In this paper, we propose an indoor navigation system that can do walk safely to the destination for visually impaired persons. The proposed system analyzes images taken with the camera finds the ID of the marker to identify the absolute position of the pedestrian. Using the distance and angle obtained from IMU(Inertial Measurement Unit) accelerometer sensor and a gyro sensor, the system decides the relative position of a pedestrian for the previous position to determine the next direction. At the same time, we simplify a complex spatial structure in front of user by means of ultrasonic sensors and determine an avoidance direction by estimating the patterns. Then, it uses a few IR(Infrared Rays) sensors to detect stair. Our system offers position of visually impaired persons incorporating multiple sensors and helps users to arrive to destination safely.
We propose a new saliency map model for selecting an attended location in an arbitrary visual scene, which is one of the most important characteristics of human vision system. In selecting an attended location, an edge information can be considered as a feature basis to construct the saliency map. Edge filters are obtained from the independent component analysis(ICA) that is the best way to find independent edges in natural gray scenes. In order to reflect the non-uniform density in our retina, we use a multi-scaled pyramid input image instead of using an original input image. Computer simulation results show that the proposed saliency map model with multi-scale property successfully generates the plausible attended locations.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.11a
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pp.1028-1030
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2017
최근 스마트 기기에 대한 관심이 지속적으로 증가함에 따라 다양한 스마트 기기가 출시되고 그에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 스마트 기기에 탑재된 모션 센서에 관한 연구 대부분은 사용자의 움직임을 이용한 게임 연구에 치우쳐 있다. 본 논문은 사용자 모션의 시각화라는 접근을 통해 사용자의 모션을 직관적으로 볼 수 있도록 하였다. 안드로이드 기반 모바일 기기에 탑재되어 있는 모션 센서 중 방향 센서를 이용하여 사용자 모션에 대한 데이터를 수집하고 이를 시각화 알고리즘을 통해 시각화 한다. 시각화한 결과를 손 글씨 숫자 이미지의 대형 데이터베이스 기반 머신러닝을 활용하여 분석하고 사용자의 모션을 인식할 수 있다는 결과를 확인했다.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.28
no.6
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pp.1036-1043
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2022
This paper discusses about the development of a visual sensor that can be installed in an automatic mooring device to detect the berthing condition of a vessel. Despite controlling the ship's speed and confirming its location to prevent accidents while berthing a vessel, ship collision occurs at the pier every year, causing great economic and environmental damage. Therefore, it is important to develop a visual system that can quickly obtain the information on the speed and location of the vessel to ensure safety of the berthing vessel. In this study, a visual sensor was developed to observe a ship through an image while berthing, and to properly check the ship's status according to the surrounding environment. To obtain the adequacy of the visual sensor to be developed, the sensor characteristics were analyzed in terms of information provided from the existing sensors, that is, detection range, real-timeness, accuracy, and precision. Based on these analysis data, we developed a 3D visual module that can acquire information on objects in real time by conducting conceptual designs of LiDAR (Light Detection And Ranging) type 3D visual system, driving mechanism, and position and force controller for motion tilting system. Finally, performance evaluation of the control system and scan speed test were executed, and the effectiveness of the developed system was confirmed through experiments.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2013.01a
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pp.41-42
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2013
본 논문에서는 키넥트 센서에 의해 획득한 스켈레톤 정보를 이용하여 스노보드 동작을 시각화 할 수 있는 도구를 설계한다. 스노보드 동작에서 가장 기본이 되는 동작은 BBP(Balanced Body Position)자세로서 안정된 턴 동작을 위한 기본 기술이다. 키넥트 센서로 부터 획득한 좌표정보를 이용하여 발목, 무릎, 엉덩이 관절의 각도와 몸의 중심축을 추적하여 표준 자세와 비교분석한다. 본 연구결과는 향후 스노보드 턴 동작을 시각화하는 도구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Kim, Junsu;Park, Kyungwon;Lim, Taebum;Park, Gooman
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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fall
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pp.21-22
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2021
최근 AI(Artificial Intelligence)를 기반으로 정밀한 가스 성분 감지를 위한 후각지능(Olfactory intelligence) 기술에 연구가 활발히 진행 중이다. 후각지능 학습데이터는 다른 감지 방식의 가스 센서들이 동시에 적용되는 멀티모달리티의 특성을 지니며 또한, 공간상에 분포된 센서 배열을 통해 획득된 다차원의 시계열 특성을 지닌다. 따라서 대량의 다차원 데이터에 대한 정확한 이해와 분석을 위해서는 데이터를 전처리하고 시각화할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 후각지능 학습을 위한 다차원의 복잡한 가스 데이터의 시각화를 위해 잡음 등의 불필요한 값을 제거하고, 데이터가 일관성을 가지도록 하며, 데이터의 차원을 시각화 가능하도록 축소하기 위한 전처리 방법을 제시한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.159-160
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2022
본 논문에서는 최근 주요시설의 경계에 주로 사용되기 시작한 라이다 센서를 여러대 사용할때 보다 효율적으로 사용하기 위해서 통합된 3차원 좌표계에서 시각화하는 방법에 대해 설명한다. 주로 카메라 기반 CCTV의 경우 정확성은 높지만 시야각(Field of View)이 좁기 때문에 레이더(RADAR)센서와 같은 센서와 함께 혼용되는 경우가 많다. 레이더 센서의 데이터는 넓은 범위에 대한 감지를 할 수 있지만 노이즈가 많고 물체의 형상을 정확하게 측정하기 힘들다. 라이다(LiDAR) 센서는 레이져를 이용하여 멀고 넓은 범위를 정교하게 측정할 수 있다. 이러한 라이다 센서는 정교한 만큼 처리해야할 데이터의 양이 많으며, 다수의 센서를 이용하더라도 하나의 화면에서 처리하기 힘들다는 단점이 있다. 제안하는 논문은 여러개의 라이다 센서에서 측정한 데이터를 실시간에 하나의 좌표계로 통일하여 하나의 영상을 보일 수 있도록 통합 뷰잉 환경을 제공한다.
Hyung Mook Lee;Ju Hwan Park;Jin Hwi Kim;Seoung Woo Lee;Seong Jeon;Jun Won Choi;Se Jeong Heo;Sung Jin Kim
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.01a
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pp.133-136
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2023
많은 사람이 "다음 생에 성적 소수자나 이주민, 장애인으로 태어나고 싶니?"라는 질문을 받는다면 대부분 사람은 선뜻 "그렇다"라고 대답하기 어렵다. 그 근본적인 이유는 질문 속 사회적 약자들은 사회에서 다양한 불평등을 마주하고 있다는 의미일 것이다. 본 논문에서는 여러 소수자 중 시각장애인을 위한 보행 보조 기구를 제작하였다. 시각장애인들이 사용하는 지팡이는 지면의 장애물 파악에 도움은 되지만 공중에 떠 있는 장애물을 파악하고 피하기 어렵다. 이러한 단점을 보완하고자 라이다 센서를 이용하여 장애물 감지가 가능한 서비스를 시각장애인에게 제공한다. 라이다 센서는 레이저 광원을 방출하여 목표물에서 튕겨 되돌아오는 특성을 이용하여 사용자에게 전방에 장애물이 감지되면 시각장애인에게 TTS로 경고음을 제공한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2013.07a
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pp.69-72
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2013
본 논문은 TPSN 알고리즘의 시각 동기화 오차를 개선하기 위하여 Imote2 센서 노드의 클럭 드리프트 특성을 적용하는 개선된 TPSN 알고리즘을 제안한다. 클럭 드리프트의 원인은 주로 수정발진기에 기인한다. 본 연구에서는 온도 및 습도 등 환경 조건이 비슷할 경우에 드리프트가 크게 차이나지 않는다는 실험 결과에 따라 드리프트의 평균값을 구하고 이를 TPSN 동기화 오차 보정에 사용한다. 이때 적용되는 드리프트 특성 값은 센서 노드 설치 이전에 미리 측정하여야 한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 개선된 TPSN 알고리즘이 동기화 오차 개선에 효과적임을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.10a
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pp.264-267
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2009
기존의 자율형 휴머노이드 로봇 축구승부차기에서는 거리센서와 시각센서를 모두 이용한다. 본 논문에서는 시각센서만을 사용하는 사람과 유사한 승부차기 시스템을 제안한다. 이를 위하여 시각센서가 유연하게 움직일 수 있는 적합한 로봇의 조립 형태와 지능적 3차원 공간분석을 채용한다. 지식표현과 추론은 자체 개발한 지식처리 시스템인 NEO를 사용하였고, 그 NEO 시스템에 지능적 처리를 위한 영상처리 라이브러리인 OpenCV를 탑재한 시스템 VisionNEO를 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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