• 전자공학회논문지
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• 제50권3호
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• pp.160-173
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• 2013

본 논문에서는 실외 도로환경에서 주행하는 차량의 위치를 추정하기 위한 비쥬얼 오도메트리 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 운전자의 이동계획에 따라 차량의 초기위치에서 원거리에 위치한 특정 목적지를 방문한 후 지나온 경로를 따라 다시 초기위치로 정확하게 복귀해야 하는 차량의 위치인식을 위해 사용된다. 위치인식에는 차량 전방의 3차원 정보획득을 위한 스테레오 카메라와 후방의 영상을 획득하는 단일 카메라를 사용한다. 차량이 목적지를 향해 순방향 주행할 때는 전방 스테레오 비쥬얼 오도메트리(stereo visual odometry)를 이용하여 이동차량의 위치를 추정하고 동시에 도로 및 주변 환경에 대한 3차원 전역지도를 그래프 구조로 생성한다. 차량이 목적지에 도달하여 복귀할 때는 후방의 단일 카메라에서 획득한 2차원 영상과 전역지도를 바탕으로 모노 비쥬얼 오도메트리(monocular visual odometry)로 위치를 추정한다. 복귀하는 차량의 위치를 정확하게 추정하기 위해서는 효과적인 전역지도의 노드 탐색방법이 요구된다. 후방 카메라의 영상 특징과 전역지도의 각 노드의 영상 특징을 정합하고 지도에 저장된 3차원 좌표를 이용하여 차량의 위치를 추정하였다. 또한 3차원 위치추정에 성공한 이전노드들의 정보를 바탕으로 매 영상 프레임마다 적응적으로 탐색영역을 확장하거나 줄이도록 하였다. 두 개의 서로 다른 경로에 대한 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 검증하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.775-776
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• 2008

본 논문은 WLAN 환경에서 웨이블릿과 신경망을 사용한 실내 위치인식 방법을 제안한다. 제안한 방법의 기본적인 아이디어는 경제적이면서 효율적인 방법으로써 실내에 설치된 무선 AP들로부터 수신된 신호들의 수신세기로부터 비교적 정확하게 위치를 추정하는 연구이다. 일반적으로 무선 신호는 주위 환경 및 건물 구조적 요인에 의해 수신세기가 더해지거나 감해지는 현상이 발생함으로써 수신된 각 신호세기로부터 신호 잡음과 오류에 강인하고 시간과 주파수 도메인의 정보 표현이 가능하며 각 신호세기들간의 구별성을 갖는 특징값 획득이 필요하다. 제안 방법에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 수신된 신호로부터 중복 데이터와 잡음에 민감하게 반응하지 않는 특징값을 획득하고, 수신신호 전역 및 지역적 특징의 표현이 가능한 신경망을 사용하여 실내위치인식 방법은 제안한다. 실험 결과 실내위치 인식률이 94 % 이상 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권8호
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• pp.759-768
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• 2005

본 논문에서는 다중 혼합 특징 정보를 저 차원 제스처 심볼로 구성하여 제스처를 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 기존의 기하학적인 특징 기반 방법이나 외관기반 방법에서는 깔, 다리의 위치나 몸의 형상 정보만을 특징 값으로 이용하기 때문에 유사한 신체 동작이나 신체 부위의 움직임에 따라 애매한 결과를 나타내었지만 제안한 방법은 신체의 어느 부위가 움직이는지를 나타내는 부분특징정보(partial feature information)와 전체적인 신체의 형상을 표현하는 전역특징정보(global feature information)를 이용함으로써 동작의 구분뿐만 아니라 유사한 동작을 인식할 수 있는 장점이 있다. 그리고 비교적 적은 계산량과 높은 인식률 때문에 감시 시스템이나 지적 인터페이스 시스템 같은 여러 응용 분야에 적용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권3호
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• pp.481-492
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• 2005

시각 장애인용 유도 로봇을 안전하게 유도하기 위해서는 경로를 검색하기 위해 사용되는 전자지도가 섬세해야 하며 위험한 위치에 대한 정보를 가지고 있어야 한다. 또한 GPS와 INS에 의해 획득한 위치정보를 통하여 안전하면서도 빠른 최단 경로를 검색해야 한다. 본 논문에서는 시각 장애인의 인식 능력의 차이에 따라 시각 장애인에게 경로의 안내 및 위치정보만을 제공하는 이동경로 생성 및 확인을 위한 자기 위치 추적 시스템과 주변 환경정보인식 및 GPS 오차보정기능을 가진 유도로봇과 통합된 시각장애인용 전역항법시스템을 구현하였다. 이 시스템을 통하여 시각 장애인이 비교적 짧은 거리를 이동하고자 할 때 활용할 수 있으며, 실외 환경에서는 GPS의 보조 항법 시스템으로 위치의 보정을 할 수 있음을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.38-47
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• 2008

위치인식 연구에서 가장 일반적으로 사용하는 방법은 GPS 기반의 위치인식 방법이다. 하지만, 이 방법은 위성 신호의 제약으로 인해 실내나 건물 밀집 지역 등에서는 제 역할을 수행할 수 없는 문제가 발생한다. 따라서, 이를 해결하기 위해 본 논문은 WLAN 환경을 이용하여 웨이블릿과 신경망을 사용한 실내 위치인식 방법을 제안한다. 제안한 방법의 기본적인 아이디어는 경제적이면서 효율적인 방법으로 실내에 설치된 Access point들로 부터 수신된 무선 신호의 수신세기를 이용하여 비교적 정확하게 위치를 추정하는 것이다. 일반적으로 무선 신호는 주위 환경 및 건물 구조적 요인에 의해 수신세기가 더해지거나 감해지는 현상이 발생함으로써 수신된 각 신호세기들로부터 신호 잡음과 오류에 강인하고 시간과 주파수 도메인의 정보 표현이 가능하며 각 무선 신호 세기들 간의 구별성을 갖는 특징값이 필요하다. 제안 방법에서는 수신된 무선 신호 세기 값으로부터 중복 데이터와 잡음에 민감하게 반응한 수신 신호값을 제거하고 수신신호 전역 및 지역적 특징을 잘 표현이 가능한 웨이블릿 계수 값을 특징값으로 사용한다. 그리고, 이 값을 입력으로 하는 신경망을 이용하여 실내 위치를 추정한다. 제안한 방법을 실내 위치인식 시스템에 적용한 결과 높은 정확성을 가지며 각 신호 세기들 간의 구분이 보다 뛰어남을 알 수 있다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제31권4호
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• pp.517-524
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• 2007

This paper presents a global localization method using circular correlation of an omni-directional image. The localization of a mobile robot, especially in indoor conditions, is a key component in the development of useful service robots. Though stereo vision is widely used for localization, its performance is limited due to computational complexity and its narrow view angle. To compensate for these shortcomings, we utilize a single omni-directional camera which can capture instantaneous $360^{\circ}$ panoramic images around a robot. Nodes around a robot are extracted by the correlation coefficients of CHL (Circular Horizontal Line) between the landmark and the current captured image. After finding possible near nodes, the robot moves to the nearest node based on the correlation values and the positions of these nodes. To accelerate computation, correlation values are calculated based on Fast Fourier Transforms. Experimental results and performance in a real home environment have shown the feasibility of the method.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1358-1360
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• 2015

본 논문에서는 MB-LBP(Multi-scale Block Local Binary Patterns)와 공간피라미드를 이용하여 생성된 특징을 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류기에 적용하여 영상내의 표지판 속도를 인식하는 알고리즘을 제안한다. 입력 영상에서 표지판 영역은 다양한 위치와 크기를 가지며 주위 배경이 후보 영역에 포함되므로 먼저 입력 영상에 원형 Hough Transform을 적용하여 원형의 표지판 후보 영역만을 검출한다. 그 후 영상의 화질을 향상시키기 위해 히스토그램 평활화와 모폴로지 연산을 적용하여 표지판의 숫자 영역과 배경 영역의 대비를 높이도록 한다. 표지판의 크기 변화에 강건한 시스템의 구현을 위해 후보 영역에서 LBP(Local Binary Patterns)보다 우수한 성능을 보이는 MB-LBP를 적용하고, 다양한 크기의 속도 표지판을 인식하기 위해 공간 피라미드를 사용하여 지역적 특징과 전역적 특징 모두를 추출하였다. 추출된 특징은 랜덤 포레스트(Random Forest)를 이용하여 각 9개의 속도 표지판으로 분류, 각 속도별 클래스에 대한 인식 성능을 측정하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권6C호
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• pp.801-814
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• 2004

본 논문에서는 PDA에 장착된 카메라로 얻어진 명함 영상을 효과적으로 이진화하기 위하여 변형된 quadratic 필터(modified quadratic filter: MQF)를 이용한 블록 적응 이진화 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 영상을 8${\times}$8 크기의 블록으로 나누고 각 블록을 문자 블록과 배경 블록으로 분류한다. 그런 다음 분류된 각 문자 블록을 중심으로 24${\times}$24 크기의 사각 창(rectangular window)을 씌우고 그 결과 블록을 전처리 필터인 QF에서 이진화를 위한 역치 선택 과정을 변형한 MQF를 이용하여 개선한다. 마지막으로 MQF에서 선택한 역치를 기준으로 하여 개선된 블록의 8${\times}$8 크기의 중심 블록에 대하여 이진화를 수행하고 영상의 원래의 위치에 채워서 이진화된 영상을 얻는다. 실험 결과 제안된 MQF와 블록 적응 이진화 방법은 PDA로 획득한 시험 명함 영상에 대하여 각각 기존의 QF와 전역 이진화 방법보다 이진화 성능에 미치는 영향이 우수하였다. 그리고 제안된 MQF를 이용한 블록적응 이진화 방법은 기존의 QF를 이용한 전역 이진화 방법에 비하여 문자가 훨씬 선명하게 나타나는 우수한 화질의 이진화 영상을 얻을 수 있었다. 또한 이들 이진화 영상들에 대하여 현재 상용화되고 있는 문자 인식 프로그램으로 문자 인식률을 비교한 결과, 제안된 방법에 의한 이진화 영상이 약 87.7%의 문자 인식률을 보여 약 55.7%의 문자 인식률을 보인 기존의 QF를 이용한 전역 이진화 방법에 의한 이진화 영상에 비하여 약 32.0%의 문자 인식률 증가를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.181-188
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• 2010

본 논문은 수집된 항공기의 상황 자료를 이용하여 웹 기반의 구글 어스와 OpenGL을 이용한 3차원 시각화을 통하여 항공기의 올바른 상황인식과 상태정보를 지원하는 시스템을 제안한다. 기존에 제안된 시스템은 방대한 지형 자료와 지도 및 위성사진을 연동하여 표현함으로 속도 저하 및 한정된 지도 정보만을 가시화하는 문제점을 가진다. 제안하는 시스템은 개방된 구글 어스의 Open API을 이용하여 최소한의 비행 정보만으로 실시간 상황인식을 위한 경제적이고 전역적인 시각화 도구를 지원한다. 또한 사용자의시각적 편리성을 위하여 다중 위치 정보를 볼 수 있는 확장 뷰를 제공한다. 본 연구결과는 웹 환경에서 항공기의 상황인식을 지원하는 시스템으로 이용될 수 있는 가능성을 보인다.

• 전자통신동향분석
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• 제36권2호
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• pp.22-31
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• 2021

This report introduces a definition for robot task intelligence and explains the basis of the challenges associated with implementing robot task intelligence in real-world problems. Two fundamental elements of this intelligence, robot manipulation and navigation, are introduced herein. We describe the existing trends and industrial applications of the robot task intelligence in logistics and agricultural automation. Furthermore, as an underpinning technology for this intelligence, we review the existing three-dimensional position estimation techniques and summarize the difficulties associated with applying pure SLAM technology to real-world applications. Finally, we discuss the prospects of the robot task intelligence research and its potential for solving real-world problems.