본 연구의 목적은 실용적으로 사용될 수 있는 위치 인시 기반 관광 가이드 시스템을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 이를 위해 PDA를 사용하여 서울 중심부에 있는 덕수궁 관장을 위한 위치 인식 기반 관광 가이드 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 관광객들에게 현재 위치, 주변 정보 그리고 건물들의 자세한 설명 등과 함께 덕수궁을 가이드 한다. 또한 관광 가이드의 질을 높이기 위해 사용자 유형에 따른 맞춤형 가이드, 다중 언어 음성 가이드 등을 제공한다.
스마트폰의 보급과 위치 기반 서비스의 활성화로 스마트폰을 기반으로 하는 위치정보 서비스의 필요성과 중요성이 매우 중요해지고 있다. 그러나 기존의 방법들은 경제성이나 편의성, 정확도의 부족으로 실용화가 어려운 상황이며, 무선랜의 신호세기를 이용한 방법은 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 스마트폰의 음향신호와 블루투스 통신 방식을 이용한 상대위치 인식 기술에 대한 기술적 배경과 구현 기술 및 측정 결과에 대해 기술하였다. 이 기술은 저렴한 구현 비용의 단일 장치로 스마트폰의 정밀한 측위가 가능하며, 특히 실내에서의 위치기반 지능화 서비스에 적합하다.
유비쿼터스 홈 네트워크 환경에서 사용자는 한 장소에서 다른 장소로 이동하면서도 연속적인 서비스를 제공받길 원한다. 기존의 멀티미디어 스트리밍 서비스는 사용자를 인식하지 못하고 항상 새 세션 생성됨에 따라 사용자가 제공받던 멀티미디어를 이어서 보고자 할 때 프레임위치를 기억해 놓고 재설정 해주어야한다. 이에 본 연구에서는 위치인식시스템을 사용하여 사용자의 위치를 추적하고 사용자의 이동성을 지원하며 개인의 상황(기존에 제공받던 미디어를 이어 전송받기를 원하는지, 사용자의 위치, 사용자와 가까운 단말기 등)을 고려한 위치기반의 개인화된 멀티미디어 스트리밍 시스템을 제안하고 구현하였다.
사용자-객체 상호작용을 위해서는 영상 내 객체의 종류와 위치를 정확하게 파악하여 사용자가 객체에 관련된 행동을 취할 경우, 그에 맞는 상호작용을 수행해야 한다. 이러한 객체인식에 널리 사용되는 지역 불변 특징량 기반의 방법론은 복잡한 배경이나 균일 물체에 대하여 잘못된 매칭으로 인식률이 저하된다. 본고에서는 이를 해결하기 위해, 컬러와 깊이 근접도 기반 깊이 계층을 나누고, 복잡 배경으로부터 생기는 잘못된 특징점 대응을 최소화 하기 위해 각 깊이 계층과 인식 물체 영상간의 특징점 대응을 수행한다. 또한, 각 깊이 계층영역에서 색상 히스토그램 재투영으로 객체의 위치를 추정하고 추정 영역과 인식 물체 영상간의 생상 및 깊이 유사도를 판단한다. 최종적으로, 복잡 배경 효과를 최소화한 특징점 대응의 수, 색상 및 컬러 유사도를 고려하여 신뢰도를 측정하여 객체를 인식하게 되며, 이를 통해 복잡한 배경에서도 사용자와 객체간의 유연한 상호작용이 가능해진다.
공항은 다양한 시설들이 혼재되어 있는 복합 공간으로 원하는 장소로 이동하기 위해서는 지도나 표지판뿐만 아니라 유·무인 안내 서비스를 이용하는 것이 필수적이다. 그러나 이러한 시설 안내 서비스는 이용객의 대다수를 차지하는 비장애인을 기준으로 설계되어 있는 것이 대부분이며, 특히 청각장애인은 음성 언어인 한국어를 통한 의사소통이 어려워 이러한 안내 서비스의 사각 지대에 놓여있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 청각장애인을 대상으로 공항 내 시설 위치 안내 서비스를 제공하는 키오스크를 구현하기 위해 마커리스(makerless) 한국 수어 인식 기술을 적용하는 방법을 제안한다. 기존의 알고리즘들이 수어를 인식하기 위해 사용자의 신체에 마커(marker)를 부착하거나 사용에 제약이 있는 깊이, 자기장 센서 등을 활용한 데 반해, 특징점 기반의 인식 기술은 별도의 마커 없이 RGB 영상만을 활용하여 수어를 인식하기 때문에 사용자의 편의성을 극대화할 수 있는 방법이다. 영상 기반의 마커리스 수어 인식 기술을 위치 안내 키오스크에 적용함으로써 청각장애인이 다른 사람의 도움 없이 공항 시설을 쉽고 안전하게 이용할 수 있도록 지원할 수 있으며, 나아가 배리어프리 (barrier-free) 공항을 구현하는 데에 큰 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 외향 기반 접근법을 기반으로 한 로봇의 위치 추정 알고리즘을 제안한다. 로봇이 작업을 수행할 공간에서 강한 상관관계를 갖는 영상들을 취득하여 eigenspace로 투영 시킴으로써 주성분의 추출을 수행한다. 이 추출된 주성분은 신경 회로망을 이용해 eigenspace에서의 연속 외향 함수(continuous appearance function)로 나타낼 수 있다. 로봇의 위치 추정을 위해 새로운 영상이 주어지면 이것을 eigenspace로 투영 시킨 후 연속 외향 함수를 통해 로봇의 현재 위치를 추정한다. 최종적으로는, 영상안의 데이터에 칼만 필터를 적용함으로써 로봇의 정확한 위치와 영상으로 획득된 정보 사이의 오차를 이용하여 보다 정확한 이동 로봇의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 시각, 음향, 위치 정보를 포함하는 멀티모달 센서 입력 정보로부터 사용자가 위치한 장소의 환경 정보를 학습하고 기계학습 추론을 통해 장소를 인식하는 방법을 제안한다. 이 방법은 음영 지역에서의 정확도 감소나 추가 하드웨어 필요 등 기존 위치 정보 인식 방법이 가지는 제약을 극복 가능하고, 지도상의 단순 좌표 인식이 아닌 논리적 위치 정보 인식을 수행 가능하다는 점에서 해당 위치와 관련된 특정 정보를 활용하여 다양한 생활편의를 제공하는 위치 기반 서비스를 수행하는데 보다 효과적인 방법이 될 수 있다. 제안하는 방법에서는 스마트폰에 내장된 카메라, 마이크로폰, GPS 센서 모듈로부터 획득한 시각, 음향, 위치 정보로부터 특징 벡터들을 추출하여 학습한다. 이때 서로 다른 특성을 가진 특징 벡터들을 학습하기 위해 각각의 특징 벡터들을 서로 다른 분류기를 통해 학습한 후, 그 결과를 기반으로 최종적인 하나의 분류 결과를 얻어내는 앙상블 기법을 사용한다. 실험 결과에서는 각각의 데이터를 따로 학습하여 분류한 결과와 비교하여 높은 성능을 보였다. 또한 사용자 상황인지 기반 서비스의 성능 향상을 위한 방법으로서 제안하는 모델의 스마트폰 앱 구현을 통한 활용 가능성에 대해 논의한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권7호
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pp.647-654
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2016
수신된 신호세기강도(RSSI)를 이용한 가시광통신기반 실내위치인식은 다른 무선 통신 위치인식 기법에 비해 정확성이 높기 때문에 많이 연구되고 있다. 하지만 수신기의 기울기와 방위에 따라 RSSI가 변할 수 있기 때문에 동일한 위치에서 수신된 신호조차도 큰 오차가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 수신기의 기울기 변화에 의해 발생하는 오차를 감소시키기 위해 가우스-뉴턴(Gauss-Newton) 기법을 적용한 가시광통신기반 3차원 실내위치인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 시스템은 수신된 RSSI를 선형 최소자승기법(LSM)을 적용하여 수신기의 초기 위치를 선정함으로써 연산량을 줄이고 수신기의 방위각과 기울기의 변화에 의하여 획득된 RSSI를 포함하는 3차원 비선형 모델에 가우스-뉴턴 기법을 사용하여 정확도를 개선하였다. 제안한 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 16개의 LED 조명이 설치된 $6{\times}6{\times}3m^3$의 실내 공간에서 수신기의 기울기 및 방위각 변화에 따른 기존의 선형 LSM 기반 삼변측량기법과 제안한 방법에 대한 오차를 비교 및 분석하였다. 실험결과 제안한 알고리즘 위치 정확도가 기존의 선형 LSM 기반 삼변측량기법 대비 82.5% 개선되었다.
본 논문은 WLAN 환경에서 웨이블릿과 신경망을 사용한 실내 위치인식 방법을 제안한다. 제안한 방법의 기본적인 아이디어는 경제적이면서 효율적인 방법으로써 실내에 설치된 무선 AP들로부터 수신된 신호들의 수신세기로부터 비교적 정확하게 위치를 추정하는 연구이다. 일반적으로 무선 신호는 주위 환경 및 건물 구조적 요인에 의해 수신세기가 더해지거나 감해지는 현상이 발생함으로써 수신된 각 신호세기로부터 신호 잡음과 오류에 강인하고 시간과 주파수 도메인의 정보 표현이 가능하며 각 신호세기들간의 구별성을 갖는 특징값 획득이 필요하다. 제안 방법에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 수신된 신호로부터 중복 데이터와 잡음에 민감하게 반응하지 않는 특징값을 획득하고, 수신신호 전역 및 지역적 특징의 표현이 가능한 신경망을 사용하여 실내위치인식 방법은 제안한다. 실험 결과 실내위치 인식률이 94 % 이상 제시하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제36권4호
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pp.512-519
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2012
본 논문은 원형 링 패턴의 인식에 기반한 물체의 3차원 위치/자세 추정 시스템을 제안한다. 단일 비전 기반의 자세추정 문제를 다루기 위하여, 본 논문은 물체인식 과정의 단순화를 위한 원형 링 패턴의 설계방법을 기술한다. 또한, 본 논문은 2차원 투영공간에서 원형 링 패턴이 가지는 기하학적 변환관계를 적극 활용한 실내용 위치/자세 추정 절차를 상세히 설명한다. 제안된 방법은 쿼드로터형 비행체의 3차원 위치/자세 추정에 적용되며 정확도 및 정밀도 분석을 통해 평가된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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