2바퀴이상의 로봇은 중심점을 기준으로 안정화가 이루어진다. 그러나 2바퀴이하의 로봇으로 수직 자세를 유지하기 위해서는 로봇자체를 기울여 중심점을 이동하므로 수평을 유지할 수 있다. 그러나 이러한 중심점의 이동은 속도나 방향성분이 같이 출력되므로 정확한 센서의 계산이 요구되고 정밀한 제어를 필요로 한다. 또한 많은 구조물로 인해 장애물 인식 및 자율주행 알고리즘 등이 필요하며 장시간 정보획득과 무인기 연동을 위한 빠른 움직임을 가져야한다. 위의 2조건을 만족하기 위한 구성으로 최근들어 두 바퀴를 가지는 모바일 역진자 로봇에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이는 서비스 및 주행 로봇의 알고리즘이 휴머노이드에서 모바일 역진자 로봇으로 변화되었기 때문이다. 모바일 역진자 로봇은 휴머노이드에 비하여 사용되는 모터의 수가 적고 균형을 잡으려면 관절마다 값비싼 고성능 모터가 필요하며 이를 가동하려면 전력도 많이 소모되며 대용량 배터리를 장착할 수밖에 없게 된다. 반면 바퀴로 움직이는 로봇은 전력이 적게 들고 이동도 쉽다. 따라서 본 연구에서는 IMU를 이용한 간단하면서도 정확한 센서의 연산 방법과 이를 이용한 자세제어 방법을 연구한다.
본 논문에서는 비젼 시스템을 이용하여 이동 물체를 추적하는 방법을 제안하였다. 이동 물체를 계속적으로 추적하기 위해서는 이동 물체의 영상이 화상의 중심점 부근에 위치하도록 해야 한다. 따라서 이동 물체의 영상이 화상의 중심점의 부근에 위치하도록 하기 위하여 팬/틸트(Pan/Tilt)구조의 카메라 모듈을 제어하는 퍼지 제어기를 구현하였다. 향후, 시스템을 이동로봇에 적용하기 위하여 비젼 시스템을 위한 영상처리보드를 설계 제작하였고, 대상물체의 색상과 형태를 파악한 후 퍼지 제어기를 이용하여 카메라모듈이 물체를 추적할 수 있도록 StrongArm 보드를 이용하여 구성하였다. 그리고, 실험에 의해서 제안된 퍼지 제어기 가 실시간 이동물체 추적 시스템에 적용 가능함을 확인 하였다.
지문 정합을 할 때 특징점 사이의 거리와 각도가 유사한 순서대로 있는가를 비교하는 알고리즘을 제안한다. 한 점에서 가장 가까운 특징점을 찾고 다시 찾은 점에서 가장 가까운 특징점을 찾는데 이러한 세 개의 특징점들 사이의 거리와 끼인 각도를 기본 요소로 하여 이들의 순차를 특징점 배치도로 정의하여 등록지문에도 유사한 순차가 있는지를 검사한다. 정합 시에 특징점 사이의 거리, 각도 순차가 있는가를 검사하기 때문에 중심점을 찾지 않아도 되며 지문의 이동, 회전에 영향을 받지 않는다.
본 논문에서는 canal 곡면의 투시 윤곽곡선 (perspective silhouette)에 대한 매개변수화 (parametrization) 방법과 윤곽곡선을 이루는 모든 연결된 구성요소 (connected component)를 발견하는 효율적이고 안정성 있는 알고리즘을 제시한다. Canal 곡면은 반경이 변화하면서 이동하는 구 (moving sphere)의 외곽곡면 (envelope surface)이며, 구의 중심점의 궤적을 나타내는 곡선 C(t)와 구의 반경 함수 r(t)에 의해 정의된다. 이동 구는 canal 곡면과 원에서 교차한다. Canal 곡면을 원의 집합으로 분할함으로써, 각각의 원 위에서 주어진 관측점에 대한 투시적 윤곽곡선을 구성하는 점을 계산하여 매개변수화하는 방법을 제시한다. 고정된 중심점 $C(t_*)$와 반경 $r(t_*)$를 갖는 이동 구는 canal 곡면과 하나의 원 $K(t_*)$에서 교차한다. 또한 이동 구를 관측점에서 볼 때의 윤곽곡선도 다른 하나의 원 $Q(t_*)$을 구성한다. 두 원 $K(t_*)$와 $Q(t_*)$가 한 점에서 접하게 되는 t의 값을 구함으로써 canal 곡면에 대한 윤곽곡선을 이루는 모든 연결된 구성요소를 발견하는 효율적인 방법을 제시한다.
본 논문에서는 비젼 시스템을 이용하여 이동 물체를 추적하는 방법을 제안하였다. 이동 물체를 계속적으로 추적하기 위해서는 이동 물체의 영상이 화상의 중심점 부근에 위치하도록 해야 한다. 따라서 이동 물체의 영상이 화상의 중심점의 부근에 위치하도록 하기 위하여 팬/틸트(Pan/Tilt)구조의 카메라 모듈을 제어하는 퍼지 제어기를 구현하였다. 향후, 시스템을 이동로봇에 적용하기 위하여 비젼 시스템을 위한 영상처리보드를 설계 제작하였고, 대상물체의 색상과 형태를 파악한 후 퍼지 제어기를 이용하여 카메라모듈이 물체를 추적할 수 있도록 StrongArm 보드를 이용하여 구성하였다. 그리고, 실험에 의해서 제안된 퍼지 제어기 가 실시간 이동물체 추적 시스템에 적용 가능함을 확인 하였다.
본 연구에서는 경첩 발목 보조기(Hinged Ankle Foot Orthoses, HAFO)의 착용이 경직성 뇌성마비 아동의 보행 시 신체 질량 중심점(Center of Mass, COM)에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 실험은 보조 기구의 사용 없이 독립적인 보행이 가능한 경직성 뇌성마비 아동(하지마비 아동 8명, 편마비 아동 5명) 13명이 참여하였다. 34개의 적외선 반사 마커를 신체에 직접 부착한 뒤, 6대의 동작분석 카메라로 맨발 보행과 HAFO착용 보행을 각 5회 촬영하였다. 전-후방, 내-외측, 수직 방향으로의 COM의 이동과 COM 속도를 계산하여 HAFO착용 전 후를 대응표본 T검정으로 분석하였다. HAFO 착용은 양하지 마비 아동 그룹은 COM의 전방 이동이 유의하게 증가하였고(p<0.01), COM 속도는 내-외측과 수직 방향에서 유의하게 증가하였다(p<0.01). 반면 편마비 아동 그룹은 COM 이동과 속도가 모든 방향에서 유의하게 증가하였다(p<0.01). 따라서 HAFO는 뇌성마비 아동의 보행 기능을 개선시킨다고 할 수 있다.
영상에서 경계선 추적은 영상내에 존재하는 특정 물체가 배경과 구분되어지는 외각선을 검출하기 위해 사용되어지는 알고리즘이다. 이렇게 해서 얻어진 외각선의 데이터는 물체를 분석하는데 사용되어 질 수 있다. 본 논문에서는 물체의 외각선 데이터를 획득하기 위해 사용되어지는 경계선 추적 알고리즘중 검색윈도우의 중심점 이동 횟수를 개선한 이동벡터 윈도우 알고리즘과 간단한 경계 추적자(SBF:Simple Boundary Follower)알고리즘을 부분적으로 적용하여 검색윈도우의 중심점 이동횟수 및 검색픽셀의 수를 줄이기 위한 방법을 제안한다. 제안한 경계선 추적 방법은 직선보다는 곡선이 많이 포함되어 있는 물체의 경계선을 추적하는데 보다 효과적임을 실험을 통하여 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 영상을 비전 중심점 이동에 따라 정밀하게 표현할 수 있는 형태 기술자를 제안하고, 이를 이용하여 영상이 표현되는 방법을 조사하였다. 제안된 기술자는 영역의 중심점에 모든 영역의 크기가 집중되어 있도록 표현하는 방법이며, 이 비전의 중심점을 다른 관심영역으로 이동시킴으로써 좀 더 정밀한 영상표현도 가능하게 되었다. 이는 또한 영역의 크기 정보를 포함하고 있어서 더욱 효과적이다. 영상의 윤곽선이 제안된 기술자에 의해 정밀하게 표현될수록 영상 내용 검색 등에는 더욱 효과적으로 이용될 수 있다. 제안된 형태 기술자는 정규화가 가능하여 크기, 위치, 회전에 무관하게 표현될 수 있으며, 일정한 영상 패턴으로 구성된 데이터베이스 시스템을 만들 수 있다. 제안된 형태 기술자를 이용하여 실루엣 영상 검색에 적용하여 실험하였으며, 실험 결과, 영상 표현에 효과적으로 사용될 수 있음을 보였다.
2022 개정 수학과 교육과정에서 '점의 이동'에 대한 성취기준이 신설되었다. 이에 본 연구는 핀란드 수학 교과서에 제시된 점의 이동에 대한 내용을 공간 방향의 요소인 방향, 이동 거리, 이동 경로를 기준으로 분석하였다. 연구 결과, 핀란드 수학 교과서에서는 방향의 경우, 여러 방향을 언어적 표현, 시각적 표현, 코드적 표현 등으로 다양하게 제시하였다. 이동 거리의 경우, 칸의 수, 길이, 걸음, 순서쌍, 비율 등을 이용하여 거리만큼 이동하거나 이동 거리를 비교하는 활동들을 제시하였다. 이동 경로의 경우, 비조건적 이동과 조건적 이동을 이용하여 지시에 따라 이동하기, 이동 경로 만들기, 이동 경로 찾기, 이동 경로 수정하기 등의 활동들을 제시하였다. 특히 점의 이동은 수와 연산, 변화와 관계 등 여러 수학과 내용 영역뿐만 아니라 프로그래밍 교육과도 연결이 가능하였다. 이러한 연구 결과를 토대로, 점의 이동에 대한 활동을 어떻게 구성할 수 있는지 정보를 제공하여 2022 개정 수학 교과서 개발에 도움이 되길 기대한다.
본 논문에서는 세선화 지문 영상의 순차적 레이블링을 이용하여 위치 이동, 크기 변화 그리고 회전에 무관한 새로운 지문 융선 특징 검출 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 먼저 지문의 중심점을 지나는 수직선을 이용하여 세선화 지문 영상의 융선을 순차적으로 레이블링 한다. 그리고 레이블링한 개개의 융선들로부터 특징을 검출한다 검출하는 특징은 융선의 종류와 융선에 존재하는 특징점의 융선 각도이다. 이러한 방법을 이용하여 지문 융선의 특징을 검출하면, 지문을 이루고 있는 여러 융선들의 종류를 알 수 있고, 각 융선에 존재하는 특징점의 종류 및 이들의 각도를 알 수 있다. 두 개의 세선화 지문 영상을 이용하여 실험한 결과, 제안하는 알고리즘이 위치 이동, 크기 변화 그리고 회전에 무관한 지문 융선 특징을 검출함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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