• 대한임베디드공학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.227-232
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• 2007

인간과 상호작용하는 로봇의 경우, 자연스러운 움직임과 행동은 사람에게 친근감을 제공한다. 그러한 자연스러운 움직임과 행동의 기반이 되는 요소기술들 중 하나로 음원추적을 꼽을 수 있다. 본 논문에서는 3개의 마이크를 장착한 로봇에서의 시간지연기반 음원추적 시스템에 대해 소개한다. 개발된 음원추적 시스템을 지능형 서비스 로봇 WEVER-R2에 적용한 결과, 에러율 ${\pm}15$도 이내에서 93% 이상의 성공률을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.159-160
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• 2009

특정한 물체를 추적하는 방법에는 여러 가지가 있다. 사람의 경우 시각, 청각, 촉각, 미각 등의 여러가지 방법으로 물체를 추적하고 판단할 수 있는데 한 가지 방법 보다는 두 가지, 세 가지 방법을 동시에 사용하는 것이 물체를 추적하고 판단하는데 도움이 된다. 그러나 컴퓨터는 사용할 수 있는 정보가 제한적 이다. 물체를 추적하는데 있어서 영상데이터 만을 사용할 경우 물체가 가까이 있어 화면 전체를 차지할 경우 더 이상의 물체를 판단하기 힘들어 진다. 이러한 단점을 보완하기 위해 거리 센서를 부착함으로서 이동 로봇이 물체에 일정거리를 유지하면서 이동을 할 수 있도록 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.119-122
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• 2011

GPS 의 사용이 어렵거나 불가능한 실내 환경 등에서 사물이나 사람의 위치를 카메라가 추적할 수 있도록 하는 문제에 대해 많은 연구가 진행되고 있다. 이를 가능 하도록 하기 위해서는 작은 크기의 이동 장치와 센서 노드간 밀접한 통신이 필수이다. 본 연구에서는 무선 수신/송신 장치인 센서 노드를 이용하여 고정 된 수신-센서 노드와 이동 송신 노드를 이용하여 효율적이고 다수의 목표물을 추적할 수 있는 위치 추적 시스템을 설계하는 기법을 연구하고, 실제 알고리즘을 구성하였다. 그리고 휴대성을 높이고 위치 추적 알고리즘 계산을 효율적으로 할 수 있도록 알고리즘을 SoC(단일칩 시스템, System on Chip)로 설계하여 시스템의 확장성을 확보하는 방법을 제시하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.328-329
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• 2007

본 논문은 로봇과 같이 외부 음향잡음에 노출되어 있는 상황 하에서, 대면하고 있는 사람이 입술을 움직여 발성하는 경우에만 음성인식 기능이 수행되도록 하기 위한 방안의 일환으로, 입술움직임 영상을 보다 정확히 추적하기 위한 테스트 환경 구현에 관한 것이다. 음성구간 검출과정에서 입술움직임 영상 추적결과의 활용여부는 입술움직임을 얼마나 정확하게 추적할 수 있느냐에 달려있다. 이를 위해 영상 프레임율 동적 제어, 칼라/이진영상 변환, 순간 캡쳐, 녹화 및 재생기능을 구현함으로써, 다각적인 방향에서 입술움직임 영상 추적기능을 확인해 볼 수 있도록 하였다. 음성/영상기능을 연동시킨 결과 약 99.3%의 연동성공율을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권6호
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• pp.75-83
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• 2007

본 논문은 영상 기반의 사람의 자세 추정에 대하여 다룬다. 특히 사람이 걷는 동안 카메라는 사람의 측면을 관찰하고 있다고 가정한다. 사람의 자세 추정의 문제는 인간-컴퓨터 상호 작용이나 지능형 감시 시스템을 위해 연구가 되는 분야이며, 본 논문에서는 일반적인 보행 상황에서 감시 시스템 또는 위치 추적, 자세 인식에 응용할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 이 분야의 최근의 연구동향은 마코프 네트워크를 이용하여 신체 부분들의 위치나 움직임의 관계를 조건부 독립으로 가정하여 다루고 있다. 이러한 방법들의 경우 신체를 십여 개의 부분들로 모델링하고, 연결된 신체들의 관계를 고려하여 자세를 추정한다. 본 논문에서는 이러한 방법을 응용하여 모델을 단순화하고, 더 나아가 손쉽게 사람의 자세를 파악할 수 있는 방법을 제시한다. 이를 위해 신체 부분들이 독립적임을 가정하여 그 위치를 찾은 후에, 모션 캡쳐 데이터로부터 얻은 신체 부분들의 움직임 간의 관계를 고려하여 자세를 수정하여 주었다. 사람의 신체를 찾기 위해 edge matching을 이용하였으며, 그 과정에서 신체 부분의 edge 성분의 방향성을 강조하기 위해 Anisotropic Gaussian Filter를 사용하였다. 신체의 부분이 가려지는 경우, 모델의 silhouette을 이용하여 가려지는 부분에 대해 추가의 matching cost를 부여함으로써 occlusion 시에도 신체의 부분을 찾을 수 있도록 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.208-213
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• 2007

최근 가정용 로봇 연구가 활발히 진행됨에 따라, 가정과 같은 다이내믹한 환경에서 로봇이 목소리를 포함한 음원에 반응하고 그 위치를 정확히 찾아가는 것이 매우 중요해지고 있다. 인간이 목표물에 도달하기 위해 경로를 선택할 때, 그 목표물이 소리인 경우는 현재 위치에서 음원의 방향을 추적한다. 또한 그 목표물의 위치가 지도로 주워질 경우에는 현재 위치와 목표물의 절대적 방위를 기준으로 추적한다. 본 논문에서는 이처럼 사람이 다른 사람의 목소리를 듣고 반응하거나 어떤 방향으로 가고자할 때 소리가 나는 방향이나 지도를 통해 대략 자신만의 방위를 만드는 것에 착안하여, 지능형 모바일 로봇에 음원추적 장치와 전자나침반을 장착함으로써 음원의 방향 또는 절대 방위를 기준으로 목표물을 찾아가는 알고리즘을 제시하고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.284-285
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• 2013

Kinect를 통해 Color영상과 Depth영상을 받아온 후, 사람과 사람의 스켈레톤이 검출되도록 했다. 스켈레톤이 검출되면 머리 위치를 중심으로 얼굴 유효영역을 만들고, 효율적인 얼굴 검출로 사용자 인식이 가능하도록 했다. 스켈레톤 검출 및 추적을 통해, 4가지 감정에 대해 제스쳐를 정의했으며, 각 감정에 따른 제스쳐를 취했을 때 정의한 감정이 인식되는지 실험했다. 실험 결과, 제스쳐를 통한 감정 인식 성공률이 86~88% 나왔으며, 이 제스쳐 인식이 다른 감정인식 방법과 융합될 필요가 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (D)
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• pp.495-498
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• 2007

USN은 각종 센서를 이용하여 무선으로 정보를 수집할 수 있도록 구성한 네트워크를 말한다. 수백개의 센서네트워크 노드를 사람이 접근 불가능한 취약지구에 설치하여, 사람이 감시하는 것과 같은 기능을 제공한다. Agilla는 USN 환경에서 무선 센서 네트워크를 위하여 설계된 운영체제인 TinyOS에서 동작하는 에이전트 기반의 미들웨어이다. 모바일 에이전트로 구성된 Agilla는 노드 자신이 가지고 있는 상태정보를 근접한 노드들에게 보냄으로서 무선 네트워크 환경을 구성하고 있다. 본 논문에서는 Agilla 미들웨어를 이용하여 빌딩이나 호텔과 같은 큰 건축물의 화재를 감시하고 추적하는 무선 네트워크 환경 구축을 설계하였다. 기존의 화재 감시 시스템의 기능을 확장하여 화재 발생시 화재의 감시 기능 뿐만 아니라, 화재의 위치 추적, 소방을 위한 최선의 경로 제공 및 대피자들에게 최선의 대피 경로를 제공한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.19-20
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• 2016

비디오로부터 객체를 검출하기 위해서는 오프라인에서 미리 객체를 검출할 수 있는 분류기가 학습되어있어야 한다. 이러한 분류기는 훈련에 사용된 훈련 집합에 매우 의존적이어서, 다양한 환경의 비디오 영상에 모두 적용할 수 있는 분류기의 설계는 불가능하다. 또한 분류기의 학습을 위해서는 상당히 많은 수의 훈련 집합이 필요하므로, 이는 신뢰도 높은 분류기 학습을 위한 높은 비용을 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결 할 수 있는 온라인 학습 기반 사람 추적 방법을 제안한다. 실험 영상으로부터 적절하게 훈련 집합을 수집함으로써 해당 실험 영상에 최적화된 분류기의 학습이 가능하며, 다양한 환경의 영상에 적용적으로 설계될 수 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.279-283
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• 2007

움직이는 물체를 분류하는 것은 영상 감시 시스템에서 가장 중요한 분야 중의 하나이다. 사람과 자동차는 영상 감사 시스템에서 인식해야 하는 가장 중요한 물체의 종류이기 때문에 본 연구에서는 인식하는 물체의 종류를 이것들로 제한한다. 사용되는 특성으로는 물체의 움직임에서 추출되는 특성과 형태에서 추출되는 특성이 있다. 이 두 가지 특성들은 정지된 하나의 카메라로부터 입력된 영상에 나타나는 물체를 분류하기 위하여 사용된다. 움직임으로부터 추출되는 특성은 연결 성분 분석을 이용한 물체 추적과 밀접한 관련이 있다. 그리고 형태 기반 특성에 관한 학습은 종횡비(aspect ratio)와 4개의 윤곽선을 가지고 수행된다. 움직임 기반 특성과 종횡비는 물체를 사람과 자동차로 구분하는데 이용되고 각각의 종류를 더욱 세분화하기 위하여 4개의 윤곽선이 사용된다.