본 논문에서는 비전 기반 구륜이동로봇이 복도를 주행하기 위해 필요한 벽면으로부터의 거리와 방향각을 신경망을 이용하여 추정하는 알고리즘에 대해 기술하였다. 복도에 설치된 조명을 표식으로 사용하였고, 구륜이동로봇의 위치와 각도에 따라 조명들의 배열선과 정의된 소멸점의 위치는 다르게 된다. 따라서 조명의 배열선과 소멸점의 위치에 관한 두개의 평면을 구성하였다. 조명의 배열선과 소멸점의 위치는 간단한 영상처리 알고리즘을 통하여 획득하였다. 기지의 위치와 각도에서의 조명의 배열선과 소멸점의 위치에 대한 데이터를 획득하였다. 획득된 데이터를 이용하여 신경망을 구성하고 학습시켰다. 학습을 통해 수정된 신경망을 이용하여 실제 주행에 적용하였다.
최근 무선인터넷 기술의 발달과 응용의 확산으로 인하여 위치정보를 이용한 위치기반 서비스 형태는 매우 다양해지고 있으며, 국내외 시장에서 급속히 확산되고 있다. 위치기반 서비스의 기본적인 정보인 위치정보는 이동체 데이터로 관리되며, 현재까지 다양한 방법의 이동체 데이터 관리방법이 제시되고 있다. 위치기반 서비스 중 특정지역에 진입하거나 벗어날 경우에 자동으로 정보를 제공하는 위치기반 경보 서비스는 현재 주요한 위치기반 서비스 중의 하나로서 주목을 받고 있다. 위치기반 경보서비스를 제공하기 위해서는 대상이 되는 이동체의 위치정보를 주기적으로 획득해야 한다. 이러한 방법은 이동성을 가지는 수많은 이동체의 위치정보를 지속적으로 획득해야 하며 이는 심각한 시스템 부하를 초래할 수 있다. 현재까지 연구되고 있는 이동체를 위한 위치획득방법은 모바일 사용자들이 동적이고 불규칙적인 이동속도 및 이동패턴을 보일 때 만족스러운 성능을 보여주지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 위치기반 경보서비스를 제공하기 위해 대용량의 위치정보를 획득함에 있어서, 이동 체외 이동패턴을 이용하여 불필요한 위치정보 획득회수를 줄임으로써 시스템의 부하를 줄이는 효율적인 이동체 획득방법을 제안하였다. 또한 기존의 이동체 획득방법들과의 성능 비교를 통하여 본 논문에서 제안한 이동체 획득방법의 성능이 우수함을 알 수 있었다.
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.
실시간 공중자료획득 시스템은 긴급상황에서 실시간으로 공간정보를 생성하기 위해 빠른 매핑을 수행하는 시스템이다. 이 시스템은 GPS/INS 통합 알고리즘에서 제공한 위치 및 자세를 사용하여 무기준점 방식의 AT(aerial truangulation)을 수행한다. 따라서 순차적으로 AT을 통한 조정된 위치 및 자세를 얻을 수 있다면, 이를 칼만필터의 측정치로 하여 위치 및 자세를 보정할 수 있다. 이에 본 연구는 무인항공기 기반의 항공시스템을 기준으로 GPS/IMS Image 시뮬레이션 데이터를 생성하였다. 생성된 시뮬레이션 데이터를 이용하여 GPS/INS 통합 알고리즘을 통한 AT 수행결과와 AT을 통해 조정된 위치 및 자세를 이용하여 GPS/INS 위치 및 자세를 보정하는 GPS/INS/AT 통합 알고리즘에 의해 계산된 AT의 결과를 산출하여 비교하였다. 비교분석 결과, GPS/INS/AT 통합 알고리즘으로 AT를 수행한 결과가 GPS/INS를 이용한 AT를 수행한 결과보다 정확성이 높은 것을 확인하였다. 그러나 항체가 회전을 할 경우에는 위치 오차가 GPS/INS로 부터의 위치오차보다 높게 나오는 경향을 보였으며, 추후 분석이 필요할 것이라고 사료된다.
선박의 항해 도중 GPS 위성을 이용하여 위치를 추정하는 방법이 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 재밍으로 인하여 항해 중에 간헐적인 GPS 신호의 획득은 가능하나 지속적인 신호 추적이 불가하여 GPS 위성의 코드 위상 측정치만 얻을 수 있는 상황을 가정하였다. 동 시간대의 기준국에서 수신한 항법 메시지와 신호 획득 과정에서 측정된 코드 위상 만을 이용하여 GPS C/A 코드의 반복 횟수를 정확히 추정하고 대략적인 위치 해를 계산하는 알고리즘을 개발하였다.
본 논문에서는 RGB-D 카메라를 이용하여 획득한 다중 사용자의 정보를 기반으로 대상을 구분 및 추적하는 기법을 제안한다. RGB-D 카메라를 통해 획득한 3차원 정보와 색상 정보를 획득하여 각 사용자에 대한 정보를 저장한다. 전체 영상에서 획득한 각 사용자의 위치와 외형에 대한 정보를 통해 현재 프레임과 이전 프레임에서의 사용자간 유사도를 계산하여 전체 영상에서의 사용자 구분 및 위치 추적 알고리즘을 제안한다.
본 논문은 초고속 비행체의 특정 위치에 정압력을 측정하여 속도, 받음각 등 유동 데이터를 효과적으로 획득할 수 있는 유동 데이터 획득 및 처리 알고리즘에 대해 제시하였다. 기존의 공기 유동데이터 획득시스템과는 다르게 센서 여유(redundancy) 및 오류 검출 기능을 지니고 있으며 전산유동해석(CFD)을 통해 미리 획득한 데이터를 적용한 알고리즘을 적용하였다. 상용 프로그램인 매트랩 및 시뮬링크를 사용하여 알고리즘에 대해 검증하였다.
본 논문은 유리의 결함 검사를 위한 알고리즘을 제안한다. 기포 측정에 대한 정의와 기포의 형상을 측정하는 알고리즘을 제시하고, 비젼 시스템을 이용한 검사자동화 시스템에 적용하여 테스트를 하였다. 기포 형상에는 두가지 타입으로 원형 타입과 긴형상 타입으로 구분되며, 이 두가지 타입에 따라 측정 결과 표시 방법이 다르다. 이미지 획득 및 전저리에서는 ccd 카메라를 사용하여 획득한 영상과 결함을 찾기 위해 영상을 이진화를 했으며, 얻어진 이진영상은 chain code 알고리즘을 통해 결함의 면적, 둘레 길이 및 위치등의 정보를 추출한다. 실제 물리적 크기를 정확히 얻기 위해 카메라의 보정을 했다. 광학계의 심도에 비하여 패널의 두께가 두껍기 때문에 하나의 영상으로는 기포의 양질의 영상획득이 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 높이를 변화시켜가며 획득한 영상으로 불량형상을 찾아내고, 측정하기 적합한 영상을 획득하는 화상처리 알고리즘도 제안한다. 조명은 기존에 사용한 백라이트 명시야 조명을 사용하였다. 시스템의 결함 검출율은 거의 90%이상의 성능을 나타내고 있다.
본 논문에서는 비전 기반 구륜이동로봇이 복도에 설치된 조명을 표식으로 사용하여 복도를 주행하기 위해 필요한 벽면으로부터의 거리와 방향각을 신경망을 이용하여 추정하는 알고리즘에 대해 기술하였다. 복도의 천정에 설치된 조명은 구륜이동로봇의 위치에 따라 조명 배열선의 기울기가 변하며, 구륜이동로봇의 방향각에 따라 정의된 소멸점의 위치가 변한다는 특징을 이용하였다. 획득된 영상에서 조명은 크기가 제한되어 있으며, 모양이 원에 가깝다는 특징을 이용하여 단순한 알고리즘에 의해 추출하였다. 기지의 구륜이동로봇의 위치와 방향각에서 복도 영상을 획득하여 조명 배열선의 기울기와 소멸점의 위치를 계산하여 이들 사이의 관계를 확인하였다. 주행 중 구륜이동로봇의 위치와 방향각을 추정하기 위해 신경망을 구성하고, 획득된 데이터를 이용하여 역 전파 알고리즘(back propagation algorithm)에 의해 학습을 수행하였다. 구륜이동로봇의 제작하고, 학습결과를 이용하여 실제 복도 주행 실험을 수행하였다.
센서 네트워크에서의 각 노드들은 지리적 위치에 기반을 둔 정보를 처리해야할 경우에 다양한 방법으로 자신의 위치를 알 수 있다. GPS를 이용한 위치 획득 방법은 전파의 가시성을 요구하므로 위치 정보를 획득할 수 없는 경우가 존재하고 비용이 많이들며, 전력소모가 많다. GPS 없이 센서 노드들의 위치를 알아내는 방법은 복잡한 수학적 알고리즘을 요구하며, 위치 추정의 정확도 측면에서 불리하다는 단점을 가지고 있다. AHLoS는 GPS를 이용한 위치 측정과 위치 추정 알고리즘을 모두 사용하는 혼합 방식이다. AHLoS에서 GPS 노드는 GPS로부터 수신한 자신의 위치를 자신과 인접한 GPS 기능이 없는 일반 노드로 방송한다. 일반 노드는 최소한 3개 이상의 이웃 노드의 위치 정보를 수신할 경우 삼각 측량 위치 계산 알고리즘의 반복 수행을 통해 자신의 위치를 계산할 수 있다. 그러나, 센서 네트워크에서 노드 이동성 네트워크 밀도 지리적 조건에 따라 노드가 3개 이상의 이웃 신호를 수신하지 못할 경우가 존재한다. 본 연구에서는 GPS 노드로부터 위치 정보를 3개 이상 직접 수신하기 어려운 저밀도 환경에서 각 센서 노드가 간접적으로 자신의 위치를 획득하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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