• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제8권5호
• /
• pp.725-731
• /
• 2013

본 논문은 시뮬레이션을 통해 다수의 초음파 발신부로부터 순차적으로 발생되는 초음파를 공간 내에서 자유롭게 움직이는 여러개의 이동형 개체들에 각각 장착된 초음파 수신부가 수신하여 각 개체의 위치를 스스로 계산할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 적절한 위치에 고정 장착된 3개 이상의 초음파 발신부에 의해 정의되는 공간 내에서 움직이는 개체가 자신들의 위치를 스스로 추정 가능하게 하기 때문에 공간 내에 존재하는 개체 수에 제안을 받지 않는 다는 장점이 있다. 따라서 본 기술은 다 개체 시스템의 위치 제어 및 모션 포착 기술에 효과적으로 응용이 가능하다.

• 한국음향학회지
• /
• 제43권2호
• /
• pp.178-183
• /
• 2024

본 연구는 데이터 기반의 딥러닝 접근 방식을 통해 도달 방향 추정의 정확성과 정밀성의 개선을 통해 보다 강건하고 정확한 음원 위치 추적 기술을 제안한다. 본 연구에서는 도달시간 차 기반의 음원 위치 추적법을 개선함을 목적으로 하며, 이를 위해 상호상관함수로부터 정확하고 정밀한 시간 지연을 추정한다. 실제 마이크로폰으로부터 계측된 값은 많은 잡음이 혼입된 형태이므로, 따라서 실제 도달시간 차이를 정확히 추정하는 것이 여전히 이 분야의 한계로 남아있다. 또한, 마이크로폰으로 부터 실제 신호를 계측하는 과정에서 신호는 디지털화가 되며, 계측 시스템의 샘플링 주파수에 의해 측정 정밀도가 한정되는 양자화 오류를 수반한다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 접근법을 통해, 기존의 방법이 가지는 한계를 극복한다. 또한 본 연구에서는 획득된 상호상관함수로부터 시간 지연을 추정하는 원리를 분석하기 위해, 두 개 및 세 개의 마이크로폰으로 구성된 배열에 대한 검증을 수행한다. 마지막으로, 실험을 통해 본 방법의 실제 활용성을 검증한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제7권9호
• /
• pp.758-765
• /
• 2001

본 논문에서는 랜드마트 정보 없이 장해물의 위치 정도 지도만 주어졌을 때 스테레오 시작(stereo vision)을 가진 이동로봇이 관측위치와 조명의 변화에도 강인한 시각 특징을 랜드마크로써 추출하는 수법을 제안한다. 장해물의편평한 면사에서 보다 안쪽영역에 존재하는 특징이 관측위치의 변화에 영향을 덜 받기 때문에 안쪽 영역에 존재하는 수직선 세그먼트(vertical line segment) 특징을 랜드마크로 선택한다. 그러나 선택된 특징에서는 로봇의 이동과 관측이 오차에 의해 불확실성(uncertainty)이 포함되어 있기 때문에 추정해야만 한다. 이를 위해 영역기반 스테레오 정합과 특징기반 스테레오 정합법을 이용하여 정합된 특징을 선택하고 확장 칼만필터(Extended Kalman Filter)를 이용여 선택된 특징의 위치, 길이를 추정하여 랜드마크로써 등록한다. 실내 이동환경에서의 실험을 통해 제안된 수법의 유용성을 보인다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제13권5호
• /
• pp.35-49
• /
• 2014

본 논문에서는 레이저스캐너만으로 이루어진 감지 시스템을 이용하여 도로 위에 있는 객체의 위치를 추정하고 분류하는 알고리즘을 제안한다. 각각의 레이저 스캐너에서 획득한 데이터는 그리드 맵을 사용하여 데이터를 융합하였으며, 팽창 연산과 레이블링 방법을 사용하여 측정 오차를 보정하였다. 추출한 객체의 정보(길이, 폭)를 입력으로 사용한 퍼지방법을 통해 객체를 보행자, 자전거, 차량으로 분류하였으며, 이러한 방법은 레이저스캐너로만 이루어진 감지 시스템의 정확도를 증가시켰다. 또한 본 논문에서는 실제 도로 환경에서 몇 가지 시나리오를 설정하여 실험을 하였다. 실험을 통해 감지 시스템이 객체를 정확히 분류하는지, GPS-RTK 장비를 사용하여 획득한 위치 정보와 비교하여 객체의 위치 정보를 정확히 추정하는지 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.296-301
• /
• 2011

본 논문에서는 군집 로봇의 동시적 위치 추정 및 지도 작성 시스템을 제안하였다. 로봇은 실험환경에서 주변 환경을 인식하기 위해 초음파센서와 비젼 센서를 이용하였다. 실험환경을 3개의 영역으로 분할하였고, 로봇은 각 영역에서 초음파 센서로 주변 환경에 대한 거리 정보를 측정하였고, SURF 알고리즘을 이용하여 비젼 센서로부터 입력받은 영상과 landmark의 특징점을 정합하여 랜드마크를 인식하였다. 제안된 방법은 센서값들에 대한 오차에 민감하지 않고 실험환경에 비교적 정확한 지도를 작성함으로써 응용 가능성을 증명하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.70-77
• /
• 2015

본 논문은 수중 로봇 위치추정을 위하여 무향 칼만 필터 방법을 제안한다. 이 방법은 해저 지형 정보와 로봇으로부터 수심측정을 비교한다. 해저 수심 범위의 측정을 위해, DVL 센서를 이용한다. 일반적으로 DVL은 로봇의 속도 정보와 4개의 거리 데이터를 획득한다. 확장 칼만 필터는 지형 수심 범위 측정을 위해 자코비안을 유도하기가 가능하지 않기 때문에 지형정보를 이용한 방법에는 유용하지가 않는다. 파티클 필터는 자코비안을 필요로하지 않고, 비선형 및 비 가우시안 시스템에 좋은 해결책이지만 연산량이 많은 단점이 있다. 본 논문에서는 무향 칼만 필터와 파티클 필터의 위치추정 성능과 처리 속도를 비교한다. 수중 네비게이션에 사용되는 무향 칼만 필터 방법은 일부 있지만 해저 지형 정보를 이용한 방법은 극히 드물다. 특히, 제안된 방법은 수백개의 스캔 범위 데이터를 사용하지 않고 4개의 범위 데이터만을 이용한다. 본 논문에서는 4개의 거리 데이터를 가지고 해저 지형을 기반을 둔 위치추정을 위한 무향 칼만 필터 방법의 접근 가능성을 보인다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.507-512
• /
• 2015

거리 측정정보를 사용하는 무선위치추정시스템에서 추정기법으로 반복기법기반 근사해를 주로 많이 사용하고 있으나 지역최소문제 및 계산량을 고려해 대안으로 선형 닫힌 형태의 해가 연구되어 왔다. 그러나 각 닫힌 형태의 해는 별도의 특성을 가진 오차요인을 갖고 있으며 이 문제로 인해 그 사용이 제한되기도 한다. 본 논문에서는 대표적인 두 닫힌 형태의 해를 융합하여 각 해가 갖는 오차요인을 서로 상쇄시키는 기법을 제안한다. 두 해를 융합하기 위한 가중치를 각 오차요인이 갖는 오차 특성 기반 퍼지 기법으로 결정하는 방법을 사용한다. 제안된 기법의 성능은 시뮬레이션 기반으로 검증한다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제10권1호
• /
• pp.365-369
• /
• 2012

본 논문에서는 열차 선로 모니터링을 위한 열차의 위치 및 이동을 추정하는 비전 기반 기법을 제안한다. 퍼지 분류기를 이용하여 열차의 상태를 판별하며, 프레임 차와 배경 감산을 각각 열차의 움직임과 존재를 판결하기 위해서 사용하고, 퍼지 분류기의 언어 변수로 사용된다. 실험 결과에서 제안하는 기법은 열차의 위치와 움직임을 정확히 추정하는 것을 볼 수 있다. 그러므로 제안하는 기법은 군중 밀도를 추정하거나 안전 감시를 수행하는 열차 모니터링 시스템에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1679-1680
• /
• 2015

본 논문에서는 Depth 카메라를 이용하여 검지 끝을 인식하고 공간 터치 손 제스처를 인식하는 방법에 대해 제안한다. 제안된 방법은 손의 형태학적으로 엄지 끝을 추정하고 보정하는 방법을 제안하고, 추정된 검지와 엄지 끝의 위치를 이용해 마우스 이동, 클릭을 구현하여 문자 입력 시스템에 적용하였다. 제안된 방법을 실험하기 위하여 실제 디스플레이와 Depth 카메라를 하드웨어적으로 구성하고 마우스 기반 콘텐츠를 제작하여 이용하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2008년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.43-44
• /
• 2008

본 논문에서는 Weighted Cenrtoid Localization(WCL) 알고리즘을 적용하여, 고정 노드 (Anchors) 사이의 측정된 수신 신호 강도(RSSI)로 Zigbee 실내 위치 인식 시스템을 구현하였다. 센서 노드의 위치는 RSSI에 의해 선택된 가상 고정 노드에 WCL을 적용하여 결정한다. WCL에서 부여하는 가중치는 고정 노드와 RSSI 센서 노드 위치의 거리에 대한 함수이며, 고정 노드 간의 측정된 RSSI 값으로 구한다. 고정 노드 간의 RSSI로 가상 고정 노드를 이용한 WCL은 기존의 방식에서 사용되는 고정 노드의 수를 줄이고, 측정 대상의 위치 정확도를 측정된 RSSI 값만으로 추정한 위치보다 7.8% 향상되는 것을 확인 하였다.