• 한국항행학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.211-216
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• 2021

다수 무인기를 이용한 시스템은 정찰, 네트워킹, 항공 촬영 등 다양한 목적으로 활용되고 있다. 이러한 시스템에서 다수 무인기로 구성된 대형을 형성하고 유지하는 것은 필수적이다. 본 논문에서는 다수 무인기의 대형을 형성하기 위한 자율화된 분산형 제어를 수행하는 알고리즘을 제안하였다. 제어명령은 근접 무인기 또는 임무 영역으로부터 서로 밀어내는 방향으로 작용하는 2차 시스템 형태의 힘을 고려하였다. 제어명령은 외부의 개입 없이 계측과 통신으로부터 획득되는 상대위치/속도를 통해 계산된다. 이는 개별 무인기들이 기준거리를 추종하도록 하며 임무영역 안에 겹치지 않고 최대한 조밀하게 배치되도록 한다. 기준거리 결정에는 채우기 문제를 풀기 위한 최적화 기법과 유사한 방식을 적용하였다. 임무영역은 형성하고자 하는 대형의 외곽선으로 정의되며 임무에 따라 유동적으로 설정될 수 있다. 제안한 알고리즘의 성능을 확인하기 위하여 수치 시뮬레이션을 수행하였다. 복잡성과 확장성을 고려한 영역에서 약 26.94초에 대형이 형성되며 약 71.91%의 채우기 밀도를 가지는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.1-8
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• 2024

본 연구는 자율 주행을 위한 과수원 내 2차원 지도를 생성하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 과수원의 과수가 일반적으로 열로 정렬되어 있다는 특성에 기반하여, 나무 열을 감지하고 이 정보를 지도에 투영하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 본 연구는 우선 점 구름 데이터에서 점들의 분포를 분석하여 나무를 인식하는 방법을 제안한다. 또한, 인식된 과수의 위치를 기반으로 과수 열을 추출하는 방법을 소개하고, 이를 2차원 과수원 지도에 통합한다. 본 연구는 LiDAR를 통해 획득한 실제 과수원 점 구름 데이터를 사용하여 제안하는 알고리즘을 검증하였다. 그 결과, 90%의 높은 과수 감지 정확도와 정밀한 과수 열 맵핑 결과를 보여주었다. 또한, 생성된 지도가 과수원의 구조에 맞춘 자연스러운 자율 주행 경로를 생성하는 데 도움을 주는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권9호
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• pp.347-356
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• 2015

IoT(사물인터넷) 기술의 빠른 개발로 인하여 기존의 택시들은 디스패처와 위치 시스템을 통해 서로 연결되고 있다. 일반적으로 현대의 택시들은 경로 정보를 획득하기 위한 목적으로 GPS(Global Positioning System)를 탑재하고 있다. 택시 운행 데이터들의 경로 빈도를 분석하여, 주어진 질의 시간에 해당하는 빈번한 경로를 찾을 수 있다. 그러나 위치 데이터의 용량이 매우 크고 복잡하기 때문에 택시의 운행 이벤트의 위치 데이터를 분석된 빈도 정보로 변환할 때에 확장성 문제가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위하여, NoSQL 데이터베이스에 기반한 택시 운행 데이터에 대한 Top-K 질의 시스템을 제안한다. 첫째, 원시 택시 운행 이벤트를 분석하고 모든 경로들의 빈도 정보를 추출한다. 추출한 경로 정보는 NoSQL 문서-지향 데이터베이스인 MongoDB에 해시 기반의 인덱스 구조로 저장한다. 주로 발생하는 경로에 대한 효율적인 Top-K 질의 처리는 몽고DB의 상에서 이루어진다. 미국 뉴욕시의 실제 택시 운행 데이터를 이용한 실험을 통하여 알고리즘의 효율성을 검증하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.491-497
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• 2004

본 논문은 브러시리스직류전동기의 새로운 회전자위치추정 방법에 관한 것이다. 회전자 위치추정이 부정확하게 이루어졌을 때, 역기전력과 상전류 사이의 위상차가 나타나고 이는 다시 전동기의 토크리플을 일으킨다는 사실은 알려져 있다. 이러한 추정오차를 줄이기 위하여 인버터의 정상모드 기간 중에 나타나는 중성점전압을 기반으로 하는 새로운 방법을 제안하고 있다. 이 중성점전압이 효과적인 회전자 위치 추정오차의 한 지표임을 확인하고, 중성점전압의 발생, 획득방법, 보상방법 등을 다루고 있다. 본 알고리즘은 전동기 단자전압센서와 단일 직류링크 전류센서 만을 이용하여 실현할 수 있으며, 관련 시뮬레이션 및 실험결과는 그 타당성을 보여주고 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.413-415
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• 2022

인간의 관절은 인간의 신체를 구성하는 요소로 인간의 행동을 분석하는데 유용한 정보로 활용될 수 있기 때문에 관절 정보를 이용한 행동인식에 대한 많은 연구가 진행되었다. 하지만 각각의 독립적인 관절 정보만을 이용해서 시시각각 변화하는 인간의 행동을 인식하는 것은 매우 복잡한 문제이다. 따라서 학습에 사용할 부가적인 정보 추출 방법과 과거의 상태를 기반으로 현재 상태를 판단하는 고려하는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 연결된 관절들의 위치 관계와 각 관절의 위치가 시간의 흐름에 따라 변화하는 것을 고려한 행동 인식 기법을 제안한다. 사전 학습된 관절 추출 모델을 이용하여 각 관절의 위치 정보를 획득하고 연결된 관절 사이의 차 벡터를 이용하여 뼈대 정보를 추출한다. 그리고 두 가지 형태의 입력에 맞춰 간소화된 신경망을 구성하고 LSTM을 더하여 시·공간적 특징을 추출하도록 한다. 9개의 행동으로 구성된 데이터 셋을 이용하여 실험한 결과 각 관절 및 뼈대의 시·공간적 관계 특징을 고려하여 행동 인식 정확도를 측정하였을 때 단일 관절 정보만을 이용한 결과에 비해 뛰어난 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1307-1312
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• 2023

본 논문에서는 자율주행 인지 기술의 핵심 요소인 객체 인식과 거리 측정을 위해 서로 다른 초점거리를 가진 다시점 카메라와 라이다(LiDAR) 센서를 결합한 복합형 카메라 시스템을 제안한다. 제안한 복합형 카메라 시스템을 이용해 장면 안의 객체를 추출하고, 추출한 객체의 정확한 위치와 거리 정보를 생성한다. 빠른 계산 속도와 높은 정확도, 실시간 처리가 가능하다는 장점 때문에 자율주행 분야에서 많이 사용하고 있는 YOLO7 알고리즘을 이용해 장면 안의 객체를 추출한다. 그리고 객체의 위치와 거리 정보를 생성하기 위해 다시점 카메라를 이용해 깊이맵을 생성한다. 마지막으로 거리 정확도를 향상시키기 위해 라이다 센서에서 획득한 3차원 거리 정보와 생성한 깊이맵을 하나로 결합한다. 본 논문에서는 제안한 복합형 카메라 시스템을 기반으로 주행중인 주변 환경을 더욱 정확하게 인식함과 동시에 3차원 공간상의 정확한 위치와 거리 정보까지 생성할 수 있는 자율주행 차량 플랫폼을 제안하였으며, 이를 통해 자율주행 차량의 안전성과 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.541-546
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• 2020

함정용 탐색레이더는 표적 탐지 및 추적, 함포사격 지원 기능을 수행하는 함정 전투체계의 장비로써 표적에 대한 방위, 거리, 고도의 3차원 항적 정보를 산출하고 표적 탐지 및 추적에 대한 임무를 수행한다. 탐색레이더는 안테나부, 송수신부, 처리부, 공기건조기부로 구성되며 안테나부는 송신 신호를 방사하고 표적에서 반사된 신호를 수신하며 송수신부는 신호를 증폭 또는 합성하는 역할을 수행한다. 탐색레이더는 안테나로부터 수신된 신호를 이용하여 운용자에게 다양한 방법으로 표적 정보를 제공한다. 본 연구에서는 탐색레이더에서 식별한 표적에 대한 정보를 레이더전시기를 통해 전시할 때 나타난 문제점들을 식별하고 원인을 분석하여 개선하였다. 식별된 문제점은 함정의 변침에 따라 B-scope에 나타나는 TWS 추적 표적이 소실되는 현상이다. 탐색레이더의 TWS 추적 알고리즘에 의해 함정의 기동과 관계없이 지속적으로 추적해야 할 표적을 소실하는 것이다. TWS 추적 알고리즘에서 매 scan마다 획득된 표적의 거리, 방위, 속도 정보를 자함으로부터의 상대적 위치정보로 활용하지 못하는 문제점을 발견하여 추적 알고리즘에서 안정적으로 표적의 위치정보를 업데이트할 수 있도록 개선하였다. 개선된 TWS 추적 알고리즘을 이용하여 탐색레이더 운용에서 정상적 표적 추적 전시상태를 확인하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제19권4호
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• pp.209-218
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• 2008

IMRT, 양성자 치료와 같이 방사선 치료 기술이 발전할수록 치료 시 환자의 위치를 확인하고 그 정확성을 평가하는 기술의 중요성이 강조되고 있다. 현재 국립암센터 양성자치료센터에 설치되어 있는 양성자 치료기의 단순 X-선 영상시스템을 이용하여 콘빔 CT (cone-beam CT) 3차원 영상을 획득, 영상유도 방사선 치료의 가능성을 확인하고자 하였다. 양성자 치료기에 설치되어있는 X-선 영상시스템(SDD: 2,108 mm, SOD: 1,511 mm, Varian a277 x-ray tube & Varian Paxscan 4030: a-Si＋DRZ screen)을 이용하여 양성자 갠트리를 $2^{\circ}$씩 회전시켜가면서 기하학적인 오차 측정을 위한 팬톰과 인체 팬톰 (Humanoid phantom, Rando, CA, USA)의 투사영상을 획득하였다. 현재 시스템적으로 연속적인 회전과 영상획득이 지원되지 않아서 영상획득 후 갠트리를 회전하는 방법으로 투사영상을 획득하였다. 기하학적 오차측정을 위한 팬텀과 두경부 팬텀에 대해서 $360^{\circ}$를 회전하며 180장의 투사영상($2,304{\times}3,200$, 14 bit with 127${\mu}m$ pixel pitch)을 관전압 85 kVp, 관전류 80 mA, 조사시간 0.5 s의 조건으로 촬영하였다. 콘빔 CT 영상재구성을 위해 Ram-Lak filter를 적용한 Feldkamp cone-beam 알고리즘을 사용하였으며, 획득한 180장의 투사영상을 사용하여 $0.4{\times}0.4{\times}0.4mm^3$의 voxel size를 가진 $512{\times}512{\times}512$ CT영상을 재구성하였다. 기하학적인 오차 측정방법을 통해 X-선 선원, 검출기와 갠트리의 기하학적 정보를 측정하였다. 측정된 결과에 의하면 검출기가 $0.25^{\circ}$ 회전된 오차를 보이는 것을 발견하였다. 기하학적 교정으로 재구성된 콘빔 CT 영상을 multi-planar view (axial, sagittal and coronal view) 및 3차원 영상으로 재구성하여 비교 평가 하였다. 현재 양성자치료기에 설치되어있는 단순 X-선 영상 시스템에서 기하학적 오차 측정을 위한 볼 팬텀을 이용하여 시스템의 오차를 측정하였다. 측정한 오차를 바탕으로 기하학적 교정을 통해서 두경부 및 복부 팬텀에 대한 3차원 영상인 콘빔 CT 영상들을 재구성하였다. 추후 연속적인 회전을 통한 영상획득이 가능하게 된다면, 보다 정확하고 신속한 영상재구성이 가능 하며 콘빔 CT가 영상유도 양성자 치료에 매우 유용할 것으로 사려된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.200-208
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• 2022

본 연구에서는 객체 인식 모델을 활용하여 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자를 위한 자동 정보 수집 체계 및 지리정보 구축 알고리즘을 구현하고자 한다. 장애인의 이동 중 만날 수 있는 객체를 인식하면서 좌표정보와 함께 획득하고 사진정보를 저장하여 기존의 장애인용 지리정보 보다 개선된 이동 경로 선택용 지도정보를 제공하고자 한다. 데이터 획득을 위한 수집 프로세스는 HW 계층을 포함하여 총 4가지 계층으로 구성되어 있으며, 영상 정보와 위치정보를 수집하여 서버로 송신하고 이를 인식하고 분류하는 과정을 통해 지리정보 생성에 필요한 데이터를 추출한다. 생성된 알고리즘은 실제 배리어프리존 일대에서 주행 실험을 실시하고 이 과정에서 실제 데이터의 수집과 그에 따른 지리정보 생성 알고리즘의 실행을 통해 실제 유의한 수준의 지리정보가 얼마나 효율적으로 생성되는지를 확인한다. 수집된 지리정보 처리 성능은 세 번의 실험에서 1회차 70.92 EA/s, 2회차 70.69 EA/s 3회차 70.98 EA/s로 평균 70.86 EA/s로 확인되었으며 실제 지리정보에 반영되기까지 약 4초가 소요됨을 확인할 수 있었다. 이러한 실험 결과로부터 전동 이동 보조기를 이용하는 보행 약자가 현재보다 빠르게 제공되는 새로운 지리정보를 이용해 안전한 주행이 가능한 것으로 확인되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.609-617
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• 2016

일반적으로 보행자의 위치를 파악하는데 사용하는 시스템을 개인 항법 장치 (PNS: Personal Navigation System)라고 한다. 위성 항법 시스템(GPS: Global Positioning System)은 PNS의 대표적인 사례이나, GPS 위성 신호 수신이 어려운 지역에서는 적용이 어려운 단점이 있다. GPS 신호 음영지역에서의 위치정보를 획득하기 위한 방법으로서 보행자 관성 항법(PDR: Pedestrian Dead Reckoning)은 별도의 인프라 없이 관성측정장치(IMU: Inertial Measurement Unit)만을 이용하여 보행자의 위치를 추정하는 방식으로서 인프라 구축이 어려운 특수 분야에 적용이 적합한 방식이다. 본 논문에서는 전장환경과 같은 GPS가 제한되는 특수한 환경 하에서 보행자의 다양한 이동유형을 고려한 관성항법 기반의 보행자용 위치인식 기법을 제안한다. 걷기, 뛰기, 포복과 같은 다양한 이동 형태에 따른 보행 거리 추정을 위해 IMU에서 제공되는 센서의 정보를 활용하여 걸음 검출과 보폭 추정으로 구성되는 보행거리 추정 기법과 HDR 알고리즘과 EKF(Extended Kalman Filter) 기반의 보행방향 추정 기법을 제안한다. 또한 건물입구와 같은 GPS 신호가 수신이 되나 신뢰성이 떨어지는 구간에서의 GPS와 PDR간 위치정보 융합 기법을 제안한다. 제안 기법의 성능 검증을 위해 자체 위치인식 모듈을 제작하여 국외제품과 비교 실험을 실시하였다. 실험결과, 제안 기법은 약 600m의 이동경로에서 평균 위치오차 거리는 5.64m, 이동거리 오차율 3.41%의 결과를 보였다.