• 제목/요약/키워드: 블록 위치 추적 시스템

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BMA와 JTC를 이용한 스테레오 물체추적 (Stereo Object Tracking using BMA and JTC)

  • 고정환;이재수;이용선;김은수
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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    • pp.641-644
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    • 1999
  • 스테레오 물체 추적기는 좌. 우측 카메라의 스테레오 입력 영상에서 이동 물체의 주시각을 제어하면서 자동으로 추적 물체가 항상 영상의 중앙에 위치하도록 제어해야 한다. 본 논문에서는 복잡한 배경이 존재하고 카메라가 움직이는 경우 스테레오 물체 추적을 위한 방법으로 블록 정합 알고리즘(BMA)으로 추적 물체와 배경을 분리하고, JTC를 이용해 주시각 및 팬/틸트 제어 값을 구하여 좌, 우측 카메라를 제어하는 스테레오 자동 물체 추적 시스템을 제시하였다. 추적결과 배경잡음에 상관없이 적응적으로 작용하여 정확히 이동 물체의 위치를 스테레오로 추적할 수 있었다.

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모바일 기기에 적합한 인체 추적 및 전송 시스템 (Human Body Tracking And Transmission System Suitable for Mobile Devices)

  • 곽내정;송특섭
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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    • pp.437-439
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    • 2011
  • 본 논문에서는 카메라에서 입력되는 영상에서 객체의 특징 자동 추출하고 모바일 기기로 전송하여 인체의 움직임을 표현하는 시스템을 제안한다. 제안시스템은 연속된 입력영상에서 인체의 실루엣과 조인트를 자동추출하고 조인트를 추적함으로 객체를 추적한다. 추출된 특징은 객체의 각 연결점의 위치정보로 사용되며 특징을 중심으로 블록매칭 알고리즘을 적용하여 특징의 위치정보를 추적하고 모바일기기로 정보를 전송한다. 모바일 기기에서는 전송된 조인트 정보를 이용하여 인체의 움직임을 재현한다. 제안방법을 실험 동영상에 적용한 결과 인체의 실루엣과 조인트를 자동 검출하며 추출된 조인트로 인체의 매핑이 효율적으로 이루어졌다. 또한 조인트의 추적이 매핑된 인체에 반영되어 인체의 움직임도 적절히 표현되었다.

블록정합 알고리즘과 광 JTC를 이용한 스테레오 물체추적 시스템 (Stereo object Tracking System using Block Matching Algorithm and optical JTC)

  • 이재수;이용범;김은수
    • 한국통신학회논문지
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    • 제25권3B호
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    • pp.549-556
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    • 2000
  • 본 논문에서는 복잡한 배경하에서 카메라가 움직이는 경우 스트레오 물체 추적을 위한 새로운 접근 방법으로 블록 정합 알고리즘을 사용하여 추적 물체와 배경을 분리한 후, 광 JTC를 이용해 주시각 및 팬/틸트 제어 값을 동시에 구함으로써 좌, 우측 카메라를 제어할 수 있는 스트레오 물체 추적 시스템을 제시하였다. 배경이 존재하는 여러 종류의 영상 프레임에 대한 추적실험 결과 배경 잡음에 강건하고 적응적으로 이동 물체의 위치를 추적할 수 있었으며, 광 JTC 시스템을 이용함으로써 스테레오 자동 물체추적 시스템의 실시간적 구현의 가능성을 제시하였다.

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조선소 선박 블록 상.하차 판단 시스템 (Loading/Unloading Decision System of Ship Block in the Shipyard)

  • 박정호;이경희;진광자;오문균
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제47권6호
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    • pp.40-46
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    • 2010
  • 조선소에서 트랜스포터와 블록의 정확한 위치를 파악하는 일은 선박건조 생산 능력을 증가시키는 요소이지만, 현재는 관리자 및 숙련공의 판단에 의해 작업이 진행되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 조선소의 주요 이동객체인 트랜스포터 및 블록에 대한 실시간 위치 추적 시스템 구축에 대해 소개하고 그 시스템의 주요 기능 가운데 하나인 블록의 상차/하차 상태를 판단하는 방법을 제안하였다. 이 기능을 구현하기 위해 세 가지 센서가 사용되었다. 첫 번째는 대상 블록을 인식하기 위한 RFID 리더이고, 두 번째는 바닥에 매설된 태그를 인식하여 트랜스포터의 위치를 추적하기 위한 RFID 리더이며 또 하나는 물체 인식을 위한 초음파센서이다. 이를 이용하여 조선소 현장에서 두 차례에 걸쳐 시험이 실시되었고 1차 실험에서 나타난 오류를 수정한 후, 최종실험에서는 현장에 적용 가능한 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

블록기반의 MSE 알고리즘과 광 BPEJTC를 이용한 스테레오 물체 추적 시스템 (Stereo Object Tracking System using Block-based MSE Algorithm af Optical BPEJTC)

  • 고정환;이재수;김은수
    • 한국광학회:학술대회논문집
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    • 한국광학회 2001년도 제12회 정기총회 및 01년도 동계학술발표회
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    • pp.68-69
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    • 2001
  • 스테레오 물체 추적을 위해서는 추적 물체의 현재 위치를 추출하는 것이 선행 되어야한다. 입력된 좌측 영상과 이전 프레임에서 얻은 윈도우 마스크(window mask)의 기준 영상간에 식 (1)의 MSE 알고리즘을 적용하였다. 여기에서 윈도우 마스크의 기준 영상은 초기에만 추적을 원하는 물체를 마스크로 잡아(locking) 초기화 시켜 주면, 이후에는 스스로 계속 갱신(update)하게 된다. (중략)

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윤곽선 추적과 개선된 신경망을 이용한 운송 컨테이너 영상의 식별자 인식 (The Identifier Recognition from Shipping Container Image by Using Contour Tracking and Enhanced Neural Networks)

  • 이혜현;김광백
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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    • pp.235-239
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    • 2002
  • 운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다 된 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 추출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 개별 식별자를 추출한다. 컨테이너의 개별 식별자 인식은 ART1을 개선하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 적용한다. 실험 결과에서는 제안된 컨테이너 식별자 추출 린 인식 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 보인다.

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블록체인 프레임워크 기반 IoT 자산관리시스템 (Study IoT Asset Management System Based on Block-Chain Framework)

  • 강성원;김영철
    • 스마트미디어저널
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    • 제8권2호
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    • pp.94-98
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    • 2019
  • 본 논문에서는 관리자가 자신이 소유하고 있는 IoT 시스템을 관리할 수 있도록 하는 도구를 개발한다. 장비 에이전트는 오픈소스 블록체인 프레임워크 기반으로 구성해 데이터의 불변성을 보장하고, 장비에 연결된 AP에 대한 추적성을 확보하여 자산에 대한 위치를 파악할 수 있다. 관리자는 블록체인 장부에서 장비의 연결 내역을 추적할 수 있다. 추가로 네트워크 형성 과정 중 발생하는 ARP 프로토콜의 ARP 추가 요청에 대한 신뢰를 없애 ARP poisoning 공격을 방지할 수 있는 가능성에 대해 연구한다.

PDA 및 GPS를 이용한 옥외 작업장 블록 위치 추적 시스템 개발 (Prototype of Block Tracing System for Pre-Erection Area using PDA and GPS)

  • 신종계;이장현
    • 대한조선학회논문집
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    • 제43권1호
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    • pp.87-95
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    • 2006
  • There are hundreds of ship blocks which are under the block assembly, painting, and outfitting assembly works in the pre-erection shops of shipyard. Generally, each block is planned to be processed in a pre-erection shop according to the block type by the long-term production-scheduling before six months. However, many blocks can't be processed in the planned time and the planned shop since the before and after block-processing changes or delays the planned sequential works in pre-erection shops. Therefore, it is essential to monitor the current location of each block and work in process to cope with the changed situation of pre-erection shops. Present study integrates PDA, GPS, and CDMA not only to chase the location of each block but also to exchange the pre-erection work order and the work report between the production-scheduling server and the production managers in the pre-erection shops. This study shows a prototype for the block tracing and process monitoring in the pre-erection shops.

선체 블록 물류관리를 위한 위치추적 시스템 연구 (Study on the Positioning System for Logistics of Ship-block)

  • 이영호;이규찬;이길종;손영득
    • 대한조선학회 특별논문집
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    • 대한조선학회 2008년도 특별논문집
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    • pp.68-75
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    • 2008
  • This paper describes the design and implementation of a low cost inertial navigation system(INS) using an inertial measurement unit(IMU), a digital compass, GPS, and an embedded system. The system has been developed for a transporter that load and unload ship blocks in a shipbuilding yard. When the transporter would move from place to place, they would periodically pass under obstructions that would obscure the GPS signal. This increases the error when estimating the position. Thus the INS has been used to improve position accuracy. INS is also capable of providing continuous estimates of the transporter's position and orientation. Even though IMU is typically very expensive, this INS is made of "low cost" components and the indirect Kalman filtering algorithm.

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퍼지 추론과 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 이용한 컨테이너 식별자 인식

  • 주이환;김재용;김광백
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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    • pp.195-202
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    • 2004
  • 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 변형될 수 있기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화 한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자의 인식은 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크는 퍼지 C-Means 알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었고 기존의 퍼지 RBF 네트워크 보다 제안된 퍼지 RBF 네트워크가 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 우수함을 확인하였다.

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