본 논문은 높은 압력차의 유동모드 하에서의 정상전단거동을 고찰하였다. ER유체 조성에 사용된 비전도성 용매는 10cS의 점도를 갖는 트랜스포머 오일이 사용되었으며, 전도성 입자의 중량비를 20 wt%와 30 wt%로 조절하여 입자 중량비에 대한 영향을 고찰하였다. 두 가지로 조성된 수계 ER유체를 ERF 1과 ERF 2로 칭하였으며, 성능 비교를 위하여 외국의 우수하다고 알려진 비수계 ER유체인 ERF 3를 사용한 실험도 실시하였다. 높은 압력차의 유동모드를 발생시키기 위해, 양방향 유압 실린더를 이용하여 고압의 질소 가스로 작동되는 실험 장치를 자체 제작하였다. 전극 앞에 장착된 압력 센서를 통해 전극 양단의 압력차를 구하고, 실린더 로드에 부착된 변위센서로부터 측정한 피스톤 속도를 유량 계산의 기초 자료로 사용하였다. 유동모드에 대한 유체역학적 해석을 통해 유도된 수식을 인용했으며, 위의 기초 자료와 수식을 이용하여 유동모드형 응용 장치에 적용하기 위한 전단변형률에 대한 전단응력의 결과를 도출하였다.
This paper presents a multiple vehicle recognition algorithm based on radar and vision sensor fusion for lane change assistance. To determine whether the lane change is possible, it is necessary to recognize not only a primary vehicle which is located in-lane, but also other adjacent vehicles in the left and/or right lanes. With the given sensor configuration, two challenging problems are considered. One is that the guardrail detected by the front radar might be recognized as a left or right vehicle due to its genetic characteristics. This problem can be solved by a guardrail recognition algorithm based on motion and shape attributes. The other problem is that the recognition of rear vehicles in the left or right lanes might be wrong, especially on curved roads due to the low accuracy of the lateral position measured by rear radars, as well as due to a lack of knowledge of road curvature in the backward direction. In order to solve this problem, it is proposed that the road curvature measured by the front vision sensor is used to derive the road curvature toward the rear direction. Finally, the proposed algorithm for multiple vehicle recognition is validated via field test data on real roads.
Underwater robots generally show better performances for tasks than humans under certain underwater constraints such as. high pressure, limited light, etc. To properly diagnose in an underwater environment using remotely operated underwater vehicles, it is important to keep autonomously its own position and orientation in order to avoid additional control efforts. In this paper, we propose an efficient method to assist in the operation for the various disturbances of a remotely operated vehicle for the diagnosis of underwater structures. The conventional AHRS-based bearing estimation system did not work well due to incorrect measurements caused by the hard-iron effect when the robot is approaching a ferromagnetic structure. To overcome this drawback, we propose a sensor fusion algorithm with the camera and AHRS for estimating the pose of the ROV. However, the image information in the underwater environment is often unreliable and blurred by turbidity or suspended solids. Thus, we suggest an efficient method for fusing the vision sensor and the AHRS with a criterion which is the amount of blur in the image. To evaluate the amount of blur, we adopt two methods: one is the quantification of high frequency components using the power spectrum density analysis of 2D discrete Fourier transformed image, and the other is identifying the blur parameter based on cepstrum analysis. We evaluate the performance of the robustness of the visual odometry and blur estimation methods according to the change of light and distance. We verify that the blur estimation method based on cepstrum analysis shows a better performance through the experiments.
최근 휴대폰의 발전과 더불어 휴대폰 환경에 적합한 인터페이스에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 특히 사람에게 친숙한 손동작을 이용한 상호작용에 주목하여, 휴대폰 상에서 손동작을 이용한 비전 기반 인터페이스를 구현하였다. 사용자가 한손에 휴대폰을 들고 휴대폰의 카메라를 통해서 다른 손의 손바닥을 바라보면, 사용자의 손바닥 위에 가상 객체가 증강되고 사용자는 자신의 손과 손가락의 움직임을 통해서 가상 객체와 상호작용 할 수 있다. 구현된 인터페이스는 사람에게 친숙한 손동작을 기반으로 동작하기 때문에, 사용자는 별도의 훈련 과정 없이 친숙하게 사용가능하다. 또한, 추가적인 센서나 마커를 요구하지 않기 때문에, 사용자가 원하는 시간과 장소에서 자유롭게 가상 객체와 상호작용 할 수 있다. 일부 시간이 많이 걸리는 처리 과정을 휴대폰 환경에 적합하도록 최적화, 고속화함으로써, 구현된 인터페이스는 상용화된 휴대폰(Galaxy S2)에서 5 fps로 동작한다.
보행자의 수는 건물의 출입자 제어, 보행자 소통 관리, 지역 내 유동량 측정 등에 있어서 매우 중요하게 이용되는 정보이다. 그러나 기존의 사람 검출 및 계수 시스템은 겹침이나 그림자나 조명에 의한 부정확한 검출로 인하여 정확한 계수의 어려움이 있었다. 본 논문에서는 카메라로부터 영상을 입력받아 적응적으로 배경 영상을 생성하여 처리함으로써 조명의 변화나 그림자 영향을 최소화 하였다. 또한 Kalman 필터와 Mean-Shift 알고리즘을 이용하여 중복 계수를 방지하여 계수의 정확도를 높일 수 있었다. 실험 결과 95.4%의 계수 정확도를 나타내어 제안된 방법이 사람의 검출 및 계수에 효율적임을 증명하였다.
본 논문에서는 저가의 웹 카메라를 사용하여 영상을 입력받아 손 부분 영상을 추출한 후 동심원 추적 알고리즘을 사용하여 손가락 동작을 인식하는 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 인터페이스처럼 손에 별도의 센서를 부착하지 않음으로 신체에 불편함을 주지 않는다. 또한 저가인 웹 카메라를 사용해서 비용적인 측면에서 활용성을 증가 시켰다. 동심원 추적 알고리즘을 사용하여 펴진 손가락의 개수뿐 만아니라, 손가락 접힘 여부 정보를 효율적으로 추출할 수 있다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 사용하여, 손가락 동작을 평균 95.48%의 정확도로 인식할 수 있음을 확인했으며, 손을 사용한 HCI 및 원격 제어 명령어 입력수단으로 활용가능성을 확인하였다.
영상 기록을 남기는 장치들에서 신원을 파악할 수 있는 이미지를 확보할 때 입력 영상이 실물인지 사진인지를 구분하는 것은 중요한 문제이다. 단일 영상과 센서 등을 이용하여 단순하게 대상까지 거리만의 측정으로 구분하는 방법은 많은 약점을 가지고 있다. 따라서 본 논문은 스테레오 영상을 이용하여 관찰대상까지 거리뿐만 아니라, 얼굴영역의 깊이 지도를 만들어 입체감을 체크함으로써 단순 사진과 실물 얼굴을 구별하는 방법에 관한 것을 제안한다. 사진과 실물 얼굴을 촬영하고 여기에서 측정된 깊이지도 값을 이용하여 학습 알고리즘에 적용한다. 반복적인 학습을 통해 정확하게 실물과 사진을 구분하는 패턴을 찾았다. 제안한 알고리즘의 유용성은 실험으로 검증하였다.
최근 바이오 관련산업의 발전과 함께 바이오 장비 및 장치들에 대한 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. 특히 바이오 세포 조작관련 연구들이 많이 진행되어 오고 있다. 일반적으로 바이오 세포들에 대해 기계적인 엔드 이펙터들이 조작을 위해 접촉될 때 과도한 힘이 발생될 경우가 발생하며 이런 힘들에 의해 세포막이나 조직들이 피해를 입을 수 있다. 본 논문에서는 상기 문제들을 극복하기 위해 바이오 세포 조작을 위한 새로운 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 내장된 힘 센서를 이용하여 바이오 세포와 엔드 이펙터간의 발생 힘을 측정할 수 있다. 또한, 비전기술을 이용하여 엔드 이펙터의 피펫 팀을 바이오 세포막까지 정확하게 가이드 할 수 있다. 결과적으로 제안된 시스템은 바이오 세포에 피해를 주지 않고 안전하게 조작이 가능하다. 제안된 기술을 이용하여 실제 시작품을 제작하여 다양한 실험을 수행한 결과 향후 DNA 조작과 같은 바이오 세포 조작용 정밀 인젝션 시스템으로의 사용 가능성을 보여 주었다.
중소기업 제조공장의 스마트팩토리 수준이 현재에는 기초 수준으로 창고를 관리하기 위해 재고 입출입에 따른 정확한 재고량을 파악하는 시스템이 부족하다. 또한 근로자 수작업과 경험에 의한 생산방식으로 데이터 손실로 정확한 자재를 관리하기 어려운 상황이다. 이를 해결하기 위해 근로자의 재고 파악을 위한 수작업을 최소화하며 자동화를 향상시키기 위해 재고량 자동 수집을 진행한다. 본 논문에서는 IoT기반의 자율이동모듈을 이용한 스마트 창고관리 시스템으로 자율이동모듈이 창고를 이동하면서 재고 보관함의 데이터를 수집한다. 이는 해당 보관함의 자재들 파악하기 위해 카메라 모듈이 비전처리 방식 통해 재고보관함의 네임텍을 인지한다. 인지한 문자화 처리 결과가 일치할 때 센서에 의해 측정된 데이터가 서버로 전달되고 데이터를 처리하여 데이터베이스에 저장한다. 저장된 데이터는 관리자용 웹 기반 모니터링 환경에서 실시간 재고량을 파악할 수 있다. 이를 통해 수작업을 줄이고 자동화된 재고관리시스템의 효과를 기대한다.
본 논문에서는 무인 지상 차량의 (Unmanned Ground Vehicle, UGV)의 위치 추정을 위한 컴퓨터 비전 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 연속적으로 획득되는 360도 거리 정보(range data)와 디지털 수치모델(Digital Surface Model, 이하 DSM)의 3차원 등록(3-D registration) 방법에 기반하고 있다. 많은 수의 3차원 점군(point clouds) 정보를 가지고 있는 거리 정보의 연속적 3차원 등록은 상당한 수행 시간을 필요로 한다. 실시간 위치 추정을 위해 우리는 투영 기반의 등록 방법과 Uniform Arc Length Sampling(이하 UALS) 방법을 제안한다. UALS는 거리영상에서의 GSD(ground sample distance)를 균일하게 유지하면서 동시에 3차원 샘플 포인트의 수를 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 투영 기반 등록 기술은 3차원 대응점의 탐색 시간을 감소시킨다. 두 개의 실제 항법 경로를 이용한 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 검증하였다. 3차원 점군의 다양한 샘플링에 대하여 제안하는 기술의 속도 및 정합 성능을 기존 방법과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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