본 논문은 CCTV 화면에서의 다양한 이상상황 중 교량 데이터에 특화된 자세 추정 기반 이상탐지 알고리즘을 소개한다. 교량은 크게 도로, 인도 이렇게 두 구역으로 나눠지며, 사람들의 이동방향이 한정적이라는 특징을 가지는 장소 중 하나이다. 이러한 장소적 특징을 이용하고자 사람 자세 추정을 통해 이상의 기준을 잡고 교량 데이터에 특화된 이상탐지 알고리즘을 제안한다. CCTV 영상은 이상을 정하기 어렵고 이상에 대한 레이블이 없는 데이터가 대부분이며 이상에 대한 레이블 생성시 많은 비용 발생이 필수적이다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하고자 영상 데이터를 이미지 단위가 아닌 영상 단위로 레이블이 담긴 weakly label 을 가지는 데이터를 활용한 이상탐지 모델을 이용하였다. 특히, 교량에서의 이상상황의 특징인 사람 자세 추정으로 추출한 특질을 추가하여 기존 알고리즘의 이상탐지 예측 성능을 개선하였다.
본 논문에서는 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 레이더를 사용하여 재난 상황에서 누워 있는 사람의 다양한 각도의 자세를 통해 사람의 상태를 파악하거나 위치를 추정하고자하였다. 사람의 세 가지 누운 자세 데이터를 전처리하고 이미지로 변환한 데이터를 CNN(Convolutional Neural Network) 1D 모델로 학습시켜 누운 자세를 다양한 각도에서 구별할 수 있는지 분석하여 확인하고자하였으며, 분석 결과 CNN 1D 모델은 99.27%의 정확도를 보였다.
본 논문은 단안 카메라로부터 입력된 영상에서 모션 기반의 검색을 사용한 동적인 사람 자세 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 3차원 공간에서 하나의 사람 자세 후보를 생성하고, 생성된 자세 후보를 2차원 이미지 공간으로 투영하여, 투영된 사람 자세 후보와 입력 이미지와의 특징 값 유사성을 비교한다. 이 과정을 정해진 조건을 만족 할 때까지 반복하여 이미지와의 유사성과, 신체 부분간 연결성이 가장 좋은 3차원 자세를 추정한다. 제안된 방법에서는 입력 이미지에 적합한 3차원 자세를 검색할 때, 2차원 영상에서 추정된 신체 각 부분들의 모션 정보를 사용해 검색 공간을 정하고 정해진 검색 공간에서 탐색하여 사람의 자세를 추정한다. 2차원 이미지 모션은 비교적 높은 제약이 있어서 검색 공간을 의미있게 줄일 수 있다. 이 방법은 모션 추정이 검색 공간을 효율적으로 할당 해주고, 자세 추적이 여러 가지 다양한 모션에 적응할 수 있다는 장점을 가진다
한국형발사체 3단은 추력기 자세제어시스템에 의해 3단 엔진 점화 시점부터 위성 분리, 위성과 충돌을 막기 위한 회피기동까지 롤 및 3축 자세제어가 수행된다. 추력기 자세제어시스템은 추력기를 작동시킬 때 추진제를 소모하므로, 적정 추진제 충전은 임무 성공에 있어 중요하다. 그러므로 한국형발사체의 비행 중 추력기 자세제어시스템의 추진제 소모량이 얼마인지 추정할 수 있는 수단이 필요하다. 본 연구에서는 추력기 자세제어시스템에서 획득할 수 있는 압력, 온도 데이터를 바탕으로 추진제 소모량을 추정할 수 있는 에너지 관계식을 개발하였다. 개발된 관계식을 검증하기 위해 On-board 시스템과 유사한 시스템을 구성하여 시험을 했고, 추진제 소모량 추정식과 증류수를 사용한 시험 결과를 비교분석하였다. 또한 오차 분석을 통해 예측 결과의 신뢰성을 판단하였다. 마지막으로 시스템 수준 운용시험의 추진제 소모 결과도 나타내었다.
UAV는 임무 수행을 위한 INS 장비와 광학 장비를 갖추고 있다. 이 논문에서는 UAV를 위한 알고리즘으로 칼만 필터와 광류를 이용하는 영상기반 자세추정 알고리즘을 제안한다. 광류는 UAV에 장착된 카메라의 영상으로부터 획득하며 UAV의 자세는 광류를 통해 측정된다. 이 논문에서 UAV 자세의 추정과 낮은 신뢰성을 보완하기위해 칼만 필터를 사용한다. 그리고 실험을 통해 알고리즘을 검증하였다. Rate table과 실제 비행영상을 이용하여 실험 하였으며, 본 논문에서 UAV의 자세 추정 알고리즘 검증 결과를 보였다. Rate table 실험에서 오차는 2도 이내였으며, AHRS를 통해 측정한 결과와 비슷한 경향을 보인다. 그러나 실제 비행 영상 실험에서 최대 Yaw 오차는 21도였으며, 최대 Pitch 오차는 7.8도로 나타났다.
본 논문은 실내 환경에서의 엔터테인먼트 활용을 목적으로 쿼드로터형 비행체를 위한 비전 기반의 궤적 추종제어 시스템을 다룬다. 항공촬영 및 감시 등의 특수임무를 완수하기 위해 자율성이 강조되는 실외 비행체와 비교할 때, 엔터테인먼트를 목적으로 하는 실내 환경에서의 비행체를 위해서는 안정성 및 정밀성이 특히 고려된 호버링 및 궤적추종 기능 등이 요구된다. 이에, 본 논문은 동작생성, 자세추정, 궤적추종 모듈로 구성된 궤적추종 제어시스템을 제안한다. 동작생성 모듈은 매 시간에서의 3차원 자세로 기술되는 동작들에 대한 연속적인 시퀀스를 생성한다. 자세추정 모듈은 비행체에 장착된 원형 링 패턴의 인식을 통해 쿼드로터의 3차원 자세정보를 추정한다. 궤적추종 모듈은 동작생성 모듈과 자세추정 모듈로부터 제공되는 정보를 이용하여 쿼드로터 비행체의 3차원 위치를 실시간적으로 제어한다. 제안된 시스템의 성능은 단일 점 추종, 다점 추종, 곡선궤적 추종에 대한 실험을 통해 평가된다.
연구목적: 본 연구에서는 단일 24GHz FMCW레이더를 사용하여 수집된 적은 양의 학습데이터로 학습된 AI 모델을 사용하여 학습되지 않은 사람의 3가지 자세를 구분하고자 한다. 연구방법: 실내에서 학습 대상자들의 3가지 자세(서기, 앉기, 눕기)에 대한 FFT데이터를 수집하여 2D 이미지로 변환시킨 후 제안하는 2D CNN 모델로 학습시켜 학습에 사용되지 않은 새로운 대상자들의 자세를 잘 구분할 수 있는지 실험을 통해 정확도를 분석하였다. 연구결과: 제안하는 기법을 통해 3가지 자세의 평균 정확도가 89.99%임을 보였고, 기존의 1D CNN이나 SVM 보다 성능이 향상되었다. 결론: 실내에서 재난이 발생하는 경우 단일 FMCW 레이더와 AI 기법을 통해 요구조자의 자세를 추정하고자 하였으며, 학습되지 않은 대상자의 자세도 높은 정확도로 추정이 가능함을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 모니터 상단의 일반 웹 카메라를 이용하여 사용자의 올바른 자세와 올바르지 않은 자세를 추정하고 사용자가 스스로 교정을 유도할 수 있는 새로운 개념의 어플리케이션을 소개한다. 교정의자나 허리 보호대 등의 도구가 없이 카메라 하나로 사용자가 자기 자세에 대한 인식을 할 수 있도록 제안하는 시스템이다. 정면 시점에서 바라보는 사용자의 자세는 얼굴과 어깨의 특징으로 판단하고, 초기화한 올바른 자세와 비교하여 사용자에게 경고 알림을 해주는 과정으로 진행된다. 주기적으로 자세를 확인하는 시스템을 통하여 사용자가 컴퓨터를 하는 자세에 대해 자각시킴으로써 올바른 자세를 가지도록 유도할 수 있음을 확인하였다.
양돈 업계에서 돼지의 무게는 생산성 측면에서 매우 중요한 요인 중 하나이다. 탑뷰 카메라를 통해 획득된 이미지에서 돼지의 무게를 추정할 때 오차가 적고 신뢰도 있는 결과를 보이기 위해, 오차의 주요 원인인 돼지의 머리를 제거하여야 한다. 우선, 돼지의 머리를 제거하기 위해서는 귀를 탐지하여야 한다. 그러나 돼지의 자세가 바르지 못한 경우 겹침으로 인해 돼지의 귀와 머리가 구분되지 않는 경우가 발생하고, 귀 탐지 과정에서 고려해야 할 변수가 많아지므로 연산량과 수행 시간이 증가한다. 따라서 돼지의 무게 추정을 위해서 돼지의 머리를 제거할 때 돼지의 자세 판정은 필수적이다. 본 논문에서는 돼지의 중점으로부터 돼지의 경계선을 연결한 선분의 길이를 비교하여 돼지의 자세를 빠르게 결정하였다. 이를 통해 자세가 바른 돼지의 머리를 제거하여 돼지의 무게를 측정하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 7.8 ms의 수행 시간과 0.97 이상의 정확도로 돼지머리 제거를 위한 자세를 결정할 수 있음을 확인하였다.
최근 웨어러블 로봇에 활용이 가능한 실용적인 웨어러블 로봇 인터페이스 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 인간의 생체신호 중 근전도를 활용하여, 회귀 기법 기반 연속적인 손목 움직임 의도 추정 방법을 제안한다. 실생활에서 사용자의 상지 자세 변화는 근전도 신호를 변조시켜 성능 저하의 주요한 원인이 되는데, 이를 해결하기 위해 서로 다른 상지 자세에서 학습된 회귀 기법 기반 움직임 추정모델을 통합함으로써 상지 자세 변화에도 강인한 연속적인 손목 움직임 의도 추정 방법을 제안한다. 실험결과에서 서로 다른 상지 자세에서 손목 움직임 의도를 추정하였을 때 제안 방법의 성능이 기존 방법보다 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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