• 대한토목학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.2551-2562
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• 2013

2006년부터 국내에서는 운전자의 개입 없이 완전 자동화 방식으로 동작하는 지능형 굴삭 로봇을 개발하고 있다. 이러한 굴삭 로봇을 개발함에 있어 주변(로컬영역) 작업환경의 지형이나 이동 경로상의 장애물, 굴삭기에 접근하는 상차트럭 등의 객체를 정확하게 탐지하는 기술은 작업품질과 안전성 확보 측면에서 필수적으로 요구되는 핵심기술이다. 선진 외국에서는 토공 자동화 장비의 로컬영역 3차원 모델링을 위하여 광대역 3D 레이저 스캐너나 스테레오 비전 카메라와 같은 센서를 사용하여 주변 지형을 3차원으로 모델링하는 연구를 수행하였으나, 센싱 시스템 구축에 지나치게 높은 비용이 소요되거나 모델링 결과에 노이즈가 다수 발생하여 모델링 속도가 과다하게 소요되는 문제점이 있었다. 이 연구에서는 지능형 굴삭 로봇의 로컬영역 3차원 모델링을 위하여 현재까지 개발된 3차원 작업환경 모델링 센서의 기술 사양과 장단점을 분석하고, AHP 분석을 통하여 센서별 적용가능성을 분석한다. 또한 실제 토공사 작업현장의 현장실험을 통해 해당 센서의 3차원 모델링 품질과 정확성을 분석하고 지능형 굴삭 로봇의 로컬영역 3차원 모델링에 가장 적합한 센서 선정 및 현장 적용성을 검증하고자 한다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제47권2호
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• pp.68-76
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• 2010

최근 터치스크린 기술은 인간이 컴퓨터와 대화할 수 있는 주요 도구로서 급진적인 발전을 이루고 있다. 이 사용자 친화적인 인터페이스는 휴대폰에 이어 데스크탑, TV와 같은 대형스크린 시장까지 확산되어가고 있지만 기존의 저항막방식, 정전용량방식, 초음파방식 등은 기술 및 비용문제로 인하여 중 대형스크린에 적용하기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 적외선과 라인스캔 이미지센서를 이용하여 간단하고 저렴한 비용으로 중 대형스크린에 적용할 수 있는 광학 영상 터치스크린 솔루션을 소개하고 이 기술이 갖는 문제점과 해결방안을 제시한다. 멀티 포인트를 추출하기 위한 주요 알고리즘은 범용프로세서를 이용하여 구현 시 약 34ms(29fps)가 소요되었으며 이는 휴먼인터페이스 디바이스로 사용되기에는 불충분하였다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 신호처리 및 좌표추출연산을 위한 하드웨어를 설계하여 성능을 향상시키고 광학 영상 터치스크린이 갖는 문제점을 소프트웨어에서 효율적으로 처리할 수 있도록 하였다. 설계한 터치스크린 컨트롤러의 PSM(Power Saving Mode)은 1.8Wh의 적외선 소비에너지를 0.0072Wh 까지 개선하였으며 60인치 대형스크린에서 2개의 실제 좌표를 200fps 속도로 연산해낸다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권4호
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• pp.89-96
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• 2012

지능형 서비스 분야에 있어 3D맵은 유용하고 다양한 정보를 제공할 수 있다. 기존의 삼차원 공간에 대한 연구 방법들은 제공하는 데이터가 원초적이고 처리량이 방대하여 지능형 서비스의 실시간 처리에는 적절하지 못하다. 본 논문에서는 전방의 공간에 대하여 스테레오 정합 연산의 결과인 거리정보 이미지를 바탕으로 블록 기반의 맵을 구성하여 해당 공간의 다양한 정보를 제공할 수 있는 방안을 제안한다. 블록기반 3D맵은 객체율과 블록크기의 2개의 중요한 변수를 가진다. 객체율은 하나의 블록에서 공간대비 객체의 픽셀수의 비율로써 블록종류를 결정한다. 블록크기는 정육면체로 구성되는 개별 블록의 한 변의 픽셀수를 나타내며, 블록의 크기를 결정한다. 실험을 통하여 블록기반 3D맵은 기존의 거리정보 이미지에 비하여 노이즈와 데이터양을 효과적으로 감소시키는 것을 확인하였다. $320{\times}240$크기의 거리정보 이미지에 대하여 블록크기는 $40{\times}40$, 객체율은 30%에서 50%로 설정하였을 때 가장 정합율이 높은 블록기반 3D맵을 취득할 수 있음을 확인하였다. 블록기반 3D맵은 지능형 서비스분야에서 사용하기 용이하고 다양한 새로운 서비스를 도출할 수 있는 고부가가치를 갖는 정보를 제공할 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.636-644
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• 2014

본 논문에서는 스마트 홈 환경 내에서 웰니스 로봇의 이동을 위한 로봇의 사물인터넷 기반 지능형 자기위치인식 및 자세제어 방법을 제안한다. 먼저, 자기위치인식 방법은 스마트 홈, 홈 환경 내 위치하고 있는 물체, 홈 웰니스 로봇 간의 사물인터넷을 기반으로 하는 방법을 제안한다. 스마트 홈에 RF태그를 설치하고 환경 내 물체에 RF 리더를 내장하여 환경 내 물체의 절대좌표 정보를 획득하고, 물체와 홈 웰니스 로봇간 블루투스 통신을 이용하여 물체의 절대좌표 정보를 홈 웰니스 로봇에 제공한 후, 홈 웰니스 로봇에 장착되어 있는 스테레오 카메라를 통해서 물체를 기준으로 한 홈 웰니스 로봇의 상대 좌표를 알아내어 로봇의 스마트 홈 환경에서의 자기위치인식을 한다. 둘째로, 홈 웰니스 로봇의 물체 접근을 위한 비전센서 기반의 퍼지 자세 제어 방법을 제안한다. 홈 웰니스 로봇의 정면에 장착된 스테레오 카메라를 기준으로 물체까지의 깊이 정보를 추출하고 영상의 중앙을 기준으로 틀어진 각을 계산하여 물체와 홈 웰니스 로봇 정면과의 각도차를 알아낸다. 얻은 정보를 퍼지 순람표(Look-Up table)로 작성하여 물체에 접근하기 위한 홈 웰니스 로봇의 자세제어를 하도록 한다. 이렇게 제안한 각각의 자기위치인식 및 자세제어 방법의 성능은 실제 구축한 스마트 홈 환경과 웰니스 로봇을 가지고 실험하여 확인한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제46권2호
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• pp.61-71
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• 2009

본 논문에서는 가정용 게임에 적용 가능한 저가이면서 컴팩트한 모션캡쳐 시스템을 목표로 하고 있다. 현재 영화나 게임에 이용되는 모션캡쳐 시스템은 장비가 크고 상당히 고가이기 때문에 간단한 가정용 게임에는 적용하기 어렵다. 요즘 흔히 사용되는 USB CCD카메라를 이용한 모션캡쳐 게임은 속도가 느리고 2차원 인식만 하는 단점을 가지고 있다. 하지만 최근 연구에서 저가이면서 속도가 빠른 PSD센서를 이용하여 3차원 측정이 가능한 시스템을 구현할 수 있게 되었다. 2차원 측정이 가능한 PSD센서를 이용한 3차원 모션캡쳐 시스템에는 2개 이상의 PSD를 사용하는 스테레오 비전 기반의 PSD 모션캡쳐 시스템과 빛의 세기와 거리와의 관계를 이용하여 하나의 PSD만으로도 3차원 측정이 가능한 광량보정 기반의 단일 PSD 모션캡쳐 시스템 등이 소개되었다. 하지만 현재 개발된 두 시스템을 가정용 게임에 적용하기에는 다음과 같은 문제가 있다. 두 개 이상의 PSD 센서를 사용해야 하기 때문에 고가이고 복잡하다. 광량보정 기반의 단일 PSD 모션캡쳐 시스템의 경우에는 측정된 마커의 광량을 이용하여 거리를 계산하기 하기 때문에 거리측정을 위해 전방향으로 균일한 광량을 가지는 마커를 만들어야 하므로 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결한 새로운 접근방법을 소개하고자 한다. 일정한 거리에 떨어져 있는 두 개의 마커가 광학적 특성만 동일하다면 두 마커 사이의 상대적 광량차이를 이용하여 3차원 측정을 할 수 있다는 것이다. 결과적으로 저가이며, 빠르고, 컴팩트하고, 광각이며, 게임에도 적용가능한 단일 PSD 모션 캡쳐 시스템을 개발했다. 이 개발된 시스템이 애니메이션이나 영화, 게임에도 사용되어질 것으로 기대한다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.713-723
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• 2017

파노라마 영상은 카메라 시야각의 제한을 극복하여 넓은 시야를 가질 수 있으므로 컴퓨터 비전, 스테레오 카메라 등의 분야에서 효율적으로 연구되고 있다. 파노라마 영상을 생성하기 위해서는 왜곡이 생기는 광각 카메라를 사용하는 대신 다수의 일반 카메라로 촬영한 영상들을 스티칭 하는 것이 영상의 왜곡 현상을 줄일 수 있기에 많이 활용되어지고 있다. 영상 스티칭 기술은 여러 영상에서 추출한 특징점의 디스크립터를 생성하고, 특징점들 간의 유사도를 비교하여 영상들을 이어 붙여 큰 하나의 영상으로 만드는 것이다. 각각의 특징점은 수십 수백차원의 정보를 가지고 있고, 스티칭 할 영상이 많아질수록 데이터 처리 시간이 증가하게 된다. 특히, 하나의 객체에 대하여 다수의 불특정 카메라에 의해 촬영한 영상들을 기반으로 파노라마를 생성할 경우, 유사한 영상들에 대한 중복적 특징점 추출의 과정을 거치기에 그 처리 시간은 더욱 증가한다. 본 논문에서는 이와 같이, 하나의 객체 또는 환경에 대하여 불특정 다수의 카메라에서 획득한 영상을 기반으로 스티칭을 효율적으로 처리하기 위한 전처리 과정을 제안한다. 그 방법으로 카메라 센서 정보를 기반으로 영상들을 미리 그룹화 하여 한 번에 스티칭 할 영상의 수를 줄임으로써 데이터 처리 시간을 줄일 수 있다. 후에 계층적으로 스티칭 하여 하나의 큰 파노라마를 만든다. 본 논문에서 제안한 그룹핑 전처리를 통해 다수의 영상을 대상으로 한 스티칭 시간이 대폭 감소하는 것을 실험 결과를 통해 검증하였다.