본 논문에서는 RGB-D 입력 영상들로부터 3차원 공간을 움직이는 카메라의 실시간 포즈를 효과적으로 추적할 수 있는 시각 주행 거리측정기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시각 주행 거리 측정기에서는 컬러 영상과 깊이 영상의 풍부한 정보를 충분히 활용하면서도 실시간 계산량을 줄이기 위해, 특징 기반의 저밀도 주행 거리 계산 방법을 사용한다. 본 시스템에서는 보다 정확한 주행 거리 추정치를 얻기 위해, 카메라 이동 이전과 이동 이후의 영상에서 추출한 특징들을 정합한 뒤, 정합된 특징들에 대한 추가적인 정상 집합 정제 과정과 주행 거리 정제 작업을 반복한다. 또한, 정제 후 잔여 정상 집합의 크기가 충분치 않은 경우에도 잔여 정상 집합의 크기에 비례해 최종 주행 거리를 결정함으로써, 추적 성공률을 크게 향상시켰다. TUM 대학의 벤치마크 데이터 집합을 이용한 실험과 3차원 장면 복원 응용 시스템의 구현을 통해, 본 논문에서 제안하는 시각 주행 거리 측정 방법의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 3차원 공간에서 6자유도로 움직이는 카메라의 실시간 포즈를 추적하기 위해, RGB-D 입력 영상들로부터 카메라의 실시간 주행 거리를 효과적으로 계산할 수 있는 시각 주행 거리 측정기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시각 주행 거리 측정기에서는 컬러 영상과 깊이 영상의 풍부한 정보를 충분히 활용하면서도 실시간 계산량을 줄이기 위해, 특징점 위주의 저밀도 주행 거리 계산 방법을 사용한다. 또한, 본 시스템에서는 정확도 향상을 위해, 정합된 특징점들에 대한 추가적인 정상 집합정제 과정과 이들을 이용한 주행 거리 정제 작업을 반복하도록 설계하였다. TUM 대학의 벤치마크 데이터 집합을 이용하여 다양한 성능 분석 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제안하는 시각 주행 거리 측정기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
GPS(Global Positioning System)로 대표되는 위성항법시스템(GNSS: Global Navigation Satel lite System)은 우주공간의 위성을 이용하여 사용자에게 위치와 함께 시각 정보를 제공해 준다. 위성항법시스템은 항법 분야 뿐 아니라 측량, 측지를 비롯하여 정밀 시각동기 및 지각변동의 측정까지 다양한 분야에서 활용되고 있다. 항법분야에 있어서 위성항법시스템의 오차를 제거한 정밀한 위치 정보를 이용하여 이동체에 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 위성항법을 움직이는 이동체에 적용할 경우 주변 환경에 따라 위성항법 신호의 오차가 증가하여 급격한 위치 오차를 유발하므로 추가적인 센서 사용을 통하여 안전성을 향상시킬 필요가 있다. 이 논문에서는 위성항법 기반의 위치정보와 이동체에 부착되어 있는 센서 정보를 병렬적으로 사용하는 주행시스템을 구성하고 주행 시험을 수행하였다. 이동체에 부착되어 있는 센서 정보를 이용한 주행시스템의 경우 이동 거리를 측정할 수 있는 엔코더와 조향각을 측정할 수 있는 포텐셔미터 그리고 차량 모델을 이용하여 구성하였다. 시험 결과 위성항법기반의 위치 정보와 이동체의 센서 정보를 이용한 위치 오차의 차이는 0.4m 이내로 위성항법 신호에 급격한 오차가 들어오는 경우 이동체의 센서 정보를 이용하여 감지할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 시각장애인에게 큰 위험이 되는 주거 공간 내 위험 요소들을 감시하고, 경고를 알리는 "시각장애인 주거 공간 내 스마트 안전 시스템"을 제안한다. 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 정해진 시간 또는 음성 명령이 입력되면 이동로봇이 각 방을 자율주행으로 순회하며 위험 요소를 측정한다. 레이저 거리 센서를 활용한 단차 측정값, 열화상 카메라를 활용한 물웅덩이 위험도, 웹캠을 활용한 물체 변위 값을 측정하여 서버에 전송한다. 둘째, 각 방에 설치된 인체 감지 센서를 통해 사용자의 접근을 인식하고, 방에 들어가기 전 서버에 저장된 측정 데이터를 기반으로 스마트 스피커를 통해 위험 요소를 알린다. 셋째, 앱을 통해 관리자가 즉시 검사, 기록조회, 방 정보 수정 등을 이용하여 시스템을 관리한다.
LIDAR는 정밀 측정이 가능한 특성을 기반으로 정확한 정보 획득과 고해상도 3차원 영상 구현에 유리하기 때문에 사용자의 개입 없이 정확한 정보 획득과 판단이 요구되는 자율 주행 시스템에 필수적으로 적용되고 있다. 최근 LIDAR를 접목한 자율 주행 시스템이 인간의 생활권 안에서 활용되면서 시각안전 문제에 대한 해결과 함께 다양한 환경에서 정확한 장애물 인식을 통한 신뢰성 있는 판단이 요구되고 있다. 본 논문에서는 1550 nm 시각안전 광원을 활용한 Single-Shot LIDAR system (SSLs)을 구성하고 다양한 측정 환경, 반사 물질, 물질의 각도에 대한 LIDAR 신호 분석 방법과 결과를 보고한다. 실내, 주간, 야간의 환경에서 25 m 거리에 위치한 5% 알루미늄 반사판과 건물 벽을 활용하여 각 측정 환경에서 반사율이 다른 물질에 대한 신호를 분석하고, 다양한 각도를 갖는 실제 장애물을 고려하여 반사 물질의 각도 변화에 대한 신호 분석도 진행하였다. 이러한 신호 분석은 수신 정보의 신뢰도 판별을 위한 SNR과 거리 정보 정확성의 지표인 타이밍 지터를 활용하여 측정 환경 및 반사 조건과 LIDAR 신호 간의 상관관계 확인이 가능한 장점이 있다.
마이크로소프트에서 게임용 자연스러운 사용자 인터페이스를 위해 개발된 깊이 카메라인 키넥트 깊이 측정 센서는 컴퓨터 비전 분야에 있어 매우 유용한 도구이다. 키넥트의 깊이 측정 센서와 그 높은 프레임률로 인해, 본 논문에서는 키넥트 카메라를 사용해 거리 측정 시스템을 개발하였으며, 이를 이동 시 인간과 같이 사물을 감지하는데 주변 환경을 인지하기 위해 시각 시스템이 필요한 무인 차량에 시험하였다. 즉, 키넥트 깊이 측정 센서를 이용해 가시 범위 내 사물을 감지하고 사물에서 시각 센서의 거리 측정 시스템을 개선한다. 감지된 사물을 정밀하게 확인하여 실제 사물인지, 또는 픽셀 노즈(nose)인지 판단해 실제 사물이 아닌 픽셀을 무시함으로써 처리 시간을 줄인다. 이미지 처리를 위한 오픈 CV 라이브러리와 함께 깊이 분할 기법을 활용하여, 키넥트 카메라의 가시 범위 내 사물을 확인할 수 있으며, 해당 사물과 센서 사이의 거리를 측정할 수 있다. 시험 결과에 따르면 본 시스템은 저가 범위 센서인 키넥트 카메라가 장착된 자율주행차에 사용하여 감지된 사물로부터 측정 거리에 이르면 어플리케이션 방식에 따라 프로세스를 처리할 수 있는 것으로 나타났다.
전세계적으로 운전자의 주행시 차선변경이나 정지시 돌발적으로 지나가는 옆차선의 차량을 감시함으로서 교통사고발생율을 대폭 감소시킬 수 있기 때문에 많은 시스템들이 개발되고 있다. 그러나 대부분 비젼시스템과 연결되는 고정형 타입으로서 운전자의 시각을 지원해 주는 경우가 많았다. 본 연구에서는 회전형으로 제작되어 사용자가 원하는 대로 감시영역을 축소시키거나 확대시킬 수 있는 방식으로서 사각지대 감지를 위한 서보모터의 회전속도/각도와 초음파센서의 측정거리 및 LED의 ON-OFF 등 각종 파라미터를 조절함으로서 최적의 사양을 선정하였고 시험을 통해 그 타당성을 증명하였다.
시각장애인의 독립보행은 많은 위험 부담과 어려움을 안고 있다. 본 연구는 이러한 어려움을 해결하고자 사용자에게 GPS를 통해 목적지까지 안전한 경로로 안내하는 기능을 제공한다. 사물 인식 알고리즘을 통해 주행 시 필요한 장애물 판별과 신호등의 색상 등을 인식한다. 그리고 아두이노 초음파 센서를 활용하여 장애물과 사용자 간의 거리를 인식하고, 블루투스 모듈을 통해 측정한 값을 송신하여 구간별에 따라 사용자에게 경고음을 울린다. 더 나아가 AR 기능을 통해서 장애물을 입체적으로 강조하여 표시함으로써 저시력 장애인들이 장애물과 충돌하는 것을 예방한다.
자동차 창유리 틴팅암도 규제를 위한 도로교통법 개정이 상당기간 논란이 되고 있다. 이는 과도한 선팅이 안전에 위협을 준다는 가설에 기초한다. 그러나 일부 운전자들은 여전히 이를 불필요한 규제로 보는 시각도 상존한다. 한편, 틴팅차량(Window tinting)이 교통류에 미치는 영향을 직접적으로 자료를 취득하여 분석한 구체적인 실험연구는 전무하다. 본 연구는 시각을 달리하여 과도한 선팅차량이 후미차량에 영향을 끼쳐 용량저해 요인으로 작용할 수도 있다는 가설을 세우고 이를 분석하기 위한 자료수집 방법을 구상하고 실현하여 취득한 현장자료로 가설이 참임을 입증하기 위한 개연성을 확인하는 기초연구를 수행하였다. 틴팅차량 후미를 주행하는 차량의 미시적 운행자료를 정밀하게 측정하는 방안으로 본 연구는 RTK GPS 수신장치를 활용한 방법을 구상하였다. 미시적(Microscopic) 분석을 위해서 차량추종(Car-following) 상태인 세 차량의 상대적 측위 및 속도를 매 0.1초 마다 측정해내는 것을 목표로 설정하였다. 측정된 자료를 이용하여 통행속도, 차두시간(Time headway), 차두거리(Distance headway) 및 가속소음(Acceleration noise)을 분석하였다. 제한적인 현장실험이었으나 분석을 통해 선행차량의 틴팅 수준이 높아질수록 교통류의 불안정성이 높아지는 경향을 실측자료로 확인할 수 있었다. 제시된 RTK GPS 수신장치를 통한 현장자료 수집방법을 활용하여 다양한 도로교통 및 운전자를 고려한 확대연구는 향후 연구로 남긴다.
최근에 들어 이동하는 운송체의 외부에서 발생하는 소음의 위치를 판별하는 몇가지 방법들이 개발되었고, 운송체의 저소음화 설계과정에 적용되어 지고 있다. 빔형성법은 여러개의 마이크로폰으로부터 측정된 신호의 위상차를 이용하여 소음원의 위치를 판정하는 기법으로서 비교적 복잡한 환경하에서도 좋은 결과를 얻을 수 있는 기법으로 확인되고 있다. 본 연구에서는 빔형성법을 적용하여 승용차가 주행할 때 발생하는 소음원의 위치를 판별하는 연구를 수행하였다. 정지된 소음원의 경우와는 달리 이동하는 소음원의 경우는 도플러 효과에 의하여 측정된 신호가 변형되는데, 운송체의 움직이는 속도와 마이크로폰들과의 상대적 거리차를 이용하여 보정해주는 방법을 적용하였다. 움직이는 운송체에서 발생되는 소음원은 여러 가지로 분류될 수 있는데, 본 실험에서 수행된 조건하에서는 이중 타이어 소음과 엔진에서 발생하는 소음이 가장 큰 것으로 측정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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