• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.12
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• pp.191-199
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• 2023

In this paper, we propose a method to extract the features of five sensor-only facilities built as infrastructure for autonomous cooperative driving, which are from point cloud data acquired by LiDAR. In the case of image acquisition sensors installed in autonomous vehicles, the acquisition data is inconsistent due to the climatic environment and camera characteristics, so LiDAR sensor was applied to replace them. In addition, high-intensity reflectors were designed and attached to each facility to make it easier to distinguish it from other existing facilities with LiDAR. From the five sensor-only facilities developed and the point cloud data acquired by the data acquisition system, feature points were extracted based on the average reflective intensity of the high-intensity reflective paper attached to the facility, clustered by the DBSCAN method, and changed to two-dimensional coordinates by a projection method. The features of the facility at each distance consist of three-dimensional point coordinates, two-dimensional projected coordinates, and reflection intensity, and will be used as training data for a model for facility recognition to be developed in the future.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.9-11
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• 2018

본 논문에서는 현실공간에 가상의 정보를 추가하는 증강현실 환경과 산업 전반에 걸쳐 적용되고 있는 다양한 센서가 설치된 운영시스템과 연계하여 정보를 지속적으로 모니터링 및 관리할 수 있는 객체-포인트 관계기반 실시간 증강현실 컨텐츠 플랫폼을 제안한다. 객체-포인트 관계기반 실시간 증강현실 컨텐츠 플랫폼은 설비 및 센서 등 관리의 대상이 되는 객체와 해당 객체에서 받을 수 있는 정보로 구성된 포인트의 집합으로 이루어져 있으며, 이를 가능하게 하는 관리시스템-플랫폼-컨텐츠 간의 API 를 제공한다. 제공되는 API 를 통해 증강현실 컨텐츠와 실시간 관리 대상인 객체와의 연계가 가능하며, 이미 운영되고 있는 시스템의 변경 없이도 증강현실에서 표현할 객체 정보의 수정이 가능하도록 설계되었다. 따라서 제안하는 객체-포인트 관계 기반 실시간 증강현실 컨텐츠 플랫폼은 산업과 증강현실 기술의 융합을 도모하며 산업 전반에 걸친 증강현실 산업 생태계에서 긍정적인 역할을 할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.157-160
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• 2021

프레임 단위 LiDAR (Light Detection And Ranging) 기반의 포인트 클라우드는 프레임 간 상관 관계가 높기 때문에 프레임 사이의 예측 기법을 사용하여 더 높은 압축 효율을 얻을 수 있으며, 이를 위해 MPEG의 G-PCC는 Inter-EM (Inter-Exploratory Model)의 표준화를 진행하고 있다. 특히, Inter-EM은 LiDAR 기반 포인트 클라우드의 이러한 특성을 효율적으로 압축하기 위해 전역 및 지역 움직임을 모두 고려하여 압축하는 구조로 설계되었다. 이 중 전역 움직임은 LiDAR 센서가 장착된 차량의 움직임으로 인해 발생되므로, 포인트 클라우드 내 모든 물체들이 동일한 움직임을 나타낼 것으로 예상된다. 하지만, LiDAR 기반 포인트 클라우드는 포인트 클라우드 내 점들의 특성에 따라서 전역 움직임이 나타나는 양상이 다르다. 본 논문은 이러한 LiDAR 기반 포인트 클라우드의 특성을 설명하고, LiDAR 기반 포인트 클라우드 압축 시 전역 움직임 압축을 위한 포인트 클라우드 분할 방안에 대해 제안한다. 본 논문에서 제안하는 포인트 클라우드 분할 방안을 활용한 전역 움직임 압축 시 기존 Inter-EM 대비 더 효율적인 압축이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.279-282
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• 2009

유비쿼터스 센서 네트워크(USN)는 다수의 u-센서 노드간 애드 혹(Ad Hoc), 멀티 홉(Multi Hop) 통신으로 구성된다. 그러나 USN이 시작 단계인 현재 시점에서, 과거 시리얼이나 이더넷으로 구성된 유선 네트워크를 지그비, 블루투스, 와이파이 등을 이용한 포인트 투 포인트 (Point To Point) 무선 네트워크로 전환하는 이슈가 많은 부분을 차지하고 있다. 하지만 적용 범위가 넓고 별도의 광역 인프라를 구성하기 곤란한 경우, USN을 이용한 애드 흑, 멀티홉 메시 네트워크를 구성하는 사례도 점차 늘어나고 있다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 유비쿼터스 센서 네트워크를 보다 쉽고 편리하게 모니터링 하기 위한 시스템을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.337-339
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• 2006

무선 센서 네트워크에서는 센서로부터 유입되는 데이터의 정확성을 위하여, 결함이 발생한 센서 노드의 자가 치유는 필수적이다. 이를 위해, 롤백 기술을 사용하기 위한 글로벌 체크포인트 프로토콜들이 제시되었지만, 각각의 프로토콜은 메모리 효율과 성능에 있어서 상충 관계가 존재한다. 따라서, 본 논문은 성능 위주 글로벌 체크포인트 프로토콜의 메모리 효율을 개선하기 위해서, 플랫폼 기반의 주소 로그 기반 구조(Address Log Based Architecture, ALBA)를 제시한다. 이 구조는 롤백 동작에 필요한 메모리의 양을 줄이기 위해 간접 메모리 접근 방식과 원격 접근 방식을 지원한다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.13C no.5 s.108
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• pp.583-594
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• 2006

The reliability concept of wireless sensor network is essential to get exactly actual data from the ubiquitous environment. A rollback technique for the self-healing helps to increase it. However, a fault can occur in wireless sensor network when to use a previous rollback technique because it is designed just for the local system. So, checkpoint protocols are suggested in order to use a rollback technique in the network without the fault. However, there is trade-off among performance overhead, power consumption, and memory overhead for each of protocols. Hence, we suggest a novel global checkpoint protocol, so called address log based protocol(ALBP), based on an asynchronous protocol. It is a platform based protocol to reduce power consumption, performance overhead, and memory overhead which are the most of consideration in wireless sensor network.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.7B
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• pp.886-891
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• 2011

Multicast has been a key routing service for efficient data dissemination in underwater acoustic sensor networks. In sensor networks, there are several multicast routing protocol which reflects sensor network nature. However, existing routing scheme was not targeted at underwater acoustic sensor networks which is hard to provide battery continually. Therefore, a specialized routing algorithm is essential for acoustic sensor networks. In this paper, we propose angle aided multicast routing algorithm for decreasing routing computation complexity, including virtual Euclidean Steiner point. Simulation results show better performance than exist routing Position Based Multicast, Geographic Multicast Routing. such as low computation capability and limited power consumption.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.29 no.1
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• pp.21-30
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• 2024

In this paper, we propose a method to build a sample dataset of the features of eight sensor-only facilities built as infrastructure for autonomous cooperative driving. The feature extracted from point cloud data acquired by LiDAR and build them into the sample dataset for recognizing the facilities. In order to build the dataset, eight sensor-only facilities with high-brightness reflector sheets and a sensor acquisition system were developed. To extract the features of facilities located within a certain measurement distance from the acquired point cloud data, a cylindrical projection method was applied to the extracted points after applying DBSCAN method for points and then a modified OTSU method for reflected intensity. Coordinates of 3D points, projected coordinates of 2D, and reflection intensity were set as the features of the facility, and the dataset was built along with labels. In order to check the effectiveness of the facility dataset built based on LiDAR data, a common CNN model was selected and tested after training, showing an accuracy of about 90% or more, confirming the possibility of facility recognition. Through continuous experiments, we will improve the feature extraction algorithm for building the proposed dataset and improve its performance, and develop a dedicated model for recognizing sensor-only facilities for autonomous cooperative driving.

• The monthly packaging world
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• s.91
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• pp.140-144
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• 2000

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1932-1933
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• 2011

손 제스처 인식을 위한 손 위치 검출 및 추적 알고리즘에 대한 많은 연구들이 이루어져 왔다. 검출된 손의 위치를 통한 사용자와 컴퓨터간의 인터랙션(Human Computer Interaction, HCI) 과정에서 손의 위치 좌표를 그대로 이용하는 방법은 비효율적이다. 본 논문에서는 제한된 이동 범위 내에서의 손의 위치 정보를 이용하여 컴퓨터상의 포인트를 효율적으로 컨트롤할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 손 위치 검출을 위해 깊이 센서를 이용하였으며 알고리즘의 효율성을 시험하기 위해 사용자의 손 움직임에 따른 포인트의 위치 변화를 관찰하였다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 추적되는 손의 위치를 이용해 효율적으로 포인트를 컨트롤함을 확인하였다.