• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제20권1호
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• pp.8-15
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• 2023

With the recent trend of intelligence and automation of construction work, a double-blade road cutter is being developed that automatically enables cutting along the cutting line marked on the road using a vision system. The road cutter can recognize the cutting line through the camera and correct the driving route in real-time, and it detects the load of the cutting blade in real-time to control the driving speed in case of overload to protect workers and cutting blades. In this study, a vision system mounted on a double-blade road cutter was developed. A cutting route recognition technology was developed to stably recognize cutting lines displayed on non-uniform road surfaces, and performance was verified in similar environments. In addition, a vision sensor protection module was developed to prevent foreign substances (dust, water, etc.) generated during cutting from being attached to the camera.

• 한국항공우주학회지
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• 제38권3호
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• pp.236-242
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• 2010

위성항법시스템과 INS가 결합된 항법 시스템은 가용 위성이 없는 경우 항법 정보를 제공하지 못하는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 비전센서를 결합한 항법 시스템이 대안으로 사용되지만, 일반적으로 특징점만 사용하여 항법을 수행하므로 가관측성이 부족한 문제점이 존재한다. 이때 사전에 위치가 알려져 있는 랜드마크를 추가적으로 사용하면 특징점만 이용하는 경우에 비해 가관측성을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 추가적인 랜드마크를 사용하는 경우에 대하여, TOM/SOM 분석과 고유치 분석을 통해 가관측성 향상 정도를 분석하였다. 시뮬레이션 결과 특징점만 사용하는 경우 항상 가관측성이 부족하나 랜드마크를 사용하는 경우 2번째 갱신과정 이후에는 완전 가관측한 특성을 보였다. 따라서 랜드마크를 사용하면 가관측성이 향상되므로 전체 시스템 성능을 향상시킬수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.113-119
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• 2013

뇌졸중 및 척수 신경 손상으로 인해 재활에 대한 요구는 증대되고 있다. 재활 영역 중에서도 상지(上肢) 재활은 신경의 복잡도로 인해 매우 어렵고 시간이 많이 걸린다. 재활은 전문치료사가 시설에서 작업치료를 하는 것이 효과적이기는 하나, 접근성, 상시성, 자발성 등에 대한 문제와 함께 비용과 시간이 많이 소요되는 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 상지 재활 동작을 인식하기 위해 스테레오 비전 센서를 통해 취득한 3D 궤적정보에 대해 PCA, ICA, LDA, SVM의 패턴인식 알고리즘을 적용하여 인식정확도 및 실행시간을 구하고, 여러 패턴인식 알고리즘 중에서 어떤 알고리즘이 인식정확도 및 실행시간 측면에서 적용이 가능한지 제시한다. 실험결과, PCA, ICA는 인식정확도가 낮아 사용하기에 부적합하며 LDA, SVM은 인식정확도가 우수하여 상지 재활 동작 인식에 사용이 적합함을 보인다.

• 한국측량학회지
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• 제37권3호
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• pp.101-108
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• 2019

최근 컴퓨터 처리 속도의 향상과 영상 처리 기술의 발달로 인해 카메라에서 획득하는 정보를 기존의 GNSS(Global Navigation Satellite System), 추측 항법 기반의 측위 기술과 결합하여 안정적인 위치를 결정하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 기존 연구에서는 단안 카메라를 이용한 연구가 주로 수행되었으나 이 경우 관심 객체의 절대좌표가 구축이 되어 있어야 한다는 한계점이 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 스테레오 영상으로부터 삼각측량법을 적용하여 카메라와 관심 객체간 거리를 추정하는 비전 기반 측위 보조 알고리즘을 개발하고 성능 분석을 수행하였다. 또한, 추정된 거리와 카메라 영상 획득 간격을 이용해 상대적인 속도를 계산하고 이를 기존에 개발된 GNSS/이동체 내부 센서 기반 측위 알고리즘과 결합하여 통합 측위 알고리즘을 구현하였다. 실제 주행 자료를 기반으로 통합측위 알고리즘에 대한 성능을 분석한 결과 기존에 개발된 GNSS/이동체 내부 센서 기반 측위 알고리즘에 비해 속도 정보를 항법해 보정에 활용하였을 때 약 4%의 미미한 위치 정확도 향상 효과를 확인하였다. 이는 영상으로부터 추정된 속도 정보의 정밀도가 낮고, 터널 등을 지날 때는 영상으로부터 적절한 정보를 추출할 수 없다는 한계가 있어 이를 보완한 추가 연구가 필요하다고 판단된다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권1호
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• pp.65-70
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• 2023

본 논문에서는 비전 센서 기반 시스템의 차선 이탈과 신호등 오인식 등을 개선하기 위해 End to End 모델을 활용한 자율주행 시스템을 제안한다. End to End 학습은 다양한 환경 조건에 대해 확장을 할 수 있다. 비전 센서 기반 모형 자동차를 이용하여 주행 데이터를 수집한다. 수집한 데이터를 이용하여 기존의 데이터와 아웃레이어를 제거한 데이터로 구성한다. 입력 데이터인 카메라 이미지 데이터, 출력 데이터인 속도와 조향 데이터로 클래스를 구성하고 End to End 모델을 활용하여 데이터 학습을 수행하였다. 학습된 모델의 신뢰성을 확인했다. 모형 자동차에 학습한 End to End 모델을 적용하여 이미지 데이터로 조향각을 예측한다. 모형 자동차의 학습 결과, 아웃레이어를 제거한 모델이 기존 모델보다 향상된 것을 볼 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권6호
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• pp.114-123
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• 2023

컴퓨터 비전(Computer Vision: CV) 기술 발전으로 폐쇄회로 TV(Closed-Circuit television: CCTV)와 같은 영상 센서로 돌발상황을 검지하고 있다. 그러나 현재 이러한 기술은 대부분 고정식 영상 센서를 기반으로 한다. 따라서 고정식 장비의 영상 범위가 닿지 않는 음영지역의 돌발상황 검지에는 한계가 존재해왔다. 최근 엣지 컴퓨팅(Edge-computing) 기술의 발전으로 이동식 영상정보의 실시간 분석이 가능해졌다. 본 연구는 차량 내 설치된 이동식 영상 센서(dashboard camera 혹은 dash cam)에 컴퓨터 비전 기술을 도입하여 고속도로에서 실시간으로 돌발상황 검지 가능성에 대해 평가하는 것이 목적이다. 이를 위해 한국도로공사 순찰차량에 장착된 dash cam에서 수집된 4,388건의 스틸 프레임 데이터 기반으로 학습데이터를 구축하였으며, YOLO(You Only Look Once) 알고리즘을 활용하여 분석하였다. 분석 결과 객체 모두 예측 정밀도가 70% 이상으로 나타났고, 교통사고는 약 85%의 정밀도를 보였다. 또한 mAP(mean Average Precision)의 경우 0.769로 나타났고, 객체별 AP(Average Precision)를 보면 교통사고가 0.904로 가장 높게 나타났고, 낙하물이 0.629로 가장 낮게 나타났다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권3호
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• pp.39-49
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• 2006

본 논문에서는 비전 기술에 기반을 둔 손 모양 인식 시스템의 성능 향상을 위하여 강화학습에 의한 손 모양 인식 방법을 제안한다. 비전 센서에 기반을 둔 손 모양 인식은 손의 높은 자유도로 인한 자체 겹침 (self-occlusion) 현상과 관찰 방향 변화에 따른 입력 영상의 다양함으로 인식에 어려움이 따른다. 따라서 비전 기반 손 모양 인식의 경우, 카메라와 손 간의 상대적인 각도에 제한을 두거나 여러 대의 카메라를 배치하는 것이 일반적이다. 그러나 카메라와 손 간의 상대적 각도에 제한을 두는 경우에는 사용자의 움직임에 제약이 따르게 되며, 여러 대의 카메라를 사용할 경우에도 각 입력된 영상에 대한 인식 결과를 최종 인식 결과에 반영하는 방식에 대하여 추가적인 고려를 해야 한다. 본 논문에서는 비전 기반 손 모양 인식의 이러한 문제점을 개선하기 위하여 인식 과정에서 사용되는 특징을 손 구조적인 각도 정보와 손 윤곽선 정보로 나누고 강화학습을 통하여 각 특징간의 연관성을 정의하는 방식을 제안한다. 또한 제안된 방법을 세 대의 카메라를 이용한 손 모양 인식 시스템에 적용하여 유용성을 검증한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1821_1822
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• 2009

본 논문에서는 실내 GPS(indoor GPS) 센서와 전방향 비전센서(Omni-directional Mirror)를 융합하여 랜드 마크가 있는 환경에서 선형 위치 추정 알고리즘을 이용한 이동 로봇을 위한 위치 추정 시스템을 제안한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.139-144
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• 2016

본 논문에서는 차량정밀측위를 위한 센서융합 기술의 최근 동향에 대해 다룬다. GNSS 만으로는 자율주행에서 요구하는 정밀측위의 정확도 및 신뢰도를 만족시킬 수 없다. 본 논문에서는 GNSS와 주행계, 자이로스코프 등의 관성항법 센서를 결합하는 복합측위 기술을 소개한다. 또한 라이다 및 스테레오 비전에서 탐지된 랜드마크를 정밀지도에 수록된 정보와 매칭시키는 측위 기법의 최근 동향을 소개한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.105-106
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• 2015

무인 자율 자동차는 사람이 차량 제어에 개입할 수 있는 일반적인 '무인 자동차'와는 달리 센서, 메라와 같은 '장애물 인식장치'와 GPS모듈 과 같은 '자동 항법 장치'를 기반으로 조향, 변속, 가속, 브레이크를 도로환경에 맞춰 스스로 제어해 목적지까지 주행할 수 있는 차량을 의미한다. 따라서 무인 자율 주행 자동차에는 차량제어기술, 차선인식기술, 충돌 회피 기술 등이 필요 하며 이를 위해 각종 센서뿐만 아니라 센서 네트워크, 컴퓨터비전, 인공지능 등의 다양한 기술들이 접목되어야 한다. 본 논문은 소형 무인자동차의 제작을 통한 알고리즘과 그 평가에 대해서 나타낼 것이다.