• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.24-25
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• 2017

최근 다양한 3차원 뎁스 센서의 등장은, 3차원 캐릭터가 사람의 움직임에 따라 실시간으로 애니메이션되도록 하였다. 하지만, 센서에 따라, 공간상의 뎁스를 얻는 방식이 다르며, 이 결과 캡처를 가능하는 센싱영역 또한 뎁스의 종류에 따라 많은 차이를 보여 왔다. 본 논문은 두 가지 방식의 멀티의 센서를 결합하여, 동시에 실시간으로 사용함으로서, 하나의 센서만을 사용했을 경우 얻을 수 없는 조인트에 대한 정보를 얻음으로서, 자세한 캐릭터에 대한 스켈레톤을 애니메이션 하는 방법을 제안한다.

• 자동차안전학회지
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• 제3권2호
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• pp.28-33
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• 2011

This paper presents driving path estimation algorithm for adaptive cruise control system and advanced emergency braking system using multi-sensor fusion. Through data collection, yaw rate filtering based road curvature and vision sensor road curvature characteristics are analyzed. Yaw rate filtering based road curvature and vision sensor road curvature are fused into the one curvature by weighting factor which are considering characteristics of each curvature data. The proposed driving path estimation algorithm has been investigated via simulation performed on a vehicle package Carsim and Matlab/Simulink. It has been shown via simulation that the proposed driving path estimation algorithm improves primary target detection rate.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1829_1830
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• 2009

본 논문은 로봇이 처한 환경의 실시간 상황 인식을 위한 지능형 센서 인터페이스를 연구 개발하여 다양한 환경에서의 안정되고 유연한 이족 보행 로봇의 동적 보행 제어를 수행하였다. 자이로 및 가속도 센서를 적용한 실험을 통하여 간단한 보상만으로도 로봇의 안정도가 확연히 개선되는 사실을 알 수 있었다. 미지의 외력이 가해져 로봇이 불안정한 상태가 계속될 때 상체의 기울기 보정이 무게중심을 보다 안정된 영역쪽으로 이동시켜 곧바로 균형을 잡아준다. 또한 압력센서를 이용한 ZMP 측정과 이를 통한 균형 제어 실험 결과 뛰어난 보행을 구현할 수 있었다. 불규칙적인 지면에서도 발바닥에 가해지는 압력 분포가 변화하는 것을 이용하여 ZMP가 항상 로봇의 발바닥 지지 영역 안으로 오도록 제어하였다. 이것을 통해 로봇은 경사면을 보행하거나 기울기가 변하는 바닥에서 쓰러지지 않고 안정한 상태를 유지하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.355-356
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• 2018

본 연구에서는 드론 기술을 응용한 부력조형물의 수평 및 수직 자세제어에 관한 연구를 수행 하였다. 기존의 공중부양 조형물은 헬륨 Gas를 이용한 애드벌룬이 대표적으로 로프를 이용한 단순한 공중부양 조형물이었다. 본 연구에서는 이러한 공중부양 조형물에 로프를 없애고 드론 기술을 응용한 프로펠러로 공중부양 조형물의 자세를 제어하는 방법을 연구하였다. 시스템 구성은 단일 제어기로서의 역할보다 시스템 구성요소로서의 역할이 매우 중요해지므로 조형물의 제어시스템, 다양한 센서등의 연동되어지는 전체의 제어기로 확장시켜 사용되는 퓨전 시스템의 방향으로 구성하였다. 부력조형물의 수평 및 수직제어를 위하여 사용된 센서는 2축의 자이로센서와 3축의 가속도센서를 사용하였다. 프로펠러와 연결된 BLDC모터를 효율적으로 제어하기 위한 알고리즘으로 PI 알고리즘을 이용하였다. 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화와 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 고성능 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최소화하고, 센싱 및 제어의 수행시간을 최소화하였다. 본 연구에서는 PI 알고리즘을 시스템에 적용하여 응답특성 실험을 행한 결과 시뮬레이션에 의한 응답 결과와 잘 일치하였으며 그 유용성이 검증하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.157-167
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• 2011

Although vehicles become more intelligent for convenience and safety of drivers, traffic accidents are increased more and more. Especially, car-to-car single rear impacts in the urban area are increased rapidly because of driver inattention. To prevent rear impacts in the urban area, commercial automobile vendor applies the low-speed short-distance collision warning system. This paper presents low-speed short-distance collision warning algorithm for the city driving by using sensor fusion of laser sensor and ultrasonic sensor. An experiment using embedded microprocessor in the driving track was used to demonstrate the feasibility of the collision warning algorithm.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제3권5호
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• pp.31-37
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• 1997

본 연구로부터 최종적으로 얻을 수 있는 성과는 비행중 표적 포착과 인식을 위한 실시간 표적 인식 및 추적 기법에 대한 기반 기술과 차세대 호밍 유도탄 개발을 위한 기반 기술 확보라 할 수 있다. 단계별로는 제 1단계에서 2차원 인식/추적 기법과 이의 실시간 구현을 위한 기초 소프트웨어 및 하드웨어에 관한 연구결과를 기반으로 하여, 2단계에서는 가리워짐이 있는 상황에서의 2차원 인식, 3차원 모델에 기반한 인식 및 추적, 센서 퓨전, 그리고 3단계에서는 인식과 추적의 통합, 인공지능의 기초 기술에 관한 결과를 얻을 수 있다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.661-662
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• 2008

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.184-186
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• 2005

본 논문은 시간 제약 조건을 갖는 컨텍스트(상황)에 대한 분산적 탐지 기법(PROCON)을 제안한다. 수집한 데이터를 베이스 스테이션으로 모아 컨텍스트의 발생 여부를 결정하는 기존의 중앙집중 기법과 달리 PROCON은 네트워크 내에서 능동적, 분산적 방식으로 센서 노드 간의 협업을 통하여 컨텍스트를 결정한다. 따라서, 컨텍스트의 발생여부 탐지와 이에 대한 대응(Actuation)이 베이스 스테이션에 독립적으로 네트워크 내에서 모두 이루어진다. 본 논문은 다양한 상황구성에 대한 시뮬레이션을 통해 PROCON의 분산 상황방식이 기존의 중앙집중 방식에 비해 상당한 에너지 절약과 서비스 신뢰성(reliability) 향상을 가져온다는 것을 보인다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.175-175
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• 2000

In this Paper we propose a navigation algorithm which can be used to estimate state vectors such as position and velocity for its motion control using multi-sensor output measurements. The output measurement we will use in estimating the state is a series of known multi-sensor asynchronous outputs with measurement noise. This paper investigates the Extended Kalman Filtering method to merge asynchronous heading, heading rate, velocity of DVL, and SSBL information to produce a single state vector. Different complexity of Kalman Filter, with biases and measurement noise, are investigated with theoretically data from KRISO's AUV. All levels of complexity of the Kalman Filters are shown to be much more close and smooth to real trajectories then the basic underwater acoustic navigation system comment)'used aboard underwater vehicle.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.186-186
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• 2022

과거에는 선박을 운용하기 위해서 많은 인원이 필요하였으나 최근 들어 선박 운용에 필요한 인원이 줄어들고 있으며, 더 나아가 자율적으로 운항하는 선박을 만들기 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 자율 운항 선박을 구성하는 여러 요소 중 인간의 시각을 대체하기 위한 자율 인지 시스템은 가장 선행되어야 하는 연구 분야 중 하나이다. RADAR (RAdio Detection And Ranging) 및 AIS (Automatic Identification System) 등의 전통적인 인지 센서를 활용한 연구가 진행 중이지만 사각지대나 탐지 주기 등의 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 다중 카메라 (광학, 열상, 파노라마)를 이용하여 전통적인 인지 센서의 한계를 보완하는 새로운 인지 시스템을 고안하였으며, 이를 기반으로 해상 장애물을 추적하여 동적 운동 정보를 얻었다. 먼저 실해역에서 수집한 이미지를 바탕으로 해상 장애물 탐지를 위한 데이터를 구성하고, 딥 러닝 기반의 탐지 모델을 학습시켰다. 탐지 모델을 이용하여 탐지한 결과는 직접 설계한 칼만 필터 기반의 적응형 추적 필터를 통과시켜 해상 장애물의운동 정보 (궤적, 속력, 방향)를 계산하는데 활용되었다. 또한 본 연구는 카메라를 센서로 활용했을 때의 한계를 보완하기 위하여 동 시간대에 다중 카메라에서 추적한 각각의 정보를 융합하였다. 그 결과 단일 카메라를 활용하는 경우, RADAR의 오차 범위 이내에 추적 결과가 수렴하는 양상을 보였으며, 다중 카메라를 활용하는 경우에는 단일 카메라보다 정확한 추적이 가능함을 확인하였다.