 위치를 횡축으로 움직이는 광원 횡축 이동법과 물체를 종축으로 움직인 물체 종축 이동법에 따른 무늬 민감도를 격자주기에 따라 서로 비교하고 이를 분석하였다. 그 결과 광원 횡축 이동법에서 광원과 상검출기 사이의 간격이 클수록 민감도가 높았으나, 물체 종축 이동법에서 물체와 결상렌즈 사이의 거리가 작을수록 민감도가 높았다. 그리고 두 방법에서 격자주기가 작을수록 민감도가 더 높았으며 변수 변화에 따른 무늬 민감도 변화량은 더 컸다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권6호
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• pp.707-714
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• 2002

본 연구에서는 능동카메라에서 취득된 영상에서 이동물체를 효율적으로 추적하기위한 실시간 Hausdorff 정합 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘은 이동물체의 윤곽선영상을모델로 사용하고, Hausdorff 거리를 모델과 영상사이의 동일성 판별을 위한 평가함수로 사용하였으며, 실시간 처리를 위하여 Hausdorff 거리를 고속으로 계산하기 위한 등가변환방법과 기존 탐색알고리즘의 탐색회수를 줄이고 성능을 개선할 수 있는 반 교차정합기법을 제안하였다. 실험영상에 대한 모의실험 결과 제안한 알고리즘은 이동물체의 위치를 정확히 탐색할 수 있으며, 실시간 처리가 가능하도록 처리시간을 단축시킬 수 있음을 입증하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.261-262
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• 2012

본 연구에서는 레저선박 및 소형선박을 위한 지능형 충돌방지 시스템에 대한 언급하고 있다. 이 시스템의 기능은 선박으로부터 이동 물체까지의 거리와 속도를 추정하고 해당 물체와의 충돌을 회피하기 위한 제어신호를 발생하는 것이다. 본 논문에서는 칼만필터를 이용하여 대상물체의 위치와 속도를 추정하는 방법에 대해 소개한다. 실제 실험단계에서는 레이저센서를 이용하여 대상물체의 거리를 계측하고 계측된 신호에 필터링을 적용하여 대상물의 위치와 속도를 검출하게 된다. 제안한 기법의 유용성을 검증하기 위해 물체의 위치 및 속도추정에 대한 시뮬레이션을 수행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.514-516
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• 2017

금속탐지 센서는 공항, 유물 탐지, 지뢰 탐지 등 여러 분야에서 유용하게 사용하고 있다. 하지만 기존의 금속 탐지기의 경우 탐지되어진 물체를 구분할 수 없어 사람이 직접 그 물체가 어떤 것인지 확인을 해야 한다. 만약 이 과정을 컴퓨터를 통해 처리할 수 있다면 물체가 무엇인지 확인하는 검사시간을 줄일 수 있으며, 인적자원의 낭비를 줄일 수 있다. 이 연구에서는 AMR 자기 스위치 센서를 이용하여 금속을 탐지하고, 데이터를 분석하여 탐지된 물체의 철의 함유량을 파악, 어떠한 물체인지 유추하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 금속 함유량이 다른 여러 물체의 데이터, 센서를 지나가는 속도에 다른 데이터, 센서와의 거리에 다른 데이터등을 측정하였고, 이를 통해 철의 함량을 구하기 위한 요소를 파악하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권5호
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• pp.78-87
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• 1999

3차원 물체 인식은 학습에 의해서 구성된 모델베이스를 이용하여 주어진 입력 영상에 존재하는 한 개 혹은 여러 개의 물체를 구별하는 과정이다. 본 논문에서는 입력 거리 정보를 받아들여 이 정보로부터 보이는 각 면에 대한 특징을 추출해낸 후 이 특징들을 입력 영상에 존재하는 물체를 묘사하는 특징으로 사용하여 이로부터 모델을 결정하는 방법을 제시한다. 영상 분할된 입력 물체는 그래프로 표현되는데, 물체 인식은 입력 물체의 그래프를 모델 베이스의 각 모델의 그래프와 정합하는 고정에서 얻어진다. 제한 조건은 만족시키는 정합을 수행하기 위하여 mean field annealing (MFA) 신경 회로망을 사용하였으며 가려진 물체 인식을 수행할 수 있는 정합을 위해 에너지 함수를 제안하였다. 제안한 알고리듬의 효용성을 입증하기 위하여 가려짐의 정도를 다르게 한 합성영상에 대해서 모의 실험을 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.94-96
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• 2004

에이전트의 '물체 따라가기'는 전통적으로 자동운전이나 가이드 등의 다양한 서비스를 제공할 수 있는 기본적인 기능이다. 여러 가지 물체가 있는 환경에서 '물체 따라가기'를 하기 위해서는 목적하는 대상이 어디에 있는지 찾을 수 있어야 하며, 실제 환경에는 사람이나 차와 같이 움직이는 물체들이 존재하기 때문에 다른 물체들을 피할 수 있어야 한다. 그런데 에이전트의 최적화된 피하기 행동은 장애물의 모양과 크기에 따라 다르게 생성될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 모양과 크기의 장애물이 있는 환경에서 최적의 피하기 행동을 생성하면서 물체를 추적하기 위해 반응형 에이전트의 행동선택을 강화학습 한다. 여기에서 정확하게 상태를 인식하기 위하여 상태를 추론하고 목표물과 일정거리를 유지하기 위해 베이지안 추론을 이용한다 베이지안 추론은 센서정보를 이용해 확률 테이블을 생성하고 가장 유력한 상황을 추론하는데 적합한 방법이고, 강화학습은 실시간으로 장애물 종류에 따른 상태에서 최적화된 행동을 생성하도록 평가함수를 제공하기 때문에 베이지안 추론과 강화학습의 결합모델로 장애물에 따른 최적의 피하기 행동을 생성할 수 있다. Webot을 이용한 시뮬레이션을 통하여 다양한 물체가 존재하는 환경에서 목적하는 대상을 따라가면서 이종의 움직이는 장애물을 최적화된 방법으로 피할 수 있음을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.232-237
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• 2020

본 논문에서는 자율주행 자동차에 물체를 인식하고 거리를 측정하는데 효율적인 센서 융합을 제안한다. 자율주행 자동차에 사용되는 대표적인 센서는 레이더, 라이다, 카메라이다. 이 중 라이다 센서는 차량 주변의 맵을 만드는 역할을 한다. 하지만 날씨 조건에 성능이 하락하고 센서의 가격이 매우 비싸다는 단점 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하고자 비교적 저렴하고 눈, 비, 안개에 지장 없는 레이더 센서로 거리를 측정하며 차량 주변을 관찰한다. 물체 인식률이 뛰어난 카메라 센서를 융합하여 물체 인식 및 거리를 측정한다. 융합된 영상은 IP서버를 통해 실시간으로 스마트폰에 전송되어 현재 차량의 상황을 내부, 외부에서 판단하는 자율주행 보조 시스템에 사용될 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권3호
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• pp.86-99
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• 2021

본 연구는 V2I통신을 이용하여 교차로 등의 사각지대로 인해 발생할 수 있는 충돌 사고를 예방하기 위한 충돌 방지체계를 제안한다. 교차로의 인프라에 위치한 Vision센서와 LiDAR센서가 물체를 인식하고 사고 위험이 있는 차량에게 경고함으로써 사고를 미연에 방지한다. 딥러닝 기반의 YOLOv4를 이용하여 교차로에 진입하는 물체를 인식하고 LiDAR 센서와의 Calibration을 통해 대상 물체와의 맨하탄 거리값을 이용하여 충돌 예상시간과 제동거리에 대한 가중치를 계산하고 안전거리를 확보한다. 차량-인프라간 통신은 ROS통신을 이용하였으며 충돌 경고 외에도 진입 물체의 Class, 거리, 진행속도 등의 다양한 정보를 차량에 전달함으로써 사고를 미연에 방지하고자 하였다.