본 연구에서는 로보트 시스템에게 인식기능을 부여하여 작업대상물의 위치와 방향이 임의적으로 변경되어도 사용자가 원하는 핸들링작업을 원활하게 수행할 수 있는 자동화시스템을 구현하는데 있다. 이를 위하여 작업대상물의 변화된 위치와 방향은 시각센서로서 검출하고, 화상처리과정에서 명도정보의 가변과 같은 주변여건의 변화때문에 발생하는 에지 추적 오차는 적절한 필터링 방법을 적용하여 최소화시켰다. 시각센서의 운용 프로그램은 인터럽트 기법으로 주변장치와 상호제어가 가능토록 구성하고, 시각센서에서 검출한 데이타는 아스키 포멧으로 로보트시스템에 전달되어 6자유도 매니플레이터의 툴 좌표계는 검출데이타와 비례하게 자동보성되어 작업대상물의 위치와 방향변화를 추종할 수 있도록 개발하였다. 본 연구에서 개발한 시스템 운용 알고리즘을 생산현장에 직접 적용한 결과 라인 밸런스의 향상과 산업재해방지를 위한 효과적이고 안정된 생산설비로써 운용될 수 있었다.
본 논문에서는 초음파센서와 버튼들로 구성된 초음파 단말기와 카메라 센서를 융합한 시각 장애인들을 위한 사물 감지 기술을 소개한다. 초음파 단말기의 초음파센서로 4m 이내의 사물을 감지하면 웹캠으로 사물을 촬영하고 얼굴검출과정을 통해 그 사물이 장애물인지 사람인지 구별한다. 검출결과를 음성으로 사용자에게 이어폰을 통하여 알려준다. 본 논문에서 개발된 기술을 통하여 시각장애인이 흰 지팡이와 같이 보조적으로 사용이 가능하며, 좀 더 보완한다면 흰 지팡이의 대체품으로 사용이 가능할 것이다. 검출 범위는 사용자가 착용 시 3m내에서 사람이나 사물인식 실험 결과 약 88%이상의 인식률을 나타내었다.
본 논문에서는 시각장애인들의 실외 보행 시 위험한 장애물을 탐지하여 진동으로 경고해주고, 필요에 따라 물체의 색상과 주변의 밝기를 음성으로 알려주는 SmartWand를 개발하였다. 이 기기는 시각장애인들이 널리 사용하는 흰지팡이에 쉽게 탈 부착할 수 있는 형대로 흰지팡이로 감지할 수 없는 사각기대의 장애물을 초음파로 탐지하여 경고해주며, 컬러센서와 조도센서를 이용하여 물체의 색상과 주변의 밝기를 음성으로 알려주는 기능을 가지고 있다 특히 본 논문에서는 SmartWand 1차 버전의 사용성 평가 결과를 토대로 실용성을 개선시켰으며, 가속도 센서를 통해 초음파 센서의 탐지 범위를 조정하여 시각장애인이 흰지팡이의 타법을 행할 때 진행방향에 놓인 장애물만을 탐지할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 시각 장애인들이 실외 보행 시 위험 요소로부터 보다 안전할 수 있도록 보행 보조기구를 구현하였다. 초음파 센서를 이용하여 장애물과의 거리가 전방 50cm 이내 및 전방 $52^{\circ}$ 이내 일 때 장애물 감지가 가능하며 조도 센서를 통해 25lux 이하가 되면 LED가 자동 점등되어 시각 장애인의 안전을 보장하고 주변 보행자들의 시야 확보에도 도움을 주는 시스템을 제작하였다. 색상 인식 센서는 감지 거리를 1cm로 하여 노란색의 인식률을 높이고 노란색을 감지하였을 때 진동이 울리도록 하였으며 평균 7.3m의 오차 범위를 가진 GPS를 활용하여 시각 장애인의 위치를 보호자가 확인할 수 있도록 하였다.
본 연구는 시각-관성 기반의 딥러닝 학습으로 자유분방하게 움직이는 드론의 주행기록을 정확하게 추정하는 것을 목표로 한다. 드론의 비행주행은 드론의 온보드 센서와 조정값을 이용하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 이 온보드 센서 데이터를 학습에 사용하여 비행주행의 위치추정을 실험하였다. 선행연구로써 DeepVO[1]룰 구현하여 KITTI[3] 데이터와 Midair[4] 데이터를 비교, 분석하였다. 3D 좌표면에서의 위치 추정에 선행연구 모델의 한계가 있음을 확인하고 IMU를 Feature로써 사용하였다. 본 모델은 FlowNet[2]을 모방한 CNN 네트워크로부터 Optical Flow Feature에 IMU 데이터를 더해 RNN으로 학습을 진행하였다. 본 연구를 통해 주행기록 예측을 다소 정확히 했다고 할 수 없지만, IMU Feature를 통해 주행기록의 예측이 가능함을 볼 수 있었다. 본 연구를 통해 시각-관성 분야에서 사람의 지식이나 조정이 들어가는 센서를 융합하는 기존의 방식에서 사람의 제어가 들어가지 않는 End-to-End 방식으로 인공지능을 학습했다. 또한, 시각과 관성 데이터를 통해 주행기록을 추정할 수 있었고 시각적으로 그래프를 그려 정답과 얼마나 차이 있는지 확인해보았다.
위험관리 시스템은 단 시간에 의사결정하기 위해 스트림 데이터를 실시간으로 분석 할 수 있어야 한다. 많은 데이터 분석 시스템은 CPU와 디스크 데이터베이스로 구성되어 있다. 하지만, cpu 기반 시스템은 스트림 데이터를 실시간으로 분석하는데 어려움이 있다. 스트림 데이터는 1ms부터 1시간, 1일까지 생성주기가 다양하다. 한 개의 센서가 생성하는 데이터는 작다. 하지만 수 만개의 센서가 생성하는 데이터는 매우 크다. 예를 들어 10만개 센서가 1초에 1GB 데이터를 생성한다면, CPU 기반 시스템은 이를 분석 할 수 없다. 이러한 이유로 실시간 스트림 데이터 분석 시스템은 빠른 처리 속도와 확장성이 필요하다. 본 논문에서는 GPU와 하이브리드 데이터베이스를 이용한 시각화 가속 기술을 제안한다. 제안한 기술을 평가하기 위해 우리는 지하 파이프라인에 설치된 센서와 트윗 데이터를 활용하여 실시간 릭 탐지 시각적 분석 시스템에 적용했다.
무선 센서 네트워크는 여러 노드들이 서로 간에 정보를 교환하고 유기적으로 협력하여 데이터 수집 및 처리를 수행하기 위한 시스템이다. 이러한 작업의 수행을 위해서는 명령 수행의 동기화 및 이벤트 발생순서 구분 등의 작업이 필요하고 이를 위해서는 모든 노드가 같은 시각 정보를 필요로 한다. 모든 노드가 같은 시각 정보를 가지기 위해서는 외부의 절대 시각을 참조하는 방법이 가장 정확하지만 무선 센서 네트워크에서 이를 적용하는 것이 어렵기 때문에 시각 동기화에 대한 다양한 연구가 진행되었다. 센서 네트워크에서 시각 동기화를 수행하게 되면 오차가 발생하게 되는데 이 오차를 최소화 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 여러 차례의 타임스탬프 정보 교환을 이용하여 최초의 네트워크 구성 시의 시각 동기화에서 발생하는 오차를 줄이는 방법을 제안한다. 노드 간의 통신에서 트래픽 과부하 등의 이유로 송신과 수신의 시간 지연 간에 큰 차이가 발생 할 경우 오차가 큰 시간 보정 값과 전송 지연 시간을 얻게 되는데 한차례의 타임스탬프 정보 교환 시에는 이를 찾아 낼 수 없다. 이에 여러 차례의 타임스탬프 정보 교환을 통하여 구한 전송 지연과 시간 보정 값 중 중앙값을 이용하여 시간 보정을 함으로서 서로 다른 송신과 수신시의 통신 지연으로 인한 오차를 배재하여 시각 동기화 시 발생할 수 있는 오차를 줄인다.
실내에서의 화재 등의 재난 상황에서는 비장애인과 장애인 모두 시야 확보가 어려워져 안전하게 대피하기 어려운 위험에 직면하게 된다. 본 논문에서는 시각정보 부재 시에 보행자의 다양한 장애물에 대한 회피 및 충돌상황 방지를 위한 안전 기술에 대한 연구를 수행하였다. 특히 주변의 다양한 위험 정보를 인지하기 어려운 시각 및 청각장애인들이 안전에 위협을 느낄 수 있는 복잡한 실내외 구조물과, 시시각각 변하는 주변의 장애물 환경에 대처하기 위하여 MCU를 활용한 보드에 진동 모터, 초음파, LED 센서를 장착하여 탈부착이 가능한 웨어러블(Wearable) 모듈을 제작하였다. 장애물 감지를 위한 센서부는 사용자의 상체부 전반에 장착되어 주변의 장애물들을 보다 넓은 범위로 인식하고 대처할 수 있으며, 이후 다양한 관제시스템에 활용 가능하도록 모듈과 사용자간의 인터넷 통신을 이용하여 실시간으로 시각 및 청각장애인들의 위험감지를 보호자에게 신속하게 알려줄 수 있는 시스템을 개발하여 그 가능성을 확인하였다.
최근 네트워크 및 정보통신 기술의 발달로 유비쿼터스(Ubiquitous) 환경이 구체화되면서 미래의 정보 기술 산업을 주도할 유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Network : USN)가 주목받고 있다. 이러한 USN기반의 서비스는 각종 센서들로부터 인식된 데이터를 수집하고 이를 가공하여 사용자가 이해하기 쉽게 USN 자원에 대한 정보를 전달해야 한다. 그러나 USN자원에 대한 정보를 사용자가 이해하기 쉽도록 웹 상에서 시각적으로 표현하기 위한 연구는 보이지 않고 있다. 본 논문에서는 USN 데이터를 크게 센싱데이터와 메타데이터로 분류하고 이를 효과적으로 표현할 수 있는 시각적 요소들을 제안하였다. 그리고 사용자 질의에 대한 응답을 분석하여 각 응답 유형에 따라 시각적 요소를 효과적으로 조합하여 사용자가 쉽게 인지할 수 있는 웹 페이지를 설계 및 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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