본 논문에서는 자이로 센서와 가속도 센서로부터 얻은 정보를 보정 및 융합하여 자세를 추정하는 칼만 필터 기반 센서 융합 필터의 설계를 제안한다. 최근 센서 네트워크 기술의 발전으로 인해 센터 데이터의 융합 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 필터의 비선형 시스템 모델을 Jacobian Matrix 연산을 통해 선형 시스템 모델로 변환하며, 오일러 적분을 통해 추정 값을 예측한다. 제안한 필터는 Xilinx 사의 Virtex-6 FPGA Board 를 이용하여 구현하였다. 구현한 필터는 74MHz 동작 주파수로 동작하며, 기존 필터들과 구현한 필터를 비교하여 추정 자세의 정확도 및 신뢰도를 확인하였다.
본 연구에서는 쿼드로터형 비행체 개발을 위한 선행연구로서 1축 자세 제어장비를 개발하고, 시뮬레이션과 실험을 수행하였다. 두 개의 모터와 프로펠러로 구성된 시소형 1축 자세 제어장비가 제작되었고, 추력 시험을 통해 공력 파라메터를 도출하였다. Matlab/Simulink를 이용하여 시스템의 응답을 추정하였고, 자세 센서와 자세 제어 컴퓨터를 탑재하여 실험을 수행하였다. 시뮬레이션과 실험 데이터를 비교하여 실험 시 발생하는 정상상태 오차에 대한 원인을 파악하고, 사용된 자세알고리즘과 자세 제어 컴퓨터에 대한 성능 검증하였다. 본 과정을 통해, 쿼드로터형 무인항공기 자세 제어를 위한 선행 필수 기초자료를 획득하였다.
본 연구에서는 이동 로보트의 구동모터들의 회전수를 측정하는 두 개의 엔코 더와 로보트의 회전각 속도를 측정하는 자이로센서를 결합하여 주행중인 로보트의 자 세를 정확하게 추정할 수 있는 복수센서 시스템의 신호처리회로 및 알고리즘을 개발하 고 자이로센서의 측정방정식을 모델링하기 위하여 성능시험을 수행하였다. 그리고 확률이론을 유도된 측정방정식에 적용하여 본 복수센서 시스템의 출력 신호들을 효율 적으로 융합할 수 있는 센서데이터 융합알고리즘을 개발하여 사용된 측정센서들에 내 재하는 측정오차의 영향을 최소로 줄이고자 하였다. 제안된 융합알고리즘의 타당성 을 검증하기 위하여 주행실험을 수행하여 이동 로보트의 실제자세와 본 융합알고리즘 의 결과를 비교하였다.
가속도계의 신호는 운동체의 가속도와 다르며, 운동체의 자세가 변화하는 경우 가속도계 단독으로 센서가속도를 계측할 수 없다. 본 논문에서는 3 축 가속도계와 3 축 자이로스코프로 구성된 6 축관성센서 신호를 바탕으로 운동체의 자세가 지속적으로 변화하는 가운데 가속도를 정확히 추정할 수 있는 칼만필터를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 센서의 자세뿐 아니라 센서가속도가 상태벡터의 일부로 설정되어 있는 새로운 구조의 칼만필터로써, 센서 가속도를 명시적으로 정확히 구할 수 있다. 제안된 필터는 다양한 조건하에서 광학모션캡쳐시스템을 이용하여 그 정확성이 검증되었는데, 최신 Xsens MTw 센서와 동등수준의 성능이었다. 제안된 알고리즘은 6 축 관성센서를 바탕으로 운동체의 가속도 추정이 필요한 다양한 모션센서 응용분야에 적용될 수 있다.
본 논문은 인공지능 기술을 활용하여 영상에서 흡연 행위를 검출하는 방법을 제안한다. 흡연은 정적 현상이 아니라 행위에 해당하기 때문에 객체 탐지 기술에 행위를 탐지할 수 있는 자세 추정 기술을 접목하였다. 이미지에서 흡연자를 검출하기 위하여 흡연자 검출 학습 모델을 개발하였으며, 영상에서 흡연행위를 검출하기 위하여 흡연행위의 특성을 자세 추정 기술에 적용하였다. 객체 탐지를 위하여 YOLOv8을 사용하였으며, 자세 추정을 위하여 OpenPose를 이용하였다. 또한, 영상에 흡연자 및 비흡연자가 포함되어 있는 경우 사람들만 분리하는 방법도 적용하였다. 제안된 방법은 파이선으로 Google Colab NVIDEA Tesla T4 GPU를 사용구현 하였고, 테스트 결과 주어진 영상에서 흡연 행위를 완벽하게 검출함을 알 수 있었다.
얼굴 인식 기술은 다양한 분야에서 활용되고 있지만, 이는 사진 스푸핑과 같은 위조 공격에 취약하다는 문제를 가지고 있다. 이를 극복하기 위한 여러 연구가 진행되고 있지만, 대부분은 멀티모달 카메라와 같은 특별한 장비를 장착하거나 고성능 환경에서 동작하는 것을 전제로 하고 있다. 본 연구는 얼굴 인식 위조 공격 문제를 해결하기 위해, 특별한 장비 없이 일반적인 웹캠에서 동작할 수 있는 LH-FAS v2를 제안한다. 제안된 방법에서는, 머리 자세 추정에는 FSA-Net을, 얼굴 식별에는 ArcFace를 활용하여 사진 스푸핑 여부를 판별한다. 실험을 위해, 사진 스푸핑 공격 비디오로 구성된 VD4PS 데이터셋을 제시하였으며, 이를 통해 LH-FAS v2의 균형 잡힌 정확도와 속도를 확인하였다. 본 방법은 향후 사진 스푸핑 방어에 효과적일 것으로 기대한다.
사람 검출은 정지된 영상 혹은 동영상으로부터 사람의 움직임이나 자세를 추정하고, 사람이 찾아질 경우 영상 내 사람의 좌표, 동작 인식, 보안관련 인증 등을 알아내는 기술로 정의된다. 이러한 사람 검출은 다른 객체의 검출이나 사람과 컴퓨터와의 상호작용, 동작 인식 등의 기초 기술로서 해당 시스템의 성능에 영향을 미치는 매우 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 영상 내의 사람은 움직임, 자세, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 다른 객체와의 중복 등의 환경적 변화로 인해 사람 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 피셔의 선형 판별 분석을 이용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 사람 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사람 움직임 및 자세와 배경에 무관하게 빠른 시간 안에 사람을 검출하는 것이 가능하다. 이를 위해 계층적인 방법으로 사람 검출을 수행하며, 휴리스틱한 방법, 피셔의 판별 분석을 이용하여 사람 검출을 수행하고, 검색 영역의 축소와 선형 결정의 계산 시간의 단축으로 검출 응답 시간을 빠르게 하였다. 추출된 사람 영상에서 사람의 자세를 추정하고 사람의 영역을 검출함으로써 사람 정보의 사용에 있어 보다 많은 정보를 추출할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 저가, 저전력 및 소형의 IMU를 구성하기 위한 MEMS 관성 센서를 이용하여 자세 정보를 제공받는 ARHES에 위의 센서를 사용하기 위해 자이로 센서 및 가속도센서의 데이터 출력 특성을 검증하여 오차 및 정확도를 분석하였다. 센서 실험을 위하여 진자 실험 장치를 제작하였고, 진자 운동에 대한 센서 데이터를 수집하였다. 이론적인 수식을 유추하여 센서 데이터의 정확성 분석을 위한 기준 값으로 설정하였다. 센서값과 이론값을 비교하면 각속도에서 4.32~5.72%, 가속도에서 x-, z-축 방향에 대하여 각각 3.53~6.74% 및 3.91~4.16%의 오차율을 나타냈다. 진자실험 장치를 이용한 센서 검증에서 무인헬리콥터에 사용될 센서로서 적합한 것으로 평가되었으며 이는 짐벌장치 등을 이용한 자세추정 알고리즘을 구성하는데 기초가 되었다. 또한, 더욱 정밀한 실험을 위해서는 온도 등 주변 환경 요인에 대한 보정이 요구된다.
지능형 선별 관제 시스템의 잦은 오탐지로 인해 관제 요원들의 업무 능률 및 시장 신뢰도 저하 문제가 꾸준히 보고되고 있다. 오탐지 문제 개선을 위해 새 AI 모델을 개발하거나 교체하는 것은 기회비용이 크므로, 훈련 데이터 세트 품질을 향상하여 문제를 개선하는 것이 현실적이다. 그러나 소규모 조직은 데이터 세트 수집 및 정제 역량이 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 사람 자세 추정 모델을 중심으로 엣지 디바이스와 카메라 센서 퓨전을 활용한 사람 자세 데이터 자동 수집 시스템을 제안한다. 이 시스템은 네트워크 말단에서 현장 데이터를 직접 수집하고 레이블링하는 과정을 실시간으로 처리하도록 만들어, 중앙으로 집중되는 연산 부하를 분산시킨다. 또한 현장 데이터를 직접 레이블링하므로 새로운 훈련 데이터 구축에 도움을 준다.
목적 환자의 자세가 극하근의 힘줄병의 단계, 두께와 관찰가능 범위에 영향을 주는지 알아보고자 하였으며, 이로써 내전자세에서 초음파로 극하근을 평가하는 것이 가능한지 알고자 하였다. 대상과 방법 이 연구는 극하근을 세 가지 다른 자세(중립자세, 내전자세, 반대쪽 어깨에 손을 얹은 자세)로 평가한 48명의 환자의 52개의 어깨를 대상으로 하였다. 두 명의 영상의학과 전문의가 후향적으로 극하근의 힘줄병의 단계를 grade 0에서 grade 3까지, 관찰가능 범위를 grade 1에서 grade 4까지 판정하였다. 극하근의 두께는 다른 영상의학과 전문의가 단축 영상에서 측정하였다. 일반화추정방정식을 통계적 기법으로 사용하였다. 결과 반대쪽 어깨에 손을 얹은 자세에서 힘줄병의 단계는 내전자세보다 누적승산비가 2.087(p = 0.004, 95% 신뢰구간: 1.268-3.433)로 더 높았으나, 중립자세에서 힘줄병은 단계는 내전자세(p = 0.146)와 반대쪽 어깨에 손을 얹은 자세(p = 0.370)와 유의한 차이가 없었다. 극하근의 두께(p < 0.001)는 자세에 따라 유의한 차이가 있었으나, 관찰가능 범위(p = 0.530)는 유의한 차이가 없었다. 결론 환자의 자세는 극하근의 힘줄병의 단계와 두께에는 영향을 주었지만 관찰가능 범위에는 영향을 주지 않았다. 내전자세에서도 초음파로 극하근을 평가하는 것이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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