• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.129-132
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• 2004

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.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.37 no.1
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• pp.22-32
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• 2010

Location-based services have been expanded rapidly in local and overseas markets due to technological advances and increasing applications of wireless internet. Various researches have been made to manage efficiently the location information of moving objects. A basic location-based alert service provides alerting messages automatically when either entering or leaving a specific location and it is expected to become one of the most important location-based services. Location-based alert services require a location polling method to acquire current locations for a large number of moving objects. However, a simple periodical location polling method causes severe system overload because a system should keep updating location information of the moving objects ceaselessly. Most location polling algorithms for location-based alerting services are not suitable for mobile users with dynamic and unsteady moving patterns. In this paper, we propose an improved location polling algorithm for location-based alerting services to reduce the amount of location information acquisition and therefore, to decrease the system load. Various experiments show that the proposed algorithm outperforms other algorithms.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.519-522
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• 2004

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.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.28 no.5
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• pp.531-537
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• 2010

Real-time Aerial Monitoring System performs the rapid mapping in an emergency situation so that the geoinformation could be constructed in near real time. In this system, the position and attitude information from GPS/INS integration algorithm is used to perform the aerial triangulation(AT) without GCPs. Therefore, if we obtain Exterior Orientation(EO) estimates from AT sequentially, EO are used as the measurements in the Kalman filter. In this study, we simulate the GPS/IMS/Image data for an UAV-based aerial monitoring system and compare the GPS/INS/AT with and without from AT. Comparative analysis showed that result from the GPS/INS/AT with EO update is more accurate than without the update. However, when the vehicle turns, the position error significantly increases which need more analysis in the future.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.10a
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• pp.270-272
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• 2015

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.248-249
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• 2022

In this paper, we propose a method for classifying and tracking objects based on information of multiple users obtained using RGB-D cameras. The 3D information and color information acquired through the RGB-D camera are acquired and information about each user is stored. We propose a user classification and location tracking algorithm in the entire image by calculating the similarity between users in the current frame and the previous frame through the information on the location and appearance of each user obtained from the entire image.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2010.05a
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• pp.406-410
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• 2010

Current paper represents the air data acquisition and processing algorithm which can acquire the air data such as velocity and angle of attack by measuring the static pressure on the specific locations of a high speed aerial vehicle. Unlike the previous air data acquisition system, current system applied several pre-determined data obtained from computational fluid dynamic approach having enough sensor redundancy and fault detection ability. The verification of current algorithm was done by commercial software Matlab and Simulink.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.190-192
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• 2006

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.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.5
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• pp.577-582
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• 2004

This paper describes position estimation algorithm using neural network for the navigation of the vision-based Wheeled Mobile Robot (WMR) in a corridor with taking ceiling lamps as landmark. From images of a corridor the lamp's line on the ceiling in corridor has a specific slope to the lateral position of the WMR. The vanishing point produced by the lamp's line also has a specific position to the orientation of WMR. The ceiling lamps has a limited size and shape like a circle in image. Simple image processing algorithms are used to extract lamps from the corridor image. Then the lamp's line and vanishing point's position are defined and calculated at known position of WMR in a corridor To estimate the lateral position and orientation of WMR from an image, the relationship between the position of WMR and the features of ceiling lamps have to be defined. Data set between position of WMR and features of lamps are configured. Neural network are composed and teamed with data set. Back propagation algorithm(BPN) is used for learning. And it is applied in navigation of WMR in a corridor.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.13 no.1
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• pp.32-38
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• 2012

Each sensor node can know its location in several ways, if the node process the information based on its geographical position in sensor networks. In the localization scheme using GPS, there could be nodes that don't know their locations because the scheme requires line of sight to radio wave. Moreover, this scheme is high costly and consumes a lot of power. The localization scheme without GPS uses a sophisticated mathematical algorithm estimating location of sensor nodes that may be inaccurate. AHLoS(Ad Hoc Localization System) is a hybrid scheme using both GPS and location estimation algorithm. In AHLoS, the GPS node, which can receive its location from GPS, broadcasts its location to adjacent normal nodes which are not GPS devices. Normal nodes can estimate their location by using iterative triangulation algorithms if they receive at least three beacons which contain the position informations of neighbor nodes. But, there are some cases that a normal node receives less than two beacons by geographical conditions, network density, movements of nodes in sensor networks. We propose an indirect localization scheme for low-density sensor nodes which are difficult to receive directly at least three beacons from GPS nodes in wireless network.