• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.6
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• pp.1235-1241
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• 2012

In this paper, each driving motor for leg joints on a robot is controlled by estimating the direction of the legs measuring each joint angle and attitude angle of robot. We used quadruped working robot named TITAN-VIII in order to carry out this experimental study. 4 load cells are installed under the bottom of 4 legs to measure the pressed force on each leg while it's walking. The walking experiments of the robot were performed in 8 different conditions combined with duty factor, the length of a stride, the trajectory height of the foot and walking period of robot. The validity of attitude control for quadruped walking robot is evaluated by comparing the pressed force on a leg and the power consumption of joint driving motor. As a result, it was confirmed that the slip-condition of which the foot leave the ground late at the beginning of new period of the robot during walking process, which means the attitude control of the robot during walking process wasn't perfect only by measuring joint and attitude angle for estimating the direction of the foot.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.66-68
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• 2018

본 논문에서는 비디오로부터 추출된 프레임에서 3D 인체 모델의 복원하고 이를 부드럽게 재생될 수 있도록 보정하는 기법을 제안한다. 매개변수 기반의 모델을 사용하여 자세 및 체형을 복원하도록 접근하고 있다. 매개변수 기반의 인체 모델은 다양한 인체 데이터의 학습을 통해 만들어지며 입력 영상으로부터 최적의 자세와 체형 매개변수 값을 찾아 복원하게 된다. 자세 복원은 CNN 을 사용하여 영상으로부터 인체의 관절 위치를 추정하고 3D 모델로부터 2D 로 투영을 통해 관절 간의 거리가 최소화되는 매개변수 값을 찾아 복원한다. 형상 복원은 2D 영상으로부터 취득된 사람의 윤곽 데이터와 3D 모델의 윤곽 데이터 간의 매칭을 통해 복원된다. 이러한 단일 입력 영상에서 비디오와 같은 다중 입력 영상으로 확장하여 칼만 필터를 적용하여 오류 프레임을 검출하고 이전, 이후 프레임의 매개변수와의 보간을 통해 보다 자연스럽고 정확한 모델을 생성한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.686-689
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• 2018

3D 손 포즈 추정(Hand Pose Estimation, HPE)은 스마트 인간 컴퓨터 인터페이스를 위해서 중요한 기술이다. 이 연구에서는 딥러닝 방법을 기반으로 하여 단일 RGB-Depth 카메라로 촬영한 양손의 3D 손 자세를 실시간으로 인식하는 손 포즈 추정 시스템을 제시한다. 손 포즈 추정 시스템은 4단계로 구성된다. 첫째, Skin Detection 및 Depth cutting 알고리즘을 사용하여 양손을 RGB와 깊이 영상에서 감지하고 추출한다. 둘째, Convolutional Neural Network(CNN) Classifier는 오른손과 왼손을 구별하는데 사용된다. CNN Classifier 는 3개의 convolution layer와 2개의 Fully-Connected Layer로 구성되어 있으며, 추출된 깊이 영상을 입력으로 사용한다. 셋째, 학습된 CNN regressor는 추출된 왼쪽 및 오른쪽 손의 깊이 영상에서 손 관절을 추정하기 위해 다수의 Convolutional Layers, Pooling Layers, Fully Connected Layers로 구성된다. CNN classifier와 regressor는 22,000개 깊이 영상 데이터셋으로 학습된다. 마지막으로, 각 손의 3D 손 자세는 추정된 손 관절 정보로부터 재구성된다. 테스트 결과, CNN classifier는 오른쪽 손과 왼쪽 손을 96.9%의 정확도로 구별할 수 있으며, CNN regressor는 형균 8.48mm의 오차 범위로 3D 손 관절 정보를 추정할 수 있다. 본 연구에서 제안하는 손 포즈 추정 시스템은 가상 현실(virtual reality, VR), 증강 현실(Augmented Reality, AR) 및 융합 현실 (Mixed Reality, MR) 응용 프로그램을 포함한 다양한 응용 분야에서 사용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.369-372
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• 2021

These days, people spend more time sitting at a desk for studies or work. Also, because people continue to use computers, smartphones, and tablet PCs often during break times, their posture is getting worse. Maintaining a position of bad posture for an extended period of time causes problems with the musculoskeletal system related to the neck, shoulders, and spine. Additionally, problems such as physical fatigue and posture deformation are predicted to expand to a wide range of age groups. Therefore, the core function of the system we are developing is to ensure correct sitting posture and to receive alert notifications via the created mobile application. To create the system, a flex sensor, pressure sensor, and tilt sensor are attached to a chair and utilized. The flex sensor detects and compares the amount of bending in the chair's posture and transmits this value to an Arduino Uno R3 board. Additionally, information such as body balance and incline angle are collected to determine whether or not the current sitting posture is correct. When the posture is incorrect, a notification is sent through the mobile application to indicate to the user and the monitoring app that their posture is not correct. The system proposed in this study is expected to be of great help in future posture-related research.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.38 no.12
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• pp.1170-1176
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• 2010

This study addresses adaptive control of UAVs(Unmanned Aerial Vehicles) pitch-axis maneuver. The MRAC(Model Referenced Adaptive Control) approach is employed to accommodate uncertainties which are introduced by feedback linearization of pitch attitude control by elevator input. The model uncertainty is handled by adaptation laws which update model parameters while the UAV is under control by the feedback control law. Steady-state pitch attitude achieved by the stabilizing control law is derived to provide insight on the closed-loop behavior of the controlled system. The proposed idea is free of linearization, gain-scheduling procedures, so that one can design high maneuverability of UAVs for pitching motion in the presence of significant model uncertainty.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.37 no.12
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• pp.1209-1216
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• 2009

This paper presents the pose estimation of a small UAV utilizing visual information from low cost cameras installed indoor. To overcome the limitation of the outside flight experiment, the indoor flight test environment based on multi-camera systems is proposed. Computer vision algorithms for the proposed system include camera calibration, color marker detection, and pose estimation. The well-known extended Kalman filter is used to obtain an accurate position and pose estimation for the small UAV. This paper finishes with several experiment results illustrating the performance and properties of the proposed vision-based indoor flight test environment.

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2018.06a
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• pp.154-154
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• 2018

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2004.04a
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• pp.20-21
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• 2004

우리나라는 삼국시대 이전부터 다양한 형태로 천문 현상과 관련된 기록과 유물이 전해 내려오고 있다. 그 중에서도 역사의 기록에는 자세하게 나타나지 않는 고조선 시대로부터 삼국시대 초기에 이르는 기간은 주로 돌에 기록을 남기거나 벽화에 자세하게 기록하고 있다. 특히 우리나라의 역사 중에서 고조선 시대에 해당하는 기간 동안은 천문 현상과 관련하여 문자로 기록되어 전해 내려오는 것은 거의 없다. 그러나 당시의 대표적인 유물인 고인돌에는 당시 살던 사람들이 가지고 있던 천문 현상에 대한 이해와 이를 직접 생활에 적용한 것을 추정할 수 있는 유물이 전해 내려오고 있다. (중략)

• Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
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• 2000.10a
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• pp.54-55
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• 2000

초음파를 이용한 어업생물자원량의 추정에 있어서 정확한 자원량을 파악하기란 매우 어려운 일이며, 특히 어류의 경우에는 어류의 유영자세와 함께 어종, 어체의 형상과 크기, 부레 등에 따라 TS가 변화한다. 이 중에서도 부레가 TS에 영향을 가장 많이 미치고 있다고 알려져 있으며, 부레의 형상과 크기 및 경사각에 의해 TS가 상이하게 나타난다. 일반적으로 부레가 어체의 체장에 대해서 대각선으로 약$10^{\circ}$~20$^{\circ}$ 내외로 경사하고 있어서 어류의 유영자세가 해저쪽으로 하방 유영하고 있는 상태, 즉 부레의 장방향축이 음축과 수직이 될 때에 TS가 최대로 나타난다. (중략)

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1997.07b
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• pp.597-599
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• 1997

무인 헬리콥터의 자세 정보를 계측할 수 있는 액체형 균형센서의 특성에 대해 연구하였다. 액체형 균형센서는 시간경과에 따른 누적오차가 없으므로 헬리콥터에 장착하면 장시간동안 균형을 유지시킬 수 있다. 제작된 균형센서의 각 전극에서 측정된 전압으로부터 기울어진 각도를 추정하기 위해 균형센서를 전기적으로 해석하고 측정된 전압과 각도사이의 환산모델을 유도하였다. 구해진 환산모델의 정확성을 실험을 통하여 입증하였다.