• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.2
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• pp.298-303
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• 2010

robots determine the location of the other robot using wireless sensors. Use it to decide how to move his. And go to any location, will make shape of column and line, circle. In this paper, we discuss problem in circle formation enclosing target which moves. It is method about enclosed invader in circle formation based on mutual localization of swarm robot without infrastructure. Therefore, use trilateration that do not need to know the value of the coordinates of reference points. So, Specify enclosed point for the number of robots base on between the relative position of the robot in the coordinate system. And particle filter is proposed to improve the accuracy of the location.

• Annual Conference of KIPS
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• 2018.05a
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• pp.28-31
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• 2018

이 연구에서는 효율적인 입, 출금 관리를 위해 기존 어플리케이션들의 불편함을 개선한 '입, 출금 관리시스템을 설계 및 구현하였다. 기존 출납관리 어플리케이션은 모든 내역을 사용자가 직접 입력하고 관리하는 방식으로 구현되어 있어서, 다수의 수입, 지출, 이체내역을 직접 입력해야하기 때문에 불편함과 오류들이 발생한다. 또한 남아있는 돈이 어느 계좌에 얼마나 남았는지 알 수 없는 문제점과 동일 은행에 2개 이상의 카드가 있는 경우 인식이 불가능하다는 문제점 역시 발생한다. 이런 문제점들을 개선하기 위해 계좌마다 보유액을 표시하도록 하고, 은행과 카드정보를 연결시켰다. 추가적으로 영수증의 텍스트를 인식해 내역을 저장함으로써 효율적으로 입, 출금 내역을 관리할 수 있도록 하였다. 본 어플리케이션의 기능은 크게 영수증 글자입력을 통한 내역추가, 사용자의 자산내역관리, 계좌 & 체크카드 연동, 더치페이 시스템 등이 있다. 영수증을 카메라로 찍어 필요 정보를 구별해 인식하고 지출 내역을 추가한다. 지출 내역을 추가할 때 필요에 따라 다른 사람들과 내역을 공유할 수 있다. 이 시스템을 통해 사용자는 더욱 쉽고 간편하게 입, 출금내역을 관리할 수 있을 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.273-275
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• 2021

본 논문에서는 기존 스마트주차관제 시스템의 한계로 인해 주차 관제의 사각지대에 있는 다세대 주택 주차 문제를 해결하는 솔루션을 제안한다. 기존 스마트 주차관제는 센서 기반의 고비용의 장비 및 시공비가 소요되며, 이러한 특성으로 인해 다세대 주택에 적용이 어렵다. 해당 문제를 해결하기 위해 본 논문은 기존 설비인 CCTV를 활용한 스마트 주차 관제 시스템을 제안하며, 해당 솔루션은 텐서플로 cnn중 알씨엔엔 RPN을 적용하여 차량 객체 인식 및 주차 공간 객체 인식을 구현하였으며, 다세대 주택 주변 CCTV 영상을 OpenCV를 활용하여 능동적이며 저비용의 스마트 주차 관제 방식을 구현하였으며 CCTV의 특성상 외곡되는 이미지를 OpenCV 이미지 변형을 통해 외곡 이미지를 복원하여 인식률을 높였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.315-316
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• 2022

최근 전 세계적인 탄소 중립 정책으로 인해 전기차 보급 속도는 예상보다 훨씬 빠르게 증가하고 있다. 하지만 늘어나는 수요에 비해 전기차 충전기 수는 턱없이 부족하다. 그뿐만 아니라 일반 차들의 전기차 충전소 불법주차로 인해 전기차가 충전하지 못하는 불편함이 발생하고 있다. 본 논문에서는 에지 컴퓨터(edge computer)와 딥러닝 기반 객체 감지 시스템 YOLO(You only look once)를 이용한 전기차 충전소 불법주차 방지 시스템을 개발한다. 먼저, 이 시스템은 카메라를 통해 실시간으로 영상을 받아 YOLO를 이용하여 차량 번호판 인식이 되면 전기차 번호판의 특정 마크를 인식하여 전기차인지 일반 차인지를 판별하여 판별된 값에 따라 주차 차단기가 작동되는 시스템이다. 전기차이면 차단기가 내려가서 충전소를 이용할 수 있게 하고 일반차일 경우 주차 차단기가 내려가지 않고 막아 불법주차를 차단한다. 이와 같은 기술을 활용하여 전기차 충전소 불법주차 방지에 기여하고자 한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.24 no.3
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• pp.77-85
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• 2024

In this dissertation, a we designed and implemented a patrol robot that integrates a thermal imaging camera, speed dome camera, PTZ camera, radar, lidar sensor, and smartphone. This robot has the ability to monitor and respond efficiently even in complex environments, and is especially designed to demonstrate high performance even at night or in low visibility conditions. An orbital movement system was selected for the robot's mobility, and a smartphone-based control system was developed for real-time data processing and decision-making. The combination of various sensors allows the robot to comprehensively perceive the environment and quickly detect hazards. Thermal imaging cameras are used for night surveillance, speed domes and PTZ cameras are used for wide-area monitoring, and radar and LIDAR are used for obstacle detection and avoidance. The smartphone-based control system provides a user-friendly interface. The proposed robot system can be used in various fields such as security, surveillance, and disaster response. Future research should include improving the robot's autonomous patrol algorithm, developing a multi-robot collaboration system, and long-term testing in a real environment. This study is expected to contribute to the development of the field of intelligent surveillance robots.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.3
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• pp.271-278
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• 2014

In spite of that stop line and crosswalk should be aware of the most basic objects in transportation system, its features extracted are very limited. In addition to image-based recognition technology, laser and RF, GPS/INS recognition technology, it is difficult to recognize. For this reason, the limited research in this area has been done. In this paper, the algorithm to recognize the stop line and crosswalk is designed and implemented using image-based recognition technology with the images input through a vision sensor. This algorithm consists of three functions.; One is to select the area, in advance, needed for feature extraction in order to speed up the data processing, 'Region of Interest', another is to process the images only that white color is detected more than a certain proportion in order to remove the unnecessary operation, 'Color Pattern Inspection', the other is 'Feature Extraction and Recognition', which is to extract the edge features and compare this to the previously-modeled one to identify the stop line and crosswalk. For this, especially by using case based feature comparison algorithm, it can identify either both stop line and crosswalk exist or just one exists. Also the proposed algorithm is to develop existing researches by comparing and analysing effect of in-vehicle camera installation and changes in recognition rate of distance estimation and various constraints such as backlight and shadow.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.1
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• pp.64-69
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• 2015

Place awareness is an essential for location-based services that are widely provided to smartphone users. However, traditional GPS-based methods are only valid outdoors where the GPS signal is strong and also require symbolic place information of the physical location. In this paper, environmental sounds and images are used to recognize important aspects of each place. The proposed method extracts feature vectors from visual, auditory and location data recorded by a smartphone with built-in camera, microphone and GPS sensors modules. The heterogeneous feature vectors were then learned by an ensemble learning method that learns each group of feature vectors for each classifier respectively and votes to produce the highest weighted result. The proposed method is evaluated for place recognition using a data group of 3000 samples in six places and the experimental results show a remarkably improved recognition accuracy when using all kinds of sensory data comparing to results using data from a single sensor or audio-visual integrated data only.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.4
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• pp.65-74
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• 2010

At the aim of solving the problems appearing in traditional optical motion capturing systems such as the interference among multiple patches and the complexity of sensor and patch allocations, this paper proposes a new motion capturing system which is composed of a single camera and multiple motion sensors. A motion sensor is consisted of an acceleration sensor and a gyro sensor to detect the motion of a patched body and the orientation (roll, pitch, and yaw) of the motion, respectively. Although Image information provides the positions of the patches in 2D, the orientation information of the patch motions acquired by the motion sensors can generate 3D pose of the patches using simple equations. Since the proposed system uses the minimum number of sensors to detect the relative pose of a patch, it is easy to install on a moving body and can be economically used for various applications. The performance and the advantages of the proposed system have been proved by the experiments.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.1
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• pp.197-205
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• 2006

This paper presents the moving object tracking method using vision system. In order to track object in real time, the image of moving object have to be located the origin of the image coordinate axes. Accordingly, Fuzzy Control System is investigated for tracking the moving object, which control the camera module with Pan/Tilt mechanism. Hereafter, so the this system is applied to mobile robot, we design and implement image processing board for vision system. Also fuzzy controller is implemented to the StrongArm board. Finally, the proposed fuzzy controller is useful for the real-time moving object tracking system by experiment.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.152-156
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• 2011

AVM(Around View Monitoring) 시스템은 차량 주변에 대한 영상을 운전자에게 제공함으로써 안전 운전을 도와주는 시스템이다. 측면 거울이나 실내 거울을 통해서 볼 수 없는 사각 지대는 운전자의 안전 운행에 위협이 된다. 사각지대는 특히 후진 주행, 주차, 좁은 골목길 주행, 굽은 길 회전 등에서 차량 파손 및 인사 사고의 원인이 된다. 이러한 위험을 피하기 위해 후방의 장애물을 감지하는 후방 센서나 후방 카메라 등과 같은 운전자의 시야를 개선하는 ECU들이 개발되어 사용되고 있다. 이러한 ECU들의 도움을 받더라도 차량의 전, 후, 좌, 우 사방의 상황을 동시에 볼 수 없기 때문에 사고를 피하기 위해 운전자들은 주의를 기울여 운전해야 한다. 본 논문에서는 운전자의 안전 운행을 돕기 위해 차량 주변 영상을 실시간으로 제공하는 4SM 시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서 제안하는 4SM 시스템은 차량의 전, 후, 좌, 우에 장착된 4대의 카메라로부터 입력된 영상을 통합하여 Bird's Eye View 영상을 운전자가 한 눈에 차량 주변 상황을 인식할 수 있도록 한다.